We denken altijd te weten wat klanten willen, maar in de realiteit zitten we er toch vaak naast. Data biedt een objectief inzicht in wat jouw klanten echt willen. Algoritmen, die een belangrijke rol spelen bij het analyseren van data, hebben immers geen menselijke voorkeuren.

Advanced analytics maken het mogelijk om waarde uit bedrijfsdata te halen. Door de constante stroom van data is het soms lastig gestructureerd data te analyseren. Het is belangrijk om vooraf doelen te stellen en volgens met een vaste aanpak de data in te duiken.

Vormen van Advanced Analytics

Er zijn vier belangrijke vormen van advanced analytics te onderscheiden, namelijk:

  • Descriptieve Analytics: Wat is er gebeurd?
  • Diagnostische Analytics: Waarom is dit gebeurd?
  • Predictieve Analytics: Wat zal er gebeuren?
  • Prescriptieve Analytics: Hoe kunnen we dit laten gebeuren?

Deze vier vormen van analytics kunnen allemaal waardevol zijn voor jouw organisatie.

Factsheet: Starten met Advanced Analytics

Wat moet je weten over Advanced Analytics?

Predictive analytics

Er zijn veel toepassingen voor predictive analytics. Vrijwel alles is te voorspellen, mits de benodigde databronnen beschikbaar zijn in de juiste omvang. Predictive analytics kunnen bijvoorbeeld worden ingezet voor:

  • Predictive maintenance: Technische problemen oplossen voordat ze ontstaan.
  • Churn voorspelling: Voorspellen welke klanten het grootste risico lopen om op te zeggen.
  • Fraude management: Fraude in een vroeg stadium herkennen.
  • Voorraadoptimalisatie: Afzet voorspellen voor iedere situatie.

Predictive maintenance: sleutel tot succes

IoT vertalen tot bruikbare inzichten

Met het ontstaan van IoT krijg je toegang tot steeds meer en relevante data. Dankzij Advanced Analytics kan je die data vertalen tot bruikbare inzichten. Een eenvoudig voorbeeld is een trillingssensor op een generator.

Zijn er onverwachte veranderingen in de stroom met data die de trillingssensor levert, dan kan een voorspellend algoritme de conclusie trekken dat er binnenkort onderhoud nodig is.

IoT en Advanced Analytics helpen om data gebaseerde beslissingen te nemen, jouw organisatie te transformeren en nieuwe business modellen te ontwikkelen.

Aan de slag met IoT in zes weken

Verbanden ontdekken door data mining

Eerder genoemde voorbeelden komen binnen handbereik door middel van data mining. Data mining is een proces waarbij verbanden worden gelegd tussen de data in een grote dataset. Omdat dit zoveel mogelijkheden biedt is het essentieel dat dit op een gestructureerde manier gebeurt.

De meest gebruikte methodiek voor data mining is de zogeheten CRISP-DM systematiek. CRISP-DM staat voor ‘Cross-Industry Standard Process for Data Mining’ en wordt wereldwijd gezien als de standaard voor het leggen van verbanden met behulp van data. Dat gebeurt in zes stappen:

CRISP-DM model: gestructureerd naar inzicht

  • Probleemanalyse: Het doel van de data-analyse wordt vastgesteld.
  • Analyse: Er wordt gekeken of de bestaande data voldoende is om de vraag te beantwoorden.
  • Verwerken: Relevante gegevens worden geselecteerd en dusdanig aangepast dat zij met elkaar vergeleken kunnen worden.
  • Modellering: De daadwerkelijke analyse van de data wordt gedaan, bijvoorbeeld met behulp van regressieanalyses of machine learning modellen.
  • Evaluatie: De uitkomsten uit de modelleringsfase worden getest.
  • Implementatie: De uitkomsten uit de analyse geïmplementeerd.

Maak kennis met Power BI
Video

Waarom is Advanced Analytics belangrijk voor bedrijven?

We denken altijd te weten wat klanten willen, maar in de realiteit zitten we er toch vaak naast. Data biedt een objectief inzicht in wat uw klanten echt willen. Algoritmen, die een belangrijke rol spelen bij het analyseren van data, hebben immers geen menselijke voorkeuren.

In zes stappen aan de slag met Advanced Analytics

Naast Advanced Analytics helpen we bedrijven met

01

Customer Value Analytics

Wilt je voorspellen hoe jouw klanten zich de komende tijd gaan ontwikkelen? Door Customer Value Analytics te meten krijg je meer inzicht in het gedrag van je klanten en prospects. Daardoor voorspel je bijvoorbeeld hoe lang ze klant zullen blijven of wat de winkansen van lopende trajecten zijn.

02

Analytics Enterprise Architecture

Dit is een complete data-architectuur van Business Intelligence tot aan Advanced Analytics, om zo te voldoen aan de informatievraagstukken. De dienst omvat de inrichting en het onderhoud van verschillende tools voor data-integratie, datamanagement, business analytics en advanced analytics.

03

Data visualisatie (Power BI)

Power BI is de BI-tooling voor zakelijke analyses. Het programma maakt verbinding met honderden gegevensbronnen, het vereenvoudigt de voorbereiding van gegevens en het biedt mogelijkheden tot analyses on-the-spot. Je maakt zelf geweldige rapporten op en deelt deze met je organisatie via internet en op allerlei mobiele apparatuur.

04

DNA Framework

De HSO dienst: Data aNd Analytics Framework (kortweg: DNA Framework) is dé manier om twee keer zo snel een complete datawarehouse-oplossing in te richten en te implementeren. Dankzij de slimme en open infrastructuur is het mogelijk om data uit diverse bronnen versneld samen te brengen. De data wordt bewerkt en is beschikbaar in elk gewenst format.

Neem contact op

  • * Verplichte velden
  • Met het invullen en verzenden van dit formulier ga je akkoord met ons privacybeleid