In een wereld waar data exponentieel groeit, is het kiezen van de juiste analytics-oplossingen vergelijkbaar met het vinden van een speld in een hooiberg. Technologie heeft in de afgelopen tien jaar enorme sprongen gemaakt, en het kan uitdagend zijn om vast te stellen wat jouw organisatie echt nodig heeft om concurrerend en relevant te blijven. Deze blog begeleid je door de cruciale stappen om een geavanceerd analytics-platform op te zetten. Dit omvat het definiëren van doelstellingen, het selecteren van geschikte technologieën en het begrijpen van de waarde die analytics voor jouw organisatie kan leveren.
Wat wil je bereiken?
Het startpunt voor elke organisatie is het vaststellen van de doelstellingen voor analytics. Neem e-commerce als voorbeeld. Wil je simpelweg inzicht in websitebezoekers, of streef je naar gepersonaliseerde aanbevelingen? Het onderscheid maken tussen de behoefte aan beschrijvende inzichten versus de wens om voorspellende of voorschrijvende analytics te gebruiken, vormt de basis voor je keuze in analytics-oplossingen.
Voor basisrapportages kan een tool als Google Analytics volstaan. Dit geeft je inzicht in wie je website bezoekt en welke pagina’s populair zijn, zonder de noodzaak voor geavanceerde integraties of analyses. Maar als je dieper in de materie wilt duiken en bijvoorbeeld klikgedrag wilt combineren met aankopen, dan schiet Google Analytics tekort. Een datawarehouse wordt dan essentieel om data uit verschillende bronnen samen te brengen voor uitgebreide analyses. En voor organisaties die een stap verder willen gaan en klanten bijvoorbeeld gepersonaliseerde aanbevelingen willen bieden, komen machine learning-modellen kijken. Deze modellen bieden geavanceerde inzichten en voorspellingen maar vereisen ook meer van je technologische infrastructuur en data-analyse vaardigheden.
Wat heeft werkelijk waarde voor jouw organisatie?
Door te beginnen met het einddoel – wat heeft waarde voor jouw organisatie – kun je de keuze voor platformen afstemmen op de echte behoeften. Het bepalen van de juiste prioriteiten is daarbij cruciaal. Door te redeneren vanuit het toevoegen van waarde bepaal je vanuit daar welke acties nodig zijn en welke inzichten en data je daarvoor moet verzamelen en analyseren.
Drie typen oplossingen
De benodigde oplossing hangt af van de specifieke behoeften, het budget en de bestaande systemen van je organisatie. We onderscheiden hier drie hoofdtypen:
1. Direct to source
Voor eenvoudige behoeften, zoals het analyseren van online klikgedrag, kunnen rapportages vanuit de bron voldoende zijn. Dit is vaak het geval bij kleinere organisaties (MKB) waarvoor complexe en dure platforms overbodig zijn. Voordelen zijn onder meer minimale inspanning voor setup en gebruik. Het nadeel is echter dat inzichten geïsoleerd zijn en integratie met andere databronnen ontbreekt.
2. Data-warehouse
Wanneer de behoefte bestaat om inzichten uit meerdere bronnen te integreren, is een data-warehouse oplossing geschikt. Dit scenario is bijvoorbeeld relevant voor organisaties die naast klikgedrag ook e-commerce data willen analyseren. Het voordeel is dat inzichten uit verschillende bronnen gecombineerd kunnen worden, wat een holistisch beeld geeft. Het nadeel is dat de integratie complexer kan zijn, wat meer technische vaardigheden vereist.
3. Data platform
Voor organisaties die naast het combineren van bronnen ook willen handelen op basis van deze gegevens, bijvoorbeeld door gepersonaliseerde aanbevelingen te doen met machine learning modellen, is een geïntegreerd data platform de beste oplossing. Het voordeel is de mogelijkheid om zowel traditionele als geavanceerde datagedreven toepassingen te kunnen realiseren. Het nadeel is echter dat geavanceerde vaardigheden nodig zijn voor het beheer en gebruik van het platform. Dit is duurder en kost meer tijd.
De analytics waardeketen
Uiteindelijk draait het om het vinden van een oplossing die past bij je wensen, budget, en bestaande systemen. Mark Dumay (Partner bij Squadra Analytics) heeft een stappenplan samengesteld om je analytics waardeketen effectief in te richten. Door deze gestructureerde benadering te volgen, kun je ervoor zorgen dat elke stap in het proces bijdraagt aan het uiteindelijke doel: het genereren van waarde uit je data.
1. Kies je toepassing
Start met het vaststellen van de gewenste toepassingen. Wil je gerichte rapportages (Business Intelligence), voorspellende modellen (Machine Learning), een geïntegreerde marktplaats voor je data, of een combinatie daarvan?
2. Identificeer de benodigde elementen
Zodra je de toepassing(en) hebt gekozen, bepaal je welke elementen nodig zijn om je doelen te bereiken. Dit zijn de tools en systemen die nodig zijn om je doelen te bereiken. Denk hierbij aan software voor het bewerken van gegevens, analyse tools en de infrastructuur om deze te faciliteren.
3. Richt je data-keten in
Met de toepassing en benodigde elementen in het achterhoofd, ga je de data-keten inrichten. Dit begint bij de bronnen waar je data vandaan komt. Hierbij kan je denken aan ‘Events’ (gebeurtenissen die real-time data genereren), ‘Change Data Capture’ (wijzigingen vanuit bronapplicaties), of ‘Data Batches’ (volledige of incrementele data extracties).
4. Standaardiseer je data
De volgende stap is om de data te standaardiseren. Dit betekent dat je de ruwe data omzet in een gestructureerde vorm die makkelijk te gebruiken is voor jouw doeleinden. In de waardeketen wordt dit vaak weergegeven als de beweging van ‘Brons’ naar ‘Zilver’ – het proces van het verfijnen van data tot een bruikbare staat.
5. Beheer data en inzichten
Na het standaardiseren van de data moet het worden omgezet naar beheerde datasets die klaar zijn voor gebruik, oftewel van ‘Zilver’ naar ‘Goud’. Dit zijn gegevens die zijn geoptimaliseerd voor analyse en besluitvorming, klaar om toegepast te worden in de praktijk.
6. Implementeer je inzichten
De uiteindelijke stap is om je inzichten te gebruiken voor de gekozen toepassingen. Voor rapportage en Business Intelligence (BI) kun je dashboards en rapporten creëren. Met Machine Learning kun je geavanceerde analyses uitvoeren voor het voorspellen van trends of gedrag. En als je kiest voor een marktplaats, kun je data beschikbaar stellen aan externe partners of klanten.
Onderstaande afbeelding toont de stappen van de waardeketen in een visueel schema, waardoor je een duidelijk beeld krijgt van hoe je van data naar waarde gaat. Het is een routekaart die je helpt bij het navigeren door de complexe wereld van data en analytics en ondersteunt je in het maken van strategische beslissingen voor je organisatie.
In elke fase van de waardeketen liggen kansen om je bedrijf vooruit te helpen. Door deze structuur te volgen, waarborg je dat elke stap bijdraagt aan het grotere doel: waarde creëren uit je data. Met deze aanpak kun je ervoor zorgen dat je investeert in wat echt belangrijk is voor jouw organisatie en niet verdwaalt in de veelheid aan technologieën en mogelijkheden die de wereld van analytics te bieden heeft.
Overwegingen bij de keuze van een platform
Bij het kiezen van het juiste analytics-platform voor je organisatie, zijn er naast de reeds besproken factoren nog een aantal andere belangrijke aspecten die je in overweging moet nemen. Deze aspecten kunnen een aanzienlijke invloed hebben op de effectiviteit en het succes van je data- en analytics-initiatieven. Hieronder valt de organisatiestructuur, sourcing strategie, platform architectuur, technologie voorkeur en de infrastructuur waarop het platform draait.
Organisatiemodel
De keuze voor een analytics-platform moet passen bij het organisatiemodel van je bedrijf. In een gecentraliseerd model beheert een specifiek data- en analyticsteam alle dataverzoeken, wat zorgt voor een uniforme aanpak maar flexibiliteit kan beperken. Een samenwerkingsmodel combineert centrale sturing met lokale verantwoordelijkheden, waardoor standaarden en herbruikbare activa efficiënt worden beheerd terwijl innovatie op afdelingsniveau mogelijk blijft. In een gedecentraliseerd model maken afzonderlijke bedrijfsonderdelen hun eigen keuzes, wat leidt tot flexibiliteit maar ook tot mogelijke fragmentatie en inconsistentie.
Sourcing
De manier waarop je je technische middelen verkrijgt, kan ook invloed hebben op je keuze. Bij staff augmentation huur je op flexibele basis specialisten in die je eigen team aanvullen, terwijl een dedicated team model zorgt voor een team dat exclusief aan jouw projecten werkt. Outsourcing van het gehele management en ontwikkeling van projecten vereist een sterke communicatieplanning en follow-up, maar kan schaalvoordeel en expertise bieden die intern misschien ontbreekt.
Platform architectuur
De keuze van platform architectuur hangt af van je datastrategie en -behoeften. Vaak bestaat de inrichting van een analytics platform uit meerdere lagen, zoals de eerder genoemde indeling van brons, zilver, en goud. Een hybride model en data vault modeling schrijven een specifieke invulling van deze lagen voor. Data mesh is een vrij recente ontwikkeling, die data en analytics benadert vanuit een gedecentraliseerde, domeinspecifieke hoek. Deze platformen zijn in staat om onderling met elkaar te communiceren op basis van standaarden en conventies.
Technologie voorkeur
Of je nu kiest voor best-of-breed, best-of-suite of open-source oplossingen hangt af van specifieke vereisten en voorkeuren. Best-of-breed oplossingen bieden gespecialiseerde functionaliteit, terwijl best-of-suite een geïntegreerde ervaring biedt over een breed scala van behoeften. Open-source technologieën bieden flexibiliteit en gemeenschapsondersteuning, maar vereisen soms meer inspanning om te integreren en te beheren.
Infrastructuur
Tot slot moet je beslissen waar je analytics-platform draait: on-premises, in de cloud, of een hybride oplossing. On-premises oplossingen bieden volledige controle en beveiliging, maar missen de schaalbaarheid en flexibiliteit van de cloud. Hybride cloudoplossingen bieden het beste van beide werelden, terwijl public cloud opties ongeëvenaarde schaalbaarheid en innovatiesnelheid bieden.
Door al deze factoren in overweging te nemen, kun je een weloverwogen keuze maken die past bij de unieke behoeften en doelstellingen van je organisatie, en zorg je ervoor dat je data- en analytics-platform een solide basis vormt voor toekomstige groei en innovatie.
Conclusie
In deze blog hebben we het gehad over hoe je jouw analytics kan vernieuwen, zodat je bedrijf blijft groeien en concurreren. We hebben gezien dat het kiezen van het juiste platform begint bij weten wat je wilt bereiken. Van eenvoudige inzichten tot geavanceerde analyses met machine learning, het belangrijkste is dat je een oplossing kiest die past bij wat jouw organisatie echt nodig heeft.
We hebben ook gekeken naar de drie hoofdtypen oplossingen: direct-to-source, data warehouses en data platforms, en hoe je met de analytics waardeketen stap voor stap waarde uit je data kunt halen. Daarnaast zijn zaken zoals je organisatiemodel, hoe je je team samenstelt, de architectuur van je platform, je technologievoorkeuren en je infrastructuur belangrijk voor het succes van je analytics-initiatieven.
Door deze stappen te volgen, zorg je ervoor dat je een sterk fundament legt voor je data- en analytics-platform. Zo ben je klaar voor de toekomst en kun je de kracht van data volledig benutten voor het succes van je organisatie.
Contact
Heb je vragen over het moderniseren van je analytics-platform of wil je meer weten over hoe je een datagedreven cultuur binnen je organisatie kunt bevorderen? Wij van Squadra zijn hier om je te helpen. Neem contact op met ons team voor een vrijblijvend gesprek over je specifieke behoeften en hoe we je kunnen ondersteunen in je transformatieproces.