Xudo heeft een duidelijke missie: data écht aan het werk zetten om waarde voor de organisatie te creëren. Waarde in de zin van meer omzet, minder kosten en peace of mind. Gezien de complexiteit en uitdagingen van dataprojecten ontwikkelt Xudo daarom samen met klanten een praktisch en uitvoerbaar plan, gestoeld op vijftien jaar expertise in data en analytics.

“Ik startte Xudo drie jaar terug”, begint oprichter Wouter Trappers. “Ik zag namelijk een duidelijke behoefte aan onafhankelijk Business Intelligence-advies. Allereerst: door beter inzicht in het gedrag van je klanten kan je je omzet verhogen. Vervolgens kan je kosten besparen door data te gebruiken om inefficiënties op te sporen en aan te pakken. En als kers op de taart krijg je onbetaalbare peace of mind of gemoedsrust: je vertrouwt je beslissingen omdat ze steunen op betrouwbare data. Heel belangrijk bij dat alles is dat ik onafhankelijk werk. Dat betekent dat ik géén banden heb met softwareleveranciers en dus puur op advies kan focussen.”

“Bedrijven snappen wel dat data belangrijk zijn, maar die juist gebruiken: daar gaat het soms mis. Om die reden heb ik een korte assessment ontwikkeld om na te gaan waar je best kan beginnen met Business Intelligence of waar je misschien blinde vlekken hebt. Hiermee kan je precies zien waar je staan en wat de volgende stappen moeten zijn. De assessment meet de datamaturiteit van je organisatie op zes vlakken. Elk daarvan moet onder controle zijn om een solide basis voor je Business Intelligence-strategie te leggen. Zo helpen we je om een alomvattend beeld te krijgen van waar verbeteringen mogelijk zijn, zodat je data je bedrijfsdoelstellingen optimaal ondersteunen.”

Zes aspecten van Business Intelligence

“We beginnen met een use case-analyse, waarin de organisatie en zijn stakeholders duidelijk definiëren hoe data meerwaarde kunnen bieden. Dit vormt de basis voor een roadmap voor de datastrategie, die start met een lijst van prioriteiten. De volgende stap is de functionele analyse, waar we grondig onderzoeken hoe processen, systemen en data samenkomen binnen de geïdentificeerde use cases. We beoordelen ook de kwaliteit van deze data. Vervolgens richten we ons op datamodellering. Dit houdt in dat we de data structureren rond de oorspronkelijke bedrijfsdoelstellingen en deze toegankelijk maken voor eindgebruikers –bijvoorbeeld door integratie of het bouwen van statistische modellen. Bij datavisualisatie draait alles om het creëren van grafieken en dashboards. Deze tools helpen om het verhaal achter de data te vertellen. Data governance helpt je om de controle over je data te behouden. Tot slot is er change management, het proces waarbij data-gestuurde inzichten worden gebruikt om de organisatie te verbeteren.”

“Voor succes is een passende bedrijfscultuur en mindset nodig om deze inzichten weer in de bedrijfsvoering te integreren. Dit sluit de cirkel en zet een cyclus van continue verbetering in gang. Veel organisaties missen nog deze brede context, essentieel voor het succesvol laten landen van Business Intelligence-projecten.”

“Grote bedrijven zijn vaak al ver gevorderd met dataverwerking en analyse, terwijl je als klein bedrijf vaak nog op buikgevoel kan sturen. Het zijn echter juist de middelgrote ondernemingen, op een cruciaal moment van groei, die inzien dat ze meer met hun data moeten doen. Ze merken dat hun buikgevoel niet langer volstaat, maar weten niet precies hoe ze dit moeten aanpakken.”

Buikgevoel

Wouter schuwt als onafhankelijk adviseur niet om klanten ongezouten de waarheid te vertellen, zelfs als het iets is wat ze liever niet horen. “Dit komt voornamelijk omdat veel bedrijven zich niet volledig bewust zijn van wat er nodig is om hun data effectief in te zetten voor het behalen van hun doelen. Mede als gevolg van de vaststelling dat software vendors een eenzijdig verhaal vertellen: ze vertrekken vanuit de technologie, wat eigenlijk maar één aspect is van Business Intelligence. BI omvat veel meer en heeft vaak een transformerend effect op een organisatie. Het gaat verder dan enkel de implementatie van een tool: het nauwkeurig selecteren van use cases en het integreren van veranderingen in de organisatie zijn essentieel.”

Empower je data champions

Wouter Trappers spreekt van de onmisbare rol van data champions binnen een organisatie, maar wat bedoelt hij daar concreet mee? “Data champions zijn mensen die beseffen dat ze meer uit hun data kunnen en moeten halen als ze hun business willen verbeteren. In kleinere organisaties is dit vaak de ondernemer zelf, in grotere organisaties kunnen dit business unitmanagers of afdelingshoofden zijn. Het empoweren van zulke sleutelfiguren kan leiden tot significante vooruitgang.

Alleen blijven de resultaten vaak uit zonder de juiste aanpak. Hier kan een externe consultant als ik een belangrijke rol spelen. “Om echt succesvol te zijn, moeten de inspanningen van data champion breed gedragen worden binnen de organisatie en moeten ze ervoor zorgen dat alle aspecten van een dataproject afgedekt zijn. Dit is heel wat, en wat ondersteuning kan soms nodig zijn.”

Verhoog de waarde van je bedrijf met de juiste KPI’s

“Goed gebouwde dataproducten zorgen voor betrouwbare beslissingen en bieden daarmee peace of mind. Bedrijven doen weliswaar aan financiële rapportering – het is ook verplicht –, maar die komt vaak te laat: definitieve cijfers zijn pas een half jaar na de afsluiting van het boekjaar bekend. Hierdoor ontbreekt het hen aan belangrijke real-time inzichten. Met passende visualisatietools heb je daarentegen actuele inzichten en kan je tijdig bijsturen waar nodig. Maar hiervoor is het essentieel om data correct te verzamelen en de kwaliteit ervan nauwkeurig te monitoren.”

Maar er is nog een tweede aspect van gemoedsrust, zo blijkt. “Stel dat je als ondernemer van plan bent in de toekomst op zoek te gaan naar een koper van je activiteit, dan is het enorm waardevol dat je die potentiële overnemer concrete datasets kan tonen, die bijvoorbeeld accuraat voorspellen hoeveel omzet je volgend jaar zal draaien of hoeveel klanten er zullen bijkomen. Dat zijn de échte KPI’s die de waarde van je bedrijf ondersteunen, en niet alleen maar cijfers die een momentopname van je financiële situatie tonen.”

AI en BI zijn complementair

Natuurlijk zijn vandaag ook toepassingen van artificial intelligence in data-analyse mogelijk, zoals het ontdekken van de performantie van je producten of het aankoopgedrag van je klanten. “AI kan meteen aan de slag met data uit een alleenstaande bron waarin de betekenis van de data duidelijk is, zoals e-commerce data. Er is echter nog een grote meerwaarde te vinden in het combineren van deze e-commerce data met data uit andere systemen, zoals financiële, marketing- of productiedata. Een gevolg van een doordachte Business Intelligence-strategie is dat er datasets van hoge kwaliteit opgebouwd worden waar AI-systemen mee gevoed kunnen worden voor verder analyse. Goede BI-dataset zijn meestal combinaties van data uit verschillende systemen. Het integreren of combineren van deze data – in de data modelleringsfase – is complex en foutgevoelig en kan niet aan AI overgelaten worden. Als je deze data op een foutieve manier combineert, neem je namelijk een groot risico om beslissingen op foutieve data te nemen. AI en BI zijn dan ook complementair.”

Tot slot: Wouter Trappers studeerde filosofie aan de UGent. Kan die opleiding nog meerwaarde bieden in hetgeen hij doet, of staat dat mijlenver van Business Intelligence af? “Ik geloof graag dat die meerwaarde er is”, lacht hij. “Het gaat bij Business Intelligence vaak over argumenten gebruiken en conclusies trekken, net als in filosofie. OK, er worden misschien geen levensvragen gesteld of beantwoord, maar op vlak van wikken en wegen en verstandige beslissingen nemen loopt er wel degelijk een parallel.”