Het analyseren van data kan transportondernemingen helpen bij het verbeteren van de bedrijfsvoering. Hierdoor kun je betere besluiten nemen op basis van realtime inzichten in de voor hen relevante KPI’s. Belangrijke bottleneck is vaak dat bedrijven hun data niet op orde hebben. Dit kan zijn doordat verschillende systemen zoals ERP, TMS, facturatie niet op elkaar zijn aangesloten. Het kan ook zijn dat verschillende data helemaal niet digitaal beschikbaar is, of onvolledig, of dat je afhankelijk bent van klanten en leveranciers. Vervolgens moet de verzamelde data resulteren in visualisaties zodat de informatie ook toegankelijk gemaakt. Laatste stap, belangrijkste en vaak meest complexe is zorgen voor implementatie, zorgen dat de gebruikers de ontwikkelende dashboards ook echt gebruikt gaan worden in de organisatie. Dit wordt helaas te vaak onderschat.
Om de volwassenheid's niveau van datagedreven organisatie te bepalen wordt vaak verwezen naar het “Gartner Analytics Model”. Dit model kent vier maturity levels:
- Level 1: Wat is er gebeurd? - Descriptive Analytics
Dit is zorgen dat inzichtelijk maakt wat er gebeurt is. Terugkijken op het verleden. - Level 2: Waarom is iets gebeurd? - Diagnostic Analytics
Dit is de onderbouwen van wat er is gebeurt. Zo bepaal je de oorzaak. - Level 3: Wat gaat er gebeuren?' - Predictive Analytics
Dit niveau gaat over voorspelen. Is het mogelijk om de voorspelen wat er gaat gebeuren? - Level 4: Beïnvloeden wat er gaat gebeuren - Prescriptive Analytics
Kunnen we ook de toekomst gaan beinvloeden zodat we bepalen wat er gaat gebeuren?
Veel onbenut potentieel bij logistiek dienstverleners.
Zo zet je logistieke data om in informatie.
In zeven stappen grip op data analytics en dashboarding.
Om de volwassenheid's niveau van datagedreven organisatie te bepalen wordt vaak verwezen naar het “Gartner Analytics Model”. Dit model kent vier maturity levels:
- Level 1: Wat is er gebeurd? - Descriptive Analytics
Dit is zorgen dat inzichtelijk maakt wat er gebeurt is. Terugkijken op het verleden. - Level 2: Waarom is iets gebeurd? - Diagnostic Analytics
Dit is de onderbouwen van wat er is gebeurt. Zo bepaal je de oorzaak. - Level 3: Wat gaat er gebeuren?' - Predictive Analytics
Dit niveau gaat over voorspelen. Is het mogelijk om de voorspelen wat er gaat gebeuren? - Level 4: Beïnvloeden wat er gaat gebeuren - Prescriptive Analytics
Kunnen we ook de toekomst gaan beinvloeden zodat we bepalen wat er gaat gebeuren?
Veel onbenut potentieel bij logistiek dienstverleners.
Zo zet je logistieke data om in informatie.
In zeven stappen grip op data analytics en dashboarding.