Business Intelligence (BI) kan voor ondernemingen en organisaties een nuttig instrument zijn bij het bepalen van de beste strategie. Nog niet iedere CEO, directeur of manager heeft het in de gaten, maar anno 2016 is bijna iedere onderneming of organisatie data gedreven. Informatie- en communicatietechnologie (ICT) stuwt de economische ontwikkeling, zoals vroeger aardolie de economie aanjoeg. Dat geldt uiteraard voor ICT-bedrijven, maar inmiddels ook voor ondernemingen uit álle andere sectoren. Of het nou gaat om directeuren van kinderdagverblijven, transportondernemers, melkvee-houders, om aannemers, CEO’s van financiële instellingen, machinefabrieken, of om partners van advocatenkantoren en architectenbureaus, iedereen die aan de knoppen draait, gaat zich op een goed moment afvragen of Business Intelligence een nuttig instrument kan zijn bij het bepalen van de beste strategie.
Nu vinden velen van hen Business Intelligence nog moderne flauwekul. “Een BI-consultant of data scientist die gaat toveren met Big Data, dat gaat óns niet verder brengen.” Totdat ze een keer een expert tegen het lijf lopen die ze nauwgezet uitlegt, met praktijkvoorbeelden, waartoe BI in staat kan zijn. Om maar wat te noemen: méér klanten, een hogere marge, hogere klanttevredenheid, betere dienstverlening en producten, efficiëntere logistiek, of anderszins lagere kosten. Vijf van de tien aanvankelijk sceptische ondernemers gaan overstag en doen vrij snel na die eerste ontmoeting met een consultant een BI-project.
Data slim inzetten met Business Intelligence
Wat is Business Intelligence? Kortweg: een manier om met data iets te doen waardoor managers antwoorden op strategische vragen krijgen, waarmee ze hun kennis over hun bedrijfsvoering verdiepen, en zó gemakkelijker beslissingen kunnen nemen die tot succes leiden. De crux zit hem uiteraard in de vijf woorden uit de vorige zin ‘met data iets te doen’. Wat dan? Als dat ‘iets doen’ alleen maar is: data verzamelen in data warehouses, geëxtraheerd uit verschillende IT-systemen, die niet of heel moeilijk met elkaar kunnen communiceren, en achteraf pas gaan nadenken wat je met al die gegevens gaat doen, dan is dat ‘iets’ niet genoeg. Maar als diezelfde data wel slim ingezet worden, door experts met de juiste BI-tools en kennis van de business, dan kan de oogst aan treffende analyses, accurate scenario’s en nauwkeurige risico-inschattingen rijk zijn. En dan levert BI cruciale kennis op voor managers, zodat ze het verschil kunnen maken. Een voorbeeld. Een logistiek dienstverlener heeft een probleem: de data die klanten met mobiele apps genereren kan hij moeilijk omzetten in managementinformatie.
De BI-oplossing: een nieuw platform creëren (NoSQL, voor de techneuten) en benutting van streaming data. Dat platform heeft een bijkomend extra voordeel: de logistieke dienstverlener kan nu ook real time opmerken met welke logistieke activiteiten een klant bezig is. En daarbij zelfs onmiddellijk hulp bieden aan de klant, communicerend via de app. Dat proces heet Complex Event Processing (CEP). Daarbij gaat de vraag niet door de data, maar de data gaan door de vraag.
Fraude opsporen met Business Intelligence
Een ander voorbeeld. Hoe kan BI helpen om fraude met maritiem transport eerder op het spoor te zijn? Dat hebben internationale kennisinstellingen, IT-bedrijven, Douane en de Erasmus Universiteit samen met freight forwarders uitgezocht. Het onderzoek was onderdeel van het Europees project Cassandra. Hennie Daniels, professor Business Intelligence aan de Erasmus Universiteit en associate professor aan de Universiteit van Tilburg, werkte jarenlang mee aan dat project. “We hebben modellen ontwikkeld waarmee alarmeringen gegeven kunnen worden voor een verhoogde kans op smokkel of ontduiking van btw en accijns, gebruikmakend van Bayesiaanse netwerken.” De modellen zijn toegespitst op het soort goederen, zo legt Daniels uit, en op de verschillende trajecten. Proefondervindelijk hebben is aangetoond dat deze modellen een aanzienlijk hogere pakkans opleveren dan de huidige methode: random steekproeven nemen. “De wiskundige algoritmes voor deze netwerken zijn behoorlijk complex.”
Grenzen van het Business Intelligence systeem
Daniels vertelt dat BI afhankelijk is van de kwaliteit van data. Als die niet op orde is, dan zijn de grenzen van het systeem snel bereikt, en kan ook BI weinig toevoegen. Voor ondernemingen en organisaties is goed informatiemanagement daarom van groot belang. En BI heeft één groot nadeel: de gebruikte data gaan per definitie over het verleden, niet over de toekomst. Dus als er een goed werkend systeem is om fraude beter te detecteren, kunnen fraudeplegers hun gedrag aanpassen aan de nieuwe situatie. Je moet hierop anticiperen met goed onderhoud van het data warehouse. De BI-ontwikkelingen gaan snel. Zo is het nog maar een jaar of vijf mogelijk om BI-systemen in de cloud te draaien. Daardoor komen grote BI-mogelijkheden binnen handbereik voor middelgrote ondernemers omdat ze niet langer hoeven te investeren in eigen, dure servers en systemen op locatie. Drie v’s van data ontwikkelen zich pijlsnel: volumes (hoeveelheid data), velocity (snelheid van data) en variety (veel verschillende soorten data). Overigens: twee andere v’s raken daardoor soms op de achtergrond: veracity (kwaliteit) en value (waarde), terwijl ze cruciaal voor de praktijk zijn.
Grote vraag naar BI-specialisten
Een andere ontwikkeling, al even genoemd, NoSQL, is ook pas sinds vijf jaar goed toepasbaar in de praktijk. Sjaak Brinkkemper is bij het departement informatica van de Universiteit Utrecht professor software systemen, softwareproductie, informatie en computerwetenschappen. Hij legt uit: “Om een vraag te kunnen beantwoorden had je vroeger alleen SQL-systemen, Structured Query Language, met een heleboel gestructureerde data in tabellen. Nog steeds een superieur instrument, althans: voor gestructureerde omgevingen.”
Met de nieuwe NoSQL-technieken (Not only SQL) kan men ook vragen laten beantwoorden op basis van ongestructureerde data: tekstdocumenten, websites, audiofiles, videofiles en sensor data. Zodra de NoSQL-wereld volwassen is geworden, kunnen ook medewerkers met een alfa-opleiding, in natuurlijke taal een vraag voor BI-systemen formuleren. Bijvoorbeeld: welk sentiment overheerst bij mijn gouden klant? En waarvoor zijn mijn klanten gevoelig? Als ik de gegevens over gouden klanten geanonimiseerd doorverkoop aan commerciële bedrijven, is de schade dan groter dan de opbrengst? Al zijn die semantische vragen IT-technisch gezien heel complex: het BI-systeem geeft daar dan keurig antwoord op, zonder hulp van een BI-specialist. Maar zover is het nog niet. Nu is de vraag van het bedrijfsleven naar BI-specialisten en data scientists groter dan het aanbod. Hennie Daniels vertelt dat het tekort aan experts echt enorm is. Universiteiten werken hard om aan die vraag te voldoen, met nieuwe opleidingen zoals onder meer Data Science Business en Governance met extra aandacht voor ondernemerschap. “Gelukkig is Business Intelligence in de curricula anno 2017 een belangrijk vak.”
