Data analytics ontwikkelingen - ICTinformatiecentrum.nl

Data analytics tools

  • Welke trends en ontwikkelingen zijn er rond data analytics?
  • Wat betekent dat voor uw projecten?

De ontwikkelingen rondom data gaan snel. Niet alleen de mogelijkheden voor het verzamelen en beheren ervan worden in hoog tempo veelzijdiger, flexibeler en relatief goedkoper, ook op het gebied van analyse verandert er veel in korte tijd. Het thema digitale transformatie, dat bij veel organisaties extra aandacht krijgt, leidt dan ook snel tot nieuwe toepassingen van data management, data analytics en artificial intelligence (AI). Veel gehoorde termen zijn dan ook machine learning, big data, data science en deep learning. Hieronder leest u enkele recente ontwikkelingen en ontwikkelingen waarmee u rekening kunt houden. Over nieuwe en toekomstige ontwikkelingen leest u in de ICT nieuwsbrief (aanmelden).

Self service BI

Bij self service BI oplossingen, zoals die van Qlik Sense, Power BI of Tableau, is het de bedoeling dat managers en andere gebruikers op een eenvoudige manier zoveel mogelijk zelf kunnen doen. Daarbij zijn zij niet afhankelijk van een (externe) data analist. Deze kan slechts incidenteel betrokken zijn bij het optimaliseren van de datakwaliteit of bij het ervoor zorgen dat de gevraagde analyse juist werkt. Nieuwe analyses kunnen automatisch worden uitgevoerd, zodra er nieuwe data is. Het resultaat daarvan kan visueel weergegeven worden en eenvoudig intern gecommuniceerd worden.

Mobile dashboards

Mobiele dashboards stellen managers in staat de analyse van procesdata en de visualisatie daarvan op afstand te bekijken en beheren. Via mobiele apps hebben zij overal toegang tot de resultaten van actuele data analyses, waardoor er direct in bedrijfsprocessen ingegrepen kan worden als daar aanleiding voor is.

Focus op datakwaliteit

Data komt uit steeds meer bronnen en is van een steeds groter aantal verschillende formats. Om er zinvolle analyses mee te kunnen doen, moeten de betrouwbaarheid en kwaliteit van de data gegarandeerd worden. Voor het realiseren van een hoge datakwaliteit bestaat een toenemend aantal oplossingen. Deze maken snellere en betere data analyses mogelijk.

Grotere rol voor AI

Het doel van data analytics is om tot betere inzichten te komen, zodat u betere beslissingen neemt die leiden tot betere resultaten, een persoonsgerichtere klantbenadering (personalisatie), een grotere klanttevredenheid en uiteindelijk tot meer omzet en winst. Artificial intelligence (AI) en marketing automation zullen hier een steeds grotere rol in gaan spelen.

Minder data uit IoT

Een paar jaar geleden leek het noodzakelijk dat bijna iedere apparaat verbonden moest worden met internet. Internet of Things (IoT) was een hype. In de praktijk viel IoT tegen, vooral vanwege de grote problemen met de beveiliging van de internetverbinding van de online verbonden apparaten. Het aantal implementaties valt daarom tegen. Het aantal toepassingen neemt niet snel toe, zolang de veiligheid niet goed geregeld is.

Snellere verwerking van data

Door de ontwikkelingen rond DataOps (data operations) kan data effectiever, in een hoger tempo en flexibeler verwerkt worden. Hierdoor kunnen data analyses sneller worden uitgevoerd en is sneller informatie beschikbaar over het geanalyseerde proces.

Programmeertaal R

Veel data analisten maken gebruik van de programmeertaal R. Deze gratis beschikbare (open source) programmeertaal bevat veel statische functies en is daarom zeer geschikt voor analytische toepassingen. Omdat het open source is, zijn er voor deze programmeertaal inmiddels een groot aantal packages met specifieke functies beschikbaar. Met R kunt u reproduceerbare analyses van hoge kwaliteit maken. Bij sommige softwareproducten is de programmeertaal R onderdeel van het product. Dit is bijvoorbeeld het geval bij Microsoft Azure.

Realtime analyses

Om het gebruik van computercapaciteit in drukke tijden te ontlasten, werden voorheen veel data analyses in de avond en nacht uitgevoerd of soms zelfs slechts eenmaal in de week of maand. Computers met voldoende capaciteit, cloudoplossingen voor data en de wens om realtime analyses te kunnen maken, hebben het gebruik van dit soort uitgestelde analyses nagenoeg verdreven. Data analyses kunt u inmiddels uitvoeren op het moment dat nieuwe data beschikbaar is, zodat u daar direct naar kunt handelen.

Cloudtoepassingen

Steeds meer bedrijfssoftware gebruikt u in de cloud. De daaraan gekoppelde data dus ook. Het is daarom logisch dat ook het uitvoeren van data analyses steeds vaker in de cloud gebeurt. Het gebruik hiervan zal verder toenemen.

En nog veel meer …

Data management en data analytics omvatten veel technieken waarin nieuwe technologie relatief snel wordt toegepast. Het is daarom voor u als gebruiker van deze technologie bijna onmogelijk de actuele ontwikkelingen bij te houden. Specialisten op het gebied van data, data management en data analytics doen dat uiteraard wel. Kom en blijf in contact met hen, zodat nieuwe ontwikkelingen u blijven helpen in het optimale gebruik van data. Ook via de ICT nieuwbrief, blijft u op de hoogte van de belangrijkste trends en ontwikkelingen op het gebied van data.