Elk modern bedrijf zou in predictive analytics moeten investeren als onderdeel van de bedrijfsstrategie

Ondernemingen maken al bijna een eeuw lang gebruik van informatietechnologie voor hun besluitvorming. Traditioneel werd IT ingezet om het verleden te begrijpen, en baseerden managers zich op eerdere gebeurtenissen om beslissingen te nemen over de toekomst. De afgelopen twee decennia is het gebruik van technologie bij managementbeslissingen echter op twee manieren veranderd. Ten eerste zijn er nu veel uitgebreidere, rijkere datasets beschikbaar, die – als ze correct verwerkt worden – nieuwe zakelijke inzichten opleveren. Daarnaast zijn de algoritmes om zulke datasets te interpreteren en te extrapoleren, er enorm op vooruitgegaan. Ze maken bovendien gebruik van onderliggende kennis die in het verleden gebruikt werd om beslissingen te nemen. Als gevolg van die twee veranderingen biedt predictive analytics nu veel meer mogelijkheden.

Welke voordelen biedt het gebruik van predictive analytics op het gebied van compliance?

Naarmate interne processen, interacties met klanten en relaties met zakelijke partners gedigitaliseerd worden, neemt het risico op compliance-inbreuken toe. Met behulp van voorspellende analytische datamodellen en algoritmes is het nu echter mogelijk om databewegingen en -processen snel en nauwkeurig in realtime te identificeren en te monitoren. Zo kunnen ondernemingen potentiële compliance-inbreuken meteen identificeren en er onmiddellijk op reageren. Bovendien kunnen geavanceerde modellen potentiële compliance-inbreuken herkennen in grote hoeveelheden data of subtiele afwijkingen in bestaande processen signaleren. Zo hoeven complianceteams die focussen op dergelijke inbreuken dus niet meer naar een naald in een hooiberg te zoeken, maar eerder naar een steentje in een schoen.

Welke uitdagingen gaan er gepaard met predictive analytics?

Hoe waardevol een systeem precies is, wordt bepaald door de onderliggende datamodellen en de machine-learningmodellen die op basis van de data getraind worden. Het is echter van essentieel belang om niet in de solutionistische val te trappen: leveranciers komen niet met oplossingen, zij leveren gewoon de technologie aan. Ondernemingen moeten de juiste bedrijfscontext creëren en over de nodige vaardigheden en inzichten beschikken om de waarde van predictive analytics optimaal te benutten. Een project rond predictive analytics mag dus nooit door de leverancier aangestuurd worden. In plaats daarvan moeten bedrijven zelf het heft in handen nemen en ervoor zorgen dat dergelijke projecten geleid worden door veelzijdige teams met uitstekende zakelijke kennis van het toepassingsdomein. De juiste vaardigheden en mentaliteit hebben om zo'n project in goede banen te leiden en de zakelijke waarde ervan duidelijk te maken, blijft het grootste obstakel voor een succesvolle implementatie.

Hoe ziet de toekomst van predictive analytics eruit?

De afgelopen twee decennia is er enorm veel vooruitgang geboekt op het gebied van datavisualisatie en het presenteren van data in overzichtelijke vorm, zodat er snel actie ondernomen kan worden. Naarmate we meer intuïtieve, flexibele interfaces ontwikkelen om data creatief te presenteren voor het nemen van beslissingen, zal die trend zich blijven voortzetten. Maar de interessantste trend in predictive analytics is toch wel de kracht van AI in de hele datawaardeketen. Zo kan AI helpen bij het verzamelen, verwerken, beheren en verspreiden van data en kan self-service analytics op basis van AI relevante inzichten opleveren. Daarnaast kan AI bij de besluitvorming voor dat laatste laagje aan informatie en inzicht zorgen, waardoor mensen uiteindelijk optimale beslissingen kunnen nemen.