Het bekende mantra van ‘garbage in is garbage out’ is nog altijd waar. Wat zijn dan de aspecten waar je als ondernemer aan moet denken? 

In drie stappen naar data-analyse

Het data-analyseproces is op te delen in drie belangrijke stappen:

• de extractie van data;
• de transformatie van data; 
• het laden/presenteren van data. 

Aan deze stappen wordt veelal gerefereerd als het ETL-proces. Data-analyse begint echter hiervoor al met het structureren en verwerken van de data binnen jouw organisatie. Hoe beter de verschillende onderdelen op elkaar zijn afgestemd, hoe waardevoller de inzichten zijn voor jou als ondernemer. Zo kun je hierop vertrouwen bij het nemen van verdere stappen.  

Bepaal interne spelregels

Het structureren van data is ingegeven vanuit de strategie van jouw organisatie. Om de strategische doelen te kunnen volgen, heb je informatie vanuit de organisatie nodig, vertaald vanuit verschillende datapunten. Het bepalen van de interne spelregels en procedures voor data-invoer, -opslag, -verwerking en -verwijdering zijn dus van belang. De data moet namelijk zo volledig mogelijk zijn en geen dubbele of foutieve gegevens bevatten. Daarnaast moet helder zijn waar je de gegevens verwerkt en op welke manier je deze gegevens gaat ontsluiten. 

Combineer data voor een volledig beeld

Het combineren van data uit verschillende bronnen is zeer waardevol om een volledig beeld te vormen. De uitdaging is hierbij om de verschillende bronnen zo te combineren dat deze eenvoudig toegankelijk zijn. Bijvoorbeeld via een datawarehouse, waar je alle data op één centrale plek kunt opslaan. Dit maakt data centraal toegankelijk, maar geeft ook weer uitdagingen op het gebied van beheer en beveiliging. 

Maak data inzichtelijk

Om de data inzichtelijk te maken en om te zetten in bruikbare informatie, kun je verschillende Business Intelligence (BI) tools gebruiken, zoals Qlik, Tableau of Power BI. Het is belangrijk om juist het einddoel duidelijk te hebben om tot de beste inzichten te komen. 

Op basis van bovenstaande zijn een aantal praktische ‘best practices’ te onderscheiden:

1. Datamanagement

• Implementeer procedures voor (regelmatige) controle en validatie van de data om fouten te voorkomen.

2. Standaardisering

• Transformeer data geautomatiseerd naar één uniform datamodel om fouten te minimaliseren en tijd te besparen.

3. Blijf ontwikkelen

• Investeer in training voor jouzelf en jouw team om nieuwe vaardigheden en technieken aan te leren en analyses verder te verfijnen.

Door deze stappen te volgen en gebruik te maken van de juiste tools, kun je data effectief structureren, verwerken en presenteren, wat u zal helpen bij het nemen van beter geïnformeerde beslissingen en het optimaliseren van jouw bedrijfsvoering.

Meer weten?

ABAB is graag van betekenis. Door kennis te delen, advies te geven en te zorgen voor inzicht. Wil je meer weten over data-analyse en dashboarding? Neem dan contact op met Max Platvoet, via telefoonnummer 013-4647145 of stuur Max een e-mail.