Houd je data analytics schoon met SAP

Sinds organisaties best-of-breed oplossingen zijn gaan verkiezen boven all-in-one business suites, zijn grote leveranciers all-in gegaan met open connectiviteit. Daardoor zijn tools als SAP Data Warehouse Cloud in staat om gegevens uit alle mogelijke bronnen te verwerken: van Azure en Oracle Data Lakes tot platte bestanden. 

Deze openheid creëert een schat aan nieuwe mogelijkheden om gegevensbronnen met elkaar te verbinden en nieuwe inzichten te verzamelen. Bovendien is dankzij de in-memory database van SAP S/4HANA embedded, real-time rapportage nu ook werkelijkheid geworden. Veel C-level executives zijn geneigd om zo snel mogelijk zoveel mogelijk inzichten te verzamelen.

Duidelijkheid en uitvoerbaarheid

Het genereren van al deze rapporten kan grote gevolgen hebben voor de prestaties (in het geval van real-time analytics) en voor het behoud van structuur en duidelijkheid in je analytics-landschap. Met andere woorden, voordat je iets toevoegt, moet je kritisch zijn over je beweegredenen. Heb je echt dagelijkse rapporten over de verkoop nodig, of zou een wekelijks overzicht volstaan? De sleutel is om zorgvuldig te overwegen welke inzichten bruikbaar zijn, en welke slechts 'weten omwille van het weten' zijn.

Maar begrijpen welke inzichten het meest waardevol zijn kan een uitdaging zijn - vooral voor IT. Daarom moeten ook zakelijke gebruikers zich ermee bemoeien. Gelukkig maken tools van de volgende generatie, zoals SAP Data Warehouse Cloud, het voor hen gemakkelijker dan ooit om aan de slag te gaan met analytics - geen coderingsvaardigheden vereist. En hoewel velen zich nog steeds niet bewust zijn van de geweldige inzichten en mogelijkheden die binnen handbereik liggen, kan de juiste coaching en training wonderen doen.

Self-service BI werkelijkheid maken

Als zakelijke gebruikers eenmaal weten hoe het werkt en wat er mogelijk is, komen ze vaak met de meest interessante use cases. Binnen SAP Data Warehouse Cloud kunnen ze objecten en queries die door IT of consultants zijn gemaakt 'personaliseren' zonder enige SQL of Python vaardigheden. Dit maakt het mogelijk om zoveel verschillende perspectieven op één object te creëren als nodig is. 

Bijvoorbeeld: een zakelijke gebruiker kan ervoor kiezen om de weergave van een verkooprapport in een bepaalde divisie te veranderen van maandelijks naar jaarlijks, zonder dat hij dat aan de IT-afdeling hoeft te vragen. Ondertussen is ook de modelleringstaak zelf, die nog steeds een IT-verantwoordelijkheid is, een stuk eenvoudiger geworden, omdat SAP Data Warehouse Cloud nu de mogelijkheid biedt om bepaalde queries te coderen met SQL of via drag & drop.

Een datacultuur tot stand brengen

Om echt datagestuurd te worden, moet je eerst en vooral een cultuur creëren waarin iedereen in je organisatie zich verantwoordelijk voelt voor gegevens en zakelijke beslissingen die door analytics worden aangedreven. Op die manier worden gegevens diep verankerd in elk besluitvormingsproces. SAP Data Warehouse Cloud is een essentieel onderdeel om die cultuuromslag te realiseren. 

Een externe partner aan boord hebben om hierbij te helpen is zeker een voordeel. Naast (branche)kennis brengen zij ook technische en functionele best practices mee die je helpen je data analytics project op de rails te zetten - en te houden.