Maak de belofte van Self-service analytics eindelijk waar met onze AI data assistent
Democratiseer data analyse met Self-service analytics.
Automatiseer je gehele datareis met onze Data Assistent, aangedreven door de een krachtig LLM en maak de belofte van Self-service analytics eindelijk waar.
​
De uitdagingen van data analyse voor organisaties
Organisaties hebben doorgaans speciale data engineering en analytics teams die afdelingen helpen bij het beantwoorden van hun datagerelateerde vragen. Hoewel deze werkmethode gebruikelijk is, heeft deze twee belangrijke tekortkomingen:
Ten eerste leert de praktijk dat een centraal data & AI team over beperkte middelen en tijd beschikt. Omdat aanvragen vanuit de business vaak de capaciteit van het team overschrijden, leidt dit tot een knelpunt en vertragingen.
Ten tweede ontbreekt het centrale data & AI team vaak aan de gedetailleerde domeinkennis en context om hun werk op de best mogelijke manier uit te voeren. Verdere vertragingen, door tijdrovende afstemming totdat de gewenste resultaten zijn bereikt, zijn het gevolg.
Self-service analytics is daarom al jaren een gewild concept. Het idee is simpel: stel gebruikers vanuit business zelf in staat om datagedreven antwoorden op hun vragen te krijgen.
Toch blijft dit concept voor veel organisatie theorie. En daar zijn twee redenen voor:
Gebrek aan datageletterdheid
Veel mensen in organisaties zijn niet gewend om met data te werken. En daarmee bedoelen we niet het trainen van geavanceerde machine learning-modellen. Nee, zelfs beschrijvende analyses in Excel zijn gewoon niet iets dat iedereen weet te doen. Dit is een natuurlijke barrière voor het idee van zelfbediening.
Zorgen over gegevensprivacy
Zelfs als de datageletterdheid aanwezig is, is de andere grote uitdaging data management. Niet voor niets heeft niet iedereen binnen een organisatie toegang tot elke dataset. Hoe meer personen toegang hebben tot gevoelige gegevens, hoe groter het risico dat er een inbreuk of incident plaatsvindt. Maar zonder toegang tot gegevens blijft self-service analytics natuurlijk een theoretisch concept.
Met de introductie van Data-as-a-Service wordt deze theorie nu werkelijkheid. Je gebruikt data automation en privacybeschermende functies, aangedreven door een krachtige Large Language Model.
Data-as-a-Service:
De Self-service analytics oplossing
Data-as-a-Service op basis van Intelligenthive stelt organisaties in staat om alle eerder genoemde uitdagingen aan te gaan als het gaat om Self-service analytics.
Low/No code BI ontwikkeling
Automatische verwerking van ruwe data naar bruikbare dataproducten op basis van een data mesh architectuur
Veilig data delen
De mogelijkheid om iedereen gecontroleerd gegevenstoegang te verlenen, wordt gewaarborgd door privacybeschermende functies
AI Data assistent
Iedereen is in staat om inzichten, zoals bijvoorbeeld data kwaliteit, uit gegevens te genereren via de LLM-aangedreven Data assistant
Voordelen van Self-service Analytics voor jouw organisatie
Hoewel Self-service analytics voor velen misschien klinken als een droom die uitkomt, kan het voor anderen mogelijk als een bedreiging klinken. Betekent dit minder banen voor data engineers? Het tegendeel is waar. Self-service analytics is een win-win situatie voor iedereen en er zijn meerdere voordelen.
Kortere tijd tot inzichten
De bedrijfsfuncties krijgen sneller antwoord op hun vragen. Eén omdat ze nu veel vragen zelf kunnen beantwoorden, twee omdat de back-log van het data science en analytics team veel korter is.
Hogere kwaliteit analyses
Omdat de datateams meer tijd hebben om meer van het geavanceerde werk te doen: Natuurlijk zijn er nog steeds data-analisten en datascientists nodig. Maar ze kunnen nu hun tijd besteden aan de echt complexe uitdagingen, aangezien de eenvoudigere vragen zelf worden beantwoord.
Beter geïnformeerde beslissingen
Uiteindelijk leidt dit tot beter geïnformeerde zakelijke beslissingen: Iedereen is het er waarschijnlijk over eens dat beslissingen moeten worden geïnformeerd door data. Maar vandaag de dag wordt er nog vaak meer vertrouwd op het onderbuikgevoel dan op gegevens. Self-service analytics brengt daar voor eens en voor altijd verandering in, waardoor de kwaliteit van zakelijke beslissingen toeneemt en bedrijven in het algemeen succesvoller worden.
Verhoogde datageletterdheid
Hoe meer je met data werkt, hoe minder intimiderend het wordt. LLM-aangedreven selfservice-analyse geeft niet alleen antwoorden, maar is ook erg geduldig en bereid om alles in detail uit te leggen.
100+ Data integraties.
Werkt samen met alle veelvoorkomende financiële boekhoud- en ESG-software.
Onze belofte.
Met de introductie van Data-as-a-Service wordt deze theorie nu werkelijkheid. Je gebruikt data automation en privacybeschermende functies, aangedreven door een krachtige LLM.
Jouw data blijft veilig in je eigen omgeving
Integreert met alle ERP applicaties
Data security en governance by design
Transparant. Geen vendor lock-in
Diverse SLA modellen beschikbaar
Aantrekkelijk prijsmodel (AUM)
Aangedreven door de Microsoft Fabric cloud, gemanaged door Beeminds.
Waar we dit eerder deden.
Ben je klaar om
Data-as-a-Service te ervaren?
De beste manier om meer te weten te komen over Data-as-A-Service, is door te experimenteren met ons platform. Probeer het gratis of neem contact met ons op voor een demo.
Laurens Frijters
Co-founder Beeminds
Vrijblijvend kennismaken?
Kies eenvoudig een passend moment om kennis te maken.