Data & AI-platform van Data Analytics
Stel vragen aan bedrijfsdata, met context en controle
‘Waarom daalde onze marge vorige maand?’ klinkt eenvoudig, maar vraagt om meer dan een taalmodel. U heeft passende gegevens, een afgesproken margedefinitie en voldoende vergelijkingscontext nodig. Chat met bedrijfsdata is daarom een manier van werken die u zorgvuldig moet inrichten, geen bewijs dat iedere vraag al beantwoord kan worden. ENABLE, het Data & AI-platform van Data Analytics, verbindt en structureert betrouwbare data voor beheerste dashboards, analyses en het ontwikkelen en delen van apps en AI.
De voorbeelden op deze pagina zijn hypothetische situaties, geen klantcases.
Maak kennis met ons team
01
Formuleer vragen die een analyse mogelijk maken
Een gerichte vraag benoemt onderwerp, periode en vergelijking. Vraag bijvoorbeeld welke productgroepen in het afgelopen kwartaal een lagere brutomarge hadden dan in hetzelfde kwartaal vorig jaar. Daarmee maakt u duidelijk wat moet worden berekend. Een brede vraag als ‘hoe gaat het?’ laat te veel ruimte voor uiteenlopende interpretaties.
Voorbeeld: u vraagt welke klanten langer betalen dan hun afgesproken termijn. Daarvoor zijn factuurdatums, vervaldatums, betalingen en klantafspraken nodig. Wilt u ook weten waarom, dan zijn mogelijk aanvullende registraties nodig. Een berekend betalingspatroon levert niet vanzelf een onderbouwde verklaring voor het gedrag van een klant.
02
Zorg dat data en bedrijfscontext bij elkaar passen
Een taalmodel kent uw interne afspraken niet automatisch. Begrippen als netto-omzet, lopende order en actieve medewerker moeten aansluiten op uw administratie. Ook uitzonderingen tellen mee: telt een geannuleerde order nog mee, en wanneer beschouwt u een factuur als betaald? Leg deze keuzes vast voordat u antwoorden breed gebruikt.
Combineert u meerdere bronnen, controleer dan ook hun onderlinge aansluiting. Een CRM-klant is niet altijd één op één hetzelfde als een debiteur in de financiële administratie. Data Analytics ondersteunt het verbinden en structureren van data in ENABLE en helpt u bepalen welke context voor de beoogde vragen nodig is.
03
Maak een antwoord controleerbaar
Spreek bij de inrichting af welke onderbouwing een antwoord nodig heeft. Denk aan gebruikte bronnen, verslagperiode, selecties en de toegepaste definitie. Een bedrag zonder deze context kan overtuigend klinken en toch een andere vraag beantwoorden. De gebruiker moet kunnen beoordelen of de uitkomst past bij het beoogde gebruik.
Controleer belangrijke antwoorden met een bekende rapportage of een gerichte steekproef. Let daarbij niet alleen op totalen, maar ook op ontbrekende records en uitzonderingen. Een plausibele toelichting is geen vervanging voor deze controle. Voor besluiten met grotere gevolgen spreekt u vooraf af wie de uitkomst inhoudelijk beoordeelt.
04
Herken wanneer de informatie onvoldoende is
Niet iedere vraag heeft een verantwoord antwoord in uw beschikbare data. Een omzetdaling kan zichtbaar zijn zonder dat de oorzaak is geregistreerd. Richt het gebruik daarom zo in dat ontbrekende informatie aanleiding is voor een beperking of vervolgvraag, niet voor een verzonnen verklaring die als feit wordt gepresenteerd.
Voorbeeld: verkoopcijfers laten zien dat een product minder is verkocht, maar er zijn geen gegevens over voorraadtekorten of gewijzigde campagnes. Een passende conclusie beperkt zich dan tot de waargenomen ontwikkeling. Mogelijke oorzaken kunt u als hypothesen bespreken, duidelijk gescheiden van wat de gegevens daadwerkelijk onderbouwen.
05
Begin afgebakend en kies bewust waar verwerking plaatsvindt
Kies voor een eerste toepassing een beperkte groep vragen, zoals verschillen in maandelijkse kosten. Daarmee kunt u gegevens, definities en antwoordcontroles gericht beoordelen. Deze pagina beschrijft mogelijkheden en aandachtspunten; er is hier geen werkende chat met toegang tot uw administratie. Een concrete toepassing vraagt afzonderlijke afstemming en inrichting.
Bepaal ook welke gebruikers toegang krijgen en welk model past bij de gegevens. Een lokaal LLM verschilt van externe AI die via MCP context ontvangt; externe verwerking hangt af van uw keuze en inrichting. Data Analytics ondersteunt de opzet en het beheer, inclusief afspraken over evaluatie en uitbreiding.
Veelgestelde vragen
Kunt u hier direct vragen stellen over uw eigen cijfers?
Nee. Deze pagina is informatief en heeft geen toegang tot uw bedrijfsgegevens. Voor gebruik met uw eigen cijfers zijn afspraken nodig over bronnen, toegangsrechten, definities, modelkeuze en de inrichting van een concrete toepassing.
Kan AI verklaren waarom een cijfer verandert?
Alleen voor zover beschikbare gegevens en context een verklaring ondersteunen. Een verschil berekenen is iets anders dan een oorzaak aantonen. Ontbreekt relevante informatie, dan moet dat zichtbaar blijven in de beoordeling van het antwoord.
Vervangt chat uw bestaande dashboards?
Niet vanzelf. Dashboards bieden een vaste structuur voor terugkerende stuurinformatie; chat kan helpen bij gerichte vervolgvragen. Beide moeten op afgestemde definities steunen, anders ontstaan verschillende antwoorden op inhoudelijk dezelfde vraag.
Wat is een geschikt eerste onderwerp?
Kies een terugkerende vraag met beschikbare gegevens en een herkenbare controlebron. Een kostenvergelijking per maand is vaak beter af te bakenen dan een brede vraag naar alle oorzaken van veranderende bedrijfsresultaten.
Gerelateerde onderwerpen
Bespreek uw vraag met Data Analytics
Welke bronnen, gebruikers en controles zijn nodig voor uw toepassing? Leg uw vraag voor in een ENABLE-demo.
Maak kennis met ons team