Achtergrond

Geschreven door Kristian van Tuil

Zo kies je de juiste analytische tooling

Organisaties kiezen massaal voor analytics-tools. Maar het is niet gemakkelijk uit te maken waar je als Abraham de mosterd haalt.

Cloud analytics groeit pijlsnel en iedereen wil er een graantje van meepikken. Maar hoe maak je in een woud van oplossingen de juiste keuzes?

Cloud computing en analytics zijn beide snelgroeiende segmenten binnen corporate IT. Samen zijn ze goed voor oplossingen die komende vijf jaar een groeipercentage van liefst 26 procent op jaarbasis zullen generen, zo blijkt uit een recente studie van marktonderzoeker Research and Markets.

Constellation Research gaat nog een stap verder en voorspelt tot 2020 een jaarlijkse gemiddelde groei van 46 voor cloud analytics-producten. Lokale on-premises analysesoftware is voor bedrijven volgens analist Ray Wang niet interessant. "Mensen gaan geen geld uitgeven aan eigen datacenters of datawarehouses als ze hetzelfde ook uit Microsoft Azure, Amazon Redshift of andere cloudoplossingen kunnen halen."

Organisaties kiezen massaal voor analytics-oplossingen omdat ze betere inzichten willen verkrijgen in consumptiepatronen, klantacquisitie en mogelijkheden om omzet te vergroten, kosten te besparen en de loyaliteit van klanten te vergroten.

Maar die groei maakt tegelijkertijd dat er ongelooflijk veel opties ontstaan - leveranciers groot en klein, open-source en propriƫtaire platforms en software of managed services.

Stap niet te hoog in

Analist Dan Vesset van IDC adviseert een leverancier te kiezen die goed aansluit op het punt waar je zelf als organisatie met analytics bent. "Begin met bepalen welk type analyse je wenst te doen. Stel je behoefte vast en kies op basis daarvan je tools", zegt hij.

Misschien wil je bedrijf klantdata analyseren. Misschien gaat het om analyse van operationele of financiƫle data. Het kan zijn dat je data van meerdere bronnen wilt hebben, misschien wel externe data afkomstig van relevant onderzoek of social media.

"Vaak bepaalt het type data het type datamanagement en de analyticstechnologie die je nodig hebt", zegt de analist.

Vervolgens dien je naar de gebruikers te kijken. Zijn de analytics bedoeld voor businessmedewerkers, businessanalisten, data-onderzoekers, bestuurders of een combinatie van deze functies?

"Iedere rol onderhoudt een andere relatie met de data, dus iedereen heeft verschillende wensen voor de tools. Data-onderzoekers willen vaak gegevens in een open formaat en ad hoc toegang tot alle data. Ze willen erin duiken en vanzelf dingen ontdekken. Maar als je dit aan iedereen aanbiedt, ontstaat chaos", aldus Vesset. Chaos moet je niet willen. Dit leidt tot vervuilde data en daarmee slechte beslissingen.

In hoeverre kun je met bestaande tooling integreren?

Belangrijk is in ogenschouw te houden welke technologie en analytics al in de organisatie aanwezig zijn. Misschien heb je al een datawarehouse, maar kun je daarmee ook het toekomstige volume aan of heb je daar een Hadoop-oplossing voor nodig omdat je ook met logdata, clickstreams en sensoren wilt gaan werken?

Big data behelst dat je enorm veel data krijgt om vragen aan te stellen. De grote truc is de juiste vragen stellen. "Vernauw je focus en ga big data analytics-projecten niet organisatiebreed draaien", adviseert Vesset. "Richt je big data op specifieke bedrijfsproblemen.

Vaak ben je er nog niet met een complete analytics-oplossing van een leverancier als Microsoft, Oracle of IBM. Je hebt aanvullende tooling nodig om de data voor te bereiden, te beheren en/of te analyseren voordat je deze in een BI/Big Data-platform giet.

Volgens Vesset bieden complete oplossingen vaak overdreven veel functionaliteit. "Die heb je misschien nu niet nodig, maar op een later moment wel."

Ook kan het juist aantrekkelijk zijn in zee te gaan met een kleine partij. "Bij kleinere vendoren krijg je vaker meer up-to-date technologie", zegt Vesset. "Wel moet je dan rekening houden met een grotere kans op een mogelijke overname of een failliet."

Twijfel? Kies open-source

Open-source is wat dat betreft een veilige keuze. Mocht de leverancier failliet gaan, dan is er waarschijnlijk wel een andere beschikbaar die voortbouwt op dezelfde technologie.

Tot slot raadt Vesset aan te kijken naar het analytics-talent dat je in huis hebt. Eventuele tekorten hierin kunnen aangevuld worden via outsourcing of ondersteuning vanuit de leverancier. Met name voor nieuwe technologie als Hadoop kunnen bedrijven extra expertise behoeven.