Welk type analytics is geschikt voor jouw organisatie?
Posted on
Bedrijven hebben toegang tot meer informatie dan ooit tevoren. Maar weten wat ze met al die gegevens moeten doen? Dat is waar het ingewikkeld wordt. Of je nu net begint of je strategie wilt aanscherpen, inzicht in de verschillende soorten data-analyse kan een wereld van verschil maken. Laten we de hoofdzaken – beschrijvende, voorspellende en prescriptieve analyses – op een rij zetten, zodat je de juiste aanpak voor jouw bedrijf kunt kiezen.
Beschrijvende analyse: Wat is er gebeurd?
Descriptive Analytics gaat over het begrijpen van het verleden. Het is alsof je in de achteruitkijkspiegel kijkt om te zien wat er is gebeurd en waarom. Zie het als het samenvatten van verkooptrends, klantgedrag of websiteverkeerpatronen uit het verleden. Tools zoals dashboards met staafdiagrammen en taartdiagrammen helpen om de cijfers te begrijpen en vertalen data in duidelijke inzichten.
Wat heb je nodig? Om aan de slag te gaan met beschrijvende analyses, heb je schone, goed georganiseerde historische data nodig – denk aan spreadsheets met verkoopcijfers uit het verleden of klantonderzoeken. Met basisvaardigheden in datavisualisatie en tools zoals Excel of Tableau kom je al een heel eind. Een analytische aanpak is essentieel – een aanpak die zich richt op het nauwkeurig interpreteren van gegevens en het koppelen van inzichten aan zinvolle zakelijke beslissingen.
Diagnostische analyse: Waarom is het gebeurd?
Diagnostische analyse overbrugt de kloof tussen beschrijvende en voorspellende analyse door de vraag te beantwoorden: “Waarom is het gebeurd?” Door relaties en patronen in historische gegevens te analyseren, worden de oorzaken achter waargenomen trends of gebeurtenissen blootgelegd. Veelgebruikte technieken zijn correlatieanalyse, drill-downrapporten en root cause analysis. Om te beginnen heb je schone gegevens en tools voor verkennende gegevensanalyse nodig, zoals SQL of geavanceerde Excel-functies.
Voorspellende analyses: Wat gaat er gebeuren?
Laten we nu naar de toekomst kijken. Predictive Analytics gebruikt historische data om te voorspellen wat er gaat gebeuren. Het is alsof je een kristallen bol hebt, alleen dan op basis van data. Hier komen machine learning en statistische modellen in beeld die je helpen te anticiperen op klantbehoeften, voorraadniveaus of markttrends. Denk aan een winkelier die aankoopgegevens uit het verleden gebruikt om de voorraadbehoeften voor het volgende seizoen te voorspellen. Voorspellende analyses helpen je om slimmere beslissingen te nemen, zodat je niet alleen reageert maar ook kunt anticiperen.
Hiervoor heb je een dataset van voldoende grootte en kwaliteit nodig om betrouwbare voorspellingen te kunnen doen. Hoogwaardige data die het probleem dat je probeert op te lossen accuraat weergeven, zijn belangrijker dan een grote hoeveelheid data. Je hebt ook programmeervaardigheden nodig (Python of R) en kennis van machine learning-bibliotheken zoals scikit-learn of TensorFlow. Bovendien is rekenkracht van belang – cloudservices zoals AWS of Google Cloud zijn geschikt voor zware gegevensverwerking als de hoeveelheid data groot is.
Prescriptieve Analytics: Hoe kunnen we het realiseren?
Prescriptive Analytics is als een GPS voor je bedrijf – het vertelt je niet alleen wat er zou kunnen gebeuren; het geeft je de beste route om je bestemming te bereiken. Dit type analyse gaat verder dan voorspellingen en geeft aanbevelingen over welke acties je moet ondernemen. Je kunt het zien als een manier om je middelen te optimaliseren, de beste prijsstrategie te vinden of de logistiek te plannen. Het draait om het omzetten van inzichten in actie. Een logistiek bedrijf kan bijvoorbeeld prescriptieve analyses gebruiken om de snelste leveringsroutes te bepalen, waardoor tijd en brandstof worden bespaard.
Wat is er nodig? Om in prescriptive analytics te duiken, heb je het datafundament uit de vorige fasen nodig, plus de mogelijkheid om verschillende scenario’s te simuleren. Optimalisatiesoftware en geavanceerde statistische kennis zijn essentieel. Vaardigheden in operationeel onderzoek of ervaring met tools zoals IBM CPLEX of Gurobi kunnen een groot verschil maken. Toegang tot data science-expertise en een goed begrip van de specifieke bedrijfscontext zijn cruciaal voor het omzetten van aanbevelingen in concrete acties.
Welke oplossing past bij jouw behoeften?
Deze typen analytics bouwen op elkaar voort. Descriptive analytics legt de basis door gegevens uit het verleden samen te vatten. Diagnostische analyses helpen verklaren waarom trends zich hebben voorgedaan. Voorspellende analyses gebruiken deze inzichten om de toekomst te voorspellen. Prescriptive analytics, ten slotte, biedt bruikbare aanbevelingen op basis van die voorspellingen. Om prescriptive analytics effectief te implementeren, hebt je de output van de eerdere stadia nodig om nauwkeurigheid en relevantie te garanderen. Ongeacht waar je je bevindt in je data-reis, elk type analytics kan helpen nieuwe kansen te ontsluiten.
Bij JADS helpen we je de wereld van data te verkennen met praktische training en inzichten. Ons Data Science Essentials programma gaat in op deze onderwerpen en nog veel meer, zodat je de tools in handen krijgt om data om te zetten in bruikbare strategieën. Klaar voor de volgende stap? Let’s make data work for you.
