Van 'wat' naar 'waarom': hoe contextuele inzichten BI naar een hoger niveau tillen

TL;DR

Traditionele dashboards laten vaak zien *wat* er is gebeurd, maar niet *waarom*, wat leidt tot een kloof in de besluitvorming. De oplossing ligt in het toevoegen van contextuele inzichten. Dit wordt mogelijk gemaakt door tools zoals generatieve AI en Natural Language Query (NLQ), waarmee zakelijke gebruikers uitleg in begrijpelijke taal kunnen krijgen en hun eigen vragen kunnen stellen. Dit zorgt voor meer vertrouwen, wendbaarheid en zakelijke impact.

Plan een demo in en ervaar zelf de door AI ondersteunde contextuele inzichten van Yellowfin.

Ben je het beu dat je business intelligence (BI)-platform je alleen vertelt *wat* er is gebeurd, zonder enig inzicht in het *waarom*?

Dat is de datakloof die kenmerkend is voor traditionele BI-oplossingen. Het resultaat voor je gebruikers? Statische dashboards die er weliswaar indrukwekkend uitzien, maar geen echt verhaal vertellen.

Daar gaan we verandering in brengen.

Ontdek hoe Yellowfin contextuele inzichten en AI-gestuurde analysetechnologieën – zoals Natural Language Query (NLQ) – in je applicatie integreert. Zo zet je onzekerheid om in actie en krijgen je gebruikers niet alleen de cijfers, maar het volledige verhaal.

Waarom is het alleen kennen van het 'wat' in data niet voldoende?

Dat dashboard dat je heb gekocht of gebouwd, of dat je hebt verkocht, ziet er misschien wel mooi uit. Maar stel je voor dat je klant of productmanager inlogt en een belangrijke statistiek in een angstaanjagende rode kleur ziet.

Het business intelligence dashboard vertelt trots wat er is gebeurd: de gebruikersbetrokkenheid is deze week met 15% gedaald. Traditioneel gezien zwijgt dit soort dashboards echter volledig over het waarom.

Was het een recente functie-update? Een probleem aan de backend? Een nieuwe campagne van een concurrent?

Nu begint de speurtocht. Uw gebruiker moet nu handmatig naar het antwoord zoeken, en sommigen kunnen dat wel. Maar als ze geen data-expertise hebben of er geen tijd voor hebben, zullen ze waarschijnlijk uw data- of IT-team moeten benaderen voor een antwoord, in de hoop dat iemand tijd heeft om een ​​aangepaste query uit te voeren. De uren verstrijken.

Uiteindelijk remt het traditionele rapportageproces de voortgang, vertraagt ​​het cruciale beslissingen en ondermijnt het langzaam het vertrouwen in de BI-oplossing waarin u net hebt geïnvesteerd, die juist antwoorden zou moeten leveren.

Het 'waarom' komt in beeld: wat is de kracht van contextuele inzichten?

Hier komt het 'waarom' om de hoek kijken.

Stel je diezelfde productmanager voor die naar datzelfde verontrustende rode cijfer kijkt, maar dit keer heeft het dashboard een stem. Het toont niet alleen de daling, maar geeft er ook beknopte, geautomatiseerde uitleg bij: "De dip van 15% hangt samen met een afname van het aantal nieuwe aanmeldingen vanuit de Amerikaanse markt."

Plotseling ebt de paniek weg. Die ene zin, voortgekomen uit krachtige contextuele inzichten, vervangt een dag vol gefrustreerde Teams-berichten en giswerk. Het verandert een passieve rapportage-ervaring in een actief besluitvormingsproces.

Om dit soort contextuele inzichten in de praktijk te benutten, heb je echter een BI-oplossing nodig met de juiste AI-gestuurde functies (ook wel bekend als augmented analytics) om dit mogelijk te maken.

Wat is Natural Language Query (NLQ) en hoe helpt het niet-technische gebruikers?

Wat als de volgende vraag van uw softwaregebruikers of productmanagers niet beantwoord kan worden door het bestaande dashboard? Hier komt Natural Language Query (NLQ) van pas.

NLQ is een voorbeeld van hoe moderne BI-functies data interactiever en toegankelijker maken door van een passief rapport een dynamische dialoog te maken.

Stel u voor dat uw gebruikers simpelweg kunnen typen: "Wat is de omzet per maand, toon de waarden voor x?" en dat de analytics-oplossing een begrijpelijk antwoord geeft. Geen SQL, geen ingewikkelde filters. Gewoon een eenvoudige vraag in begrijpelijke taal, ingevoerd als vrije tekst.

Met Yellowfin kan dat dankzij onze ingebouwde AI NLQ-tool, die vragen automatisch structureert met de juiste syntaxis. Vervolgens wordt een antwoord gegenereerd in de vorm van een interactieve grafiek of rapport. Gebruikers kunnen zelfs op de resultaten klikken, inzoomen (drill-down) en filteren om hun data direct te verkennen of verdere vragen te stellen.

Als ze niet weten wat voor vraag ze moeten stellen, kunnen ze de functie 'Suggesties' van AI NLQ gebruiken. Hiermee genereren ze direct een lijst met nuttige voorbeeldvragen, die ze vervolgens als uitgangspunt kunnen gebruiken om specifiekere vragen te formuleren.

Door NLQ te integreren in uw analytics-oplossing verschuift de regie van uw technische teams naar de gebruikers van uw applicatie. Zij kunnen hierdoor zelfstandig vragen stellen, data verkennen, analyses herstructureren (pivoteren) en contextrijke inzichten verkrijgen.

Voor ISV's kan deze functionaliteit uw product transformeren tot een onmisbare tool voor elke gebruiker, wat de adoptie en retentie stimuleert. Het maakt het verschil tussen dagen wachten op een antwoord en dit binnen enkele seconden ontvangen.

Hoe kan AI me helpen mijn data te analyseren?

Een vraag stellen is één ding, maar het is heel wat anders als de data zelf inzichten prijsgeven waar je niet eens om had gevraagd.

Oplossingen zoals Yellowfin hebben functies voor AI-gestuurde analyses geïntegreerd, zoals Tell Me About My Data (TMAMD). Hiermee krijg je nuttige toelichting bij de data in je dashboards, rapporten of grafieken.

TMAMD geeft niet alleen antwoord op een vraag, maar analyseert je data proactief en presenteert – met slechts één klik – een begrijpelijk verhaal over belangrijke trends, afwijkingen en correlaties.

Het is alsof er een data scientist in je dashboard is ingebouwd die je subtiel wijst op de meest interessante en cruciale onderdelen van je dataverhaal.

Zodra de analyse klaar is, kunnen gebruikers de toelichting en grafieken selecteren en importeren voor gebruik in andere Yellowfin-onderdelen, zoals dashboards, rapporten, Stories en presentaties. Dit voegt direct context toe aan de cijfers, zodat zij en hun collega's er verder op kunnen voortbouwen. Bovendien helpt het meer mensen om dataverhalen met AI te creëren.

Het mooiste van deze geïntegreerde AI-analysefuncties? Gebruikers hebben geen programmeerkennis nodig om ermee aan de slag te gaan, wat de gebruiksvriendelijkheid en waarde van je product aanzienlijk vergroot.

Wat brengt de toekomst voor BI?

De toekomst van business intelligence draait om het bieden van betekenisvollere data. De krachtigste BI-platforms presenteren niet slechts cijfers op een dashboard, maar bieden tools op basis van AI. Hiermee kunnen gebruikers het volledige verhaal achter de cijfers ontdekken en echt contextrijke inzichten verkrijgen.

Door technologieën zoals automatisering, machine learning en NLQ te integreren in de gebruikerservaring, zorgen de analytics waarin u investeert ervoor dat data duidelijkheid scheppen in plaats van verwarring. Zo kunnen uw gebruikers de data met meer vertrouwen inzetten voor besluitvorming (en uw software nog meer waarderen).