Business Intelligence & IoT

Betere klantenservice en minder operationele kosten door voorspellende analyses

Je kunt je een wereld zonder het woord ‘data’ bijna niet meer voorstellen. We verzamelen als organisatie dan ook steeds meer data. Informatie uit je bedrijf zelf, over projecten, over markten waarin je opereert, over websitebezoek en uiteraard over je klanten. Ook huizen, zorginstellingen, kantoren, tunnels, installaties en machines worden door sensoren slimmer. Hele steden worden ‘smart’ gemaakt. Dat is goed nieuws, maar hoe benut je de kracht van alle data? Hoe kan je op basis van de grote hoeveelheden de kans berekenen waar bijvoorbeeld preventief onderhoud nodig is?

Preventief onderhoud

Eerder dan je klant weten wanneer er actie nodig is om een storing te voorkomen of te verhelpen en daarmee kostbare downtime vermijden. Dat is waar technische dienstverleners naar toe gaan. Ontwikkelingen als Internet of Things, Machine Learning helpen daarbij om data te verzamelen en vast te leggen.

Het is daarna een kwestie van deze data te analyseren en een onderhoudsschema op te stellen waarmee potentiële problemen in het oog kunnen worden gehouden, nog voordat er iets gebeurt. Met voorspellende analyses kan je een overtreffende klantenservice bieden terwijl operationele kosten terug worden gebracht.

Internet of Things

Om voorspellende analyses te kunnen doen moet men eerst data verzamelen, veel data. Het veel besproken Internet of Things (IoT) geeft inzicht. Het is een ontwikkeling van het internet waarbij alledaagse voorwerpen, machines en objecten verbonden zijn en gegevens uitwisselen. Een verbonden wereld met het internet, door sensoren, netwerken, interfaces, software, hardware, data en veel meer. Bij IoT gaat het om situaties waarbij niet alleen mensen online zijn, maar ook technische installaties. Objecten die zelf aangeven dat ze onderhoud nodig hebben.

Uit onderzoek blijkt dat 96% van het bedrijfsleven binnen drie jaar IoT gaat implementeren. 91% van deze bedrijven verwacht bovendien dat IoT hun bedrijf op een belangrijke manier gaat veranderen. Voorbeelden als slimme meerpalen en lantaarnpalen komen steeds meer voorbij. Welke business case heb jij?

Machine Learning

Onlosmakelijk verbonden met IoT is Machine Learning, een wetenschappelijk onderzoeksveld dat zich bevindt in de kunstmatige intelligentie. Machine Learning is onder andere gericht op het ontwikkelen van algoritmes. Hiermee kunnen bedrijven patronen ontdekken in grote hoeveelheden data, oftewel Big Data. Door het ontdekken van patronen kunnen apparaten en installaties zichzelf ontwikkelen en dus leren. Objecten leren nieuwe patronen ontdekken wanneer er nieuwe data wordt toegevoegd aan een database.

Voor mensen is het vaak onmogelijk om de enorme hoeveelheden data te verwerken. Computers en cloud-oplossingen doen dit veel sneller en maken daarbij steeds minder fouten.

Zelfservice BI & visualisatie

Heb je een IoT-specialist nodig voor alle verzamelde data? Nee, het analyseren van data is niet langer alleen weggelegd voor analisten. Technologie als Power BI biedt technische bedrijven de mogelijkheid om de hele organisatie te laten werken met BI. De inzet van zelfservice geeft beslissers uit alle lagen van de organisatie de mogelijkheid om zelf data uit verschillende databronnen te combineren, te visualiseren en persoonlijke analyses en dashboards te maken, zonder tussenkomst van de IT-afdeling of specialisten.

Zelfservice BI verhoogt de betrokkenheid van je medewerkers en het stimuleert de transformatie naar een data gedreven organisatie.