Dashboards genoeg, het gebruik blijft achter

Het patroon is herkenbaar. De directie vraagt om een 360 graden klantbeeld. Het wordt gebouwd, opgeleverd, gepresenteerd. Drie maanden later kijkt niemand er meer naar. De vraag uit het MT gaat weer rechtstreeks naar finance.

Of: een dashboard dat prachtig draaide tot een bronsysteem werd vervangen. Sindsdien klopt de helft van de cijfers niet meer, en niemand voelt zich eigenaar. Of: een mooie rapportage die zegt dat het misloopt, maar niet waarom. Dus belt iedereen toch met de analist.

Gartner en Forrester rapporteren al jaren hetzelfde beeld. BI adoptie in organisaties blijft hangen rond een kwart à een derde van de medewerkers die het zou moeten gebruiken. De rest stuurt op onderbuik of vraagt het opnieuw aan finance.

Voor het MT betekent dat trage besluiten, verminderd vertrouwen in cijfers en investeringen die niet renderen. Het probleem zit zelden in de tool. Het zit in de vertaling van businessvraag naar datavraag, in het ontbreken van eigenaarschap, en in modellen die alleen de bouwer nog snapt.

‍

Agentic analytics: vragen stellen aan je data

Wanneer je data fundament staat, en je data analyse modellen op orde zijn, kan je een volgende stap zetten: AI agents en LLM's antwoord laten geven op businessvragen, zonder dat iemand tijd moet steken in een diepte analyse. Agentic analytics noemen wij dat. Een directielid vraagt naar de marge ontwikkeling per regio en krijgt direct antwoord, met onderbouwing.

Dat werkt alleen als de semantische laag eronder klopt. Een AI agent praat namelijk niet met een dashboard. Hij praat met je datamodel. Klopt die business logica niet, dan krijg je antwoorden die overtuigend klinken en feitelijk onjuist zijn. Klopt je data, dan klopt je AI.

Wie nu zijn data analyse bouwt als product, met heldere business logica, uitlegbare modellen en eigenaarschap per domein, lost twee dingen tegelijk op. De adoptie van data binnen de business, en het klaar zijn voor het toepassen van AI op grote schaal.

‍

Wat we doen

Onze data analyse aanpak bestaat uit drie samenhangende onderdelen. Soms doen we ze alle drie, soms één. We werken met jouw mensen en dragen kennis over, zodat jullie het straks zelf kunnen.

Business analyse: de vraag voor de techniek

Een dashboard valt of staat bij de vraag eronder. Wat wil de business eigenlijk weten? Wat is het besluit dat eraan vastzit? Welke data heb je daar echt voor nodig, en welke niet?

Hier ontstaat de adoptie van een dashboard, of valt die om voordat er een query is geschreven. Wij schuiven aan bij de business, vertalen de vraag naar een datavraag en zorgen dat de techniek aan het juiste werkt.

Lees meer op: Business analyse

Data modelleren: de semantische laag waar business en AI op draaien

Ruwe data uit een warehouse is geen inzicht. Pas door modellering ontstaat een laag die mensen begrijpen en die AI agents kunnen bevragen. Eén definitie van omzet. Eén klantbegrip. Eén marge berekening waar finance, sales en operatie het over eens zijn.

Wij bouwen datamodellen die uitlegbaar zijn én meegroeien. Dimensioneel modelleren waar dat past, andere patronen waar dat beter werkt. Dezelfde laag voedt straks ook jullie agentic analytics, dus we bouwen vanaf dag één met dat dubbele doel.

Lees meer op: Data-modelleren.

Dashboards en rapportages waar de business op stuurt

De visualisatie laag waar het management daadwerkelijk op klikt. Power BI, Tableau of een open source stack, afhankelijk van waar jullie al staan en wat de business nodig heeft. We werken aan dashboards die mensen openen om een besluit te nemen, niet om af te vinken dat het ergens staat.

Belangrijker dan de tool is de discipline eromheen. Eigenaarschap, een feedback loop met de gebruikers, en versies die meebewegen als de business verandert. Een dataproduct, niet een dataproject.

Lees meer op: Dashboards & rapportage

Voor wie werken wij

Onze gesprekspartners zijn ondernemers, CEO's, CFO's, CTO's en MT leden bij bedrijven met 100 tot 2.500 medewerkers. Groot genoeg om data analyse echt te benutten, klein genoeg om beslissingen niet maandenlang te laten zweven.

Wij hebben onder andere ervaring met:

- E commerce bedrijven die marketingbudget, voorraad en conversie willen sturen op data in plaats van onderbuik

- Retail bedrijven die een 360 graden klantbeeld willen dat ook op de winkelvloer en in de webshop landt

- Zakelijke dienstverleners die stuurinformatie willen op declarabiliteit, marge en bezetting

- Financiële dienstverleners die klantretentie, risico en compliance datagedreven willen onderbouwen

‍

Wat onderscheidt ons

Business, organisatie en techniek samen op nr. 1

Data analyse mislukt zelden op het dashboard. Vaak op de vertaling van businessvraag naar datavraag, of op het ontbreken van eigenaarschap. Wij denken in business, organisatie en techniek tegelijk. Onze mensen schakelen tussen MT kamer en data team zonder dat er een vertaler tussen hoeft.

AI experts met een data hart

Wij weten dat AI alleen werkt als het datamodel eronder klopt. Klopt je data, dan klopt je AI. Daarom bouwen wij de semantische laag zo dat hij vandaag jouw dashboards voedt, en morgen jouw AI agents. Geen extra werk, wel een veel grotere voorsprong.

Kennisoverdracht in ons DNA

Een data analyse omgeving die alleen wij begrijpen, is een risico voor jouw bedrijf. Daarom documenteren we, leiden we jouw analisten en business mensen op, en dragen we het eigenaarschap over. Hoe sneller jouw organisatie het zelf kan, hoe beter wij ons werk hebben gedaan.

Wanneer is het zinvol om onze data analyse experts in te zetten?

Dat hangt af van de volwassenheid van jouw organisatie en de kennis die je al in huis hebt. Maar in deze situaties zien we dat een data analyse traject wel het verschil maakt:

- Het MT vraagt om een 360 graden klantbeeld, maar de data zit verspreid over zoveel systemen dat niemand met een eenduidig antwoord komt

- Jullie hebben fors geïnvesteerd in BI, maar de business gebruikt het nauwelijks

- Iedereen heeft een eigen versie van omzet, marge of klant, en finance moet elke maand opnieuw bijschaven

- Dashboards zweven tussen analisten en business zonder dat één iemand eigenaar wordt

- Jullie willen agentic analytics inzetten, maar weten dat het datamodel daar nog niet klaar voor is

- De rapportages zeggen wel dát het misloopt, niet waarom

Herkenbaar? Dan is een belletje naar ons waarschijnlijk de moeite waard.

‍

Plan een Data Impact Sessie

Een Data Impact Sessie duurt 90 minuten. Geen verkooppraatje, geen powerpoint van tachtig sliders. We schuiven aan, luisteren naar wat er speelt, en laten zien waar je staat en hoe data analyse bij jullie het meeste verschil kan maken. We nemen je mee in onze visie op hoe je inzicht laat landen, met concrete voorbeelden die jullie interne discussie voeden.

We geven antwoord op de vraag of je op dit moment een data analyse traject nodig hebt, en geven je minimaal drie aanknopingspunten:

1. Waar de quick wins liggen in jullie huidige BI omgeving

2. Welke datamodellen het meest kansrijk zijn om als eerste op te pakken

3. Wat een realistische volgorde is om jullie analyse omgeving klaar te maken voor agentic analytics

Of we nu samen verder gaan of niet.

Plan een: Data Impact Sessie