Analytics

Deel via:

Analytics: het moderne goudzoeken

In de enorme bergen data waarover organisaties beschikken, ligt potentieel goud verborgen. Maar zonder speciale hulpmiddelen is het zoeken naar een speld in een hooiberg. Data-analytics is de gouddetector van het bedrijfsleven.

In 1848 vond James Wilson Marshall goud aan de westkust van de Verenigde Staten. Met hem gingen tienduizenden mensen op zoek naar dit edele metaal. Met pannen, zeven en scheppen gingen ze onmetelijk hoeveelheid aarde, zand, rotsen en water te lijf op zoek naar geluk. Ook gebruikten ze explosieven om het goud te vinden. Maar het bleef zoeken naar een speld in een hooiberg.

In de steeds sneller toenemende digitaliserende wereld zit er ook in miljarden records van data hedendaags goud verstopt. Niet het blinkende goud waar de Amerikaanse goudzoekers naar op zoek waren, maar niet minder waardevol. Ik heb het over de data van business processen die organisaties vastleggen in IT-systemen. Het verschil: waar goud te herkennen is aan zijn afwijkende kleur, zijn waardevolle gegevens herkenbaar aan hun afwijkende patronen.

Want juist de data die afwijkingen vertonen, bevatten verborgen inzichten. Inzichten die aanwijzingen geven voor verbeteringen in de bedrijfsprocessen en bijdragen aan de doelstellingen van de onderneming. Maar ook kunnen afwijkingen een signaal zijn voor fraude. Ook dat is goud waard: tijdige detectie maakt namelijk ook tijdig ingrijpen mogelijk. En dat kan hoge potentiële kosten voorkomen.

goudkoort.jpgEindeloze voordelen

Hoe leidt analytics op die data dan tot efficiëntie? Denk bijvoorbeeld aan inzicht in alle inkoopfacturen die voortijdig betaald zijn met de daarbij negatieve effecten op het werkkapitaal. Of alle keren dat materiaalverbruik onterecht niet is doorbelast aan de klant. Of het signaleren van dubbele inkoopfacturen. Inkoopfacturen zonder inkoop orders. Afwijkende kortingen aan klanten. De lijst met via analytics detecteerbare afwijkingen is eindeloos, dus de lijst met haalbare voordelen ook.

Is het analyseren van data uit de processen een eenmalige zaak? Kan, maar nog beter is dit continu te doen. Dus niet periodiek via een data-extract naar een externe organisatie die de analyse uitvoert, maar continue, in-house, ingebed in de primaire processen. Want wanneer je afwijkingen direct constateert, kun je ook direct ingrijpen. Simpelweg zou ik tegen elk bedrijf zeggen: het is je eigen data, het zijn jouw processen en het zijn jouw inefficiënties die een optimale bedrijfsvoering in de weg staan. Doe er dan ook zelf wat mee.

Positieve resultaten

Er zijn al bedrijven die een aparte afdeling hebben opgezet voor procesverbeteringen door data-analytics en de resultaten zijn zeer positief. Moderne hulpmiddelen analyseren enorme hoeveelheden data en voeren daarop simulaties uit. Zo maken ze verbanden en trends zichtbaar en voorspellen ze soms zelfs wat er gaat gebeuren.

De Amerikaanse goudzoekers van de 19e eeuw zouden stikjaloers zijn. Hadden zij een supermagneet gehad die het goud voor ze vond, dan was het werk heel wat eenvoudiger geweest. Gelukkig zijn de ontberingen voor de moderne data-analist beperkt tot matige koffie en sikkeneurige collega’s.

Wil je op de hoogte blijven van alle blogs over innovatie? Abonneer je op dit blog en ontvang dagelijks, wekelijks of maandelijks een overzicht met updates.

Abonneer

 


 

Reageren op dit blog?