Levert de business analyst steeds minder snel de rapportages?

Met behulp van dashboards en rapportages maakt u dagelijks beslissingen om uw bedrijf te sturen. Deze beslissingen worden gebaseerd op de inhoud van de business rapportages. De business analist zorgt ervoor dat deze overzichten goed functioneren en up-to-date zijn. De visuele kant zal prima in orde zijn, maar zegt niets over de correctheid van de data.

Roeien met de riemen die de business analist heeft

De meeste business analisten die ik ken, werken met de bekende BI-tools die het bedrijf ze ter beschikking stelt en gaan zo goed en kwaad als het kan aan de slag om zoveel mogelijk waarde uit de data te halen. Ze zullen niet als eerste vragen om een betere databron of andere tools. De meeste zijn gewend geraakt aan het feit dat bronsystemen niet altijd even eenvoudig te begrijpen zijn en ze verdiepen zich graag in deze materie. Deze werkwijze wordt ook volop gepromoot door populaire programma’s als Excel, Qlik, Tableau en Power BI. De meeste BI-tools bieden ook ruime mogelijkheden om self-service BI toe te passen en veel alledaagse problematiek op te lossen. Tegelijkertijd introduceert dit een aantal nieuwe problemen, waar ik u graag bewust van wil maken.

Duidelijk datamodel met voldoende achtergrondinformatie

Zodra de bronnen die gebruikt worden in deze tools, door de gebruiker zelf ingericht moeten worden, is het opletten geblazen. Want data ophalen uit bronsystemen ziet er op het oog eenvoudig uit. Verbinding maken en inladen zou je zeggen. Maar in de praktijk kan dit zeer weerbarstig zijn. Vooral omdat veel databronnen niet beschikken over een duidelijk datamodel, laat staan een uitleg wat elk veld betekent en welke functie het heeft. Dit moet de business analist zelf uitzoeken of raadplegen bij de bouwer van de applicatie.

Veel business kennis, minder technische kennis

De meeste business analisten zullen ver komen, door simpelweg de tabellen te bekijken en te boordelen wat er met de data moet gebeuren. Zij kennen vaak de business kant van de applicaties zeer goed terwijl technische database kennis wat minder goed ontwikkeld is. Het kost veel tijd om alle mogelijke uitzonderingen te voorzien en daarmee vastlopende rapporten te voorkomen. Dit zorgt ervoor dat veel rapportages wekelijks onderhoud nodig hebben alvorens ze aangeboden kunnen worden aan het bedrijf.

Vaak is de business analist elke maandag bezig om de rapporten op te tuigen voor de vergaderingen van die week. Zolang de business analist geen vakantie neemt, is dit nog niet zo’n probleem, tenzij u liever dagelijks op de hoogte bent van de actuele situatie natuurlijk.

Vervuiling

Voor veel mensen is de totstandkoming van een rapport een blackbox. Er is weinig bekend over wat er allemaal moet gebeuren om een goed rapport op te leveren met de juiste cijfers. Dit wordt met name veroorzaak doordat de bron vervuild is. Als je de gegevens vanuit applicatie perspectief bekijkt, valt dit nauwelijks op. Pas als er rapporten gemaakt moeten worden, wordt duidelijk hoe erg het daadwerkelijk is.

Opschonen en corrigeren

De business analist loopt veel van de oneffenheden dicht met de BI-tool. Het is vrijwel altijd nodig dat de data eerst gecorrigeerd en opgeschoond wordt. Soms kan dit in de bron geregeld worden, maar vaak ook niet. Er moeten acties gedaan worden op de data, voordat deze toonbaar gemaakt kan worden in het dashboard. Al dit soort dingen kun je oplossen in een self-service BI tool. Maar is dit de beste plek? Ik denk van niet. Je wilt deze controles centraal regelen, zodat elke data consument kan beschikken over correcte data. Het is namelijk nogal bewerkelijk om alle correcties te distribueren over alle BI-oplossingen in uw bedrijf.

Datawarehouse

Om te zorgen dat iedereen over de juiste feiten beschikt, is een datawarehouse oplossing nog steeds ‘the way to go’. Uiteraard is een datawarehouse niet meer wat het is geweest, mede omdat de redenen voor een datawarehouse significant veranderd zijn. Automatisering speelt een belangrijke rol voor stabielere en snellere levering van het datawarehouse zelf. Hierdoor is een datawarehouse niet meer alleen weggelegd voor een kleine groep.

Wachten op nieuwe rapporten?

Het is goed mogelijk dat u momenteel nog prima uit de voeten kunt met de self-service BI oplossingen van u business analist. Pas als het opleveren van rapportages en nieuwe wensen steeds langzamer gaat, ga dan eens in gesprek waarom dit zo is. Mogelijk beschikt de business analist niet over de juiste hulpmiddelen om snel te leveren of zijn er problemen met de logistieke kant van de data. Mogelijk is er een situatie ontstaan waarbij het onderhoud van de rapporten steeds meer tijd kost en er minder tijd besteedt kan worden aan nieuwe rapporten en innovaties.

Wachten met investeren tot de rapportages klappen?

U kunt ervoor kiezen om de investering in een betere data omgeving uit te stellen, maar op een dag loopt het vast en moet u halsoverkop aan de slag. Bovendien had u al die tijd veel meer uit uw data kunnen halen. Data waarop u dagelijks beslissingen neemt. Herkent u de symptomen? Dan is de beste beslissing om vandaag nog met uw business analist om tafel te gaan en te kijken welke werkwijze er gehanteerd wordt. De kans is groot dat hij de punten in dit artikel herkent. Wilt u direct antwoord? Doe dan de quiz op https://qvada.com/quiz/