Contact
Portal login
Backdrop

Heb je je ooit afgevraagd hoe bedrijven zinvolle informatie uit hun data halen? Waarschijnlijk verwacht je wel dat ze deze data analyseren. Maar hoe ze dit precies zijn kan misschien nog niet helemaal duidelijk zijn. In dit artikel gaan we verder in op wat data analyse is en hoe je het beste te werk kan gaan om de meeste waarde uit je data te halen.

Wat is data analyse

Data analyse is letterlijk het onderzoeken en modelleren van data, om hier belangrijke informatie uit te halen, en hier conclusies uit trekken. Deze conclusies kunnen je weer verder helpen met de besluitvorming. Je kan alleen wel te maken hebben met erg veel verschillende soorten gegevens, zoals: cijfers, statistieken, foto’s en video’s. Hoe lastig het is om een goede data analyse te doen hangt heel erg af van de complexiteit van de data.

Waarom is data analyse zo belangrijk geworden?

We verzamelen met z’n allen steeds meer data. Daar ontstaat dan ook een probleem: het kan zo veel data woorden dat je door de bomen het bos niet meer kan zien. Naar welke data moet je kijken? Klopt de data nog wel? Wanneer is de data voor het laatst vernieuwd? Dit zijn allemaal vragen die je waarschijnlijk wel kan begrijpen.

Als je deze data goed kan verwerken, zodat je zeker weet dat de data klopt en dat de data duidelijker is, kan dit je bedrijf enorm helpen bij het nemen van de beste beslissingen. Het gaat er dus eigenlijk om dat deze data je kan helpen om je bedrijfsprestaties in te zien en hierop te sturen.

Verschillende soorten data analyse

Data analyse kan worden onderscheiden in de volgende vier soorten: Beschrijvende analyses, diagnostische analyses, voorspellende analyses en prescriptieve analyse. Elke soort analyse werkt uiteraard weer op z’n eigen manier. Om het wat duidelijker te maken lichten we zie hieronder toe.

Beschrijvende analyse richt zich op het begrijpen en samenvatten van historische data. Dit kan worden gebruikt om patronen en trends te onthullen, waardoor je een goed overzicht kan krijgen van het verleden. Hier kan je van leren en daardoor betere toekomstgerichte beslissingen maken. Dit soort data analyse zie je bijvoorbeeld veel terug in Business Intelligence.

Diagnostische analyses gaat een stap dieper en probeert te achterhalen waarom bepaalde gebeurtenissen plaats vinden. Het gaat meer om het identificeren van verbanden en kan je dus helpen om inzicht te geven in de factoren die hebben bijgedragen aan bepaalde zaken. In de tuinbouwsector kan dit bijvoorbeeld helpen om kwaliteitsproblemen vast te stellen.

Voorspellende analyse is een vorm die we waarschijnlijk veel meer gaan zien. Met de toepassing van AI zijn er namelijk steeds meer mogelijkheden om voorspellende analyses te doen. Het gaat er dan vooral om dat er voorspellingen worden gedaan op basis van historische data. In de landbouw zou dit gebruikt kunnen worden om de oogstopbrengst te voorspellen op basis van verschillende factoren, zoals het weer.

Prescriptieve analyse is eigenlijk de laatste stap en gaat verder dan de andere drie soorten data analyse. Het is het doel hier om aanbevelingen te doen over de stappen die genomen moeten worden om een bepaald resultaat te behalen. Denk hierbij aan simulatiemodellen. In de logistiek zou dit kunnen worden ingezet om de meeste efficiënte routes en voorraadniveaus te bepalen.

De 4 stappen voor een complete data analyse

We kunnen data analyse eigenlijk het beste in vier stappen onderverdelen, namelijk: het verzamelen van gegevens, het opschonen van gegevens, het analyseren van gegevens om vervolgens conclusies te trekken uit deze gegevens.

In de eerste stap is het verstandig om te bepalen welke data je allemaal wilt verzamelen. Dat kunnen je verkoopcijfers tot je klantrelaties zijn.

Vervolgens moet je deze data opschonen en visualiseren, zodat je alleen met relevantie dat overblijft. Deze data van verschillende databronnen zou je dan ook samen kunnen voegen.

Wanneer je dan de gewenste data hebt, kan je grafieken en diagrammen gebruiken om eenvoudig de patronen te ontdekken.

Als laatste kan je op basis van deze data beslissingen maken en conclusies trekken, zodat je hopelijk je bedrijfsprestaties kunt verbeteren.

Verschillende tools om te gebruiken

Natuurlijk zijn er veel verschillende tools om data analyse mee te doen. Het kan gaan om simpele sheets in Excel of Google Sheets. Maar er zijn ook tools die veel meer kunnen, zoals: Power BI, Tableau en Qlik. Zelf gebruiken wij Power BI al meerdere jaren als data analyse en data visualisatie tool.

Wil je leren hoe je een complete data analyse uitvoert?

Met onze Power BI cursus leer je stapgsgewijs hoe je de data verzamelt, opschoont, transformeert en uiteindelijk visualiseert. Via onderstaande knop kan je meer informatie krijgen over de cursus, of kan je je alvast inschrijven voor de cursus.

Verder lezen