Krijg meer inzicht in data met deze nieuwe woordenlijst

Tegen 2025 verdubbelt de hoeveelheid data die wereldwijd wordt gegenereerd elke 12 uur. Wanneer er zoveel data rondgaan in een organisatie, is het belangrijk dat iedereen voldoende kennis heeft, en niet alleen de data-experts. Met artificial intelligence (AI) kunnen teams inzichten winnen uit bergen informatie – maar om te kunnen leren en de besluitvorming te kunnen verbeteren, heeft AI data nodig. Deze woordenlijst is bedoeld voor iedereen binnen je organisatie, van senior managers tot individuele werknemers, om hun kennis van data op te vijzelen. 

Wanneer je bekend raakt met deze belangrijke begrippen, kun je vol vertrouwen gesprekken over data aangaan en weet je welke meerwaarde data kunnen hebben voor je bedrijf.

Batchverwerking

Bij batchverwerking voert een computer automatisch een herhalende taak of groep taken uit voor een grote hoeveelheid data. De taak of groep taken wordt als één batch uitgevoerd in plaats van als een reeks afzonderlijke taken. Het is voor bepaalde taken die veel processorkracht vragen inefficiënt om ze afzonderlijk uit te voeren. Bij batchverwerking worden de datataken tegelijk en doorgaans buiten piektijden uitgevoerd om computervermogen te besparen.

• De meerwaarde voor klanten: wanneer taken zoals het verwerken van bestellingen als batch worden uitgevoerd, profiteren klanten van kortere doorlooptijden en meer consistente, nauwkeurigere resultaten. 
• De meerwaarde voor teams: teams besparen tijd omdat er minder overhead nodig is voor afzonderlijke taken. Ze kunnen ook een meer consistente kwaliteit leveren door standaard bedrijfsregels toe te passen voor een batchproces.

Business analytics

Business analytics verwijst naar het gebruiken van data om hypothesen te toetsen en voorspellingen of beter geïnformeerde besluiten te maken, vaak met betrekking tot toekomstige prestaties. Business analytics is een voorspellend proces, wat inhoudt dat je data modelleert en analyseert om nieuwe inzichten te krijgen en op trends te anticiperen.

• De meerwaarde voor klanten: de algehele klantbeleving wordt verbeterd dankzij onder meer gepersonaliseerde productaanbevelingen en marketingberichten op maat én op het juiste moment.
• De meerwaarde voor teams: business analytics geeft teams een voorsprong, omdat ze hiermee nauwkeurigere voorspellingen kunnen maken, beter resources kunnen inplannen, de toekomstige vraag kunnen voorspellen, risico’s kunnen inschatten en nog veel meer kunnen doen. 

Business intelligence

Bij business intelligence worden grote hoeveelheden data samengevoegd om een actuele momentopname te maken van de prestaties en praktische inzichten te verkrijgen die nodig zijn om beslissingen te nemen. Business intelligence is beschrijvend – het beschrijft wat er gebeurt op een bepaald moment.

• De meerwaarde voor klanten: wanneer organisaties weten wat wel en niet werkt en deze inzichten gebruiken om processen te verbeteren, kunnen ze klanten beter van dienst zijn. Dat leidt ertoe dat klanten tevredener zijn en trouw blijven aan het bedrijf. 
• De meerwaarde voor teams: teams kunnen business intelligence gebruiken voor interne processen, zoals het bijhouden van key performance indicators (KPI’s), en voor externe processen, zoals het herkennen van bedrijfsrisico’s binnen afdelingen of teams. Een voorbeeld hiervan is het bijhouden van klanttevredenheidsscores. 

Customer Data Platform (CDP)

Met een CDP kunnen bedrijven klantdata verzamelen van onder meer websites, mobiele apps, e-mails en social media en deze data ordenen en toepassen om uniforme klantprofielen te maken.

• De meerwaarde voor klanten: met een CDP kunnen bedrijven beter op de behoeften van klanten anticiperen, voor nuttige contactmomenten die bijdragen aan het oplossen van problemen van klanten.
• De meerwaarde voor teams: wanneer teams een uniform overzicht van hun klanten hebben, kunnen ze nuttige en gerichtere ervaringen, campagnes en producten verzorgen. Naargelang er meer data binnenkomen, kunnen ze die ook beter volgen, meten en verbeteren.

Dashboard

Een dashboard is een visuele weergave van data die je gebruikt om processen te volgen of meer inzicht te geven. Dashboards bevatten doorgaans meerdere interactieve grafieken voor belangrijke bedrijfsprocessen en KPI’s.

• De meerwaarde voor klanten: wanneer organisaties hun processen effectief kunnen monitoren, kunnen ze met behulp van gerichte inzichten beter aan klantbehoeften voldoen. 
• De meerwaarde voor teams: dashboards houden de voortgang voor belangrijke bedrijfsdoelen bij en laten zo positieve en negatieve trends zien. Teamleden kunnen vervolgens de achterliggende redenen achterhalen en actie ondernemen.

Data en big data

Data zijn de ruwe feiten, cijfers en andere informatie, zoals namen en contactgegevens van klanten, die organisaties verzamelen, bewaren en analyseren. Data kunnen afkomstig zijn uit verschillende bronnen, zoals contactmomenten met klanten, enquêtes, sensors en social media. Big data zijn grote hoeveelheden complexe informatie. Er zijn vijf kenmerken van big data – volume, snelheid, juistheid, waarde en verscheidenheid – die het uitdagend maken om big data in gestructureerde, ongestructureerde en semigestructureerde vorm op te slaan, te beheren en te analyseren.

• De meerwaarde voor klanten: wanneer bedrijven big data gebruiken, ontvangen klanten meer gepersonaliseerde en relevantere berichten. Bovendien profiteren ze van betere beveiliging en meer vertrouwen, omdat bij het analyseren van big data patronen kunnen worden geïdentificeerd die op fraude wijzen.
• De meerwaarde voor teams: dankzij data kunnen teams beter met klanten communiceren. Ze verzamelen en analyseren data die zijn gerelateerd aan eerdere aankopen, browsegedrag en andere datapunten om specifieke producten of services aan te bevelen. Dat verbetert de customer experience en vergroot de kans dat klanten tot aankoop overgaan.

Data-analytics

Data-analytics is de wetenschap achter het onderzoeken van onbewerkte data om hieruit conclusies te trekken. Het bevat tools en technologieën waarmee data gemakkelijker kunnen worden begrepen, samengevoegd en weergegeven. 

• De meerwaarde voor klanten: klanten ervaren de voordelen van data-analytics wanneer ze de beschikking krijgen over verbeterde producten en services.
• De meerwaarde voor teams: teams gebruiken data-analytics om cruciale processen zoals klantenservice, productontwikkeling en marketing voortdurend te verbeteren.

Datacultuur

Een datacultuur verwijst naar de gedeelde handelswijzen en overtuigingen van mensen die het gebruik van data voor een betere besluitvorming aanmoedigen en vooropstellen. In een datacultuur wordt iedereen, en niet alleen data-analisten, aangemoedigd om bedrijfswaarde toe te voegen en te creëren met data. 

• De meerwaarde voor klanten: wanneer iedereen binnen een organisatie vertrouwd is met het gebruik van data, kan iedereen betere beslissingen nemen over wat klanten nodig hebben.
• De meerwaarde voor teams: teams kunnen problemen sneller oplossen. Met data kunnen ze trends voorspellen, een aanbod op maat ontwikkelen, betere prognoses maken en nog veel meer doen.  

Datagovernance

Datagovernance omvat de regels en verantwoordelijkheden van een organisatie voor het effectief omgaan met data gedurende de gehele levenscyclus om betrouwbaarheid en relevantie van de data te garanderen. Deze regels beschrijven processen en protocollen om toepasbaarheid, kwaliteit, beleidsnaleving, privacy en beveiliging te garanderen.

• De meerwaarde voor klanten: betrouwbare en relevante data zijn onmisbaar voor een goede customer experience. Bovendien zijn klanten meer geneigd om organisaties te vertrouwen die laten zien dat ze hun privacyrechten en gevoelige persoonsgegevens zorgvuldig behandelen. 
• De meerwaarde voor teams: het geeft teams gemoedsrust wanneer ze weten dat data betrouwbaar en relevant zijn, en dat duidelijke standaarden en praktijken voor databeveiliging de kans op een lek beperken. 

Dataharmonisatie

Bij dataharmonisatie worden data uit verschillende bronnen samengevoegd tot een uniforme dataset die functioneert als één databron. Hiervoor moeten onder meer data-elementen, -indelingen en -structuren op elkaar worden afgestemd, om inconsistenties eruit te halen en data gemakkelijker te kunnen vergelijken en analyseren. 

• De meerwaarde voor klanten: de interactie van klanten met verschillende afdelingen is consistent, omdat organisaties data zoals klantvoorkeuren en aankoopgeschiedenis vanuit verschillende bronnen kunnen bekijken, alsof de data uit één bron afkomstig zijn. 
• De meerwaarde voor teams: teams hebben een completer beeld van klanten en kunnen sneller informatie bekijken en analyseren zonder dat ze verschillende systemen hoeven te gebruiken.

Data-inzichten en realtime inzichten

Data-inzichten zijn belangrijke bevindingen, zoals datapatronen en -trends, die je kunt verkrijgen door data te analyseren. Realtime inzichten zijn onmiddellijke en actuele constateringen die worden verkregen met data-analyse terwijl een gebeurtenis plaatsvindt, bijvoorbeeld een verkoop via een e-commercesite. Met deze inzichten kun je de besluitvorming en strategieën bijsturen. 

• De meerwaarde voor klanten: data-inzichten leveren klanten voordelen op bij alle interacties met een merk. Denk aan beter afgestemde producten en services en proactieve ondersteuning. Met realtime inzichten kunnen organisaties realtime personalisatie, meer gerichte marketing en vrijwel onmiddellijk reacties op problemen bieden. 
• De meerwaarde voor teams: teams krijgen een concurrentievoordeel wanneer ze data-inzichten gebruiken om hun klanten beter te begrijpen, processen te verbeteren en slimmere beslissingen te nemen. 

Datalake

Een datalake is een centrale opslagplaats voor onbewerkte data. Het is een groot, flexibel en voordelig opslagsysteem dat organisaties gebruiken om grote volumes aan gestructureerde, ongestructureerde en semigestructureerde data in de oorspronkelijke indeling te bewaren. In datalakes kan een grote hoeveelheid ongestructureerde data worden vastgelegd, zoals posts op social media, sensorlogboeken en locatiedata.

• De meerwaarde voor klanten: met de enorme hoeveelheid informatie in een datalake kunnen merken goed op de behoeften van klanten anticiperen.
• De meerwaarde voor teams: teams hebben toegang tot een enorme hoeveelheid data op één plek, zodat ze snel kunnen handelen en concurrenten kunnen bijhouden (of overtreffen). 

Datalakehouse

Een datalakehouse heeft de schaalbaarheid en flexibiliteit van een datalake en de structuur en beheerbaarheid van een datawarehouse: het beste van beide werelden. Met deze hybride vorm kunnen organisaties snel en eenvoudig inzichten verkrijgen uit al hun data, ongeacht de indeling of grootte. 

• De meerwaarde voor klanten: klanten profiteren van consistente ervaringen op alle kanalen, snellere reactietijden en betere databeveiliging. 
• De meerwaarde voor teams: teams hebben geen afzonderlijke data-opslagplekken en verwerkingsstructuren meer nodig, zodat ze oude en realtime data op één plek kunnen combineren.

Datageletterdheid

Datageletterdheid is het vermogen om data te verkennen, te begrijpen en ermee te communiceren.

• De meerwaarde voor klanten: klanten willen de bevestiging dat merken hen begrijpen en hen kunnen helpen hun problemen op te lossen. Organisaties die datageletterdheid vooropstellen, kunnen dit soort diepgaande kennis bieden bij alle contactmomenten met klanten.
• De meerwaarde voor teams: teams met een hoge datageletterdheid stimuleren persoonlijke, professionele en bedrijfsgroei, wat zorgt voor beter kritisch nadenken, meer carrièrekansen en succesvoller gebruik van data. 

Datamasking

Bij datamasking worden gevoelige data vervangen door fictieve of geanonimiseerde data om gevoelige of privédata te beschermen en te voldoen aan privacyvereisten. Datamasking wordt gebruikt in trainings- of testscenario’s waarbij geen echte data nodig zijn en voor het delen van data met derden. Je kunt masking ook gebruiken om ervoor te zorgen dat alle persoonlijke data zijn verwijderd voor het schrijven van AI-prompts of het trainen van een AI-model.

• De meerwaarde voor klanten: klanten vertrouwen bedrijven meer wanneer ze gevoelige en persoonlijk identificeerbare informatie beschermen.
• De meerwaarde voor teams: teams kunnen eenvoudig voldoen aan privacyvereisten en toch functionele data gebruiken voor test-, trainings- en ontwikkelingsdoeleinden. 

Datamining

Datamining verwijst naar het ontdekken van patronen in grote datasets. Hierbij worden technieken zoals machine learning, statistieken en databasesystemen toegepast om onbewerkte data in bruikbare informatie om te zetten. 

• De meerwaarde voor klanten: je klanten krijgen voorspellende aanbevelingen over wat ze willen en nodig hebben, vaak nog voordat ze daar zelf over hebben nagedacht. Persoonlijke aanbevelingen, herinneringen en aanbiedingen voor extra producten zijn allemaal mogelijk dankzij datamining.
• De meerwaarde voor teams: dankzij een diepgaander inzicht in het gedrag van klanten, kun je efficiënte en effectieve marketing- en salesstrategieën ontwikkelen. 

Datascience

In datascience worden wetenschappelijke methoden, statistieken, algoritmen en dataminingtechnieken gecombineerd om inzichten te halen uit gestructureerde en ongestructureerde data.

• De meerwaarde voor klanten: klanten profiteren van snellere service en betere personalisatie dankzij datasciencetools zoals aanbevelingsalgoritmen, die suggesties op maat geven. Daarnaast automatiseren machine learning-algoritmen bepaalde supporttaken.  
• De meerwaarde voor teams: met datascience kunnen teams voortdurend de service en het productaanbod verbeteren en uitbreiden om relevantere, efficiëntere en prettigere customer experiences te bieden. 

Databeveiliging

Databeveiliging verwijst naar de maatregelen en werkwijzen voor het beschermen van de data van een organisatie, zoals gebruikersrechten en op rollen gebaseerde toegang. Deze moeten ervoor zorgen dat alleen mensen met de juiste rechten toegang tot bepaalde data hebben.

• De meerwaarde voor klanten: zonder het vertrouwen van je klanten ben je nergens. Als klanten weten dat een organisatie zorgvuldig omgaat met hun data en privacy, zorgt dat voor sterke relaties en loyaliteit. 
• De meerwaarde voor teams: met maatregelen voor databeveiliging kunnen teams zichzelf beschermen tegen datalekken, het vertrouwen van klanten behouden, een goede reputatie opbouwen, voldoen aan regelgeving en zelfs intellectueel eigendom beschermen.

Datastorytelling

Data storytelling verwijst naar het gebruik van data, visualisaties en verhalen om inzichten over te brengen en een aansprekende boodschap te communiceren aan een bepaalde doelgroep. Met een verhaal kun je data uitleggen, context bij data geven, demonstreren wat voor effect beslissingen hebben op resultaten of simpelweg voor een sterk argument zorgen.

• De meerwaarde voor klanten: met datastorytelling kunnen organisaties een diepgaander en zinvoller inzicht in hun klanten krijgen. 
• De meerwaarde voor teams: teams gebruiken datastorytelling om complexe informatie te vereenvoudigen en op een aansprekende manier te delen met de hele organisatie. Dit verbetert het begrip en de aanvaarding van cruciale dataconcepten en gerelateerde projecten.

Datavisualisatie

Datavisualisatie is het maken van gedetailleerde diagrammen, grafieken en kaarten om informatie inzichtelijker te maken. Hiermee kunnen organisaties gemakkelijker trends en patronen in data herkennen en kunnen mensen zonder technische achtergrond data sneller en beter doorgronden. 

• De meerwaarde voor klanten: klanten hebben meer betrokken contactmomenten met een merk wanneer binnen een organisatie consensus bestaat over data-inzichten. 
• De meerwaarde voor teams: teams leren data beter begrijpen en ontdekken verborgen inzichten met rijke visualisaties.

Datawarehouse

Een datawarehouse is een grote, geordende opslagplek voor verwerkte data, waarin een organisatie informatie uit verschillende bronnen op een gestructureerde manier kan verzamelen en bewaren. 

• De meerwaarde voor klanten: klanten verwachten probleemloze communicatie met een merk. Wanneer organisaties alle data op één plek hebben geordend, kunnen ze gemakkelijker aan deze verwachting voldoen.
• De meerwaarde voor teams: teams kunnen data op één centrale plek vinden, zodat ze die snel kunnen toepassen voor rapportage, het nemen van besluiten enz. 

Voorspellende analytics

Bij voorspellende (of predictive) analytics worden statistische technieken (waaronder machine learning) gebruikt om toekomstige gebeurtenissen of resultaten te voorspellen op basis van bestaande data. Met betrekking tot een CRM kan dit gaan om het voorspellen van welke klanten waarschijnlijk bij je weggaan of welke klanten waarschijnlijk reageren op een bepaalde promotie.

• De meerwaarde voor klanten: dankzij voorspellende analytics ontvangen klanten de informatie en promoties die voor hen het meest interessant en relevant zijn.
• De meerwaarde voor teams: teams kunnen voorspellende analytics gebruiken om vraagprognoses te maken, trends te herkennen, proactieve besluiten te nemen en bedrijfsstrategieën te onderbouwen.

Gestructureerde, ongestructureerde en semigestructureerde data

Gestructureerde data zijn data met een vaste, veelvoorkomende indeling, zoals een spreadsheet of klantendatabase, met rijen voor elke klant en kolommen voor naam, adres, telefoonnummer en e-mailadres. Gestructureerde data zijn gemakkelijk te begrijpen, doorzoekbaar en kunnen door machines worden gelezen via traditionele analytics-tools. 

Ongestructureerde data hebben geen vooraf gedefinieerde indeling of een specifiek datamodel. Bovendien zijn specialistische tools nodig om er inzichten uit te halen. Voorbeelden van ongestructureerde data zijn e-mails, posts op social media, audio- en video-opnamen, afbeeldingen en webpagina’s. Omdat de hoeveelheid ongestructureerde data sneller toeneemt dan de hoeveelheid gestructureerde data, worden big data-technologieën die deze data naadloos kunnen analyseren, onmisbaar voor bedrijven. 

Semigestructureerde data zijn wel enigszins geordend, maar kunnen moeilijk als zodanig worden geanalyseerd. Ze moeten in een bepaalde mate worden geordend of opgeschoond om zoals gestructureerde data in een relationele database te worden geïmporteerd.

• De meerwaarde voor klanten: merken die verschillende typen data benutten, kunnen hun klanten beter van dienst zijn, omdat ze inzichten verwerven uit gestructureerde data in grotere hoeveelheden en ongestructureerde data van hogere kwaliteit.
• De meerwaarde voor teams: teams kunnen alle drie datatypen voor analyse gebruiken met behulp van verschillende oplossingen, zoals bijvoorbeeld Hadoop voor het opnemen van ongestructureerde data en Tableau voor het analyseren en weergeven van gestructureerde en semigestructureerde data.

De volgende stap zetten met data

Data zijn nu belangrijker dan ooit, en het alsmaar groeiende aanbod aan data brengt een grote verantwoordelijkheid op het gebied van beheer en governance met zich mee. Maar, in data schuilt een grote kracht. Hoe meer je de toegang tot data en de datageletterdheid uitbreidt binnen je organisatie, hoe groter de kans op zakelijke inzichten die kunnen bijdragen aan de besluitvorming en voor uitstekende customer experiences kunnen zorgen. De combinatie van realtime, praktische data met AI en CRM staat aan de basis van slimme handelingen en persoonlijk contact op grote schaal.

Daarom is het zo belangrijk om de basis van data te kennen. Naarmate de datageletterdheid toeneemt binnen je bedrijf, kan iedereen inzichten winnen uit data en waarde toevoegen.