Zakelijke problemen oplossen met data

Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Scenario: dalende user engagement

Katia werkt bij een tech-startup die softwaresolutions aan bedrijven levert
Ze bekijkt KPI’s (Key Performance Indicators)
Ze ziet een daling in engagement-metrics:
- Minder actieve gebruikers
- Meer supporttickets

Vrouw die naar een KPI-dashboard kijkt

Door analytische skills en businesskennis te combineren, formuleert ze vragen:

Wat is de trend in het aantal actieve gebruikers?

Welke features zorgen voor meer supporttickets?

Is er een verband tussen engagement en softwareperformance?

Nu kan ze verder onderzoeken met data en analytics

Vrouw die naar een lijst met vragen kijkt

Man die naar twee opties kijkt

Identificeer het businessprobleem met duidelijk gedefinieerde KPI’s
Zet het businessprobleem om in specifieke analytische vragen die je met data kunt beantwoorden

Data-fluency skills:

Man die naar een KPI-grafiek kijkt die onder target zit

Vertaal businessproblemen naar goed geformuleerde analytische vragen
Dit helpt data te gebruiken om ze op te lossen
Stel SMART-vragen:
- Specifiek, Meetbaar, Actionable, Relevant en Tijdgebonden
Zo sluit de analytische oplossing aan op het businessprobleem

Man die de vertaling van businessproblemen naar analytische vragen toont

Mensen delen ideeën om analytische vragen te formuleren

Samenwerken met cross-functionele teams is belangrijk omdat het helpt om:
- Toegang te krijgen tot diverse perspectieven, domeinkennis en databronnen
- Het begrip van het businessprobleem te verdiepen

Waardoor ze betere, relevantere analytische vragen kunnen stellen!

Data Fluency