Top-3 meest voorkomende BI-issues uit de praktijk

Het ideale plaatje is dat iedereen binnen de organisatie eenvoudig toegang heeft tot de juiste inzichten op basis van betrouwbare informatie. De digitale transformatie zorgt er voor dat organisaties steeds meer in hun informatie behoeften zouden moeten kunnen voldoen. Steeds meer organisaties zien ook de potentie van de digitale transformatie. Toch zien we in de praktijk dat de BI omgeving (nog) niet voldoet aan de informatie behoefte.

Organisaties zijn onnodig veel tijd kwijt aan Business Intelligence (BI). Aan het opstellen van rapportages, het delen van inzichten en het onderhouden van systemen. Herkenbaar? Je hebt grote hoeveelheden databronnen beschikbaar, veel Excel-overzichten en rapportages via andere tools.

Daarnaast verandert je omgeving continu en neemt de behoefte aan nieuwe inzichten en informatie steeds meer toe. Tegelijkertijd heb je nu meer dan ooit behoefte aan snelle en waardevolle informatie als gevolg van de effecten van de coronapandemie. De coronacrisis is een duidelijk voorbeeld van hoe snel de informatiebehoefte kan veranderen en soms zelfs van cruciaal belang kan zijn voor de continuïteit of groei van je organisatie. Op dat moment wil je als organisatie natuurlijk zo snel mogelijk kunnen schakelen en bijsturen.

In deze blog, in samenwerking met Plainwater, delen we de top drie problemen die we tegenkomen bij organisaties die hun BI-ondersteuning aan ons hebben uitbesteed.

1. Slechte performance

Een onbetrouwbare performance is niet alleen het meest voorkomende issue, maar ook het meest voelbare. Bovendien heb je er niet alleen in jouw eigen activiteiten last van; het is breed merkbaar binnen de organisatie. Een slechte performance heeft dan ook veel impact. Het levert irritatie op en gebruikers verliezen vertrouwen in het BI-systeem.

2. Hoge complexiteit BI landschap

In de praktijk is een BI-landschap vaak complex door een combinatie van (al dan niet verouderde) systemen en de afspraken om die systemen heen. BI bevindt zich tenslotte op een kruispunt tussen verschillende afdelingen. Wie is waar de eigenaar van? Hoe bepaal je de definities? En wie is verantwoordelijk voor het datamanagement? Als het eigenaarschap over de verschillende componenten van het BI-landschap niet haarfijn duidelijk is, wordt het al snel ingewikkeld.

3. Slechte data kwaliteit

De foutgevoeligheid van data levert in de praktijk behoorlijk wat issues op. In het minst erge geval beseffen de gebruikers dat de data niet klopt. Hopelijk rapporteren de gebruikers dit meteen, zodat er actie genomen kan worden. Vaak kiezen gebruikers echter voor een andere
oplossing: ze gaan eigen lijsten bijhouden. Het gevaar hiervan is dat deze data niet in het systeem staat, maar wel meegenomen wordt in bijvoorbeeld de maandrapportages. Geen wenselijke situatie dus. Nog veel erger is het als de gebruikers zich niet realiseren dat de data niet klopt. Rapportages worden dan gebaseerd op de foutieve data, waardoor er gestuurd wordt op onjuiste inzichten.

Tekst: Judith Pennings