1. Gebruikmaken van gegevensanalysetools bij het voorbereiden van je data

Analyse begint altijd met het verzamelen en voorbereiden van data voor onderzoek en interpretatie. Veel organisaties vertrouwen op analisten om data handmatig te combineren en te bundelen voordat ze die gaan analyseren. Maar zelfs wanneer er veel zorg wordt besteed aan het opnemen van alle relevante data, bestaat bij een handmatig proces het risico dat essentiële informatie ontbreekt of dat er per ongeluk onjuiste data wordt opgenomen.

Boek betere resultaten met verbonden data

Met software voor data-analyse kun je selfservice- en ondernemingsdata in één weergave samenvoegen, zelfs vanuit meerdere locaties. Zorg dat de tools die je kiest over mogelijkheden beschikken om al je databronnen bijeen te brengen, waaronder Excel-query’s en gegevensmodellering.

Zodra je alle benodigde data verzameld hebt, kunnen uitgebreide tools voor data-analyse die op een efficiënte manier opschonen om ervoor te zorgen dat de data compleet, nauwkeurig en actueel is, de juiste indeling heeft en vrij is van dubbele of irrelevante informatie. Dat bespaart je analisten een hoop tijd.

Haal betekenis uit rapporten voor big data

Door de grote hoeveelheid en de verscheidenheid van de data die bedrijven momenteel verzamelen – en de snelheid waarmee elke dag opnieuw data wordt gegenereerd – is snelle en heldere analyse een noodzaak geworden. Tools voor data-analyse die zijn ontworpen vanuit het oogpunt van schaalbaarheid kunnen big data verwerken op een manier die traditionele databases niet aankunnen.

Het analyseren van grootschalige gegevenssets is ook lastig als je een constante toestroom van informatie uit meerdere bronnen moet opnemen. Met tools voor data-analyse kun je enorme hoeveelheden data interpreteren voor een breed aanbod aan onderwerpen zoals actuele markttrends of de voorkeuren van klantsegmenten.

Ontdek meer diepgaande inzichten met AI

Tijdens het bekijken van software voor data-analyse moet je letten op tools waarin kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning zijn opgenomen. Hiermee krijgen je projectteam en je bedrijf een goed beeld van eerdere prestaties, zodat ze op basis van die kennis voorspellingen kunnen doen en proactief kunnen plannen.

Vergroot het begrip van je klanten

Met individuele predictive analytics leer je je klanten beter kennen en kun je ze efficiënter en effectiever benaderen. Deze augmented analytics maken gebruik van AI en machine learning om bedrijven te helpen beter in te spelen op de toekomstige marktvraag door historische data over gedrag en voorkeuren van klanten in verschillende segmenten te analyseren.

Sommige software voor data-analyse is voorzien van voorspellende AI-mogelijkheden waarvoor geen training of ervaring vereist is, zodat meer mensen in de organisatie er gebruik van kunnen maken. Op deze manier kunnen niet-technische zakelijke professionals data voorbereiden en waardevolle klantinzichten blootleggen. Ook voor technische professionals is deze software handig, aangezien ze hiermee sneller dingen voor elkaar krijgen.

Maak gebruik van geavanceerde AI

Met geavanceerde statische analyse krijgen je datawetenschappers en machine learning-engineers manieren in handen om doordachte datamodellen te bouwen, betere visuals te maken, meer van data te leren en de planning te verbeteren. Dit soort AI-functionaliteit wordt ondersteund door de opensourceprogrammeertaal R.

4. Business intelligence delen

Zodra jij en je collega’s inzichten uit de databeelden hebben gehaald, kun je rapportagesoftware gebruiken om je business intelligence te delen met mensen binnen en buiten de organisatie.

Met rapportagesoftware die onderdeel is van je data-analysetoolkit kun je je bevindingen op een efficiënte manier publiceren, visuals insluiten en machtigingen toewijzen voor diegenen die je rapport moeten kunnen inzien. Deze software vereenvoudigt bovendien de distributie van rapporten, ondersteunt versiebeheer en voorkomt offline exemplaren.

Maak en distribueer aangepaste rapporten

Maak rapporten in je eigen stijl met opmaak- en indelingsthema’s op maat voor je bedrijf. Met rapportagesoftware kun je bovendien publiceren op de manier die het beste aansluit op jouw manier van communiceren – denk aan gepagineerde statische of dynamische rapporten in tabelindeling. Daarnaast kun je rapporten optimaliseren, zodat ze gemakkelijker kunnen worden geopend en gelezen op mobiele apparaten.

Je kunt aangeven hoe vaak je een bepaald type rapport wilt uitsturen, bijvoorbeeld elke week of eenmaal per maand. Je kunt ook ad-hocrapporten met selfservicefunctionaliteit maken waarmee specifieke vragen worden beantwoord wanneer mensen die antwoorden nodig hebben. Een groot voordeel van rapportagesoftware is dat de software rapporten van analisten in je bedrijf kan distribueren naar een uitgebreide lijst met ontvangers.

5. Je data beveiligen

Als je denkt over het verbinden van grote hoeveelheden data uit meerdere bronnen en vervolgens het publiceren van business intelligence, maak je je misschien zorgen over de beveiliging. Zoek naar tools die zijn uitgerust met veiligheidswaarborgen voor de bescherming van klantdata en encryptiesleutels waarmee data tijdens verzending afgeschermd blijft.

Met tools voor data-analyse met ingebouwde beveiliging blokkeer je riskante activiteiten die de data in gevaar zouden kunnen brengen. Als je rapporten deelt, kunnen deze tools beveiliging op werkruimteniveau bieden bij publicatie naar een afzonderlijke werkruimte. Ze bieden ook beveiliging op rijniveau door datatoegang op rijniveau te beperken – waarbij je een breder toegangsbeheer kunt instellen wanneer dat nodig is.

Kies tools waarmee je data kunt analyseren terwijl je governance-functies op de achtergrond actief zijn. En controleer of je tools je helpen de standaarden, regelgeving en certificaten van je branche na te leven, zoals IL6, FedRamp, HIPAA en FINRA.