Data wordt waardevol als de hele organisatie er gebruik van kan maken. Als data blijft liggen bij de afdeling Finance of IT, dan kunnen ook alleen zij profiteren van de inzichten die het hen brengt. Maar voor waardevolle data-analyse, oftewel het converteren van data naar inzicht en actie voor alle afdelingen, is er meer nodig dan een overzicht met rijen en kolommen.
Wat is big data analyse?
Door ons digitale gedrag en digitalisering van processen ontstaat er steeds meer data in organisaties. Waar we al gewend waren aan het werken met bijvoorbeeld financiële data, hebben we inmiddels geleerd de unieke inzichten van die data te gebruiken om ons te helpen met het voorspellen en sturen van ons werk.
Meer data levert natuurlijk ook potentieel meer inzicht op. Bijvoorbeeld ten behoeve van marketing en sales waar we steeds meer inzicht in klantgedrag opbouwen. Maar grotere hoeveelheden data zijn ook lastiger te analyseren. Gelukkig is de technologie hier steeds krachtiger geworden. In de cloud kunnen we grotere hoeveelheden data bij elkaar brengen, onder controle houden en analyseren met de meest moderne data-analysetools.
Wat is datavisualisatie?
De waarde van data lijkt voor iedereen evident, maar toch blijft het moeilijk om die waarde daadwerkelijk te oogsten. Data wordt pas bruikbaar als informatie, door de analyse en interpretatie van patronen in die data door professionals in dit vakgebied.
Voor financiële data was dat nooit een probleem. Financiële experts, sinds jaar en dag de belangrijke gebruikers van data-analyse, hebben cijfermatig inzicht en kunnen dus heel goed data omzetten in inzicht en actie. Voor veel andere professionals is dat minder het geval. Dit is waar datavisualisatie om de hoek komt kijken. Veel mensen zijn visueel ingesteld: het goed visualiseren van data helpt hen om data goed te interpreteren en vertalen naar vakmatig inzicht.
Goede datavisualisatie is er dus op gericht om met behulp van bijvoorbeeld diagrammen, grafieken en kaarten data laagdrempeliger en voor iedereen toegankelijk te maken. Hierdoor zijn professionals in hun vak prima in staat zelf inzichten te halen uit patronen en uitschieters in de gevisualiseerde gegevens en zo trends te ontdekken. In de handen van een marketeer komt klantdata zo tot waarde.
De voordelen van goede datavisualisatie tools
Moderne tools voor datavisualisatie zorgen ervoor dat professionals steeds meer zelf in staat zijn om hun eigen data-analyses te maken. Met daarnaast een modern data-platform in de cloud kunnen organisaties bovendien steeds meer databronnen ontsluiten en aan elkaar koppelen.
Deze moderne en slimme dataplatformen kun je bovendien koppelen aan tools voor datavisualisatie. Goede toolsets geven ongekend krachtige mogelijkheden aan dataprofessionals, zoals data scientists en business intelligence specialisten. Hiermee kunnen zij standaard dashboards ontwikkelen waarmee teamleden onderling of tussen teams uniforme inzichten kunnen delen.
Dit is ook direct waar data tot waarde kan komen. Zodra meerdere mensen gaan samenwerken op basis van datagedreven inzichten, winnen organisaties direct aan snelheid, impact en efficiëntie. Als marketeers en sales bijvoorbeeld op basis van nieuwe inzichten sneller en gerichter inspelen op markttrends, kunnen zij heel gericht verbeteringen aanbrengen in de verschillende interacties met klanten. Bovendien kan de organisatie dan producten en diensten sneller aanpassen aan veranderende klantvragen en klanten sneller bedienen. De financiële experts in de organisatie zullen dat direct terugzien in hun dashboards over bijvoorbeeld omzet.
Van datavisualisatie naar data-analyse
De hoeveelheid data groeit, de tools worden beter en steeds meer medewerkers kunnen op deze manier hun werk effectiever en efficiënter inrichten. Dit is precies de reden waarom datagedreven werken zo hoog op de strategische agenda van directies staat. Steeds meer organisaties omarmen datagedreven werken. Achterblijvers merken dat hun concurrenten versnellen en niet alleen hun operationele processen continu verbeteren met data-analyse, maar ook data gebruiken bij het binnenhalen, bedienen en behouden van klanten.
De mate waarin medewerkers in staat zijn creatief gebruik te maken van data en technologie is een onderscheidend vermogen geworden ten opzichte van concurrenten. Achterblijvers moeten dus snel zorgen dat ze gebruik gaan maken van data-analyse en datavisualisatie. Maar ook in de kopgroep is nog veel winst te behalen. Waar de verspreiding van data-analyse en datavisualisatie binnen de organisatie al veel vooruitgang heeft kunnen brengen, is de volgende stap vaak gelegen in het verdiepen van analyses, de inzet van data science en het creëren van voorspellende modellen.
Dit leidt tot grotere datasets, meer verbanden tussen verschillende bedrijfsonderdelen en ook een grotere complexiteit van de resultaten. We zien dan ook steeds vaker dat designers en UI/UX-specialisten worden ingezet om complexiteit te reduceren. Doordat zij winst behalen in de datavisualisatie, kunnen organisaties complexere verbanden verdelen over meerdere gespecialiseerde professionals . Om cross-functionele data analyses te kunnen doen moeten professionals uit verschillende vakgebieden met elkaar samenwerken. Uniformiteit in de vormgeving helpt enorm in het verbinden van vakdisciplines en het vinden van nieuwe inzichten.
Hiermee maken we de cirkel weer rond. Data-analyses kunnen we in het hele bedrijf tot waarde brengen door datavisualisatie, terwijl we datavisualisatie kunnen gebruiken om grotere groepen aan te spreken en te laten samenwerken of om complexere cross-functionele vraagstukken op te pakken.
