Business Performance Analytics

Veel ondernemers hebben behoefte aan inzicht in prestaties en ontwikkelingen. Business Analytics oplossingen van Coney Minds zijn ontwikkeld om data driven ondernemers snel inzicht te geven en betere beslissingen te nemen. Geen generieke dashboards, maar  oplossingen op maat. Oplossingen die lokaal draaien of in onze Tableau omgeving worden ‘gedraaid’ met secured inlog voor onze klanten. Met behulp van visualisatie tools kunnen uitkomsten altijd en overal bekeken worden. Dit kan via computer, tablet en/of telefoon.

Omzet & Marge
Cashflow Analyse 
Omzetlekken
Sector Specifieke Analyse (API Driven)
Smart Process Monitor 
Omzet & Marge

Omzet & Marge

Veel ondernemers hebben moeite om snel inzicht te krijgen in de omzet en marge van geleverde producten en/of diensten. De data is er vaak, maar deze data analyseren en onderzoeken is ingewikkeld en tijdrovend.

Wij bouwen een data-script om omzet, marges en andere relevante samenhangende KPI’s vanuit verschillende invalshoeken te analyseren en te visualiseren.

Cashflow Analyse 
Omzetlekken
Sector Specifieke Analyse (API Driven)
Smart Process Monitor 
Ook bij Coney Minds onderscheiden wij 4 fases van data analyes, oplopend in comlexiteit en toegevoegde waarde. Het gaat om de volgende soorten analyses:

De 4 verschillende fases van data analyse

1

Beschrijvende analyses - Wat is er gebeurd?

Dit is de eenvoudigste en meest voorkomende variant van data-analyse in ons domein.
In de basis gaat het er bij beschrijvende analyses om dat je de data bekijkt in een visuele tool, bv Tableau, en op zoek gaat naar trends en patronen.
Voorbeelden van beschrijvende analyses zijn bijvoorbeeld een trendlijn van de marge over tijd.
Het duiden van de stijging of daling in de trend gebeurt door de gebruiker van de analyse zelf, vaak op basis van zijn kennis van de organisatie of specifieke domein kennis.

2

Diagnostische analyses - Waarom is het gebeurd?

Hierbij ligt de focus op het begrijpen waarom iets is gebeurd.
Het gaat dan om het begrijpen of inzichtelijk maken van causaliteit, zodat gepaste maatregelen genomen kunnen worden. Aanhakend op het vorige voorbeeld, maak je met een diagnostische analyse inzichtelijk welke factoren verantwoordelijk zijn geweest voor een daling of stijging in de marge. Hierbij kan gebruik worden gemaakt van Machine Learning modellen, of een slim gekozen set van deep-dive analyses om de oorzaak te achterhalen.

3

Voorspellende analyses - Wat zal er gebeuren?

Bij voorspellende analyses ligt de focus op het voorspellen wat er zal gaan gebeuren. Hier worden vaak ML modellen (bv ARIMA) voor gebruikt. Wanneer we de marge weer als voorbeeld pakken, ga je met voorspellende analyses voorspellen hoe de marge zich de komende 3-6 maanden zal gaan ontwikkelen.
Vaak krijg je met dergelijke voorspellende modellen ook inzicht in eventuele trends en seizoenspatronen in de historische data, dit alleen al kan waardevolle inzichten opleveren.

4

Voorschrijvende analyses - Hoe laten we het gebeuren?

Dit is de meest complexe vorm van data-analyse. Hierbij ligt de focus op het achterhalen welke acties ondernomen moeten worden om datgene te laten gebeuren wat we willen dat gebeurt.
Het startpunt van dergelijke analyses is vaak de output van die hiervoor genoemde voorspellende analyses. Als bijvoorbeeld uit deze voorspellende analyse blijkt dat de marge trend in een bepaalde regio achterblijft, kun je met voorschrijvende analyses bepalen welke acties je kunt ondernemen om de trend ’te doorbreken’.

Andere services