Wat is data analyse?

Data-analyse omvat alle tools, technologieën, technieken en processen waarmee een organisatie gegevens, oftewel data, gebruikt om haar productiviteit te verbeteren en de winst te verhogen. Datawetenschappers en -onderzoekers hebben data-analyse ook nodig om wetenschappelijke modellen, theorieën en hypotheses te bewijzen of ontkrachten. In feite omvat data-analyse dus het volledige spectrum: van fundamentele bedrijfsinformatie, -rapportages en online analyseverwerking (online analytical processing, OLAP) tot geavanceerde analyses. Deze geavanceerde analyses zijn bijvoorbeeld:

  • datamining, dat wil zeggen het onderzoeken van grote datasets om anomalieën, correlaties en patronen te ontdekken om op basis hiervan resultaten te kunnen berekenen.
  • predictive analytics, waarmee organisaties actuele en historische feiten en cijfers gebruiken om voorspellingen te kunnen doen over onbekende, toekomstige situaties, zoals het gedrag van hun klanten.
  • machine learning, wat een vakgebied binnen de kunstmatige intelligentie inhoudt dat de algoritmes en wiskundige modellen bestudeert op basis waarvan computersystemen de uitvoering van bepaalde, specifieke taken steeds verder verbeteren. De achterliggende overtuiging hierbij is dat deze systemen kunnen leren van gegevens en informatie (waaronder ook observaties en praktische interacties), patronen kunnen herkennen en zelfstandig beslissingen kunnen nemen, zonder de betrokkenheid of inmenging van mensen.

Door gegevens te verzamelen en catalogiseren kunnen organisaties relaties, patronen en trends vaststellen en evalueren. Op deze manier kunnen ze hun inzicht vergroten en de gegevens gebruiken om conclusies te trekken en beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Het gaat hier bijvoorbeeld om informatie over:

  • klanten
  • de activiteiten van concurrenten
  • bedrijfsprocessen
  • de bedrijfstak
  • marktomstandigheden

Er bestaan verschillende data-analysetechnieken. De methodes die u kiest zijn uiteraard afhankelijk van de behoeften van uw organisatie.

Waarom is data analyse belangrijk?

We leven tegenwoordig in een datagestuurde wereld en dat zal in de toekomst alleen maar toenemen. Om de juiste beslissingen te nemen en uw bedrijf te laten groeien, heeft u de juiste gegevens nodig. Het is dus belangrijk dat u beschikt over een data-analysestrategie. Met zo'n strategie kunnen bedrijven:

  • meer inkomsten genereren;
  • kosten besparen;
  • efficiënter werken;
  • hun marketinginspanningen uitbreiden;
  • de klantgerichtheid en klantenservice verbeteren;
  • sneller en effectiever reageren op gebeurtenissen en trends in de markt;
  • risico's beperken.

Welke data analyse methoden bestaan er?

Er bestaat een aantal technieken om data-analyses uit te voeren, en de methodes die u kiest, moeten natuurlijk aansluiten bij de aard en behoeften van uw organisatie. Deze methodes beslaan het volledige spectrum, van eenvoudig tot complex, zoals:

  • fundamentele bedrijfsgegevens (business intelligence, BI)
  • rapportages
  • online analyse-verwerking (online analytical processing, OLAP)
  • datamining
  • predictive analytics
  • machine learning

Business Intelligence (BI)
BI omvat alle technologieën en strategieën waarmee een organisatie nieuws, gegevens en bedrijfsinformatie verzamelt en analyseert. In feite maakt BI gebruik van software en andere services om ruwe gegevens om te zetten in bruikbare en concrete inzichten die bijdragen aan een strategische besluitvorming. BI kan bestaan uit:

  • rapportagefunctionaliteit
  • tools om clusters te identificeren
  • ondersteuning voor datamining-technieken
  • bedrijfsprestatiemanagement
  • predictive analysis

Rapportages
Rapportages bieden een overzicht van ruwe gegevens en zetten deze om in bruikbare informatie zodat organisaties inzicht krijgen in de prestaties van hun bedrijfsonderdelen. Ze kunnen veranderingen, patronen en trends onthullen, of vraagtekens zetten bij de richting die het bedrijf is ingeslagen. Degelijke rapportages kunnen een enorme impact hebben op organisaties en de maatregelen die ze nemen om hun winst te maximaliseren.

OLAP
Met behulp van deze krachtige computerprocessen kunnen gebruikers snel en eenvoudig multidimensionale gegevens verzamelen en analyseren vanuit verschillende perspectieven. OLAP gebruikt complexe berekeningen, trendanalyses en geavanceerde data-modelling om budgetten te bepalen, trends te analyseren, verkoopcijfers te voorspellen enzovoort. Kortom, het biedt organisaties meer kennis en inzicht die ze kunnen gebruiken om hun besluitvorming te versterken.

Datamining
Bij datamining worden grote hoeveelheden gegevens gesorteerd, onderzocht en gecategoriseerd om onregelmatigheden, correlaties en patronen te herkennen. Gegevens worden verzameld en omgezet in een begrijpelijk en bruikbaar formaat, dat vervolgens gebruikt wordt om toekomstige trends en resultaten te berekenen. Datamining kijkt vaak verder dan interne gegevens en houdt ook rekening met externe datasets, zoals gefilterd nieuws, bedrijfsinformatie of wet- en regelgeving. Dit soort uitgebreide datamining helpt bedrijven om problemen op te lossen en hun besluitvorming te verbeteren.

Predictive analytics
Predictive analytics bieden organisaties de mogelijkheid om actuele en historische feiten en cijfers te gebruiken om voorspellingen te doen over onbekende, toekomstige situaties. Deze geavanceerde analyses maken gebruik van verschillende technieken op het gebied van datamining, statistiek, machine learning, predictive modelling en kunstmatige intelligentie om voorspellingen te doen, risico's te herkennen en beoordelen, kansen te lokaliseren en de besluitvorming te ondersteunen.

Machine learning
Machine learning onderzoekt de algoritmes en wiskundige modellen die computersystemen gebruiken om ervoor te zorgen dat ze bepaalde, specifieke taken steeds beter uitvoeren. Deze technologie is gebaseerd op het idee dat systemen kunnen leren van gegevens en informatie, patronen kunnen ontdekken en zelfstandig beslissingen kunnen nemen.

Nexis Data as a Service

LexisNexis heeft tientallen jaren ervaring met contentaggregatie. Onze Nexis Data as a Service (DaaS) geeft u toegang tot de meest relevante content die u kunt gebruiken voor verschillende data-analyses en andere toepassingen. Met Nexis DaaS krijgt u toegang tot:

  • nieuwsgegevens: (inter)nationale kranten, radio en TV;
  • bedrijfs- en branche-informatie;
  • juridische gegevens, inclusief PEP- en sanctielijsten;
  • tijdschriften en vakbladen;
  • intellectueel eigendom en octrooigegevens;
  • nieuws- en persberichten.
Neem contact met ons op
Telefoonnummer: 020 485 3456
Meer weten over LexisNexis?
  • Wilt u persoonlijk advies? Vul dan het contactformulier in!
  • Schrijf u in voor onze nieuwsbrief
  • Volg ons op LinkedIn of Twitter
  • Ga naar nieuws voor interessante artikelen, whitepapers en blogs