Hoe toekomstgerichte bedrijven data analytics expertise kunnen opbouwen
Data analytics is een revolutie in wording
1 maart 2021 -
Data analytics is een revolutie in wording. Wereldwijd zijn bedrijven in de weer om zich klaar te stomen voor de veranderingen die het met zich mee gaat brengen. Ze ontwikkelen strategieën voor het analyseren van big data en moedigen medewerkers aan om zich vaardigheden op het gebied van data-analyse eigen te maken.
Om er een paar cijfers op te plakken: 53 procent van alle wereldwijde bedrijven maakt reeds gebruik van big data-analyse en 79 procent van alle topmanagers is het eens met de stelling dat hun onderneming het niet overleeft als ze geen big data omarmen. Daarnaast is 49 procent van alle ondernemers het eens met de stelling dat data-analyse hen aan kostenbesparingen helpt en zegt 44 procent een beroep te doen op data analytics om te innoveren.
Met dat in het achterhoofd moeten bedrijven ermee aan de slag. En hoewel het een vakgebied is dat nog volop in ontwikkeling is, kunnen bedrijven volgens Manouk Meilof, Campus Lead van Ironhack in Amsterdam nu al de eerste stappen zetten om intern expertise op het vlak van data-analyse op te bouwen.
Concurrentiekracht verbeteren met machine learning
Als eerste noemt Meilof machine learning, een onderwerp waar in het bedrijfsleven al veel over te doen is geweest. In een paar jaar is machine learning uitgegroeid tot een modekreet, en ML-oplossingen kunnen nu en in de komende jaren belangrijke zakelijke voordelen opleveren. Organisaties wereldwijd gebruiken machine learning op dit moment hoofdzakelijk voor voorspellende analyses en optimalisatie van klantenrelaties, productmarketing en verkoopprognoses, eenvoudiger databeheer, nauwkeuriger verkoopmodellen en fraudedetectie en cybersecurity.
"Maar," zo geeft Meilof aan, "er zijn ook voorbeelden van organisaties die al een paar stappen verder zijn met machine learning en het heel strategisch toepassen. Pinterest bijvoorbeeld heeft hun hele content discovery-systeem zo opgezet dat het werkt op basis van machine learning en data analytics. Dit systeem helpt het sociale netwerk met het voorspellen van wat gebruikers wel en niet leuk zullen vinden en draagt bij aan nauwkeuriger zoekresultaten. "
Data analytics inzetten voor het optimaliseren van bedrijfsprocessen
Een tweede gebied waar data-analyse organisaties mogelijkheden biedt is bij het optimaliseren van bedrijfsprocessen. Meilof brengt meerdere voorbeelden naar voren. Zo heeft big data-analyse recentelijk terrein gewonnen in de maakindustrie. Meilof: "Eigenaars van productiefaciliteiten wereldwijd tonen steeds meer belangstelling voor investeringen in data-analyse en het IIoT (Industrial Internet of Things)." Sensortechnologie en oplossingen voor real-time tracking maken het mogelijk om data te verzamelen en analyseren. Fabrikanten gebruiken de resulterende inzichten voor het verhelpen van bottlenecks in het productieproces, het opvoeren van de efficiëntie van productiemiddelen, het bewaken van de productkwaliteit en identificeren van productgebreken en het testen van producten.
Data-analyse helpt fabrikanten zo met het terugdringen van productieproblemen die van nadelige invloed zijn op de productkwaliteit en het logistieke en transportproces.
"Daarin is de maakindustrie natuurlijk niet uniek," zegt Meilof. "Ook een sector als recruitment zet data analytics in, bijvoorbeeld waar het gaat om door AI ondersteunde HR-applicaties". Door AI ondersteunde HR-applicatie maken het mogelijk om diverse HR-taken te automatiseren, zoals het vereenvoudigen van het inwerkproces voor nieuwe werknemers, het beheren van de takenlast van medewerkers, het uitvoeren van functiebeoordelingen en toekennen van prestatiebeloningen en het verzamelen van trainingsdata.
Meilof vult aan: "HR-applicaties die ondersteund worden door AI kunnen daarnaast helpen in het wervingsproces. HR-managers kunnen sollicitaties opvragen en screenen en gesprekken met kandidaten analyseren om het toptalent eruit te pikken."
Data-analyse inzetten voor risicobeheer
Een derde gebied waar bedrijven volgens Meilof data analytics kunnen toepassen is risicobeheer. Big data heeft daarin de afgelopen tijd voor ingrijpende veranderingen gezorgd. Of zoals Martin Foe, onderzoeker en technical writer bij BestWritingAdvisor het omschreef: "Risk management 4.0 is de nieuwe realiteit voor organisaties wereldwijd die aantrekkelijk voor investeerders willen blijven."
Data-analyse raakt risicobeheer op meerdere manieren. Zo kan het worden ingezet voor het identificeren en terugdringen van klantenverloop, het voorspellen en beheren van financiële risico’s, het identificeren van nieuwe trends en daarmee gepaarde risico’s en het detecteren van fraude en verbeteren van de IT-beveiliging. "Daarmee lijkt het misschien vooral een topic voor grote bedrijven," geeft Meilof aan, "maar juist ook voor start-ups en kleinere bedrijven kan big data veel betekenen op het gebied van risicobeheer. Het analyseren van potentiële vestigingslocaties en inzicht krijgen in lokale zakelijke risico’s kan het verschil betekenen voor een soepele start van uwbedrijf."
Grote bedrijven zetten data analytics al in om de risico’s van het openen van nieuwe vestigingen wereldwijd te beperken. "Een goed voorbeeld hiervan is Starbucks," licht Meilof toe. "Het bedrijf ruilde menselijke besluitvorming al een aantal jaar geleden in voor datagestuurde besluitvorming. Na het optimaliseren van data begon Starbucks met het identificeren van potentiële locaties voor toekomstige filialen vanuit deze data. Zo analyseerde het bedrijf via machine learning big data over de bevolking in het aandachtsgebied, inkomensniveau, concurrenten, leveranciers en de logistieke infrastructuur." Starbucks maakt ook gebruik van machine learning voor het vergelijken op deze punten van nieuwe locaties en locaties waar het reeds over filialen beschikt. Het bedrijf kan op die manier voorspellende analyses uitvoeren en nagaan of een bepaalde locatie winstgevend is.
Vergroten datageletterdheid
Nu data-analyse langzaam maar zeker de bedrijfswereld verovert is het belangrijk voor organisaties om ervoor te zorgen dat hun medewerkers deze technologie omarmen. Aanmoediging om hun datageletterdheid te vergroten zou daarbij niet mogen ontbreken volgens Meilof.
Meilof: "Werknemers die zich technieken voor data-analyse eigen maken zullen daar op diverse manieren baat bij hebben. Ze zullen in staat zijn om bedrijfsprocessen beter te doorgronden en inzicht verwerven in wat er nodig is om de omzet te verhogen en concurrerend te blijven."
Grote ondernemingen lichten hun personeel al enige tijd voor over het belang van big data. Zo introduceerde Airbnb een intern instituut voor datawetenschap. Dit voorziet zowel in gewone online cursussen en nodigt externe professionals uit om lezingen te geven.
Meilof vertelt:" Het trainingsaanbod van dit instituut is niet alleen bestemd voor de IT-afdeling van Airbnb. Het concern heeft, in navolging van Google, ervoor gezorgd dat de opleidingen ook nuttig zijn voor andere teams, zoals de HR-organisatie en de afdeling business development." Dankzij deze aanpak hebben al ruim 500 werknemers van Airbnb een cursus gevolgd sinds de introductie van het instituut. "En daarbij kan je niet genoeg onderstrepen dat het opleiden van de eigen medewerker een bedrijf veel meer winst oplevert dan het inhuren van externe data analytics professionals," voegt Meilof toe.
In de periode van 2018-2019 was er al sprake van een tekort aan data-analisten. In 2020 werd de situatie er niet beter op, en alles wijst erop dat het tekort aan data-analisten de komende jaren zal aanhouden. Tegelijkertijd vertoont de data analytics revolutie geen teken van afzwakking. Meilof: "Organisaties kunnen zich niet langer veroorloven om een paar jaar te wachten totdat er verbetering in de situatie komt. Er is geen betere tijd om te starten met het investeren in de datageletterdheid van hun mensen. Dit kost uiteindelijk minder en geeft een organisatie de beschikking over een intern team van data-analisten."
Relevant blijven
Wel wil Meilof aan bedrijven meegeven dat het ontwikkelen van vaardigheden op het gebied van data-analyse nooit klaar is. Naarmate het data analytics vakgebied zich verder ontwikkelt zullen professionals steeds meer kansen worden geboden om de nieuwe wereld van data analyse en business intelligence te verkennen.
"Hoewel organisaties nu al profiteren van de voordelen van een fors aantal data analytics toepassingen, is het belangrijk om te blijven leren en de laatste ontwikkelingen op het gebied van data-analyse te volgen," sluit Meilof af. "Zowel voor bedrijf als professional geldt: het vergroten van begrip van data is een uitstekende manier om relevantie voor de markt in elk geval te behouden en liefst natuurlijk te vergroten.
