BARC: Data, BI & Analytics Trend Monitor 2022

Dit jaar vroeg BARC 2.396 gebruikers, consultants en leveranciers naar hun mening over de belangrijkste trends op het gebied van data, BI en anaytics. De uitkomsten zijn te zien in de BARC Data, BI & Analytics Trend Monitor 2022. Hierin zie je welke trends momenteel door een brede groep data, BI en analytics professionals als belangrijk worden beschouwd bij het aanpakken van hun belangrijkste uitdagingen. De antwoorden geven een volledig beeld van regionale, bedrijfs- en branchespecifieke verschillen en bieden actueel inzicht in ontwikkelingen in de BI-markt. BARC’s vergelijkingen laten ook zien hoe trends zich over de jaren heen hebben ontwikkeld waardoor je hypes en stabiele trends van elkaar kunt onderscheiden. Wij hebben hieronder vast de top 3 trends uit de trends monitor op een rij gezet. Wil je alle trends zien? Download dan onderaan in dit blog de complete BARC Data, BI & Analytics Trend Monitor 2022.

De top 3 trends

Een blik op de data, BI en analytics trends van dit jaar laat zien dat bedrijven nog steeds bezig zijn om zich voor de lange termijn goed te positioneren door te werken aan de basis van hun datagebruik. Net als 2020 was 2021 geen jaar van hypetrends. In plaats daarvan pakten bedrijven de oorzaken van hun uitdagingen aan (bijv. datakwaliteit) en pakten ze ook het opzetten van van een datagedreven cultuur aan.

1. Master data management/Datakwaliteit management

Het belang van datakwaliteit en master data management kan eenvoudig worden uitgelegd: Alleen op basis van betrouwbare, consistente data kunnen de juiste beslissingen worden genomen. Modellen kunnen alleen nauwkeurige voorspellingen doen als ze zijn getraind en van de juiste gegevens worden voorzien. Bovendien zijn hoge datakwaliteitsnormen essentieel om de flexibiliteit voor zakelijke gebruikers te vergroten.

Master data management biedt structuur om data te begrijpen en te gebruiken. Hiermee krijgt data betekenis en context. Master data management is van cruciaal belang voor het uniforme begrip van data en de interactie van bedrijfsdivisies, omdat het helpt om consistente rapportage en datagedreven activiteiten te garanderen.

Er zijn bewezen concepten voor het verhogen van de datakwaliteit en het implementeren van master data management, maar het blijft een grote uitdaging. De kritische succesfactoren voor hoge en duurzame datakwaliteit zijn gedefinieerde rollen en verantwoordelijkheden, kwaliteitsborgingsprocessen, de continue monitoring van de kwaliteit van de data en – het allerbelangrijkste – ieders bewustzijn en transparantie met betrekking tot de impact van slechte gegevenskwaliteit.

2. Datadriven culture

Een van de grootste verschuivingen in de zakenwereld is de transformatie van projectgericht datagebruik naar een bredere datagedreven onderneming. Deze verschuiving moet niet worden gemaakt op het niveau van afzonderlijke processen of medewerkers, maar moet worden opgenomen in de hele bedrijfscultuur. ‘Data-driven’ betekent in dit verband dat zoveel mogelijk beslissingen en processen binnen een bedrijf gebaseerd zijn op data. De basis van deze aanpak is een ‘informatiedemocratie’ (d.w.z. de bedrijfsbrede beschikbaarheid van zoveel mogelijk data voor zoveel mogelijk medewerkers). Het betreft zowel kwantitatieve als kwalitatieve data die gebruikt kunnen worden ter ondersteuning van het besluitvormingsproces. Besluitvorming op alle niveaus – van operationeel tot tactisch en strategisch – wordt geraakt.

Terwijl bedrijven altijd geïnteresseerd zijn geweest in hun cijfers, wordt de mate van datagebruik op een hoger niveau uitgeoefend binnen een datagedreven cultuur. Het belangrijkste doel is om alle werknemers in staat te stellen gegevens actief te gebruiken om hun dagelijkse werk te verbeteren. Uiteindelijk worden gegevens de belangrijkste motor voor succesvolle beslissingen, effectieve en efficiënte processen en nieuwe concurrentievoordelen.

3. Data governance

In tegenstelling tot BI of analytics governance, dat zich richt op het voorbereiden en presenteren van data voor analytische use-cases, richt data governance zich op de data in álle systemen die met data te maken hebben. Omdat zakelijke en technische verantwoordelijkheden traditioneel op systeemniveau worden afgedekt, moet deze overkoepelende kijk op data specifiek worden aangepakt, bij voorkeur door een centraal orgaan binnen de organisatie. Dit zorgt voor een breder denken in termen van kennis, organisatie en technologie.

Data governance is nodig als stuurmechanisme voor datastrategie. Een goede datastrategie orkestreert hoe de bedrijfsstrategie wordt vertaald in data en analyses. Het stelt het bedrijf in staat waarde uit data te halen. Datastrategie beheert de exploitatie van data  in alle bedrijfsprocessen om de efficiëntie en innovatie van bedrijven te bevorderen.

Data governance is vereist om een ​​datastrategie te implementeren, inclusief beleid en kaders voor het beheren, bewaken en beschermen van datakapitaal, rekening houdend met mensen, processen en technologieën. Het opzetten van data governance is een zaak van lange adem. Bovenal vereist het een duidelijke, bewuste managementbeslissing over het werken met en gebruiken van data.

Wil je de andere trends bekijken en ontdekken hoe deze zich over de jaren heen hebben ontwikkeld? Download dan de complete BARC Data, BI & Analytics Trend Monitor 2022 hieronder.