De zin en onzin van KPI's

Valkuilen.. Ook bij het gebruik van Power BI zijn er maar genoeg te bedenken! In een video die ik recent samen met Jeroen Heerschop van Get Responsive op LinkedIn heb opgenomen, hebben we er een aantal besproken. Je kunt ze hier terugkijken: https://get-responsive.com/de-meest-voorkomende-valkuilen-in-power-bi-get-responslive-64/ Of, wil je ze liever allemaal op een rijtje zien, lees dan hieronder verder: Beginnen met je dashboard: •Niet weten wie de eindgebruiker is en wat deze nodig heeft •Onderschatten van tijd en kennis die nodig is om Power BI onder de knie te krijgen •Alles inladen wat maar beschikbaar is, omdat je het misschien ooit nodig denkt te gaan hebben Datamodel: •Snowflake i.p.v. Star model •Alle gegevens in één query inladen •Geen gebruik maken van een kalendertabel •Onvoldoende kennis van de data zelf DAX en Power Query: •Onvoldoende kennis van PQ •Berekende kolommen toevoegen •Afschrikken op DAX Visualisaties •Niet weten wat men wil zien •Geen context gebruiken •Teveel visuals / objecten op één pagina zetten •Verkeerde visualisaties •Te veel kleuren gebruiken

"How to... Power BI" Onlangs was ik te gast in een live uitzending van #GetResponsLIVE van Jeroen Heerschop en hebben we het gehad over het zetten van je eerste stappen in de wereld van #PowerBI. In die uitzending deelde ik ook mijn eigen 'best practices' die ik eigenlijk altijd toepas bij het ontwikkelen van een dashboard. Bij deze zet ik ze graag nog eens op een rijtje: • Data Model: Star of Waterval • Hou Power Query overzichtelijk en gebruik opmerkingen • Werk met een datum tabel • Zet je DAX metingen in een aparte tabel • Gebruik tabellen als controle voor je gaat visualiseren • Zorg dat het doel van het dashboard duidelijk is •“Less is more” Voor diegene die de hele uitzending nog eens terug willen kijken, bij deze de link: https://get-responsive.com/get_responslive_49/

Data en Business Intelligence trends voor 2021

Data als onderdeel van je strategie

Dankzij het gave ontwerp gemaakt door Zichtbaar Ruklamuh (www.benikzichtbaar.nl) is Data-Dingen vanaf nu goed zichtbaar onderweg!! Laat me even weten als je mijn gave Alfa ergens spot :-)

Data-gedreven werken, data-driven, een data gedreven organisatie… Je ziet en hoort deze termen steeds vaker. Maar was is het precies? En misschien wel nog belangrijker, wat heb je eraan? In deze blog neem ik je graag mee in de wereld van het data-gedreven werken. Wat is het? Veel van de succesvolste bedrijven in de wereld doen het: data-gedreven werken. Google, Amazon, Prorail, Bol.com, maar ook formule1 teams, topsporters… Er wordt geen beslissing genomen zonder dat er data bij komt kijken. Eén van de reden waarom deze organisaties zo succesvol geworden zijn, is dat zij volledig data-gedreven werken. Maar wat houdt dat dan precies in? Een definitie van data-gedreven werken die naar mijn idee een hele complete omschrijving geeft, is deze van Passioned.nl: “Datagedreven werken is het sturen op basis van (onbewerkte) feiten en data om een werk- en verbeterbeweging op gang te krijgen. Het doel is om dagelijks meer inzicht en kennis te verwerven en meer gefundeerde beslissingen te nemen op basis van betrouwbare data. Over de volle breedte van het bedrijf”. Hierin wordt niet alleen goed verwoord wat het is, maar ook gelijk wat het doel van data-gedreven werken is. Wanneer men het heeft over data-gedreven werken, wordt ook vaak de term Business Intelligenge genoemd: “Business intelligence (BI) staat voor het verzamelen van gegevens binnen de eigen handelsactiviteit. Het kan omschreven worden als het proces van gegevens omzetten in informatie, dat vervolgens zou moeten leiden tot kennis en aanzetten tot adequate actie” (Wikipedia) . Men hoort steeds vaker “data is het nieuwe goud”. En dat is ook zo, maar met alleen maar data ben je er nog niet. Het wordt pas écht interessant als je de data gaat gebruiken om er informatie uit te halen, waarmee je inzichten krijgt, waarop gestuurd kan worden en die kan worden gebruikt bij het nemen van de beslissingen. Wanneer je dat binnen je organisatie voor elkaar hebt, kun je jezelf een data-gedreven organisatie noemen. Waarom zou je het doen? Bij veel bedrijven wordt nog lang niet alle beschikbare data volledig benut. Dat is erg zonde, want daardoor loop je als bedrijf ongetwijfeld kansen mis. Er wordt vaak gestuurd op onderbuikgevoel, terwijl het veel verstandiger is om te sturen op feiten en cijfers. Deze feiten en cijfers zijn vaak wel ergens binnen de organisatie aanwezig, maar men kan er niet goed bij, of de data is onvolledig of niet correct. Het is dus zaak om iets met al die data te gaan doen, zodat je dit beter kunt gaan benutten om er als bedrijf beter van te worden. Uit diverse onderzoeken blijkt namelijk dat bedrijven die data-gedreven werken, aardig wat interessante pluspunten noemen: • Het verhoogt de winst van je bedrijf • Het geeft inzichten in de financiële situatie • Het zorgt ervoor dat je sneller kunt bijsturen op de operationele processen • Het maakt processen en bedrijven slimmer • Het leidt tot betere beslissingen • Het zorgt voor een hogere klanttevredenheid • Het verhoogt de data kwaliteit en betrouwbaarheid binnen de organisatie • Er wordt gewerkt met één waarheid binnen de hele organisatie • Het motiveert de medewerkers • Het zorgt voor beter onderbouwde gesprekken met klanten en leveranciers • ….. etc. etc.. Kortom: je legt een goed fundament voor een optimale organisatie. Ik zou dus bijna zeggen: Waarom zou je het niet doen?! Hoe pak je dat dan aan? Goed, het belang van data-gedreven werken is je inmiddels duidelijk en je wilt hiermee aan de slag voor jouw organisatie. Waar begin je dan? Begin bij het begin, je hoeft niet van de ene op de andere dag compleet data-gedreven te zijn. Het is goed om een stip op de horizon te zetten en daar stap voor stap naartoe te gaan werken. Een veelgebruikt model om de datavolwassenheid van organisaties weer te geven, is het “BI and Analytics Maturity Model” van Gartner. Dit model geeft 5 verschillende stadia van data-gedrevenheid aan. Niet voor iedere organisatie hoeft level 5 het ultieme eindpunt te zijn. Voor veel organisaties kan het al een hele goede stap zijn om bijvoorbeeld van Level 1 naar Level 3 te gaan, terwijl andere nu al in Level 3 zijn en door willen naar Level 5. Het actieplan om meer data gedreven te gaan werken, zal daarom per bedrijf verschillen, maar globaal zal het proces de volgende stappen doorlopen: 1. Bepaal de stip op de horizon Wat betekent datagedreven werken voor jouw organisatie en wat wil je ermee bereiken? Ga uit van je eigen organisatie en niet van de data die nu al beschikbaar is. Als je weet wat je wilt bereiken maar de data daarvoor is er (nog) niet, dan zul je daarvoor een oplossing moeten gaan vinden. 2. KPI’s vaststellen De Key Performance Indicators geven de voortgang van de doelen weer die je als bedrijf wilt gaan bereiken. Zo weet je precies waar je je als organisatie op moet gaan richten en welke data je nodig hebt om dat te kunnen gaan meten. 3. Data verzamelen Als je weet wat je wilt bereiken, zul je ook weten welke data daarvoor nodig is. Vervolgens kun je kijken wat al aanwezig is, en waar zich dat bevindt. Ook zullen er mogelijk nog wel wat ‘gaps’ zijn, waarvoor een oplossing gezocht moet gaan worden. De kans is groot dat je met verschillende databronnen te maken zal hebben, zoals ERP pakketten, Excel sheets, boekhoudprogramma’s, website informatie etc. Dit zal dan aan elkaar gekoppeld kunnen gaan worden met bijv. een ETL of BI rapportage tool. 4. Rapporteren Uiteindelijk wil je de voortgang op weg naar je organisatiedoelen ook kunnen meten. Dit doe je met bijvoorbeeld een dashboard waarmee de data inzichtelijk in beeld wordt gebracht. Bij het ontwikkelen hiervan, zul je goed de organisatiedoelen in gedachten moeten blijven houden om te voorkomen dat je in het dashboard gaat uitweiden richting details en vervolgens door de bomen het bos niet meer gaat zien. 5. Continue verbeteren Uiteindelijk is het dashboard heel praktisch, maar het is niet je doelstelling. Het is een informatie management instrument waarmee je een goed inzicht krijgt van de voortgang van je organisatie. Om ervoor te zorgen dat de organisatiedoelstelling gehaald worden, zul je voortdurend moeten blijven plannen, uitvoeren, meten en bijsturen. Aandachtspunten Hoewel de bovengenoemde stappen wellicht niet ingewikkeld klinken, zijn er in de praktijk toch wel aardig wat punten om rekening mee te houden. De belangrijkste hieronder op een rijtje: 1. Beveiliging. Zorg voor goede backups, firewalls en encrypties. Vergeet ook de mensen niet die met bedrijfsgevoelige data werken. 2. Cultuur en mensen. Het is belangrijk dat datagedreven werken in de hele organisatie wordt doorgevoerd. Train mensen, draag uit dat je gelooft in data, betrek mensen bij het behalen van de doelstellingen en communiceer de voortgang met ze. 3. Begin klein, bijvoorbeeld bij 1 afdeling of 1 project. Naarmate de kennis en ervaring verder toeneemt, kun je vervolgens gaan opschalen richting de hele organisatie. 4. Datakwaliteit. “Garbage in is garbage out”. Je wilt niet sturen op onvolledige of onjuiste informatie omdat dit mogelijk hele verkeerde beslissingen als gevolg heeft. 5. Kies de juiste tools. Zowel voor de data-opslag als voor het bouwen van het dashboard, zijn de mogelijkheden eindeloos. Binnen Nederland zijn er ongeveer 20 verschillende BI-tools beschikbaar voor het visualiseren van de data. De bekendste zijn PowerBI, Qlik en Tableau. 6. Raadpleeg een specialist. Je hoeft niet alle wielen zelf opnieuw uit te vinden, er zijn veel mensen met de nodige ervaring op het gebied van bijvoorbeeld data-opslag en dashboarding. Hulp nodig? Wil je binnen jouw bedrijf ook meer met je data gaan doen maar weet je niet goed waar te beginnen? Of heb je behoefte aan meer inzichten, bijvoorbeeld door een dashboard maar ontbreekt het je aan kennis of tijd? Neem dan gerust eens contact op met Data-Dingen.

Online shoppen heeft sinds de start van de coronatijd een enorme toevlucht genomen. Wellicht prettig voor de omzet en hopelijk ook voor de marges van je webshop, maar mogelijk is hierdoor je bedrijf in korte tijd zó snel gegroeid, dat de grip en het overzicht je (deels) ontschoten is. Uit diverse marktonderzoeken blijkt dat er momenteel online grote kansen liggen voor de retailbranche en de e-commerce. Belangrijk is dat de bedrijven alert zijn op nieuwe kanalen, trends en ontwikkelingen en deze gebruiken om snel te kunnen schakelen om zo het maximale uit de (nieuwe) situatie te kunnen halen. Gebrek aan inzicht geeft gemiste kansen Veelal worden er binnen bedrijven meerdere rapportages en analyses gebruikt. Informatie daarvoor moet uit verschillende bronnen komen, zoals Excel-bestanden, Internet, de webshop database en Google. Het bijwerken en analyseren ervan gebeurt vervolgens grotendeels handmatig. Helaas kost dit vaak behoorlijk wat tijd en moeite, en bovendien is het foutgevoelig, waardoor er vaak alsnog achter de feiten aan wordt gelopen. Wanneer bepaalde artikelen opeens heel populair zijn en dit te laat wordt gesignaleerd, riskeer je het mislopen van omzet door out of stocks. Aan de andere kant kan het ook zo zijn dat er te royaal producten worden ingekocht waarvan de verkooppiek inmiddels alweer voorbij is, en ontstaan er zo onnodig hoge voorraden. Dergelijke issues leiden tot mislopen van omzet en/of onnodige kosten en dat is natuurlijk zonde! Pak de kansen voor jouw organisatie Gebrek aan inzicht kan worden voorkomen door alle verschillende bronnen en rapporten te combineren tot één centraal dashboard. Zo kun je bijvoorbeeld de zoektermen van Google Ads combineren met de voorraadwaardes en de verkoopcijfers uit je eigen webshop. Een ander bijkomend voordeel is dat een dashboard zodanig kan worden ingesteld dat deze automatisch meerdere keren per dag wordt ververst. Je hebt dan dus altijd de meest recente cijfers in beeld en daarmee kun je direct actie nemen indien nodig. Bovendien bespaart het dashboard je veel tijd, omdat je niet meer handmatig de rapportages hoeft te maken. Deze tijd kun je dan besteden aan het verder ontwikkelen van je bedrijf, het zoeken naar kansen in de markt, het verhogen van de klanttevredenheid. Uit diverse onderzoeken is gebleken dat bedrijven die gebruik maken van een dashboard, betere beslissingen nemen, slimmer werken en daarmee ook betere resultaten behalen. Enkele voordelen van werken met een dashboard op een rijtje:  Betere beslissingen  Lagere voorraadkosten  Minder nee-verkopen  Hogere klantteveredenheid  Slimmer werken  Betere resultaten Case: Voorraadbeheer onder controle Recentelijk heeft Data-Dingen een e-commerce organisatie geholpen door voor hen een dashboard op maat te maken. Zij maken voor hun webshops gebruik van Magento en Lightspeed. Door de plotselinge enorme vraag naar hun kleding en accessoires via het internet, was men het inzicht kwijt geraakt en vooral aan het sturen op gevoel in plaats van op feiten. Bovendien wilde men geen tijd besteden aan het bijhouden van allerlei overzichten en rapporten, omdat het al druk genoeg was met het verwerken van alle bestellingen. Maar het verkrijgen van de dagelijkse inzichten in hun voorraad en de verkoop was uiteraard wel van groot belang voor ze! Het dashboard voor dit bedrijf is gemaakt in PowerBI en biedt inzicht in de omzet per webshop, per klant, maar ook per regio. Ook heb zij nu heldere informatie over de verkoopcijfers en de voorraadhoogtes per product(groep) en per leverancier. Daarbij is ook informatie uit Google Adwords aan dit dashboard gekoppeld om zo inzicht te hebben in de zoekwoorden en trends uit de markt. Iedere nacht wordt het dashboard automatisch ge-update, zodat iedere ochtend de meest recente cijfers en inzichten beschikbaar zijn en men er direct mee aan de slag kan. Dankzij dit dashboard zijn de inkoop en de voorraad veel beter op elkaar afgestemd. Dit heeft geleidt tot lager voorraadwaardes en minder nee-verkopen. Bovendien geeft dit dashboard input voor de forecast en de inkoopplanning voor de komende periodes. Zelf ook zo’n dashboard? Is jouw webshop en bedrijf ook zodanig gegroeid dat er behoefte is ontstaan aan meer inzicht? Denk dan eens na over het ontwikkelen van een maatwerk dashboard voor jouw bedrijf. Data-Dingen ontwerpt de dashboards in PowerBI of QlikSense, afhankelijk van de wensen en eisen. Alles is te personaliseren in je eigen huisstijl en indien gewenst, kan het dashboards rechtstreeks aan de bronnen gekoppeld worden, zodat er geen handmatige acties meer nodig zijn om de data te verversen. In grote lijnen ziet het proces er als volgt uit: 1. Wensen in kaart brengen. Welke informatie wil men erin zien, wil men dit in huisstijl of basics, wel of niet automatisch koppelen. 2. Beschikbare data ontsluiten en eventueel koppelen met de bronnen. Mochten de data nog niet helemaal op orde zijn, dan zoeken we daar een passende oplossing voor. 3. Dashboard ontwerpen. Data-Dingen gaat aan de slag met het bouwen van het dashboard. Tussentijds plannen we één of meerdere feedbackmomenten in, om zeker te zijn dat het bedrijf zich herkend in het dashboard. 4. Training en overdracht. Zodra het dashboard eenmaal af is, is het meestal vrij simpel om ermee aan de slag te gaan. Indien gewenst, kunnen medewerkers getraind worden zodat ze eventueel zelf het dashboard verder kunnen ontwikkelen als er aanvullende wensen zijn. 5. Nazorg. Het is belangrijk dat de mensen prettig met het dashboard werken. Soms is het daarom goed om na oplevering van het dashboard te evalueren of uit de praktijk blijkt dat bepaalde dingen beter of anders kunnen. Dit hoort uiteraard ook bij het traject. Wil je voor jouw organisatie aan de slag met een dashboard en kun je hierbij hulp gebruiken? Neem dan eens contact met Data-Dingen op, zodat we samen de mogelijkheden kunnen bespreken.

Veel bedrijven zijn al jarenlang bekend met Excel en gebruiken dit dan ook veelvuldig. Met de komst van PowerBI wordt regelmatig de vraag gesteld welk van deze programma’s nu het beste is. Een simpele vraag, maar daarop is niet zo simpel een antwoord te geven. Dit is namelijk van veel factoren afhankelijk: Wat wil je ermee bereiken, waar heb je de meeste ervaring mee, hoe complex is je data, hoe groot zijn je datasets, hoe ver wil je gaan met automatiseren…… In dit artikel vertel ik je graag meer over Excel en PowerBI, de voor- en nadelen van beide en hoe je ze het beste kunt gebruiken. Wat is Excel? Microsoft Excel is een spreadsheet tool die sinds 1985 al op de markt is. Excel was het eerste rekenbladprogramma dat niet alleen aandacht schonk aan de rekenkundige kant van berekeningen. Met Excel werd het ook mogelijk om de grafische vormgeving van de gegevens te bepalen (lettertypes, celopmaak enz.). Ook in de techniek van de software bracht Excel een aantal nieuwigheden met zich mee. Zo introduceerde Microsoft de 'intelligent cell recomputation'-techniek waarbij bij een verandering van gegevens alleen die cellen automatisch worden herberekend die afhankelijk van deze gegevens zijn. Bij vorige rekenbladprogramma's werden steeds alle cellen herberekend of werd de berekening slechts uitgevoerd na een specifieke vraag van de gebruiker. (Bron: Wikepedia) Wat is PowerBI Microsoft Power BI is een interactieve tool voor het visualiseren van data, ontwikkeld en uitgegeven door het Amerikaanse softwarebedrijf Microsoft. Het doel is om business intelligence beschikbaar te maken voor de eindgebruiker. Met Microsoft Power BI kunnen verschillende soorten data gecombineerd worden, om in een visueel dashboard managementinformatie weer te geven. Sinds medio 2014 is Power BI beschikbaar. Met Power BI kunnen organisaties en eindgebruikers alle data die beschikbaar is in de organisatie in de gaten houden. Ook data van buiten de organisatie kan geïntegreerd worden in de dashboards. Zo is het bijvoorbeeld mogelijk om interne data over klanten te koppelen aan externe data zoals data van profielen op sociale media. (Bron: Wikepedia) De verschillen Zoals deels al uit bovenstaande beschrijvingen van beide programma’s blijkt, zijn er een aantal grote verschillen tussen beide. Excel is namelijk ontworpen als een spreadsheet-tool, terwijl Power BI een BI -tool is. Dit uit zich vooral in verschillen op het gebied van : Visualisaties Data analyse Automatisering Samenwerking De tabel onderaan dit artikel geeft een aantal van de meest bekende voor- en nadelen van beide tools weer en laat daarbij dan ook gelijk goed zien waar de verschillen zitten. NB: De ontwikkelingen gaan hard, en wat een voordeel- of nadeel is, is soms ook een persoonlijke opvatting. Met dit overzicht wil een indicatie geven van de punten die het meest genoemd worden als voor- of nadeel, ik wil niet zeggen dat dit het enige juiste is! De “perfecte” situatie vs. de praktijk In een “perfecte” situatie zijn alle bronnen automatisch gekoppeld aan een BI tool die real-time wordt ververst. Om diverse redenen is dit niet voor iedereen altijd te realiseren, en bovendien is het ook niet altijd noodzakelijk voor ieder bedrijf. In de praktijk zie ik nog best vaak een combinatie van Excel met PowerBI voorbij komen en dat hoeft geen enkel probleem te zijn. Wanneer een directe koppeling op een database niet mogelijk is omwille van bijv. IT beperkingen, kosten of noodzakelijke handmatige controles op de datakwaliteit, en het voor een organisatie volstaat om de data wekelijks of maandelijks te rapporteren, kan het prima werken om de data in Excel te verzamelen en vervolgens in PowerBI te visualiseren en analyseren. Bovendien draagt dit vaak ook bij aan het ‘datagevoel’ en worden fouten in de data hierdoor vaak sneller ontdekt. Wil je echter voortdurend inzicht in real-time gegevens uit verschillende bronnen, dan ontkom je vrijwel niet aan automatische koppelingen. Welke tool kan ik dan het beste gebruiken? Zoals ik al aangaf aan het begin van dit artikel, is deze vraag “Welke tool is het meest geschikt” dus niet makkelijk te beantwoorden en spelen vele aandachtspunten hierbij een rol: Wat is het doel van de rapportage? Een snelle berekening maken van een aantal verschillende omzetten en kosten? Of de gehele organisatie met alle afdelingen en gebruikte systemen onder de loep nemen? Hoeveel kennis en kunde is binnen de organisatie aanwezig? Betreft dit met name Excel, of ook PowerBI? Hoeveel databronnen gebruik je en hoe groot zijn de gegevenssets waarmee je werkt? Zijn de gegevens altijd juist en compleet, of moeten daar nog veel zaken aan worden toegevoegd of gecorrigeerd? Wat is het budget voor de ontwikkeling en distributie van de dashboards? Kun je binnen de organisatie mensen vrijspelen voor het ontsluiten van de data en de ontwikkeling van het dashboard, of moet je een externe expert inschakelen? Hoe ver wil je gaan op het gebied van automatiseren? Wil je een automatische koppeling zodat je dagelijks een update kunt zien? Of is 1x per maand de gegevens bijwerken via een Exel export voldoende? Een eenduidig antwoord is daarom dus niet te geven, maar hopelijk kun je met behulp van dit artikel toch de juiste keuze voor jouw organisatie maken. Succes!

Welkom op mijn website! In dit artikel deel ik een aantal waardevolle tips waarmee men rekening kan houden bij het opzetten van een goed inzichtelijk KPI dashboard.