Skip to main content

Themes

Business & IT Value

Maurice op het Veld en Bram Coolen over Data & Analytics

Interview: Hans Donkers, hoofdredacteur Compact

In dit introductieartikel hebben we Maurice en Bram een aantal vragen voorgelegd over ontwikkelingen die momenteel spelen op het gebied van Data & Analytics (D&A). Ontwikkelingen laten namelijk zien dat organisaties steeds meer geavanceerde analyses gebruiken in hun eigen processen om op die wijze hun strategische doelen te halen. De tijd van eenvoudige Excel-analyses en analyses die alleen door het IT-personeel kunnen worden opgezet en onderhouden, lijkt achter ons te liggen.


Waarom een aparte Compact over D&A?

D&A is in wezen niet iets geheel nieuws. Organisaties zijn natuurlijk al langer bezig met het omzetten van data in informatie door middel van het ontwikkelen van rapportages in Business Intelligence tooling. Echter in de afgelopen twee à drie jaar is door onder andere nieuwe technieken, zoals in memory-systemen (waar SAP HANA een voorbeeld van is), en de opkomst van Big Data de nieuwsgierigheid van organisaties verder aangewakkerd. Daarnaast zijn veel meer interne en externe databronnen beschikbaar dan ooit tevoren.

De mogelijkheden lijken grenzeloos en organisaties oriënteren zich op het verder uitnutten om strategische doelen of operationele resultaten te behalen. Organisaties staan aan de vooravond om verder te investeren in D&A en we willen met deze Compact een diepgaander inzicht geven in de mogelijkheden en uitdagingen die hiermee gepaard gaan voor organisaties die meer waarde uit het toepassen van D&A willen halen.


Kunnen jullie toelichten wat je onder D&A verstaat?

In het algemeen zien wij D&A worden gebruikt als een verzamelnaam waarbij één activiteit centraal staat en reeds algemeen bekend is: het verzamelen van ruwe data en deze omzetten in informatie om beslissingen te kunnen nemen. Het gaat hierbij echter tegenwoordig verder dan alleen inzicht verkrijgen in bijvoorbeeld een verkoop-KPI. Nieuwe technieken maken het juist mogelijk om ook beslissingen te nemen waar nieuwe afzetkanalen mogelijk zijn door gebruik te maken van zowel interne als externe databronnen. Uit onze ervaring blijkt dat het inzetten van D&A direct leidt tot vernieuwde inzichten die kunnen worden toegepast om de performance van een organisatie verder te verbeteren of risico’s verder te reduceren. Hierdoor wordt D&A ook een strategisch middel en als zodanig als proces geïntegreerd binnen de organisatie in plaats van op projectbasis uitgevoerd.


Met wat voor soort D&A-vraagstukken houden jullie je in jullie praktijk bezig?

Wij zijn ongeveer tien jaar geleden begonnen met D&A op grotere schaal in te zetten bij onze opdrachten. Ons eerste D&A-zaadje is geplant binnen de jaarrekeningcontrole. Door middel van D&A konden we een aantal controles niet alleen automatiseren, maar ook voor de gehele populatie testen, bijvoorbeeld de volledigheid van de gerapporteerde omzet.

De basis was gelegd en het zaadje is inmiddels uitgegroeid tot een grote stevige boom met meerdere takken. Hiervoor hebben we daarom ook de KPMG D&A-boom geïntroduceerd (zie figuur 1).

C-2014-2-Veld-01

Figuur 1. De KPMG D&A-boom – een overzicht van mogelijk D&A-toepassingen en -oplossingen.

Vanuit deze basis worden veel opdrachten uitgevoerd op het gebied van risicobeheersing. Gert Meijerink gaat in zijn artikel in op de inzet van D&A binnen de zorgsector en Maurice heeft samen met Alex van der Harst en Niels Scheps een verslag gemaakt van een roundtable op het gebied van D&A binnen Interne Audit Diensten.

Aangewakkerd door onder andere de crisis zien we ook op andere gebieden veel vraag, zoals het uitvoeren van analyses om de kosten van het werkkapitaal te reduceren, de efficiency van processen te verhogen en de complexiteit van processen te reduceren, en het beoordelen waar mogelijkheden liggen om belastingen zoals douanerechten en btw te reduceren.

Momenteel zien we een grote vraag bij het ondersteunen van de groei van de organisaties. Een leuk voorbeeld om hierbij te noemen is het analyseren van de route van klanten in een winkel door gebruik te maken van WIFI-locatiepeilers, om zo behoeften en plaats van producten beter op elkaar af te stemmen. Waar voorheen klanten niet altijd op de juiste plek het juiste product tegenkwamen, kan nu door het toepassen van deze locatiepeilers worden geanalyseerd op welke manier de winkel het beste kan worden ingericht om de meeste omzet te genereren.

Het laatste wat we graag willen noemen is de noodzaak tot het beheersen van de data (de plek waar de wortels van de boom samenkomen). Zoals ook blijkt uit het artikel van Jonker en Pols heeft het geen zin om D&A toe te passen op data die niet juist of niet volledig zijn. Wij ondersteunen momenteel veel organisaties om datamanagement op een goede manier in te richten en de kwaliteit van de data te verhogen.


Wat zijn ontwikkelingen op D&A?

Hoewel ontwikkelingen op het gebied van D&A snel gaan, zien we een drietal trends. Allereerst zien we een verschuiving van batch processing naar real-time processing. Waar traditionele data-analyses vaak gebaseerd zijn op data die in verschillende batches worden opgehaald, verwerkt en ter beschikking worden gesteld (waardoor de data per definitie dus ‘oud’ is), is het tegenwoordig mogelijk om data real-time te analyseren. Hierdoor wordt de tijd tussen transactie of gebeurtenis en actie tot een minimum beperkt en hebben organisaties continu inzicht op basis van real-time data in de systemen.

Ten tweede zien we een enorme explosie in het aantal en de omvang van de databronnen. Waar voorheen analyses vaak werden uitgevoerd op één of enkele databronnen en de omvang van de data beperkt was, zien we dat tegenwoordig enorme interne en externe bronnen aan elkaar kunnen worden gekoppeld om op die manier nieuwe analyses uit te voeren. D&A-tools die vandaag de dag worden gebruikt kunnen niet alleen veel meer data aan, maar ook een grotere diversiteit aan data en deze tools kunnen resultaten veel sneller ter beschikking stellen. Momenteel worden deze ontwikkelingen nog geplaatst onder de noemer Big Data, we verwachten echter dat dit in de toekomst gemeengoed wordt en de term Big Data zal verdwijnen. Wij zien Big Data daarom ook als onderdeel van onze gehele D&A-propositie.

Ten slotte zien we de trend dat analyses meer kennisintensief worden. Het is niet meer voldoende om bijvoorbeeld met Excel of SAP Business Warehouse relatief simpele analyses uit te voeren op databronnen. Organisaties hebben meer en meer behoefte aan geavanceerde analyses waarvoor specifieke markt-, product-, proces- of technologische kennis nodig is. Uit onze ervaring blijkt dat het inzetten van geavanceerde analyses direct kan leiden tot vernieuwde inzichten die kunnen worden gebruikt om de performance van een organisatie verder te verbeteren of risico’s verder te reduceren.


Wat zijn voorbeelden van D&A bij organisaties?

Een klassiek voorbeeld van D&A op het gebied van risicomanagement is de analyse naar daadwerkelijk doorbroken functiescheidingen. Meer dan tien jaar geleden werden functiescheidingsconflicten beoordeeld door het analyseren van autorisatieprofielen, maar kon geen zekerheid worden gegeven of de beoogde functiescheidingen daadwerkelijk waren doorbroken. Wij noemen dit ook wel ‘can do’, ofwel  welke transacties zouden de gebruikers kunnen uitvoeren. We zien nu meer en meer organisaties door middel van D&A gehele bestanden van transactiegegevens analyseren om te beoordelen of gebruikers daadwerkelijk beoogde functiescheidingen hebben doorbroken en voor welk bedrag in euro’s (zoals het aanpassen van een bankrekeningnummer van een leverancier en het doen van een betaling op dezelfde leverancier). Hierdoor wordt dus niet alleen gekeken naar theoretische risico’s maar wordt direct geanalyseerd of ongewenste gebeurtenissen daadwerkelijk hebben plaatsgevonden (did do).

Een D&A-voorbeeld op het gebied van kostenoptimalisatie is de analyse naar betaalde douanerechten. Veel internationaal opererende organisaties hebben maar beperkt inzicht in de douanerechten die worden betaald en het vaststellen van de te betalen douanerechten gebeurt veelal handmatig. Door het toepassen van specifieke analyses op het gebied van douanerechten kan eenvoudig worden bepaald of organisaties te veel (of te weinig) rechten betalen aan de lokale autoriteiten. Bij een groot chemieconcern is op deze manier bijvoorbeeld jaarlijks 4 miljoen euro besparing gerealiseerd voor één businessunit.

Een laatste D&A-voorbeeld op het gebied van groei is het inrichten van een nieuw, wereldwijd rapportagesysteem voor een internationaal opererende organisatie. Deze organisatie had twee jaar geleden maar beperkt inzicht in de performance van de processen binnen de verschillende businessunits en verschillende markten. Belangrijke managementbeslissingen werden over het algemeen genomen op basis van (geaggregeerde) financiële gegevens en gesprekken onderling. Door het inrichten van een nieuw rapportagesysteem kreeg het topmanagement direct inzicht in de oorzaken van de performance van bepaalde onderdelen en processen, en konden direct acties worden uitgezet om deze performance verder te verbeteren. Zo werd bijvoorbeeld maanden eerder duidelijk dat de verkopen in één bepaalde markt niet goed liepen over verschillende businessunits heen, waardoor sneller actie kon worden genomen op meerdere plaatsen tegelijk. Het artikel van Madlener en Duits in deze Compact gaat verder in op deze casus en laat zien op welke manier dashboards helpen om waarde uit de beschikbare data te halen.


Waar loop je tegenaan als je met D&A aan de slag gaat?

Hoewel D&A vaak wordt ingezet als ondersteuning om strategische doelen te halen, zien we bij sommige organisaties dat D&A als doel wordt ingezet in plaats van als middel. Bijvoorbeeld vragen klanten ons vaak, welke tool ze moeten aanschaffen om D&A in hun eigen organisatie in te voeren. Als je D&A alleen vanuit de techniek benadert, zal de kans van slagen beperkt zijn. Techniek is eigenlijk slechts een klein onderdeel van de D&A-oplossing. Belangrijker is bijvoorbeeld de juiste keuze van analyses, trainen van de eindgebruikers om resultaten te interpreteren (dus niet alleen het gebruik van de tool) en het inrichten van de organisatie & proces voor het opvolgen van de issues. Verder is D&A niet altijd de oplossing en kun je successen ook op andere manieren efficiënter en soms ook beter maken. Denk bijvoorbeeld maar aan de principes van Lean 6 Sigma, waarbij je start met onder andere het uitsnijden van ‘afval’, voordat je aan het automatiseren van het probleem mag denken.

Daarnaast is het credo ‘Think global, act small’ ook bij D&A van kracht. Probeer een zaadje te planten op iets kleins wat wel een duidelijke toegevoegde waarde heeft. Dat zaadje zal daarna vanzelf verder uitgroeien tot iets moois.


Hoe zien jullie de toekomst van D&A?

Momenteel wordt D&A nog vaak gebruikt om te experimenteren en te bepalen waar eventuele toegevoegde waarde zit, en wordt D&A nog vaak gedreven vanuit de IT. De komende jaren verwachten wij dat D&A een bittere noodzaak wordt om als integraal onderdeel van de processen toe te passen om nog te kunnen overleven als organisatie. Zoals we hebben toegelicht kan D&A niet alleen leiden tot het reduceren van kosten en risico’s of het realiseren van groei, maar kan D&A ook nieuwe inzichten geven en kansen creëren die voorheen onbekend waren.

Daarnaast verwachten wij een enorme toename in de complexiteit van de analyses die worden uitgevoerd en de gespecialiseerde tooling die hiervoor ter beschikking zal komen. Organisaties zullen gaan afwegen waarin geïnvesteerd dient te worden om op die manier ook een eigen D&A-boom te creëren.

M.A.P. op het Veld MSc RE is partner bij KPMG Advisory N.V. Hij is betrokken bij een groot aantal audit- en adviesopdrachten bij nationale en internationale ondernemingen, waarbij data-analytics wordt ingezet om inzicht en efficiency te realiseren. Verder is hij binnen KPMG Nederland onder andere verantwoordelijk voor de data-analytics dienstverlening.

Drs. B. Coolen RE is als director werkzaam bij KPMG Advisory N.V. op het gebied van procesverbetering, business intelligence & reporting, masterdatamanagement en ERP/BI-strategieën. Hij houdt zich in het bijzonder bezig met SAP-systemen waarbij hij organisaties helpt om verbeteringen inzichtelijk te maken en te realiseren.