Geen resultaten gevonden

Uw zoekopdracht heeft geen resultaten opgeleverd.

We raden u aan het volgende te proberen om te vinden wat u zoekt:

  • Controleer de spelling van het trefwoord in uw zoekopdracht.
  • Gebruik synoniemen voor het trefwoord dat u hebt getypt. Probeer bijvoorbeeld “applicatie” in plaats van “software”.
  • Probeer een van de onderstaande populaire zoekopdrachten.
  • Start een nieuwe zoekopdracht.
Populaire vragen

Wat is Business Analytics?

Business Analytics gedefinieerd

Laten we beginnen met onderscheid te maken tussen data-analytics en traditionele analytics. De termen worden vaak door elkaar gebruikt, maar er is wel een onderscheid. Traditionele data-analytics verwijst naar het proces waarbij enorme hoeveelheden verzamelde data worden geanalyseerd om inzichten en voorspellingen te krijgen. Analytics van bedrijfsdata (ook wel business analytics genoemd) is gestoeld op dat idee, maar plaatst het in de context van zakelijk inzicht, vaak met vooraf gebouwde zakelijke content en tools die het analyseproces versnellen.

Business Analytics verwijst met name naar:

  • Het opnemen en verwerken van historische bedrijfsdata
  • Het analyseren van die data om trends, patronen en hoofdoorzaken in kaart te brengen
  • Het nemen van data-gestuurde zakelijke beslissingen op basis van die inzichten

Met andere woorden, data-analytics is meer een algemene beschrijving van het moderne analytics-proces. Business analytics impliceert een nauwere focus en heeft functionaliteit die gangbaarder en belangrijker is geworden voor organisaties over de hele wereld naarmate het totale datavolume is toegenomen.

Met behulp van tools voor cloud-analytics kunnen organisaties data van verschillende afdelingen (sales, marketing, HR en financiën) consolideren voor een uniform overzicht dat laat zien hoe de cijfers van de ene afdeling van invloed kunnen zijn op een andere afdeling. Verder leveren tools, zoals visualisatie, voorspellende inzichten en scenariomodellering, allerlei unieke inzichten binnen een hele organisatie.


Tools voor business analytics gebruiken

Analytics van bedrijfsdata bestaat uit veel afzonderlijke componenten die met elkaar inzichten bieden. Terwijl tools voor business analytics omgaan met de elementen van het opsplitsen van data en het creëren van inzichten door middel van rapporten en visualisatie, begint het proces feitelijk bij de infrastructuur om die data binnen te brengen. Een standaardworkflow voor het business analytics-proces is als volgt:

Dataverzameling: waar data ook vandaan komt, of het nu IoT-apparaten, apps, spreadsheets of sociale media zijn, al die data moet worden gebundeld en gecentraliseerd om toegang tot die data te krijgen. Door gebruik te maken van een clouddatabase wordt data gemakkelijker verzameld.

Datamining: zodra data binnenkomt en is opgeslagen (doorgaans in een data lake), moet die data worden gesorteerd en verwerkt. Algoritmen voor machine learning kunnen dit versnellen door patronen en herhaalbare acties te herkennen, zoals het opstellen van metadata voor data uit specifieke bronnen, waardoor datawetenschappers zich meer kunnen concentreren op het verkrijgen van inzichten in plaats van op handmatige logistieke taken.

Beschrijvende analytics: wat gebeurt er en waarom gebeurt het? Beschrijvende data-analytics beantwoordt deze vragen om een beter begrip te krijgen van het verhaal achter de data.

Voorspellende analytics: met voldoende data en voldoende verwerking van beschrijvende analytics kunnen tools voor data-analytics voorspellende modellen op basis van trends en historische context maken. Deze modellen kunnen dus worden gebruikt als informatie voor toekomstige beslissingen over zakelijke en organisatorische keuzen.

Visualisatie en rapportage: visualisatie- en rapportagetools kunnen helpen bij het opsplitsen van de cijfers en modellen, zodat het menselijk oog gemakkelijk kan zien wat er wordt gepresenteerd. Dit maakt niet alleen presentaties eenvoudiger, maar met dit type tools kan iedereen, van ervaren datawetenschappers tot zakelijke gebruikers, gemakkelijker en sneller nieuwe inzichten ontdekken.

Tools voor business analytics gebruiken

Business analytics versus business intelligence

Op het eerste gezicht lijkt er misschien niet veel verschil te zitten tussen business analytics en business intelligence. Er is enige overlap tussen de twee, maar kijkend naar business analytics ten opzichte van business intelligence zorgt nog steeds voor een kloof waarvoor enige uitleg nodig is.

De termen zijn onderling zeer met elkaar verbonden, maar business intelligence gebruikt historische en actuele data om te doorgronden wat er in het verleden is gebeurd en wat er nu gebeurt. Business analytics daarentegen bouwt voort op het fundament van business intelligence en probeert weloverwogen voorspellingen te doen over wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren. Om datagestuurde voorspellingen te doen over de waarschijnlijkheid van toekomstige resultaten, maakt business analytics gebruik van technologie van de volgende generatie, zoals machine learning, datavisualisatie en query's in natuurlijke taal.

Voordelen van business analytics

De voordelen van business analytics zijn in alle geledingen van uw organisatie te merken. Wanneer data tussen afdelingen wordt geconsolideerd in één enkele bron, wordt iedereen in het end-to-end-proces gesynchroniseerd. Hiermee wordt bewerkstelligd dat er geen hiaten in data of communicatie voorkomen waardoor de voordelen duidelijk worden, zoals:

Data-gestuurde beslissingen: met business analytics worden moeilijke beslissingen intelligenter wat betekent dat die beslissingen op een slimme manier worden ondersteund door data. Door onderliggende oorzaken te kwantificeren en trends duidelijk aan te geven, ontstaat er een slimmere manier om naar de toekomst van een organisatie te kijken, of het nu gaat om HR-budgetten, marketingcampagnes, productie- en supply chain-behoeften of salesprogramma's.

Eenvoudige visualisatie: software voor business analytics kan onpraktische hoeveelheden data omzetten in eenvoudige maar effectieve visualisaties. Hiermee worden twee dingen bereikt. Ten eerste worden inzichten met slechts een paar klikken veel toegankelijker voor zakelijke gebruikers. Ten tweede, door data in een visueel formaat te plaatsen, kunnen nieuwe ideeën worden ontdekt door simpelweg de data in een ander formaat te bekijken.

Modellering van het wat-als-scenario: voorspellende analytics creëren modellen waarmee gebruikers kunnen zoeken naar trends en patronen die van invloed zijn op toekomstige resultaten. Dit was voorheen het domein van ervaren datawetenschappers, maar met software voor business analytics die wordt aangestuurd door machine learning, kunnen deze modellen binnen het platform worden gegenereerd. Dat geeft zakelijke gebruikers de mogelijkheid om het model snel aan te passen door wat-als-scenario's met enigszins verschillende variabelen te maken zonder dat er geavanceerde algoritmen voor nodig zijn.

Ga augmented: bij alle bovenstaande punten wordt gekeken naar de manieren waarop door zakelijke data-analytics gebruikersgestuurde inzichten worden versneld. Maar wanneer software voor business analytics wordt aangestuurd door machine learning en kunstmatige intelligentie, komt de kracht van augmented analytics tot zijn recht. Augmented analytics maakt gebruik van de mogelijkheid om grote hoeveelheden data zelf te leren, aan te passen en te verwerken om processen te automatiseren en inzichten zonder menselijke vooroordelen te genereren.

Gebruiksscenario's voor business analytics

Steeds meer afdelingen proberen beter te begrijpen wat de invloed van hun besluiten en budgetten op het gehele bedrijf is. Met software voor business analytics kan data ongeacht de taak of afdeling worden gebruikt voor het aansturen van strategische beslissingen:

Marketing: analytics om succes en impact aan te geven
Welke klanten zullen eerder reageren op een e-mailcampagne? Wat was het rendement van de laatste campagne? Steeds meer marketingafdelingen proberen beter te begrijpen hoe hun programma's het gehele bedrijf beïnvloeden. Met analyse op basis van AI en machine learning is het mogelijk om data te gebruiken voor het aansturen van strategische marketingbeslissingen. Meer informatie

Human resources: analytics voor het verkrijgen en delen van inzichten in talenten
Wat zijn eigenlijk de drijvende krachten achter de beslissingen van werknemers met betrekking tot hun carrière? Steeds meer HR-leiders proberen beter te begrijpen hoe hun programma's het algehele bedrijf beïnvloeden. Met de juiste analytische mogelijkheden zijn HR-leiders in staat om resultaten te kwantificeren en te voorspellen, recruitmentskanalen te begrijpen en beslissingen van medewerkers en masse te beoordelen. Meer informatie

Sales: analytics om uw sales te optimaliseren
Wat is het kritieke moment waarop een lead een sale wordt? Met diepte-analytics kan de verkoopcyclus worden opgesplitst en kunnen alle verschillende variabelen die tot een aankoop leiden worden meegenomen. Prijs, beschikbaarheid, geografie, seizoen en andere factoren kunnen het keerpunt in het klantentraject zijn. Analytics biedt de tool om dat sleutelmoment te ontcijferen. Meer informatie

Finance: analytics om voorspellende organisatiebudgetten overtuigender te maken
Hoe kunt u uw winstmarges vergroten? Finance werkt samen met elke afdeling: of het nu HR of sales is. Dat betekent dat innovatie altijd belangrijk is, vooral omdat financiële afdelingen geconfronteerd worden met grotere datavolumes. Met analytics kan finance toekomstgericht werken voor voorspellende modellering, gedetailleerde analyses en inzichten uit machine learning. Meer informatie

Succesverhalen over analytics van bedrijfsdata

Bedrijven van elke omvang en branche kunnen hun activiteiten, besluitvorming en projecties door middel van business analytics transformeren. Hier staan enkele artikelen over hoe onze toonaangevende cloudoplossingen voor business analytics bedrijven hielpen hun bedrijfsresultaten te verbeteren.

Western Digital heeft bijvoorbeeld 25x sneller toegang tot data in hun bedrijfskritische zakelijke applicaties, waaronder ERP, EPM en SCM, waardoor zij zich kunnen concentreren op strategische inzichten, innovatie en het verbeteren van de klantervaring in plaats van op het integreren van puntensystemen voor het analyseren van data.

Adventist Health: Adventist Health streeft naar een volledige gezondheidszorg voor de mens, een strategie die wordt ondersteund door de holistische softwarebenadering van het implementeren van een uniforme cloud die samen met het beheer en de planning van zakelijke data Oracle Cloud EPM, ERP, HCM en Analytics evenals het beheer en de planning van bedrijfsdata omvat.


Analytics-tools en -oplossingen voor uw bedrijf—aan de slag

Met Cloud Free Tier krijgen nieuwe gebruikers Always Free-toegang tot twee Oracle Autonomous Databases boordevol functies, zoals objectopslag en uitgaand dataverkeer. Bovendien krijgen nieuwe gebruikers gratis credits om Oracle Analytics en andere krachtige zakelijke services uit te proberen.

Neem met Oracle Analytics Cloud sneller en met meer vertrouwen beslissingen voor uw bedrijf.