Misschien heb je weleens van iemand gehoord dat data het nieuwe goud of het nieuwe olie is. En misschien dacht je toen: ja, dat zal best. Maar er zit zeker een kern van waarheid in. Bedrijven die op efficiënte wijze data verzamelen en verwerken, komen tot nieuwe inzichten om efficiënter te werken, betere besluiten te nemen en meer klanten te overtuigen.
Bij de meeste bedrijven ligt data echter maar een beetje op de plank. Hoog tijd om daar verandering in te brengen met een doordachte datastrategie, volledig ondersteund door AI. We laten je zien hoe wij bedrijven helpen om orde te scheppen, stappen te zetten en kansen te pakken met een slimme AI-datastrategie.
Waarom een AI-gedreven datastrategie van grote meerwaarde is
De centrale vraag van een datastrategie is altijd een variant op de volgende kwestie: hoe zorgen we ervoor dat data gaat bijdragen aan onze strategische bedrijfsdoelen? Hierbij is het simpelweg verzamelen en opslaan van data niet genoeg. Er moet iets gebeuren met die data.
Hier komt kunstmatige intelligentie om de hoek kijken. Denk hierbij aan het herkennen van patronen, het doen van voorspellingen en het genereren van inzichten die anders verborgen blijven. Het helpt je om beter te begrijpen wat er nu gebeurt en wat er straks beter kan.
Een voorbeeld van een winkel of webwinkel
Stel, je hebt een winkel of een webwinkel en je verwerkt duizenden transacties per dag. Je beschikt over allerlei data: e-mailadressen, bestelgeschiedenissen, paginabezoeken, actuele statussen van winkelmanden en meer.
Dankzij artificiële intelligentie kun je lijntjes leggen tussen die data. Je ziet welke producten nu verkopen, maar kunt ook voorspellen wat klanten in de toekomst nodig gaan hebben. Je doorziet patronen en kunt hier direct op acteren.
Voorbeelden vanuit andere sectoren
Ook in andere sectoren kunnen AI-gedreven analyses een groot verschil maken. Denk aan een zorginstelling, waarbij voorspellende modellen de benodigde capaciteit per afdeling inschatten. Dit kan te maken hebben met de tijd van het jaar en allerlei andere parameters.
Of denk aan een transportbedrijf met allerlei data over bezorgingen, routes en voertuigen. Hierbij kan AI op basis van die data slimme beslissingen maken om routes te optimaliseren of het juiste moment voor onderhoud te voorspellen. Zo doe je uiteindelijk steeds minder op de gok.
Ondernemen met een langetermijnvisie
Uiteindelijk helpt data om met meer zekerheid de toekomst in te kijken. Door de data van je eigen onderneming te combineren met data over de markt, zie je welke verschuivingen er gaande zijn. Dit geeft je ook meer vertrouwen om in de juiste richting te innoveren.
Hoe AI helpt bij de kwaliteit en het beheer van data
Voor we aan de slag gaan met het implementeren van een zorgvuldige datastrategie, is het eerst van belang om te beschikken over kwalitatieve data. Als er sprake is van foutieve, onvolledige of dubbele gegevens in een database, dan leidt dat namelijk vaak tot verkeerde conclusies.
Gelukkig kan kunstmatige intelligentie ook bij dit proces een handje helpen. Met behulp van slimme algoritmes kunnen we datasets automatisch analyseren en opschonen. De AI herkent inconsistenties en vult indien mogelijk ontbrekende informatie aan.
De weg naar een betrouwbaar klantprofiel
Veel organisaties hebben klantdata uit verschillende bronnen. Denk hierbij aan CRM-systemen, e-mailmarketing en sociale media. Hierbij kan het zo zijn dat er dubbelingen optreden of verouderde informatie bestaat.
Onze AI-oplossingen verwijderen duplicaten, schonen verouderde gegevens op en structureren databases. Uiteindelijk krijg je op deze manier een betrouwbaar profiel per klant. Dit maakt analyses beter en zodoende is data-analyse ook een stuk toegankelijker voor iedereen.
Een stappenplan voor een AI-gedreven datastrategie
Per organisatie kan het stappenplan voor een datastrategie met ondersteuning van AI verschillen. Het hangt er bijvoorbeeld vanaf wat er al is geregeld, wat er goed loopt en wat er beter kan. In zijn algemeenheid is het volgende stappenplan echter een betrouwbare gids.
Stap 1: Het definiëren van je strategische bedrijfsdoelen
Het begint allemaal met duidelijke doelstellingen. Zonder doelstellingen weet je immers niet waar je op wil sturen. Data en kunstmatige intelligentie zijn geen doel op zich, maar hulpmiddelen om doelen te bereiken.
Om de strategische bedrijfsdoelen op te stellen, kan het helpen om een aantal vragen te stellen. Op welke vlakken wil je efficiënter werken? Welke beslissingen wil je beter kunnen onderbouwen? Hoe kan data in jouw organisatie bijdragen aan meer verkopen of innovatie?
Stap 2: Het inventariseren van systemen en bronnen
Ten tweede is het van belang om een goed overzicht te hebben van de digitale infrastructuur zoals die nu is. Welke bestaande systemen draaien er allemaal? Soms is informatie verspreid over allerlei systemen of slecht ontsloten. Dan kan hier eerst een slag worden gemaakt.
In het ideale geval heb je slechts een aantal systemen en bronnen van data, die allemaal voldoen aan alle moderne vereisten. Het kan ook wenselijk zijn dat deze systemen met elkaar verbonden zijn door middel van koppelingen. Een goede infrastructuur is het halve werk.
Stap 3: Het verzamelen, opslaan en beheren van data
Nu pas is het tijd om echt met data aan de slag te gaan. We halen de data op uit de systemen en bronnen en zorgen voor een gecombineerde database met duidelijke klantprofielen. Een hogere datakwaliteit maakt het mogelijk om betrouwbare voorspellingen te doen.
Bij het verwerken van data is het belangrijk dat alles op een veilige en verantwoorde wijze gebeurt. Denk hierbij aan het voldoen aan Nederlandse en Europese regelgeving met betrekking tot privacy en data governance. Bij Brthrs zijn we hier volledig in thuis.
Stap 4: Het implementeren van AI-modellen
Na het samenstellen van de data doet de AI zijn werk. De juiste technologie op het gebied van AI hangt af van de bedrijfsdoelen. Dit kan variëren van eenvoudige automatiseringen tot diepgaande analyses van patronen en het doen van complexe voorspellingen.
De resultaten van analyses en voorspellingen kunnen inzichtelijk gemaakt worden in dashboards. Op basis van heldere grafieken en tabellen is het gemakkelijker voor werknemers om de door AI ontdekte patronen te begrijpen. Vervolgens is waarde toevoegen een stuk gemakkelijker.
Stap 5: Een voorbereiding met de juiste mensen
Een stap die soms over het hoofd wordt gezien, maar wel erg belangrijk is, is het voorbereiden van de organisatie. Het is belangrijk dat werknemers begrijpen hoe AI wordt ingezet en hoe ze zelf het maximale uit de datastrategie kunnen halen.
Een consistente aanpak over de hele breedte voorkomt fouten en zorgt voor een gedeelde inspanning richting het behalen van de centrale bedrijfsdoelstellingen. Mogelijk is het nodig om medewerkers te trainen, workshops te organiseren en verantwoordelijkheden te beleggen.
Stap 6: De evaluatie en optimalisatie van een AI-strategie
Een datastrategie is nooit helemaal klaar. Bedrijfsdoelen kunnen veranderen, de concurrentie staat niet stil en technologie evolueert voortdurend. Daarom is van het belang om soms bij te sturen en de aanpak te herzien. Evalueren en blijven ontwikkelen speelt daarom een cruciale rol.
Bij Brthrs bieden we ondersteuning tijdens het gehele proces. We gaan met je in gesprek over de bedrijfsdoelen, brengen de infrastructuur in kaart, helpen bij het verzamelen en opschonen van data en implementeren de AI. We kiezen samen voor een oplossing die flexibiliteit biedt.
Neem de volgende stap op het gebied van data en AI
Een AI-gedreven datastrategie kan het verschil maken tussen beslissingen nemen op basis van een onderbuikgevoel of keiharde data. Door een bewezen stappenplan te volgen, kan ieder bedrijf dat beschikt over data hier op korte termijn grote stappen in zetten.
Is jouw organisatie klaar voor deze transformatie? Neem gerust contact met ons op en stel ons al je vragen. We helpen je graag om jouw bedrijf toekomstbestendig te maken met behulp van slimme inzichten die voortkomt uit een moderne AI-datastrategie.
