Business intelligence zou best wat meer over “intelligence” mogen gaan. Daar gaan we weer, hoor ik je denken. De term “BI” is ondertussen enorm beladen geraakt. Dit komt onder meer door uit de klauwen gelopen projecten met weinig zichtbaar resultaat, maar vooral omdat we met zijn alle veel projecten onder de noemer “BI” hebben gedaan, die eigenlijk “informatie logistiek”, “data management” of “reporting” hadden moeten heten. Daarmee hebben we de term “BI” aan enorme inflatie blootgesteld.
Doodzonde natuurlijk, want in mijn optiek verwoordt niets onze missie mooier dan het prachtige woord “intelligence”. Onvertaalbaar, met een hele mooie dubbele betekenis (bron: www.encarta.com):
– Intelligence: term usually referring to a general mental capability to reason, solve problems, think abstractly, learn and understand new material, and profit from past experience.
– Intelligence (Espionage): the secret collection of information, or intelligence, that the source of such information wishes to protect from disclosure. Intelligence refers to evaluated and processed information needed to make decisions.
Let vooral op de laatste zin. Daar staat niet dat het per se een herhaalbaar proces moet zijn, er staat ook niet dat het in een data warehouse moet. We zouden dus veel meer de Intelligence Agency van de business kunnen zijn. Met gevalideerde analyses, met opportunities, risico’s, trends en ontwikkelingen. Natuurlijk beperken we ons dan niet tot “gestructureerde data”, uiteraard onderzoek je externe bronnen, vanzelfsprekend is (statistische) analyse een onderdeel van het takenpakket en nee, niet alles hoeft via het data warehouse te gaan.
En zeg nou zelf, hoe vaak is dit waar we het in het dagelijks leven mee bezig zijn, als we BI projecten aanvliegen? Dit is volgens mij met name een positioneringskwestie: de functie van Business Intelligence is niet om de business van platte informatie te voorzien –zelfs niet als dat in de vorm van een kubus is-, maar van bruikbare analyses, scenario’s, projecties, risico assesments en zo voorts. Als Business Intelligence functie ben je het loket waar men antwoorden kan halen. Dus veel meer business expertise in de BI-teams, veel meer analytische vaardigheden. Dan kunnen we het gelukkig gewoon weer “Business Intelligence” blijven noemen.
En wat mij betreft liever zonder de toevoeging “2.0”.
Leuke Blog Stefan.Ben er errug mee eens. De gemiddelde BI consultant….het gemiddelde BI bedrijf….het gemiddelde BI project gaat helemaal niet over BI. Het gaat vaak over het realiseren van middelen om BI te kunnen aanvangen. Data warehouses, rappportjes, cubes, dashboards bla bla…das geen BI…laten we het houden op data integratie of inderdaad data management. Ik durf echter nog stelliger te zijn; naar mijn idee is het BI wat jij bedoeld (en ik ook) een ‘vergeten’ vak. Het daadwerkelijk opzetten van een grondige significante analyse, met juiste interpretaties en juiste gevolgtrekkingen…dat is een vak wat maar weinig mensen nog beheersen, maar waar wel vreselijk veel behoefte aan is en waar nog vreselijk veel waarde mee valt te creeeren.Ronald
Met het gevaar toch wel als ‘errug’ tegendraads ervaren te worden, vind ik enige nuancering (niet het minst op basis van de aangehaalde Encarta omschrijvingen) wel op zijn plaats. Encarta onderscheidt twee componenten van intelligence:1) collection of information2) evaluated and processed information needed to make decisionsBusinessObjects vat dit samen onder de kop ‘Information Discovery and Distribution’. Deze blog lijkt vraagtekens te zetten bij de mate waarin het resultaat van onze BI-inspanningen ‘evaluated and processed’ informatie oplevert. Wat mij betreft is dit zeker het geval. Natuurlijk is er additionele analyse nodig om uiteindelijk besluiten te kunnen nemen, maar ja, intelligence blijft maar tot op zekere hoogte doelgericht. BI kan dus ook maar tot die mate gegevens evalueren en verwerken. Afhankelijk van het doel zal de laatste stap altijd moeten gebeuren door de besluitvormer en zijn/haar analisten.We zijn dus absoluut op de goede weg met BI, ook al blijkt uit andere posts dat we zeker nog stappen kunnen maken m.b.v. bijvoorbeelde de statistiek en rijkere gebruikers interactie.
ha freddy – tegendraads zijn, das precies was blogs leuk maken – toch?Je zegt:”Afhankelijk van het doel zal de laatste stap altijd moeten gebeuren door de besluitvormer en zijn/haar analisten”Klinkt als een klein stapje en we zijn waar we moeten zijn…..terwijl ik graag wil betogen voor het professionaliseren van het “analytics” vak omdat ‘laatste stapje’ in te vullen. Die laatste stap – zoals jij hem noemt – is toevallig net het verschil of alle DWH/BI/CPM/etc..-inspanningen, daadwerkelijk waarde creeeren. Zonder die ‘laatste stap’ – hebben we niet veel.
Herkenbaar, zeer herkenbaar, ook de reacties van Ronald en Freddy. Maar is het niet zo dat als ik als business intelligence deskundige (consultant) verstand heb van verzekeringen, ik dan beter bij een verzekeraar kan gaan werken (zoals in de bekende reclamespot)? Of als ik met BI kan voorspellen welke klanten binnen nu en een maand terugomen ik dan beter een winkel kan beginnen of, veel mooier nog, de beurs kan voorspellen …. Laten we als BI deskundigen vooral niet te veel op de stoel van de manager, beslisser of businessanalist gaan zitten (helemaal eens met Freddy). Ook ik vind dat BI deskundigen vaker naast de manager moet zitten en minder achter de PC om (on)gevraagde informatie te verzamelen, integreren en beschikbaar te stellen. Maar vraag mij niet hoe een verzekeraar meer verzekering kan verkopen. Waar ligt de werkelijk toegevoegde waarde van BI? Naar mijn mening in het organiseren van een (kwalitatief) goede management informatievoorziening, en dat is geen kwestie van techniek, software, datawarehouse, kubussen, dashboards etc.
Leuke thread, ik ben hierdoor toch mijn positie aan het heroverwegen. Het lijkt namelijk volstrekt valide dat een BI Competence Center (>= 1 persoon), niet alleen technische en functionele diensten levert, maar dit aanbod ook uitbreid met een stuk inhoud. BI als factor die steeds meer waarde weet toe te voegen, en hiermee zich dus hoger in de waardeketen positioneert. Dit is een trend die in overeenstemming lijkt met de trend dat de onderkant van de BI waardeketen steeds meer commodiseert en industrialiseert. Maar zijn we met zo’n interne consultants rol eigenlijk niet terug bij af? Is een van de doelen van BI (en van IM) juist niet om de beslisser juist in staat te stellen zelf beslissingen te nemen? Is dat niet de kern van informatie democratie? Niet meer, maar juist minder consultant en adviseursrollen?Dus ja, BI is veel meer dan de volgende tool, of de volgende gadget. Maar als we het allemaal echt zo goed weten, laten we dan zelf op die stoel gaan zitten. En tot die tijd, tevreden zijn met een faciliterende rol die zich richt op het optimaliseren van de informatie infrastructuur.
Freddy, Ronald, Erik dank voor de opbouwende reacties. Enige toelichting: als ik naar het weerbericht kijk, dan ben ik maar beperkt geinteresseerd in het weer van vandaag (dit is geweest), ik ben niet geinteresseerd in de verwachte luchtdrukwaardes voor morgen, maar ik wil wel weten wat de kans is dat het morgen in mijn woonplaats gaat regenen (evaluated and processed information). Nu kan ik (de beslisser) besluiten of ik de fiets pak of de auto.Een goede voetbal-analist hoeft niet zelf top-scorer te zijn. Het hoofd van de CIA hoeft niet zelf op de stoel van de president te zitten. Een BI consultant hoeft niet zelf verzekeringen te verkopen (tenzij hij dat leuk vindt). Hij moet wel relevante analyses opleveren, met conclusies, scenario’s en bruikbare adviezen. “Verstand van verzekeren” kan dan zeker geen kwaad.Mijn stelling is dat het nodig is de mindset rondom BI te her-ijken. Het “vergeten vakgebied” zoals Ronald dat mooi omschrijft te herontdekken.
Hey leuk, mijn Buienradar komt weer ter sprake. Cirkel rond ? Je snijdt in ieder geval een interessante discussie aan. Waar/wie moet nu uiteindelijk de beslissing genomen worden. Bij degene die hierover ook de verantwoordelijkheid draagt ?
Leuk stuk!!! De intelligentie zit hem in het stellen van de vraag en betrouwbaarheid in het antwoord. Kortom intelligentie is afhankelijk van de mens en nog niet de machine. Het is een abstracte discussie die begrijpbaar moet zijn voor de vrager en de beantwoorder. Het is een samenspel van intelligentie, competentie en technisch inzicht. Door deze factoren is het lastig om BI doeltreffend in te zetten. Als je wat meer “intelligence” wilt… begin dan eens bij de mens achter de computer. BI is niets anders dan fasciliterend aan de organisatie en laten we dit nou eens verder professioneel inrichten. Een competence center is leuk, maar zorg eerst maar eens dat it’ers in staat zijn om het technisch in te richten… Rome is ook niet in 1 dag gebouwd, pas de ambitie niet aan, maar blijf wel realistisch.
De intelligencefunctie betreft verschillende handelingen; het verzamelen van gegevens, het homogeniseren van ongelijksoortige gegevens, de controle of de betrouwbaarheid, de opslag en de distributie naar de verschillende beslispunten. Als het over een herhaalbaar proces gaat (maandelijkse standaardrapporten) dan zijn deze functies in hoge mate te automatiseren. Gaat het over zaken die nieuw zijn, bijvoorbeeld een onverwachte marketing actie van de concurrent of het herrijken van de strategie, dan zullen gegevens op dat moment verzameld moeten worden. Wat de inhoud van de rapportages of analyses op dat moment moeten bevatten is niet tot nauwelijks te voorspellen. Dan zal de human intelligence de doorslag gevende factor zijn.Dus ja, zorg voor een goede infrastructuur die bovenstaande zaken kan faciliteren en zorg ook voor mensen die de informatie op juiste waarde kunnen schatten en interpreteren.Machiel
Interessante discussie. Maar zouden we, in plaats van te discussieren over een definitie van BI, niet veel meer moeten discussieren over hoe informatie is een organisatie wordt gebruikt? Wanneer er vraag is naar historische verantwoordingsrapportages dan leveren we (niet sexy) verantwoordingsrapportages. Wanneer ons gevraagd wordt onvermoede of vermoede relaties te zoeken in grote hoeveelheden data dan passen we (misschien wat meer sexy) data mining technieken toe, etcetera. Uiteraard doen we dit in een kostenefficient ingerichte omgeving waaruit (voldoende, maar dat is een andere discussie) kwalitatief juiste informatie kan worden verkregen.Hiervoor moeten we met onze “klant” in overleg. Laat deze maar bepalen of wij daarvoor voldoende “intelligence” hebben ingebracht.