Hoe data-analyse toe te passen in de besluitvorming van bedrijven

Tegenwoordig gebruiken veel bedrijven data-analyse om het meeste uit de beschikbare informatie te halen en hun bedrijfsstrategieën te verbeteren.

Wanneer we het hebben over data-analyse, wordt vaak de term big data gebruikt, wat verwijst naar het verzamelen, beheren en analyseren van een grote hoeveelheid gegevens die, vanwege de omvang en complexiteit, de verwerkingscapaciteiten van traditionele tools overtreft.

Data-analyse, indien correct gebruikt, biedt een concurrentievoordeel ten opzichte van andere bedrijven in de sector, omdat het organisaties in staat stelt nieuwe kansen te identificeren en te profiteren van hun kennis om strategische beslissingen te nemen.

Data-analyseprogramma's evolueren naarmate de digitale transformatie van bedrijven vordert. 
Ondanks de veronderstelde complexiteit ervan, kan elk bedrijf profiteren van de voordelen met een geschikte methodologie.  

In dit artikel delen we enkele tips over het toepassen van data-analyse in zakelijke besluitvorming.

Wat is data-analyse of data-analytics?

Data-analyse (DA) bestaat uit het inspecteren van een reeks gegevens om trends te detecteren en conclusies te trekken over de beschikbare informatie.

Dit wordt gedaan door middel van software die gespecialiseerd is in het omzetten van informatie in krachtige visualisatietools, om de strategie in de besluitvorming te maximaliseren.

Het uiteindelijke doel van data-analyse is om de bedrijfsprestaties te verbeteren.

Besluitvorming op basis van data-analyse

Om beslissingen te nemen op basis van data-analyse, is het noodzakelijk om ervoor te zorgen dat de beschikbare informatie goed georganiseerd, nauwkeurig en gemakkelijk interpreteerbaar is.

De eerste stap is het creëren van een standaardprocedure voor het integreren van gegevens via verschillende bronnen, die zowel van binnen als buiten de organisatie komen.

Na het automatiseren van deze eerste fase, is het tijd om de daarin verkregen waarden te monitoren en te analyseren.

Dit gebeurt door middel van interactieve dashboards, die speciaal zijn ontworpen zodat gegevensanalyse visueel en intuïtief is en de mogelijkheid biedt om de informatie op een duidelijke en snelle manier te begrijpen.

Bovendien extraheert dit systeem gegevens in realtime, waardoor een nauwkeurigere analyse mogelijk is.
Het gebruik van gegevens om de besluitvorming in de bedrijfsstrategie te begeleiden, staat bekend als «data-driven decision-making» of datagestuurde besluitvorming.

Laten we eens kijken naar enkele stadia van deze methodologie.

Probleemstelling

Allereerst is het noodzakelijk om de begintoestand van de situatie te kennen en als er een probleem is, dit duidelijk te identificeren.

Om dit te doen kunnen vragen worden gesteld als: wat is het ideale scenario van deze analyse? Wat is het huidige probleem?

Voorbereiding van gegevens

Zodra het probleem is geïdentificeerd, is het noodzakelijk om te begrijpen welke gegevens moeten worden geanalyseerd om de startsituatie te verbeteren of het probleem op te lossen.

In dit geval zijn enkele vragen die kunnen helpen: welke gegevens moeten worden verzameld om dit probleem op te lossen? Hoe kunnen dergelijke gegevens worden verkregen?

Gegevensverwerking

odra de benodigde gegevens zijn verkregen, is de volgende stap om deze te verwerken en voor te bereiden op verdere analyse. In deze fase is het belangrijk om zich af te vragen welke informatie relevant is en welke moet worden onderdrukt, dat wil zeggen, een zuivering van alle gegevens uitvoeren om de echt nuttige informatie voor ons doel te verkrijgen. 

Data-analyse om kennis te genereren

Tot slot gaan we verder met de fase van data-analyse, om het probleem te onderzoeken en mogelijke oplossingen te vinden. In deze fase moeten we beantwoorden welke informatie over het probleem de gegevens ons geven en hoe die kennis ons helpt het probleem op te lossen. 

Implementatie van analyses en modellen

De tijd is gekomen om de uitgevoerde analyse en de beslissingen die worden genomen, te implementeren op basis van de verkregen gegevens.

Dat wil zeggen, definieer een doelstelling (wat moet worden opgelost), ontwerp de strategie (hoe deze zal worden opgelost), bepaal de tactieken (acties die moeten worden uitgevoerd) en kies de belangrijkste statistieken die dienen om de resultaten te analyseren.

Data-opslag

Ten slotte bestaat de laatste fase uit de elektronische opslag van al deze nuttige informatie die voortvloeit uit gegevensverwerking en -analyse.

Ofwel om het op hetzelfde moment te gebruiken, of op een later tijdstip, terwijl ze bewaard blijven volgens de wetgeving inzake gegevensbescherming.

Conclusie: Data-analyse is de sleutel tot het nemen van goede beslissingen

De grote concurrentie in de markt dwingt grote bedrijven om hun toevlucht te nemen tot data-analyse om hun besluitvormingscapaciteit te verbeteren.

Tegenwoordig wordt een grote hoeveelheid informatie opgeslagen, waardoor kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt voor het genereren van rapporten en dashboards die het zoeken naar oplossingen vergemakkelijken, die uiteindelijk gericht zijn op het optimaliseren van de winstgevendheid van het bedrijf.

Door middel van data-analysetechnieken is het mogelijk om ruwe informatie te interpreteren om zo trends te detecteren of onthullingen te ontdekken, die zullen helpen bij de besluitvorming om zakelijk succes te behalen.