Hoe helpt de implementatie van een bedrijfsbrede data- en analyticsstrategie financiële organisaties?

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Enterprise analytics verwijst naar het collectieve proces van het verwerven, inspecteren en gebruiken van gegevens binnen een organisatie om cruciale zakelijke beslissingen en strategieën aan te sturen. De praktijk maakt gebruik van geavanceerde technieken en tools om grote datasets te analyseren vanuit meerdere bronnen binnen de onderneming, zoals marketing, verkoop, operations, financiën en human resources, om inzichten af te leiden en de algehele bedrijfsprestaties te verbeteren.

Wat zijn de belangrijkste onderdelen van ondernemingsbrede data en analytics?

Gegevensverwerving: Het verzamelen van gegevens van organisaties uit verschillende externe en interne bronnen, waaronder klantgegevens, transactiegegevens en gegevens van sociale media.
Gegevensintegratie: Gegevens uit verschillende bronnen kunnen worden gebruikt om ETL-pijplijnen te maken en een uniform beeld te vormen. Dit onderdeel omvat datawarehousing of een data lake, waarbij data lakes gegevens opslaan in ongestructureerde formaten.
Gegevensanalyse: Trends, patronen en correlaties identificeren met behulp van statistische methoden zoals ML-algoritmen en analytische technieken om de gegevens te interpreteren.
Business Intelligence: Het maken van dashboards en rapporten die de gegevens van organisaties weergeven in een gemakkelijk te consumeren en te begrijpen formaat. Geavanceerde BI-tools helpen bij het bewaken van KPI’s en het nemen van datagestuurde beslissingen.
Voorspellende analyse: Met behulp van geavanceerde analysetechnieken op basis van voorspellende modellen, ML en AI voorspellen organisaties toekomstige trends en bedrijfsresultaten.
Datagovernance en -beheer: Het waarborgen van de datakwaliteit is van vitaal belang voor het opzetten van een bedrijfsbrede data- en analyticsstrategie die databeveiliging, compliance, beleid en procedures voor datagebruik en -verwerking omvat.

Voordelen van Enterprise Analytics

Met tijdige en nauwkeurige resultaten helpt enterprise analytics C-suites naadloos geïnformeerde beslissingen te nemen.
Het identificeren van gebieden die voor verbetering vatbaar zijn en inefficiënties kunnen de activiteiten stroomlijnen en helpen de kosten te verlagen.
Een grondige analyse van de voorkeuren en het gedrag van klanten kan leiden tot de ontwikkeling van verbeterde marketingstrategieën, een grotere klanttevredenheid en klantenbehoud.

Uitdagingen in Enterprise Analytics

Uitdaging	Beschrijving	Impact
Datasilo’s	Verschillende afdelingen kunnen geïsoleerde gegevenssystemen hebben, wat integratie moeilijk maakt.	Leidt tot gefragmenteerde gegevensweergaven, waardoor uitgebreide analyse een uitdaging wordt.
Kwaliteit van gegevens	Voor een betrouwbare analyse is het essentieel dat de gegevens nauwkeurig en volledig zijn.	Een slechte datakwaliteit kan leiden tot onnauwkeurige inzichten en verkeerde beslissingen.
Complexiteit	Het beheren en analyseren van grote hoeveelheden gegevens vereist geavanceerde tools en deskundig personeel.	Hoge complexiteit kan leiden tot inefficiëntie en trage besluitvormingsprocessen.
Privacy en veiligheid	Het beschermen van gevoelige gegevens en het naleven van voorschriften is essentieel.	Datalekken en niet-compliance kunnen leiden tot juridische sancties, financieel verlies en reputatieschade.

Real-Time voorbeeld van implementatie van ondernemingsbrede data-analyse in een financiële instelling

Er moeten stappen worden genomen om data-analyse te gebruiken om de klantervaring te verbeteren, de operationele efficiëntie te optimaliseren en het risicobeheer te verbeteren.

Stap 1 – Gegevensintegratie en infrastructuur

De financiële instelling moet een robuuste gegevensinfrastructuur implementeren om de gegevens van de organisatie uit verschillende bronnen te integreren, waaronder klantinteracties, transactiegegevens, externe bronnen en marktgegevens. Voor naadloze integratie moeten financiële instellingen investeren in datawarehouses en lakes om grote hoeveelheden gegevens op te slaan, te beheren, te analyseren en analyses uit te voeren.

Stap 2 – Geavanceerde analysetools

De financiële instelling maakt gebruik van geavanceerde analysetools, zoals bug data analytics, machine learning en kunstmatige intelligentie, om de enorme hoeveelheden geïntegreerde gegevens te verwerken en analyseren. Organisaties kunnen platforms als Hadoop en Apache Spark gebruiken voor respectievelijk big data-verwerking en real-time analyse.

Stap 3 – Inzicht in de klant en personalisering

Financiële instellingen kunnen ML-modellen en voorspellende analyses gebruiken om de voorkeuren en het gedrag van klanten te analyseren. Deze bepaling stelt organisaties in staat om op maat gemaakte financiële diensten en producten, een betere klantenservice en op maat gemaakte marketingcampagnes aan te bieden. Financiële instellingen kunnen bijvoorbeeld AI-gestuurde chatbots ontwikkelen om klanten te helpen met vragen over transacties en gepersonaliseerd financieel advies.

Stap 4 – Risicobeheer

Financiële instellingen kunnen gegevensanalyse over het hele spectrum gebruiken om hun risicobeheer te verbeteren. Het implementeren van voorspellende modellen helpt bij het beperken van kredietrisico, naleving van regelgeving en het opsporen van fraude. Door voortdurend anomalieën te identificeren en transactiepatronen te analyseren, kunnen ze frauduleuze activiteiten opsporen en voorkomen.

Stap 5 – Operationele efficiëntie

Data analytics moet worden ingezet om de operationele efficiëntie te verbeteren en interne processen te stroomlijnen. Door bijvoorbeeld diep te duiken in gegevens over de activiteiten van filialen en het aantal klanten kunnen financiële instellingen kortere wachttijden optimaliseren, waardoor de klanttevredenheid toeneemt.

Stap 6 – Beleggingsstrategieën

Door economische indicatoren, historische gegevens en markttrends te analyseren, kunnen financiële instellingen beter geïnformeerde investeringsbeslissingen nemen, hun klanten beter financieel advies geven en portefeuilles effectiever beheren.

Wil je een ondernemingsbrede data- en analyticsstrategie implementeren in je bedrijf? Bij Zuci helpen we bedrijven al meer dan 7 jaar met data, analytics en AI. Neem vandaag nog contact met ons op om met onze experts te praten.