Business Intelligence in de Praktijk: 10 lessons learned

1. Denk vanuit strategie, niet vanuit data
Benader een BI-implementatie niet als een “data verzameling project”, maar verzamel en koppel alleen de data die nodig zijn voor besluitvorming. Strategie en doelstellingen moeten hierbij het uitgangspunt vormen. Wanneer allerlei irrelevante gegevens worden vastgelegd in een database, ontstaat al snel een brei aan gegevens, terwijl vervolgens niemand een helder beeld heeft van de KPI´s die daadwerkelijk de (operationele en financiële) performance inzichtelijk maken.

Voorbeeld: Een machinefabrikant beschikte over zeer veel operationele gegevens, maar tijdens de wekelijkse MT vergaderingen lagen er nauwelijks “facts and figures” op tafel. Het MT heeft zichzelf eerst de vraag gesteld “welke informatie willen we eigenlijk elke maandagochtend op tafel hebben liggen?”. Vanuit dat startpunt werd vervolgens teruggewerkt van “welke analyses moeten daarvoor gedaan worden?” naar “welke data liggen daaraan ten grondslag? In welke systemen zit die data? Hoe kunnen wie die data er efficiënt uit halen?”.

2. Lever de juiste informatie op het juiste niveau
Zorg voor het juiste dashboard op het juiste niveau. Een CFO (of CEO) zal niet geïnteresseerd zijn in afzonderlijke debiteureninformatie van kleine klanten, maar wel in het totale debiteurenbedrag en de trend daarin. Dit geldt niet alleen voor de aggregatie van gegevens, ook KPI’s zijn gebonden aan het niveau in de organisatie. De informatievoorziening van business unit naar hoofdkantoor moet hierbij niet de mogelijkheid wegnemen om als CFO te kunnen inzoomen naar lagere niveaus om knelpunten te onderzoeken.

Voorbeeld: Een CFO van een productiebedrijf zal met name geïnteresseerd zijn in de EBITDA en ROI van bepaalde bedrijfsonderdelen. Een productiemanager die probeert de output te maximaliseren kan niet zo veel met ROI en heeft veel meer behoefte aan het aantal units per uur als KPI.

3. Meet de performance met beïnvloedbare KPI´s
Maak duidelijk onderscheid tussen “gewone” bedrijfsinformatie en KPI’s. KPI’s zeggen iets over de prestaties van een persoon of afdeling en moeten beïnvloedbaar zijn door die persoon of afdeling. Het heeft niet veel zin mensen te beoordelen en te belonen op basis van KPI´s die ze zelf nauwelijks kunnen sturen of die enkel gericht zijn op de korte termijn. Zorg dat targets van personen en afdelingen in lijn zijn met de targets van het bedrijf, zowel op de korte als lange termijn.

Voorbeeld: Verkopers die alleen een omzettarget meekrijgen, en daar vervolgens op afgerekend worden, zullen alles verkopen “wat los en vast zit” – ongeacht de impact die dat kan hebben voor productie of inkoop. Verkopers die echter ook verantwoordelijk zijn voor DSO en de daadwerkelijke ontvangen gelden, zullen ook rekening houden met de kwaliteit van de omzet.

4. Combineer forecasting met gezond boerenverstand
Forecasting en besluitvorming dienen gebaseerd te zijn op ervaring én op de verwachte toekomst (of indien met scenario’s wordt gewerkt, op de meest waarschijnlijke toekomst). Idealiter kijken bedrijven vooruit en gebruiken ze “leading indicators”. Indien achteruit wordt gekeken en historische analyses worden gemaakt, dan moeten de patronen van gisteren niet zonder meer worden gebruikt voor de trends van morgen zonder dat het “waarom” achter de historische data duidelijk is. Diepgaande statistische analyses zijn soms nodig, maar vaak is het efficiënter en beter om op zoek te gaan naar voor de hand liggende verklaringen.

Voorbeeld: Een grote verzekeraar probeerde eens de uitkering van overlijdensverzekeringen te voorspellen op basis van historie. Dit blijkt redelijk te voorspellen (met sterftecijfers), echter kende de gerealiseerde data een aantal vreemde pieken (welke 50% van het werk vertegenwoordigde). Vele statistische analyses later, bleek een andere afdeling gewoonweg brieven te sturen naar klanten met de vraag of zij nog in leven waren. Dit verklaarde de hoge instroom gedurende bepaalde periodes. Hiermee bleek niet alleen de instroom te voorspellen, maar was de verzekeraar zelfs in staat de instroom te sturen.

__________________________________________________________________________________
Verbeter uw planning en vergroot uw control | Volg de cursus Effectief Forecasten
Zoekt u naar manieren om in onzekere tijden budgetten en forecasting sneller, lichter en betrouwbaarder te maken? Met de tweedaagse cursus Effectief Forecasten op 12 en 13 april verbetert u uw planningsprocessen. Klik hier voor meer informatie en aanmelden. __________________________________________________________________________________

5. Uniformeer data definities
Veel bedrijven hebben meerdere systemen die ieder op hun eigen manier gebruik maken van data. Voorwaarde is dat deze systemen (en dus ook de mensen) elkaars data wel moeten begrijpen. Dit is noodzakelijk om afdelingen of locaties effectief samen te laten werken. Wanneer dit niet goed ingeregeld is, kan dit resulteren in een verkeerde analyse van klanten of producten. Dezelfde klant kan zaken doen met meerdere vestigingen en dus in werkelijkheid belangrijker zijn voor het bedrijf, dan een afzonderlijke locatie op basis van haar eigen omzetcijfers zou classificeren. Bepaalde producten kunnen op verschillende locaties verschillend geclassificeerd liggen, waardoor de voorraad lokaal blijft bestaan. Leveranciers leveren aan verschillende vestigingen dezelfde producten, zonder een gezamenlijk inkoopproces. Een uniformering van data kan een grote besparing in tijd en geld bewerkstelligen.

Voorbeeld: Een grote machinefabrikant bestelde een onderdeel dat niet in het warehouse lag. Dit onderdeel werd met spoed (en verhoogde vrachtkosten) ingevlogen vanuit China. Een aantal dagen later bleek dat dezelfde fabrikant het juiste onderdeel wel in een ander warehouse had liggen.

####

6. Integreer risico management met performance management
Bedrijven denken en werken nog vaak in silo´s wanneer het gaat om risico management en performance management. Er is echter veel meerwaarde te halen uit een combinatie en vaak hangen deze twee processen al samen vanuit een natuurlijk perspectief.

Voorbeeld: Een treinmaatschappij heeft als KPI het op tijd rijden van treinen. Een belangrijke meetwaarde voor het op tijd rijden is de onderhoudsstaat van het spoor (immers een slechtere kwaliteit resulteert in een hogere kans op storingen). De onderhoudskwaliteit is tevens een belangrijke Key Risk Indicator: een slechte onderhoudsstaat resulteert in het risico dat het bedrijf niet langer zal voldoen aan wet- en regelgeving, waardoor ze haar vergunning kan verliezen. De onderhoudsstaat van het spoor kan hierdoor gezien worden als KPI en KRI.

7. Automatiseer BI rapporten
Zorg dat rapporten zoveel mogelijk geautomatiseerd geüpdate worden. Iedere handmatige actie (voornamelijk kopiëren en plakken in Excel) in het proces zorgt voor vertraging, mogelijk kwaliteitsverlies, onnodige kosten en vermindert de overdraagbaarheid van het proces. Veelal steunt de reporting op een aantal medewerkers waardoor het proces (als het al plaats kan vinden zonder deze personen) enorm vertraagt en veel meer fouten zal bevatten in het geval één van deze personen tijdelijk niet aanwezig kan zijn. Uiteraard kan dit niet helemaal vermeden worden, maar het is noodzakelijk handmatige acties tot een minimum aantal te beperken.

Voorbeeld: Een uitgeverij had haar budgetcyclus ingericht met behulp van downloads uit verschillende financiële systemen. Deze downloads moesten vervolgens in Excel/Access worden samengevoegd, vertaald naar nieuwe grootboekrekeningen en worden gefilterd op grootboek. Vervolgens werd dit geupload naar een ander financieel systeem. Dit hele proces nam vier uur in beslag en was slechts bekend bij één persoon. Het proces was echter eenvoudig te automatiseren in Access, waardoor zowel de kwaliteit als de continuïteit sterk verbeterde.
__________________________________________________________________________________
Verbeter uw planning en vergroot uw control | Volg de cursus Effectief Forecasten
Zoekt u naar manieren om in onzekere tijden budgetten en forecasting sneller, lichter en betrouwbaarder te maken? Met de tweedaagse cursus Effectief Forecasten op 12 en 13 april verbetert u uw planningsprocessen. Klik hier voor meer informatie en aanmelden. __________________________________________________________________________________
8. Begin met een minimale rapportageset
Begin bij een BI implementatie niet klakkeloos rapportages uit oude systemen over te nemen. Zorg voor een gedegen vooronderzoek (en besteed hier zeker niet te weinig aandacht aan) en inventariseer wat noodzakelijk is voor de verschillende stakeholders. Misschien wordt op deze manier ook opgebouwde kennis weggegooid, maar het vermindert ook het aantal nutteloze en ongebruikte rapporten. Laat gebruikers duidelijk uitleggen waarom een bepaalde rapportage noodzakelijk is; wanneer geen helder verhaal op tafel komt, is de rapportage dus minder kritisch dan een gebruiker aanvankelijk betoogt. Creëer geen rapportages omdat de data nu eenmaal toch voor handen is.

Door de set van rapportages beperkt te beginnen, legt dit een lagere druk op de medewerkers van de verschillende afdelingen en blijven bovendien de kosten in de hand. Bijkomend voordeel is dat vaak de grootte van een datawarehouse op deze manier beperkt blijft, waardoor een wildgroei aan informatie wordt voorkomen. Bovendien wordt op deze manier een soort BI functie gecreëerd waardoor direct aandacht wordt besteed aan het continue monitoren van rapportagebehoeften.

Voorbeeld: Een groot productiebedrijf besloot om alle bestaande rapporten uit de huidige omgevingen opnieuw te implementeren in een BI tool. Na analyse van het gebruik achteraf bleek dat 80% van alle rapporten in de eerste 2 maanden niet geopend waren door business users!

9. Maak Personalised Information mogelijk
Hoewel bedrijven vaak wel de noodzaak inzien van “one single version of the truth” (wat uiteraard één van de basiseisen is aan BI) staat “personalised information” nog in de kinderschoenen. Echter, niet iedere manager heeft behoefte aan dezelfde lay-out en dezelfde detaillering van informatie. Bedrijven staan hier vaak huiverig tegenover want zien “personalised information” als het tegengestelde van de uniformiteit van data.

“One single version of the truth” gaat echter veel meer over de manier van berekening dan over de presentatie hiervan. Door de verschillende informatiebehoeften kunnen managers echter wel degelijk een andere onderverdeling van KPI’s noodzakelijk achten. Door personalised information te faciliteren in de BI oplossing wordt voorkomen dat managers hun eigen waarheid of berekening in Excel creëren en tijdens meetings eindigen in eindeloze data definitie discussies.

Voorbeeld: Veel BI software staat eindgebruikers toe om zelf rapportages te creëren op basis van gedefinieerde tabellen in het datawarehouse. Door intensief gebruik te maken van deze functionaliteit krijgt iedere gebruiker de rapportages volgens zijn/haar eigen wensen maar blijft gebruik maken van dezelfde definitie. De discussie over bijvoorbeeld omzet (inclusief of exclusief intercompany) is hiermee beëindigd, aangezien de BI software dit voor iedereen op dezelfde manier benaderd.

10. Betrek de organisatie want (ook) dit is change management
Zorg ervoor dat het bereiken van doelstellingen een team effort wordt, waarbij de gehele organisatie is betrokken. Veel bedrijven zijn voor de resultaten uiteindelijk afhankelijk van de medewerkers en zullen mensen moeten stimuleren in het bereiken van hun individuele doelstellingen. Belangrijk hierbij is dat de performance zichtbaar is (inclusief de target) en regelmatig geüpdate wordt.

Voorbeeld: Call centers hebben deze techniek reeds lang geïmplementeerd door service levels duidelijk zichtbaar weer te geven en hier een competitief element in aan te brengen. De performance van call centers is hierdoor aanzienlijk gestegen.

 
De ´volwassenheid´ van uw BI functie
Op basis van bovenstaande tien tips kan de BI ´volwassenheid´ binnen een organisatie worden gemeten. Onderstaand figuur toont een voorbeeld van een dergelijke quick scan. Uiteraard is het niet voor ieder bedrijf noodzakelijk op ieder punt maximaal te scoren. Een dergelijk onderzoek brengt duidelijk in kaart waar de “gaps” en prioriteiten met betrekking tot BI zouden moeten liggen.

Figuur 1: Voorbeeld van BI maturity quick scan; de driehoeken geven het huidige volwassenheidsniveau weer

Joris van de Veerdonk en Marcel de Jongh zijn werkzaam bij Protiviti.