Als Pre Sales Consultant komt Erik de Meijer vaak bij verschillende organisaties en voor uiteenlopende vraagstukken. Variërend van bestaande klanten die een nieuw proces willen automatiseren tot prospects die een uitvraag doen voor een deel van hun (primaire) proces. In deze serie van artikelen neemt hij je mee in de diversiteit aan vraagstukken die hij in de praktijk tegenkomt, met daarbij een aantal tips en overwegingen.

In dit blogartikel vertelt hij over dashboards en hoe dit helpt bij het creëren van meer inzicht over de gehele organisatie.

Een eerste indruk

Bij de aanschaf van een nieuwe applicatie is het belangrijk om te weten of alle data die erin gestopt wordt er ook uitgehaald kan worden. Afhankelijk van het publiek dat aan tafel zit, zijn de toehoorders tijdens een productdemonstratie vaak meer geïnteresseerd in het proces en de schermen (eindgebruikers) of meer in rapportage/dashboards (management).

In de praktijk zie je vaak dat applicaties wel rapportagemogelijkheden hebben, maar als het ingewikkeld wordt, of er data uit meerdere applicaties getoond moet worden, zijn er additionele tools noodzakelijk. En wat is er nu mooier om in één scherm direct te zien hoe de organisatie ervoor staat? Dit is toch vaak het achterliggende doel van de aanschaf van een nieuwe applicatie. Beter inzicht en meer grip op de bedrijfsprocessen.

De verschillende BI tools

Om dergelijke dashboards/rapportages te kunnen maken zijn er Business Intelligence (BI) tools beschikbaar. Waar deze vroeger vooral voorbehouden waren aan grotere organisaties, raken BI tools vandaag de dag ook bij het MKB steeds meer ingeburgerd. Denk hierbij bijvoorbeeld aan Microsoft PowerBI of Qlik Sense.

Dergelijke tools zijn vaak snel en eenvoudig te koppelen aan applicaties en op die manier heb je al snel inzichten over je data. De applicaties zijn vaak intuïtief in gebruik en bieden je de mogelijkheid om allerlei dwarsdoorsnedes te maken en door te klikken op detailgegevens.

Standaard dashboards

Omdat ook applicatieontwikkelaars tegenwoordig steeds vaker de toegevoegde waarde van BI tools inzien, wordt er meer tijd besteed aan een database beschrijving of zelfs standaardkoppelingen. Ook leveren een aantal partijen al standaard dashboards mee, zodat je direct aan de slag kunt. Dit is altijd goed om te onderzoeken tijdens het selectietraject. Het kan je namelijk veel tijd én geld schelen wanneer je dit niet bij een andere partij hoeft te regelen.

Een datawarehouse?

In gesprekken met de IT afdeling over BI en dashboards komt al snel de term ‘datawarehouse’ naar voren. Maar dat is dit nu eigenlijk? Iedere applicatie slaat zijn data ergens op, meestal in een eigen database. Deze databases zijn altijd op een verschillende manier opgebouwd. Op het moment dat je informatie wilt hebben uit verschillende systemen heb je een verbinding met deze databases nodig om de benodigde informatie uit te lezen. Na het uitlezen moet er altijd een vertaalslag gedaan worden zodat de data ook leesbaar is voor de (eind)gebruiker. Dit proces van data inladen, omzetten en tonen (ETL), is een arbeidsintensieve klus. Gelukkig hebben BI tools vaak hulpmiddelen om dit proces te versnellen.

Een nadeel hiervan is, als je op termijn besluit naar een andere BI tool over te stappen, dat je deze stappen opnieuw moet doen. De gehele vertaling van je data naar een leesbaar formaat zit namelijk in je BI tool. Vaak kun je delen van de code wel hergebruiken, maar iedere tool heeft toch weer z’n eigen codetaal.

Met name grotere organisaties (of organisaties met een IT afdeling) kiezen er dan voor om een datawarehouse op te zetten. Dit is eigenlijk niets anders dan een losse database die informatie bevat uit de verschillende applicaties. Het ETL proces vindt dan plaats in het datawarehouse. Met de BI tool hoef je dan slechts een enkele bron te raadplegen en kijk je naar data die al logisch is opgebouwd. Ook applicaties die standaard vanuit de ‘Cloud’ worden aangeboden zijn niet altijd makkelijk te benaderen met een BI tool. Vaak is het wel mogelijk om een export van gegevens te maken. Deze export kan dan weer worden toegevoegd aan het datawarehouse. Zo creëer je hetzelfde effect.

Qua performance kan het gebruik van een datawarehouse zeer interessant zijn. Alle transactieregels van de laatste 12 maanden opvragen uit het operationele systeem gaat langzamer dan vanuit de losse database van het datawarehouse. En dan heb ik het nog niet over de performance van het systeem zelf op het moment dat er een dergelijke grote opvraag wordt gedaan.

Wanneer kun je het inzetten?

Voorafgaand aan de implementatie ontstaat vaak discussie over wanneer de BI tool daadwerkelijk ingezet moet gaan worden. Direct tijdens de start van het project, of pas als alles goed is ingericht? Hoewel voor beide varianten iets te zeggen valt, zie je in de praktijk dat het direct inzetten van de tool een aantal voordelen met zich mee brengt:

  • Gebruikers leren direct hoe het is om te werken met de nieuwe tool. Hierdoor ontstaat ook een stukje betrokkenheid en dit verhoogt op langere duur de acceptatie;
  • Tijdens een implementatie veranderen vaak bepaalde inzichten rondom processen. Deze inzichten kun je gemakkelijk door vertalen in een dashboard en direct toetsen met de aanwezige data;
  • Je controleert direct de data uit je dashboard. Een KPI als ‘First Call Resolution’ is mooi, maar hoe weet je of deze klopt? Als je 3 tickets in je systeem hebt staan is dit eenvoudiger te controleren dan dat er 1.300 tickets in je systeem staan.

Een BI tool is een waardevolle aanvulling binnen een applicatielandschap, zeker nu veel bedrijven vaak al meerdere applicaties in huis hebben maar toch behoefte hebben aan een centrale rapportage en dashboarding. Een datawarehouse is tevens raadzaam, tenzij de benodigde tijd en kennis niet voorhanden is. Tot slot is het handig om je BI tool direct tijdens de implementatie mee te nemen, ook om de acceptatie bij de gebruikers te vergroten.