BI & analytical intelligence: trends en uitdagingen

In de wondere wereld van data-analyse zijn er twee grote stromingen: enerzijds rond business intelligence en anderzijds rond analytical intelligence. De eerste kijkt naar het verleden, de andere naar de toekomst.

Het was onderzoeksbureau Gartner dat tijdens een recent congres de aanbieders rond business en analytical intelligence verenigde.

[related_article id=”162120″]

Ook al heeft het even op zich laten wachten, het is een bevestiging van wat in de markt al enige tijd leefde: analytics en business intelligence (BI) zijn complementair. De ene (BI) tracht een overzicht te brengen van historische gegevens, de andere (analytics) poogt er iets mee te doen naar de toekomst. De ene geeft hoofdzakelijk antwoorden op wie-, wat-, waar- en wanneer-vragen, terwijl de andere vooral antwoorden zoekt op de waarom-vragen.

Trend1 : Analytics democratiseert

Op zich heeft het nog lang geduurd vooraleer de volledige tijdshorizon van toekomst (planning en budgettering), heden (monitoring en bijsturing), verleden (opvolgen en rapporteren) en back to the future (voorspellen) elkaar gevonden hebben. Veel heeft te maken met de evolutie van de softwareleveranciers, die gradueel meer en meer oplossingen verwierven in een consolidatiegolf binnen de sector.

De technologische uitdagingen om tot deze kruisbestuiving te komen, zijn stilaan opgelost. De echte uitrol kan beginnen. Gartner visualiseert de evolutie van het gebruik van analytics door de jaren heen als een zogenaamde S-vormige curve. In de eerste helft van de evolutie kon het al een verschil maken als u gewoon maar over de technologie beschikte.

Zodra de technologie echter gemeengoed is geworden, begint de democratisering. Zo ook met de democratisering van analytics. Analytical intelligence zal in de nabije toekomst stilaan zijn plaats gaan opeisen en overal toegepast worden. Dit gaat niet alleen over de inbouw van analytische toepassingen in transactionele systemen – denk maar aan e-commerce met voorbeelden als ‘kopers van dit product kochten ook ….’ – maar ook over de toepassing van analytics bij het genereren van ‘slimmere rapporten" waar de inzichten al in vervat zitten, zodat de interpretatie door de gebruiker niet langer een doctoraat in de statistiek vergt. Of ‘automatic decision-making’, zoals dit in het jargon wordt omschreven.

Trend 2: Big data als excuustruus

Parallel met de veranderingen in de markt en de convergentie van de technologie is er ook de trend van big data. Bij navraag naar het meest overschatte begrip van het moment, stemt zowat elke CIO op big data. In functie van BI en analytics mogen we van geluk spreken dat de beschikbare gegevens ronduit de pan uitswingen en ons voor ogenschijnlijk nieuwe uitdagingen plaatsen. Een ideaal excuus om nieuwe budgetten vrij te maken.

Nieuw is big data immers niet, en we beschikken inmiddels over voldoende technologieën en methodologieën om hier gevat mee om te gaan. Geheugen en rekencapaciteit zijn voorhanden en betaalbaar, statistische datareductie- en -analysemethodes dateren uit lang vervlogen tijden (‘Principale Componenten Analyse’ dateert bijvoorbeeld al uit 1901) en zijn beschikbaar met één muisklik. De opkomst van big data en in memory-technologieën betekent dat er nu veel meer gegevens voorhanden zijn en dat we er met het grootste gemak zinvolle dingen uit kunnen halen. Dit alles zorgt voor een interessante cocktail aan instrumenten om analytics voluit uit te rollen. En dat op de golf van big data.

Uitdaging 1: Nieuwe aanpak, nieuwe profielen

Kortom, data nemen snel toe. En het huwelijk tussen BI en analytics lijkt voltrokken. Maar in elk huwelijk zien we zowel goeie als kwade dagen. Het zal er vooral op aankomen een gezond evenwicht te vinden tussen technologie en toepassing. Terwijl vroeger vooral het gebrek aan relevante data een beperkende factor was, is het tegenwoordig het gebrek aan creativiteit om daar iets uit te halen dat het verschil maakt. Hoe minder de technologie het verschil zal maken, hoe prominenter de business aanwezig zal zijn.

Omdat de technologische oplossingen alsmaar evidenter worden, zal de aandacht stilaan verschuiven naar het herkennen en ontrafelen van de echte behoeften. Systeembouwers werkten tot nu toe vooral op het formuleren van alle antwoorden op alle vragen, terwijl ze de methodes vergaten om de juiste vragen te stellen. Dit komt neer op het verschil tussen toegepaste wetenschappers die alle antwoorden leveren, en fundamentele wetenschappers die meer wakker liggen van de vragen. Deze shift zal andere profielen vergen.

Uitdaging 2: Gebruikers willen meer zeggenschap

Vroeger werden systemen gewoon gebouwd en gebruikt, om dan tot het besef te komen dat ze te veel irrelevante antwoorden bevatten. De implementatie was gebeurd en men was klaar. Een betere bepaling op voorhand van de relevantie van hetgeen men wil opslaan en analyseren, zal overbodige automatisering meer en meer vermijden.

Deze verandering zal ingrijpend zijn, omdat de gebruiker veel meer zeggenschap zal opeisen en zijn vragen veel intelligenter zal formuleren. Vaardigheden zoals behoeftendetectie, prioriteitenstelling, prototyping (via visual analytics) en benchmarking (via multivariate statistieken) zullen het verschil maken. En dat allemaal zonder dat er iets finaals geïmplementeerd wordt. Deze democratisering zal dan ook gevolgen hebben voor uw organisatie.

Omdat gebruikers en bouwers meer in parallel zullen werken, zullen organisaties zich moeten aanpassen. Gebruikers trekken de technologie immers naar zich toe. Het komt er voor veel IT’ers met analytische ervaring op aan om bij de business een nieuwe proactieve rol te gaan vervullen. Een eerste toenadering vanuit IT zien we alvast in de vorm van een sandbox omgeving, of van datalabs waar gebruikers spelenderwijze mogen ‘ontdekken’ wat ze eigenlijk nodig hebben, nog voor er iets ‘gebouwd’ wordt door de IT’ers. Daar kunnen ze naar believen data verkennen via visual analytics, prototypes bouwen van wat ze verwachten en op voorhand de relevantie testen van hetgeen ze vragen door hun KPI’s (Key Performance Indicators of prestatie-indicatoren) te valideren op voorspellend vermogen. Betere zoekfuncties moeten ook de zelfredzaamheid doen toenemen. De zakelijke gebruiker kan, helemaal in de lijn van selfservice, door dit alles veel efficiënter beginnen werken. Zo kan de informatiedemocratie daadwerkelijk tot stand komen. De kloof tussen vraag en antwoord zal daardoor verkleinen en de manier waarop bedrijven beslissingen nemen compleet doen veranderen.

Dries Van Nieuwenhuyse (www.driesvannieuwenhuyse.com) is onderzoeker aan het BICC van Thomas More. Hij is zelfstandig consulent en auteur van drie boeken over performance management (www.hetperformancemanagementboek.be).