BUSINESS
INTELLIGENCE -
VOLTAIRE CONSULTANTS BUSINESS
Data Warehousing
Kenmerken van moderne bedrijfsvoering zijn: |
 |
"Just-in-time"-productie. |
 |
Schaalvergroting. |
 |
Klantbinding en loyaliteitsprogramma. |
 |
Klassieke waardeketen is veranderd van
productieketen naar vraaggestuurde keten. |
 |
Informatievoorziening waarvan aangetoond kan
worden dat deze vanaf het begin tot het eind correct en compleet is. |
 |
Verschuiving van "high volume" naar "high value". |
 |
Verschuiving naar customisation. |
 |
Inzet van ERP- en CRM-pakketten. |
 |
Bedrijfsbeslissingen worden gemaakt op basis van
informatie opgeslagen in computersystemen die gebruikt worden door het
bedrijf. |
 |
Inzet van informatie als concurrerend
bedrijfsmiddel. |
 |
Kennismanagement. |
 |
Internet. |
 |
Globalisatie. |
Dit alles bij elkaar stelt andere eisen aan de besturing
van de moderne organisatie. Kortom, bij de
ondersteuning van kritische beslissingen speelt relevante informatie
met daarbij de inzet van informatietechnologie steeds meer een
doorslaggevende rol.
Bedrijven en instanties hebben
doorgaans veel data verzameld in hun ERP- en operationele
legacysystemen. Echter, deze data moeten vertaald en opgewaardeerd
worden naar informatie omtrent klanten, toeleveranciers en
productieprocessen. Paradox in veel van de huidige organisaties
is: "Hoe meer systemen aanwezig zijn, des te moeilijker is het
om de juiste informatie eruit te verzamelen". Twee redenen hiervoor
zijn: |
 |
Productiesystemen zijn niet ingericht om
informatie te leveren voor beslissingsdoeleinden. |
 |
Productiesystemen bevatten specifieke gegevens
zoals verkoop-, financiële en productgegevens die
zich niet eenvoudig laten combineren. |
Steeds meer organisaties gaan ertoe over om een data
warehouse in te richten om bovengenoemde paradox op te heffen. Het data
warehouse wordt ingericht om Customer Managementprocessen (bijv.
Database Marketing, Relatie Marketing), of om Performance
Managementaspecten mogelijk te maken. Denk hierbij aan Balanced
Scorecard. Deze maken onderdeel uit van een Business
Intelligence strategie. Een data warehouse is echter niet meer dan een
voorwaarde (een infrastructuur) om informatievoorziening en
besluitvorming te verbeteren. Maar wel – zoals steeds vaker blijkt -
een noodzakelijke voorwaarde.
Data Mining
en Analytische CRM
Standaardrapportagetechnieken leiden niet altijd tot het gewenste
inzicht over uw klanten. Wellicht bent u geïnteresseerd in het
maximaliseren van de geldstroom, of in
het identificeren van risico's. Data Mining-technieken kunnen
nieuwe inzichten en kruisverbanden in uw data c.q. klanten verschaffen.
Kenmerkend voor Data Mining is dat er geen doelstelling van tevoren
wordt gemaakt. Juist uit deze data-analyse krijgt u inzicht in uw
klantgedrag, eventuele kruisverbanden en potentiële risico's. Met
behulp van producten zoals SAS is het mogelijk klanten te segmenteren,
risico's en cross-selling opportunities te identificeren.
Customer Loyalty speelt een grote rol in sommige marktsegmenten.
Weliswaar zijn de meningen hierover verdeeld; is een Loyalty Card al
dan niet achterhaald? Of moeten we niet denken aan Behavioural
Segmentation? Campaign Management: hoe meet u de effectiviteit van
een campagne? Heeft zo'n campagne eigenlijk wel zin in de
context van uw toekomstige bedrijfsvoering en strategie? Is Database
Marketing doeltreffend?
Wat is uw klant nu waard? Oftewel, wat is haar/zijn "Nett Present
Value"? Moet u juist meer of minder aandacht aan hem/haar besteden?
Heeft u te maken met een platinum, gouden of zilveren klant? Of is de
toekomstige verwachte omzet van deze klant minder van belang?
Loont een langdurige relatie, d.w.z. wat is de verwachte "Life Time
Value" van de klant? Waar moet u uw tijd aan besteden voor het hoogst
mogelijke rendement? Kortom, volg uw klanten.
Samenvattend, u kunt o.a. uw
klanten: |
 |
Segmenteren naar verschillende gezichtspunten
zoals o.a. klantwaarde, productbezit. |
 |
Cross-sell- en deep-sell-mogelijkheden voorleggen. |
 |
Creditscores toekennen. |
 |
Responskansen toekennen. |
Reconciliation
Het invoeren van een nieuw data warehouse of
managementinformatiesysteem wordt veelal onderschat. De bouw en
oplevering ervan is een moeizaam traject. Acceptatie van de
nieuwe rapportages kan voor veel spanning zorgen in de organisatie.
Veelal wijken de nieuw gerapporteerde gegevens af van de oude cijfers.
Hoe groot mogen deze afwijkingen zijn? Waar ligt dit
aan? Vergelijkingen tussen de oude en nieuwe wijze van
rapporteren vergen veel van de bestaande organisatie, omdat kennis van
de bestaande legacysystemen en hun afhankelijkheden vaak niet altijd
voorradig is. Implicaties en aannames in de huidige verwerking zijn ook
niet vaak evident. Uw leverancier wilt het project afronden, de
opdrachtgever wil zekerheid. Kortom, een lastige situatie.
Hoe krijgt men het nieuwe data warehouse geaccepteerd en de eventuele
verschillen op afdoende en onpartijdige wijze tijdig verklaard? De
complexiteit wordt veelal onderschat. Een speciaal programma is
hiervoor vereist. Voltaire Consultants heeft veel ervaring opgedaan in
zulke trajecten en biedt daarom een neutrale en afgewogen QA-aanpak die
tijdig alle partijen informeert en hen in staat stelt hun visie bij te
stellen of juiste correctieve acties te ondernemen.
Juistheid en compleetheid
Aan de informatievoorziening wordt steeds vaker stringente eisen
gesteld betreffende de juistheid en compleetheid van data. Accountants
willen zeker weten dat wat wordt getoond in rapporten of dient als
input voor andere systemen ook accuraat en juist is. Deze eisen vragen
veel van de inrichting van uw data warehouse of
managementinformatiesysteem.
Niet alleen is de data in de onderliggende
legacy systemen op een geheel andere wijze opgeslagen dan de
uiteindelijke rapportage of informatie stroom. Ook kunnen er allerlei
zaken fout gaan tijdens het uitlezen en laden van de systemen en het
transformeren (of calculeren) van de informatie naar de gewenste vorm.
Voltaire Consultants heeft veel ervaring opgedaan met het bouwen van
intensieve controle mechanismen om juistheid en compleetheid van
informatie volgens de maatstaven van accountants en externe wetgeving
(Sarbanes-Oxley, Basel) te waarborgen.
Overig
Voltaire Consultants heeft ruimschoots ervaring opgedaan in het ontwerp
en implementatie van de Operational Data Store (ODS). Bedrijven die
veel gelijksoortige data bezitten maar waarvan deze
opgeslagen zijn over verschillende systemen a.g.v.
fusies e.d. hebben behoefte aan zo’n voorportaal. Hierin
worden deze data eerst gemasseerd en gelijkgetrokken voordat
deze doorgesluisd wordt richting Data Warehouse, CRM-systeem en overige
systemen. Voltaire Consultants kiest hierin uitdrukkelijk voor de data
georiënteerde aanpak.
Ook zijn Balanced Score Card systemen geïmplementeerd. De grote
uitdaging zit hier in het ontwikkelen van representatieve en
bruikbare meetsystematiek voor de organisatie en aandeelhouders.
Revenue Assurance-taken kunnen uitgevoerd worden om eventuele "Revenue
Leakage" te identificeren. Uitstekende kennis van de bedrijfsprocessen
en typische bijbehorende exploitatiesoftware van bepaalde sectoren is
van groot belang om dit effectief aan te kunnen. Voltaire Consultants
realiseert dit voor telecombedrijven.
Kennis omtrent Operations Research / Forecasting en
simulatieproblematiek behoort eveneens tot de skills van Voltaire
Consultants. Verder hebben wij diepgaande expertise omtrent de
problematiek van "Very Large Databases".
|