Self-service analytics

Wat is self-service analytics?

Self-service analytics betekent dat mensen binnen een organisatie zelf met data kunnen werken, zonder telkens hulp te moeten vragen aan IT of een data-analist. Met gebruiksvriendelijke tools zoals Power BI, Tableau of Excel kunnen medewerkers zelf grafieken maken, dashboards bouwen en trends analyseren. Het doel is eenvoudig: iedereen in de organisatie kan zijn eigen vragen beantwoorden op basis van betrouwbare data.

Vroeger moest je vaak weken wachten tot IT een rapport had gebouwd. Vandaag kan je datzelfde inzicht in enkele minuten zelf samenstellen. Die snelheid maakt dat bedrijven sneller kunnen bijsturen en beter onderbouwde beslissingen nemen.

Waarom kiezen self-service analytics?

De belangrijkste reden is snelheid. Medewerkers hoeven niet langer te wachten op iemand anders om de cijfers te krijgen die ze nodig hebben. Ze kunnen zelf analyses uitvoeren en meteen zien wat er speelt. Dat zorgt voor meer wendbaarheid en minder afhankelijkheid.

Daarnaast versterkt het de betrokkenheid van je medewerkers. Wie zijn eigen cijfers kan bekijken begrijpt beter hoe beslissingen tot stand komen en voelt zich meer verantwoordelijk voor het resultaat. Self-service analytics zorgt er ook voor dat IT minder tijd verliest aan het maken van rapporten, zeker de eenvoudige basisrapporten, waardoor ze zich kunnen focussen op wat echt telt: datakwaliteit, beveiliging en de technische basis.

Een ander voordeel is innovatie. Wanneer mensen zelf toegang hebben tot data, gaan ze experimenteren. Ze ontdekken nieuwe inzichten, merken trends sneller op en bedenken verbeteringen in hun processen. Zo wordt data een drijvende kracht achter groei en vernieuwing.

Hoe werkt het in de praktijk?

Self-service analytics werkt enkel goed als er een duidelijke rolverdeling is tussen IT en de business. Je kan het vergelijken met een keuken. IT zorgt voor een goed gevulde koelkast met verse ingrediënten: betrouwbare, gestructureerde data. De medewerkers zijn de koks die met die ingrediënten aan de slag gaan om hun eigen gerechten te maken: rapporten, grafieken of analyses.

Het BI- of IT-team blijft verantwoordelijk voor de technische kant. Zij zorgen dat de data veilig is, dat de definities duidelijk zijn en dat er één waarheid bestaat in plaats van verschillende versies van dezelfde cijfers. De businessmedewerkers gebruiken die data om inzichten te creëren en beslissingen te onderbouwen.

Het succes van self-service analytics ligt in de samenwerking tussen beide partijen. IT biedt de infrastructuur en ondersteuning, terwijl de business zorgt voor de toepassing en de kennis van het dagelijkse werk.

De combinatie van self-service analytics en data-expertise

Self-service analytics betekent niet dat data-analisten overbodig worden. Integendeel, het is een en/en-verhaal, geen of/of-verhaal. Beide versterken elkaar.

Data-analisten blijven cruciaal voor de complexere analyses, het opzetten van betrouwbare datamodellen en het waarborgen van de kwaliteit. Ze zorgen ervoor dat de data correct is, goed gestructureerd wordt en dat berekeningen en KPI’s op de juiste manier worden gedefinieerd.

De business users bouwen dan verder op die basis. Ze gebruiken de voorbereide data om hun eigen rapporten te maken en operationele beslissingen te ondersteunen. Zo krijgen data-analisten meer tijd om zich te focussen op diepgaande inzichten, voorspellende analyses en optimalisaties, in plaats van voortdurend standaardrapporten te moeten maken.

Wanneer beide goed samenwerken, ontstaat er een krachtige dynamiek: analisten zorgen voor de diepte en kwaliteit, terwijl de business snelheid en context toevoegt. Samen bouw je een datacultuur waarin beslissingen genomen worden op basis van kennis, niet door aannames.

De mogelijke valkuilen

Self-service analytics lijkt eenvoudig, maar zonder duidelijke structuur kan het snel uit de hand lopen. Een van de grootste risico’s is dat er verschillende versies van dezelfde cijfers circuleren. Als elk team zijn eigen rapport maakt, ontstaat verwarring en discussie over welke cijfers “juist” zijn. Zorg voor duidelijke definities van belangrijke KPI's zodat iedereen steeds op dezelfde manier naar de data kijkt.

Een tweede valkuil is slechte datakwaliteit. Als de data zelf fouten bevat of onvolledig is, worden de inzichten automatisch onbetrouwbaar. Daarnaast is er ook het risico van verkeerde interpretatie: niet iedereen heeft de kennis om data juist te lezen of verbanden correct te leggen. Het is vooral hier dat een expertenteam kervoor kan zorgen dat data centraal beheerd wordt en als een 'kant-en-klare' dataset wordt aangeleverd aan de business users.

Beveiliging is een ander aandachtspunt. Wanneer veel mensen toegang hebben tot data, moet goed bewaakt worden wie wat mag zien. Zonder toegangsbeheer kan gevoelige informatie op de verkeerde plaats terechtkomen.

Tot slot is er het risico op chaos als er geen duidelijke strategie is. Self-service analytics werkt pas goed als er richting is: gemeenschappelijke doelen, standaarden en afspraken over hoe rapporten gebouwd en gedeeld worden. Zorg voor richtlijnen rond stijl en design zodat rapporten op een uniforme manier worden opgebouwd.