De Kracht van Self-Service Analytics: Data Voor Iedereen

Data is overal om ons heen, maar wat kunnen we ermee doen? Hoe kunnen we data gebruiken om betere beslissingen te nemen, onze processen te verbeteren en onze klanten tevredener te maken? Dat is waar data analytics om draait: het omzetten van ruwe data in waardevolle inzichten.

Maar analytics is niet alleen voorbehouden aan experts of specialisten. Analytics is voor iedereen die met data werkt of erdoor beïnvloed wordt. Dat betekent dat elke medewerker in een organisatie de mogelijkheid moet hebben om data te begrijpen, te analyseren en te gebruiken. Dat is het idee van data democratisering: het toegankelijk maken van data en informatie voor iedereen die het nodig heeft.

Een manier om data democratisering te bevorderen is door self-service analytics aan te bieden. Self-service analytics is een vorm van analytics waarbij de gebruiker zelf de tools en de informatie kan kiezen die hij of zij nodig heeft, zonder afhankelijk te zijn van een centrale afdeling of een externe partij. Self-service analytics stelt de gebruiker in staat om zelf vragen te stellen, antwoorden te vinden en actie te ondernemen op basis van data en informatie.

Waarom is Self-Service Analytics Belangrijk?  

Voor de Gebruiker: Autonomie, Flexibiliteit en Snelheid  

Self-service analytics heeft verschillende voordelen voor zowel de gebruiker als de organisatie. Voor de gebruiker betekent self-service analytics meer autonomie, flexibiliteit en snelheid. De gebruiker kan zelf bepalen welke data en informatie relevant zijn voor zijn of haar werk, hoe die data gepresenteerd worden en welke analyses erop toegepast worden. De gebruiker hoeft niet te wachten op een rapport of een dashboard van een andere afdeling, maar kan zelf direct aan de slag met de data. Dit leidt tot meer betrokkenheid, vertrouwen en innovatie.

Voor de Organisatie: Efficiëntie, Schaalbaarheid en Kwaliteit  

Voor de organisatie betekent self-service analytics meer efficiëntie, schaalbaarheid en kwaliteit. De organisatie hoeft minder tijd en middelen te besteden aan het leveren van standaardrapporten of dashboards, die niet altijd aansluiten bij de specifieke behoeften van de gebruikers. De organisatie kan zich meer richten op het verzamelen, opschonen en beveiligen van de data, het standaardiseren van informatie, en het bieden van een platform waarop de gebruikers zelf hun analyses kunnen uitvoeren. Dit leidt tot meer consistentie, transparantie en betrouwbaarheid van de data.

Hoe werkt Self-Service Analytics?  

Om te begrijpen hoe self-service analytics werkt, moeten we eerst kijken naar het proces van data transformatie. Data transformatie is het proces waarbij data wordt omgezet van een ruwe vorm naar een bruikbare vorm. Het bestaat uit verschillende stappen, zoals het verzamelen (bijv., klantfeedback via online enquêtes), opslaan (in databases of clouds), opschonen (het verwijderen van dubbele of onnauwkeurige gegevens), voorbereiden (het organiseren en structureren van de data), analyseren (met behulp van statistische tools) en visualiseren (door grafieken of dashboards) van data.

De afbeelding hieronder laat zien hoe het proces van data transformatie eruitziet in een traditionele en een self-service data supply chain. Een data supply chain is de reeks van activiteiten die nodig zijn om data om te zetten in waardevolle inzichten voor gebruikers. Om onderscheid te maken tussen ruwe data en inzichten, wordt voor dit laatste vaak de term informatie gebruikt.

In het traditionele proces zijn de gebruikers afhankelijk van een centrale afdeling of een externe partij voor het leveren van de data en de tools die ze nodig hebben. Ze hebben weinig of geen controle over de data, en moeten wachten op een rapport of dashboard dat misschien niet aansluit bij hun specifieke behoeften. Dit kan vergeleken worden met het wachten op maandelijkse financiële rapportages die door de financiële afdeling worden verstrekt. Dit proces is langzaam, star en inefficiënt.

In tegenstelling daartoe stelt het self-service proces gebruikers in staat om zelf de data en tools te kiezen die ze nodig hebben, zonder afhankelijk te zijn van anderen. Ze hebben meer controle over de dataverwerking en kunnen zelf direct antwoorden vinden en actie ondernemen. Denk bijvoorbeeld aan marketingmedewerkers die rechtstreeks toegang hebben tot feedback van klanten en deze data kunnen analyseren om direct marketingstrategieën aan te passen. Dit proces is snel, flexibel en efficiënt.

Het self-service proces is mogelijk dankzij een betrouwbare en veilige data omgeving, waarin de data gestructureerd, opgeschoond en voorbereid zijn voor analyse. De gebruikers hebben toegang tot een self-service analytics platform, waarin ze verschillende tools kunnen gebruiken om de data te analyseren en te visualiseren. Het self-service analytics platform biedt ook ondersteuning en begeleiding aan de gebruikers, om hun data literacy te verbeteren.

Hoe implementeer Je Self-Service Analytics in je Organisatie?  

Maar hoe implementeer je self-service analytics in je organisatie? Dat hangt af van je doelgroep en doelstellingen.

1. Segmenteren van je Doelgroep  

Niet elke gebruiker heeft dezelfde behoefte aan of vaardigheid met analytics. Sommige gebruikers willen alleen maar een overzicht van de belangrijkste indicatoren of trends zien, terwijl andere gebruikers dieper willen duiken in de details of complexere analyses willen uitvoeren. Sommige gebruikers hebben genoeg aan een dashboard of een grafiek, terwijl andere gebruikers liever met ruwe data werken of hun eigen visualisaties maken.

Daarom is het belangrijk om je doelgroep te segmenteren en te begrijpen wat hun behoeften zijn. Een mogelijke indeling van je doelgroep is:

• Dataspecialisten: Dit zijn gebruikers die een hoge analytische vaardigheid hebben en vooral ongestructureerde data nodig hebben. Zij willen innovatieve en experimentele analyses uitvoeren met de data, en nieuwe kennis of waarde creëren. Zij hebben baat bij self-service tools die hen in staat stellen om zelf data te verkennen, te ontdekken, te testen en te optimaliseren. Zij willen niet alleen de bestaande data gebruiken, maar ook nieuwe inzichten creëren of ontdekken.
• Business Users: Dit zijn gebruikers die een gemiddelde analytische vaardigheid hebben en vooral gestructureerde informatie nodig hebben. Zij willen snel en eenvoudig inzicht krijgen in de data, en hun dagelijkse taken of beslissingen ondersteunen. Zij hebben baat bij self-service tools die hen in staat stellen om zelf informatie te selecteren, te filteren, te sorteren en te visualiseren. Zij willen vooral de bestaande data gebruiken, en geen nieuwe data toevoegen of wijzigen.
• Consumenten: Dit zijn gebruikers die een lage analytische behoefte hebben en vooral voorgedefinieerde informatie nodig hebben. Zij willen alleen maar de belangrijkste resultaten of aanbevelingen zien, en geen interactie hebben met de data. Zij hebben baat bij self-service tools die hen in staat stellen om zelf informatie te consumeren, te delen of te beoordelen. Zij willen geen data gebruiken, maar alleen data ontvangen.

2. Bepalen van je Doelstellingen  

Nadat je je doelgroep hebt gesegmenteerd, moet je je doelstellingen bepalen. Wat wil je bereiken met self-service analytics? Wat zijn de voordelen die je verwacht voor je gebruikers en je organisatie? Hoe ga je je succes meten? Dit zijn enkele mogelijke doelstellingen:

• 1. Verbeteren van de Data Cultuur: Je wilt dat je gebruikers meer data-gedreven worden, en dat ze data zien als een strategische bron voor hun werk. Je wilt dat ze meer vertrouwen hebben in de data, en dat ze meer waarde halen uit de data. Je wilt dat ze meer samenwerken en communiceren rondom de data. Je kunt je succes meten door bijvoorbeeld het aantal data-analyses, het aantal databronnen, het aantal data-gebruikers of het aantal data-feedbacks te monitoren.
• 2. Verhogen van de Productiviteit: Je wilt dat je gebruikers sneller en beter hun werk kunnen doen, en dat ze minder tijd en moeite verspillen aan het zoeken, verwerken of interpreteren van de data. Je wilt dat ze meer focus hebben op hun kerntaken, en dat ze minder afhankelijk zijn van anderen voor hun databehoeften. Je kunt je succes meten door bijvoorbeeld de doorlooptijd, de kwaliteit, de efficiëntie of de tevredenheid van je gebruikers te monitoren.
• 3. Stimuleren van Innovatie: Je wilt dat je gebruikers meer creatief en experimenteel worden, en dat ze nieuwe mogelijkheden of oplossingen ontdekken met de data. Je wilt dat ze meer risico’s nemen en fouten maken, en dat ze leren van hun data-ervaringen. Je wilt dat ze meer impact hebben op hun omgeving, en dat ze meer waarde creëren voor hun klanten of stakeholders. Je kunt je succes meten door bijvoorbeeld het aantal nieuwe ideeën, het aantal nieuwe projecten, het aantal nieuwe inzichten of het aantal nieuwe klanten te monitoren.

Best practices Voor Gebruik en Implementatie van Self-Service Analytics  

Ten slotte kun je je self-service analytics optimaal gebruiken en implementeren door enkele best practices te volgen en valkuilen te vermijden. Dit zijn enkele tips of aanbevelingen die je kunnen helpen om je self-service analytics succesvol te maken:

1. Onderschat het Voorwerk Niet  

Een van de grootste misvattingen over self-service analytics is de illusie dat het minder voorbereidend werk vereist. Het tegendeel is waar: om waardevolle inzichten te verkrijgen, moet er een solide basis van gestructureerde data, duidelijke definities en toegankelijke tools worden gelegd. Het is essentieel om te begrijpen dat zelfstandigheid niet betekent dat gebruikers zonder begeleiding kunnen opereren, maar eerder dat de voorbereiding van data en systemen een cruciale rol speelt.

2. Streef naar Standaardisatie  

Hoewel self-service analytics ruimte biedt voor flexibiliteit, vereist het enige mate van standaardisatie. Definieer gemeenschappelijke normen voor data, toegangsmethoden en gebruikte tools. Deze standaardisatie vergemakkelijkt niet alleen de samenwerking, maar zorgt er ook voor dat gebruikers een uniforme basis hebben om vanuit te werken.

3. Investeer in Training en Begeleiding  

De sleutel tot succesvolle self-service analytics ligt in goede training en begeleiding. Zorg ervoor dat gebruikers niet alleen de tools begrijpen, maar ook hoe ze data en informatie moeten interpreteren en analyseren. Het bevorderen van data literacy is een voortdurende inspanning die gebruikers in staat stelt om zelfverzekerd en effectief met data om te gaan.

4. Omarm Cultuurverandering  

Cultuurverandering is onvermijdelijk bij de implementatie van self-service analytics. Het is niet voldoende om simpelweg de tools te introduceren; het gaat erom een cultuur te creëren waarin mensen intrinsiek gemotiveerd zijn om met data te werken. Maak gebruik van ambassadeurs die actief betrokken zijn bij het proces en fungeren als katalysatoren voor verandering. Forceer niet, maar inspireer en motiveer.

5. Houd het Interactief en Snel  

Een van de grootste obstakels voor gebruikersadoptie is traagheid. Maak self-service analytics interactief en snel. Gebruikers moeten moeiteloos door data kunnen navigeren, direct antwoorden vinden en in staat zijn tot snelle actie. Een trage en gecompliceerde ervaring zal leiden tot frustratie en uiteindelijk tot het afhaken van gebruikers.

Deze essentiële elementen benadrukken de realiteit van self-service analytics en bieden een solide basis voor een succesvolle implementatie. Het is niet alleen een kwestie van tools, maar van het creëren van een omgeving waarin gebruikers daadwerkelijk geholpen worden door data.

Conclusie  

Self-service analytics is een krachtige manier om data democratisering te realiseren. Het stelt elke gebruiker in staat om data te begrijpen, te analyseren en te gebruiken, zonder afhankelijk te zijn van anderen. Dit levert voordelen op voor zowel de gebruiker als de organisatie, zoals meer autonomie, flexibiliteit, snelheid, efficiëntie, schaalbaarheid en kwaliteit.

Maar self-service analytics is niet iets wat je zomaar kunt implementeren. Het vereist een zorgvuldige voorbereiding, standaardisatie, training, begeleiding en cultuurverandering. Door de best practices te volgen en de valkuilen te vermijden, kun je een succesvolle self-service analytics-omgeving creëren, waarin iedereen wordt geholpen door data.