Kennis

Business Intelligence (BI) wordt steeds belangrijker binnen organisaties. In het verleden waren een uitstekende intuïtie en goed management leidend om als bedrijf succesvol te zijn. Om vandaag de dag richting succes te blijven sturen is het noodzakelijk om inzichten uit data te gebruiken en deze om te zetten naar de juiste acties. Het is een feit dat veel van de organisaties die nu succesvol zijn een toegewijd BI team in hun organisatie hebben opgenomen, echter verschilt dit nog per bedrijf. Desalniettemin zien we vaak dat organisaties worstelen met het gestructureerd neerzetten van een betrouwbare informatievoorziening en dat er een wildgroei aan data analyses is ontstaan. Is dit herkenbaar? Wij kunnen je hierbij helpen!

De 4 grootste uitdagingen van de datagedreven marketing manager

Bij datagedreven marketing komen marketinginzichten en –beslissingen voort uit analyses van klantgegevens. Deze data komt uit in- en externe bronnen. Data geeft je de mogelijkheid om een accurate voorspelling te doen over een bepaalde adoptie van een marketing actie en geeft je daarmee de handvaten om betere beslissingen te kunnen maken.

Uit onderzoek blijkt dat datagedreven marketeers een voorsprong hebben op hun concurrenten omdat ze sneller handelen, kunnen inspelen op trends en ontwikkelingen en betere voorspellingen kunnen doen over de markt waar ze in werken. Hierdoor kunnen budgetten beter worden benut en zijn marketeers in staat om op efficiëntere wijze hun doelgroep te bereiken.

Denk aan datagedreven personalisatie, re-targetting, advertentie analyse en het beter inzetten van marketing budgetten met een hogere ROI als gevolg.

Marketing managers die hun afdeling datagedreven willen maken staan echter  voor een behoorlijke uitdaging. De oplossingen van datagedreven marketing zijn prachtig, maar hoe zorg je er voor dat jouw afdeling écht datagedreven gaat werken?

Het RIVM actualiseert dagelijks een rapport waarin de ernst van de coronacrisis naar voren komt. Wat er niet in staat is welke aantallen we nog kunnen verwachten in de komende periode. In deze blog neem ik je mee hoe ik met Tableau en R de data prepareer en een groeimodel gebruik om de maxima te voorspellen voor onze GGD regio’s.

Het combineren van bronnen is een belangrijke stap en vindt vroeg in het proces van sturen met inzicht plaats. Het is een gewichtig moment waar je moet kiezen welke data je meeneemt in je model en een fout is zo gemaakt… Wil je weten hoe het nieuwe datamodel van Tableau in versie 2020.2 het makkelijker maakt om met complexe datasets te werken? Lees dan deze blog.

Het hebben van mobiele apps is super handig en heb je altijd in je broekzak. Neem nu bijvoorbeeld Spotify. Alles wat je wilt horen staat er op en binnen één klik luister je je favoriete nummers of pak je een aangeboden playlist waar je ook bent. Het zou interessant zijn om te achterhalen of mijn muzieksmaak veranderd is gedurende de tijd en of ik in bepaalde periodes vaker naar muziek luister; met andere woorden zitten er trends in mijn luistergedrag?

Voor het achtste jaar op rij is Tableau als leider bestempeld door Gartner, maar wat betekent dit nu?

Jaarlijks publiceert Gartner een uitgebreide rapportage met daarin uitgelicht welke prominente platforms voor Business Intelligence & Analytics er zijn en waarin ze zich van anderen onderscheiden. Deze ‘Magic Quadrant’ lijkt voor sommigen met magie tot stand te komen – niet alle methodes van Gartner zijn publiek domein – maar in het rapport wordt aardig wat openbaar gemaakt.

You may recognize the following story: it is a Monday morning and you totally forgot that your colleague had his birthday last weekend. During the lunch break he hints a few times to his amazing weekend and that he didn’t got any celebrations wishes. You feel embarrassed and decide to take action and open up Tableau immediately!

In this blog you will learn how to create a Happy Birthday dashboard and Tableau Server subscription which sends an email when its somebody’s birthday.

*This blog is written in English so the full #datafam can enjoy it.

Het afgelopen jaar leek het er herhaaldelijk op dat droogterecords zouden worden verbroken. En dat na een jaar als 2018 waarin veel schade werd veroorzaakt door de aanhoudende droogte. In twee blogs omschrijf ik mijn stappen om een droogtemonitor te maken aan de hand van open data. Met een interactieve droogtemonitor kunnen bijvoorbeeld agrariërs beter bepalen hoeveel ze hun land moeten beregenen en weten waterbedrijven nog beter hoeveel water ze aan de bodem kunnen onttrekken voor drinkwater.

Hoe vaak kom je het tegen; een probleem waar meerdere oplossingsscenario’s mogelijk zijn? Denk bijvoorbeeld aan logistieke of voorraad gerelateerde vraagstukken. Het doorrekenen/beschrijven van deze scenario’s is een tijdrovende klus, waar in veel gevallen enorm veel scenario’s mogelijk zijn. Kortom, dit roept om een efficiënte en simpele benadering. Alteryx biedt met de Optimization tool een slimme manier om dit soort complexe vraagstukken op een simpele manier op te lossen. In het blog Optimaliseren in Alteryx kon je al lezen hoe je door middel van een stappenplan dit zelf toe kunt passen. Ik werd geënthousiasmeerd om het voor één keer niet alleen bij onze klanten toe te passen, maar om gebruik te maken van optimalisatie in combinatie met twee grote passies van me: voetbal én data.

Update: Deze blog wordt nog steeds erg goed gelezen en ik krijg hier nog steeds veel reacties op. Dit triggerde me om ook voor het seizoen 2022-2023 weer mee te doen en om opnieuw de Alteryx logica hier op los te laten om een voorspelling voor het komende seizoen te doen. Lees hier mijn nieuwe blog.