De kern in het kort
- Business intelligence als parapluterm voldoet nog steeds en dekt ook artificial intelligence en big data.
- Eén algoritme dat voor een machinepark van 4.000 machines voorspelt waar preventief onderhoud nodig is, maakt rapporten met uitvalpercentages overbodig.
- Vier foute gedragsculturen remmen succes met BI: de eilandcultuur, de onderbuikcultuur, de financiële cultuur en de traditionele ICT-cultuur.
- Het heeft geen zin om eerst een rapportenfabriek op traditionele KPI’s en dashboards op te tuigen en die weer te ontmantelen als één simpel algoritme veel betere resultaten blijkt op te leveren.
- Technologie ontwikkelt zich exponentieel terwijl organisaties zich lineair ontwikkelen; BI is daarom vooral verandermanagement.
De oude BI-wereld en de nieuwe AI-wereld
Business intelligence als hulpmiddel om ondernemingen en instellingen meer informatiegestuurd te laten werken heeft de tand des tijds glansrijk doorstaan. Daan van Beek van Diamond Decisions verrijkte de vakliteratuur al in 2004 met een boek over business intelligence. BI als parapluterm voldoet volgens hem nog steeds en dekt zelfs de nieuwste hypes rond kunstmatige intelligentie en big data.
De weg naar succes gaat langs een delicate route
‘Organisaties die hogere vormen van intelligentie en high performance realiseren, leggen een delicate route af’, is de ervaring van Van Beek. Leveranciers van BI-systemen beloven veel, maar het rendement op BI-investeringen blijft vaak sterk achter. Dat ligt niet alleen aan de leveranciers, maar ook aan de organisaties zelf. ‘BI is here to stay. Maar BI-managers moeten op hun tellen passen, anders dreigen ze links en rechts te worden ingehaald.’
Een definitie van business intelligence
Business intelligence is het geheel aan concepten, processen, strategieën, cultuur, structuur, methodieken, standaarden en ICT-hulpmiddelen die ervoor zorgen dat organisaties zich intelligenter kunnen gedragen en ontwikkelen.
Met deze definitie van business intelligence zijn grotere organisaties zoals banken en academische ziekenhuizen, maar ook kleinere bedrijven en gemeenten, te adviseren over slimmer werken.
Analisten lopen voor de troepen uit
Jarenlang gold het credo ‘BI or die’; tegenwoordig is artificiële intelligentie het nieuwe toverwoord. Termen als ‘AI first’ doen het goed voor de bühne, maar analisten lopen vaak ver voor de troepen uit. ‘De technologie ontwikkelt zich nu exponentieel, of via s-curven, terwijl organisaties zich nog steeds lineair ontwikkelen. Selfservice-BI, cloud-BI en augmented analytics zijn relevante markttrends. Het is aan de BI-manager om hierin zijn weg te vinden en vooral de regie te houden. Een business intelligence competency center of een aparte BI-afdeling oprichten kan nuttig zijn, maar verwacht niet dat alle neuzen meteen dezelfde kant op staan. Cultuur kan een spelbreker zijn.’
4 foute gedragsculturen die BI-succes remmen
- De eilandcultuur: elke afdeling voor zich, met eigen cijfers en tools.
- De onderbuikcultuur: beslissen op intuïtie in plaats van op feiten.
- De financiële cultuur: alleen sturen op financiële cijfers.
- De traditionele ICT-cultuur: IT bepaalt wat de business krijgt.
Tegelijk ziet Van Beek een kentering. De machtige ICT-cultuur is tanende door schaduw-IT: internet stelt elke afdeling in staat om met een creditcard een aantrekkelijke BI-tool aan te schaffen. Het gevolg is dat BI zich als een fragmentatiebom heeft verspreid binnen organisaties, en dat de IT-afdeling het overzicht kwijt is. Marketeers, verkopers en IT’ers hebben allemaal hun eigen tools, waaraan ze gehecht zijn en die ze niet willen inruilen voor één centraal enterprise datawarehouse.
Doorgrond je eigen businessmodel met stuurinformatie
‘In veel organisaties is de datakwaliteit nog lang niet op orde. Als je sommige managers vraagt “waar stuur je eigenlijk op?”, blijft het angstvallig stil. Dat is een veeg teken. De meeste organisaties experimenteren met AI en big data, maar kunnen zich vaak geen voorstelling maken van innoveren met big data, laat staan van hoe ze een acceptabel rendement realiseren. Als je met BI of AI aan de slag gaat, schuur je heel dicht aan tegen de competenties van managers. Het gaat niet alleen om het doorgronden van het eigen business- en verdienmodel, maar ook om analysevaardigheden. Gelukkig kun je die competenties trainen.’
BI versus artificial intelligence
‘Ook de algoritmes zelf zul je moeten trainen: machine learning en deep learning. Het voorspellend vermogen neemt dan aanzienlijk toe. Vroeger besloot de agent op straat op basis van intuïtie waar hij ging patrouilleren. Nu voorspelt het algoritme steeds nauwkeuriger waar de pakkans statistisch het grootst is. Niet alleen de algoritmes worden slimmer dankzij beschrijvende, voorspellende en voorschrijvende analytics; ook de organisatie gaat slimmer en efficiënter werken. En zo kan het gebeuren dat één algoritme honderd traditionele rapportages vervangt. Eén algoritme voorspelt voor een machinepark van 4.000 machines waar preventief onderhoud of vervanging van onderdelen nodig is. Rapporten met uitvalpercentages zijn dan overbodig.’
De weg naar de hel is geplaveid met goede voornemens.
Wie serieus met AI aan de slag gaat, heeft een heldere visie, discipline en doorzettingsvermogen nodig. Managers moeten zorgen voor een solide, toekomstbestendige data-infrastructuur. Het heeft geen zin om eerst een rapportenfabriek op traditionele KPI’s en dashboards op te tuigen en die weer te ontmantelen als één simpel algoritme veel betere resultaten blijkt op te leveren. Zie ook bouw zo min mogelijk dashboards.
Honderd rapporten versus één algoritme
Het voorbeeld van het machinepark.
Rapporten
Eén algoritme
Wat je krijgt
Uitvalpercentages achteraf
Een voorspelling per machine
Wie interpreteert
Een mens, rapport voor rapport
Het model, doorlopend
Actie
Moet nog worden bedacht
Volgt direct: onderhouden of vervangen
Voorwaarde
Een rapportenfabriek
Goede data en een heldere beslissing
BI is vooral verandermanagement
De passie van Van Beek voor het vakgebied komt voort uit een diepgeworteld verlangen om organisaties echt te helpen transformeren. Klanten accepteren geen logge olietankers meer, maar willen wendbare speedboten. Organisaties moeten zichzelf opnieuw uitvinden. BI is daarom vooral verandermanagement. Streven naar intelligentie door de schotten tussen afdelingen weg te halen is een eerste delicate stap. ‘Te veel organisaties zijn geïnstitutionaliseerd geraakt. Het harkje van Mintzberg domineert en de specialisatie is eindeloos ver doorgevoerd.’
Gek genoeg kan Van Beek nog steeds teruggrijpen op het gedachtegoed van Ernst Hijmans (1890-1987), grondlegger van het organisatieadvieswerk in Nederland. In essentie is een organisatie niet meer dan ‘een plek waar mensen samenwerken om doelen te realiseren’. Een definitie uit 1917 die standhoudt, in de oude BI-wereld én in de nieuwe AI-wereld. Wat dat betreft is er niets nieuws onder de zon.
Hoe Diamond Decisions de rapportenfabriek vermijdt
Door eerst te vragen welke beslissing beter moet. In Business Modeling wordt duidelijk of een rapport, een dashboard of een algoritme die beslissing het best dient. Data analytics bouwt daarna precies dat, en Decision makers zorgt dat mensen naar de uitkomst handelen.
Verder lezen
Over de auteur
Daan van Beek MSc is ondernemer, auteur, spreker en consultant op het gebied van datagedreven werken, BI en AI. Hij studeerde Bestuurlijke Informatiekunde aan de Open Universiteit en behaalde een Master of Science in Artificial Intelligence aan Middlesex University in Londen. Hij schreef diverse boeken over business intelligence, KPI’s en AI, waaronder De intelligente, datagedreven organisatie.
Over Diamond Decisions
Diamond Decisions helpt organisaties beter te worden door betere beslissingen mogelijk te maken. We starten niet bij data, dashboards of AI, maar bij de beslissing die beter moet, en bouwen van daaruit terug naar KPI’s, data en technologie. Dat doen we in vier stappen: inspiratie en alignment, business modeling, analytics en dataplatform en datagedreven beslissers. Zo zorgen we dat BI en AI geen IT-project blijven, maar elke dag waarde opleveren.
Veelgestelde vragen
01
Hoe kan één algoritme honderd rapporten vervangen?
Rapporten laten zien wat er is gebeurd en laten de interpretatie aan mensen. Een algoritme dat direct voorspelt waar actie nodig is, bijvoorbeeld welke machine onderhoud nodig heeft, maakt de onderliggende rapporten overbodig.
02
Wat is het verschil tussen BI en AI?
BI is de overkoepelende discipline die organisaties intelligenter laat handelen, met rapporten, dashboards en analyses. AI is een techniek daarbinnen waarbij algoritmes leren van data en zelf voorspellingen doen of beslissingen nemen.
03
Welke culturen staan succes met BI in de weg?
De eilandcultuur, de onderbuikcultuur, de financiële cultuur en de traditionele ICT-cultuur. Ze zorgen voor versnipperde cijfers, beslissingen zonder feiten, eenzijdige sturing en oplossingen die de business niet gebruikt.
04
Is een algoritme haalbaar voor een mkb-bedrijf?
Ja, mits je begint met één heldere, terugkerende beslissing en daarover betrouwbare data hebt. Een eenvoudig voorspelmodel voor voorraad, onderhoud of planning levert vaak meer op dan een stel extra rapporten.
Rapport, dashboard of algoritme?
Bekijk hoe Diamond Decisions bij de beslissing begint en daarna het juiste middel kiest, of neem contact op.