Hoe AI self-service analytics en BI transformeert (en wat je moet regelen vóór je begint)

Steeds meer bedrijven geven medewerkers de tools om zélf dashboards en rapporten te maken. IT beheert de data, terwijl gebruikers flexibel en snel met tools zoals Power BI met de datasets aan de slag gaan. Self-service analytics (SSA) biedt directe toegang tot inzichten en elimineert het wachten op data-analisten.

Met de opkomst van AI wordt SSA nog krachtiger. AI helpt gebruikers hun vragen te vertalen naar relevante inzichten en visualisaties. Dit maakt analyses toegankelijker voor iedereen, zelfs voor niet-technische gebruikers. Maar… wie bewaakt de kwaliteit en voorkomt chaos? Zonder goede kaders en controle kan self-service analytics net zo goed voor verwarring zorgen als voor oplossingen.

In dit artikel ontdek je hoe AI self-service analytics verandert, wat de mogelijkheden zijn en wat je moet regelen om het écht goed te laten werken.

Wat is self-service analytics en hoe werkt het?

Even terug naar de basis: self-service analytics is bedoeld om gebruikers zelfstandig data te laten analyseren door inzichten te creëren in de vorm van visualisaties, dashboards en rapporten. Zonder tussenkomst van IT of data-analisten, zodat gebruikers direct actie kunnen ondernemen op basis van data. Self-service analytics versnelt de besluitvorming, verhoogt de flexibiliteit en verbetert de toegankelijkheid van Business Intelligence (BI), maar brengt ook nieuwe verantwoordelijkheden en uitdagingen met zich mee.

Er zijn twee varianten van self-service analytics, beide ondersteund door een semantische laag. Deze laag fungeert als een uniforme basis die ervoor zorgt dat iedereen binnen de organisatie met dezelfde consistente data werkt.

Big-Data-Visualization.jpg
De semantische laag

De semantische laag fungeert als een vertaalslag tussen ruwe data en bruikbare inzichten. Het voorkomt misinterpretaties en zorgt ervoor dat alle gebruikers met dezelfde datadefinities werken. Dit is cruciaal om fouten, inconsistenties en misleidende rapporten te voorkomen. Zonder een goed ingerichte semantische laag is self-service analytics als een kompas zonder noorden – je kunt het gebruiken, maar je weet niet zeker of je de juiste richting volgt.

  • 1. Handmatige self-service

    Dit is de basis van self-service analytics en waar het allemaal mee begint. Gebruikers hebben toegang tot de semantische laag en bouwen handmatig rapporten en dashboards. Ze zoeken zelf naar de juiste data, creëren visuals en bepalen hoe inzichten worden gepresenteerd. Deze aanpak biedt maximale controle en is ideaal voor power users, zoals bedrijfsanalisten, die complexe vragen willen beantwoorden en precies weten wat ze nodig hebben. Het vraagt wel om vaardigheden op het gebied van dataselectie en het ontwerpen van rapporten – iets wat gebruikers niet nodig hebben als data-analisten het werk uitvoeren bij een traditionele aanpak zonder self-service, en minder vereist is bij de GenAI-variant.


    Voorbeeld: 

    Een business controller gebruikt Power BI om het order-to-cash-proces te analyseren. Hij ontdekt een stijging in de gemiddelde doorlooptijd van betalingen en wil achterhalen wat hier de oorzaak van is. Dankzij de semantische laag kan hij vertrouwen op consistente definities en berekeningen die overeenkomen met andere rapporten binnen de organisatie. Hij bouwt een dashboard om te analyseren welke klanten, producten of regio’s bijdragen aan de vertragingen, en deelt zijn bevindingen met het management om gerichte acties te ondernemen.
     

  • 2. Generatieve AI-gedreven self-service

    GenAI bouwt voort op de fundering van handmatige self-service analytics. De semantische laag vormt hierbij een essentiële basis, omdat het AI helpt om data op een consistente en relevante manier te begrijpen en te koppelen. Maar de echte magie gebeurt daarna. Generatieve AI maakt gebruik van technologieën zoals Natural Language Processing (NLP) en Large Language Models (LLMs) om gebruikersvragen te interpreteren en om te zetten in waardevolle inzichten.


    Stel je voor: je typt een vraag zoals “Hoe verhoudt onze verkoop per product zich ten opzichte van vorig jaar?” Dankzij NLP begrijpt AI niet alleen wat je vraagt, maar ook de context, zoals tijdsframes en productcategorieën. De vraag wordt vervolgens omgezet in een query die relevante data uit de semantische laag ophaalt. Met behulp van analytische technologieën en LLMs wordt de opgehaalde data geanalyseerd en de inzichten op een natuurlijke en begrijpelijke manier geformuleerd, voorzien van visuele opties zoals grafieken en dashboards. Superhandig, want je hoeft zelf geen data-expert te zijn. Voorbeelden? Denk aan de Q&A Visual-functie in Power BI en Ask Data van Tableau. 


    Maar let op: AI is slim, maar ook letterlijk. Het begrijpt je vraag exact zoals je die stelt. Is je vraag te breed of niet specifiek genoeg, dan krijg je misschien niet helemaal wat je zoekt. Daarom blijft een kritische blik nodig.
     

    Voorbeeld: 

    Een marketeer wil weten hoe zijn laatste campagne heeft gepresteerd. De semantische laag helpt de AI te begrijpen welke data relevant is en hoe deze gekoppeld moet worden. De AI genereert meerdere visualisaties zoals een staafdiagram van verkoopcijfers per regio. De marketeer kiest de meest relevante visual en gaat direct verder met de analyse.
     

Wanneer self-service analytics inzetten?

Self-service analytics (met AI) is geen one-size-fits-all. Zie het als een flexibele schil boven op je bestaande Business Intelligence-infrastructuur. Het werkt vooral goed in situaties als deze:

  •  Ad-hoc vragen: Als snelheid en flexibiliteit belangrijker zijn dan herbruikbaarheid.
  • Gebruikers met enige data-kennis: Als de gebruikers autonoom in staat zijn de data te begrijpen en van relevante (organisatorische) context kunnen voorzien. 
  • Bij minder complexe vragen: Voor diepgaande strategische inzichten blijft een gecentraliseerde aanpak vaak beter.
  • Creatieve analyses: AI kan je helpen verbanden te zien die je zelf misschien over het hoofd had gezien.

Het toegankelijk maken van self-service analytics voor iedereen klinkt aantrekkelijk, maar brengt risico’s met zich mee. Gebruikers zonder kennis van de data kunnen verkeerde conclusies trekken of fouten maken in analyses. Self-service analytics werkt daarom het best met een bewuste selectie van gebruikers die de data en de organisatorische context begrijpen. Combineer dit met een solide data governance strategie, zodat de flexibiliteit niet omslaat in chaos.

Voor je begint: 3 spelregels voor succesvolle self-service analytics met AI

  • 1. Vind de balans tussen AI en menselijke expertise

    AI is een geweldige assistent, maar het blijft een tool. Jij moet nog steeds de regisseur zijn. Het stellen van de juiste vragen, het interpreteren van de context, en het beoordelen van de uitkomsten – dat blijft mensenwerk. AI geeft je een richting, maar jij bepaalt de koers.


    Praktisch voorbeeld: 

    Stel dat AI een verkoopdaling laat zien. Het kan patronen herkennen, maar het begrijpt niet waarom ze optreden. Was de winkel tijdelijk gesloten? Werd er gestaakt? Speelt een economische crisis mee? AI weet het niet. Jij wel – als je de context begrijpt.
     

  • 2. Zorgen voor sterke governance

    Zonder een goede basis verandert self-service analytics in chaos. Gebruikers die met verouderde data werken, dashboards die elkaar tegenspreken, of – erger nog – gevoelige data die in verkeerde handen komt. 
    Zorg daarom voor een stevige governance-laag:

    • Werk met een duidelijke semantische laag om data uniform te maken.
    • Leg vast wie toegang heeft tot welke data.
    • Monitor actief op consistentie en datakwaliteit.

    Pro tip: Begin klein. Kies een paar datasets om mee te starten en bouw dit stapsgewijs uit.

  • 3. Empower je gebruikers

    Zelfs de beste AI-tools zijn nutteloos als niemand weet hoe ze werken. Daarom is training essentieel. Leer je gebruikers:

    • Hoe ze goede vragen stellen aan AI (en hoe ze de antwoorden interpreteren).
    • Hoe ze zelf dashboards bouwen zonder in valkuilen te stappen.
    • Hoe ze kritisch blijven en data niet zomaar als "waarheid" accepteren.

    En onthoud: empowerment gaat niet alleen over tools, maar ook over vertrouwen. Laat mensen fouten maken en daarvan leren.

Conclusie

AI en self-service analytics hebben de manier waarop we met data werken voorgoed veranderd. Ze maken Business Intelligence toegankelijker, analyses sneller en inzichten slimmer. Maar succes valt of staat met de juiste aanpak. Zorg voor een goede balans tussen AI en menselijke expertise, een stevige governance-structuur en goed geïnformeerde gebruikers. Zo voorkom je chaos en maak je écht slimme dashboards waarop je kunt vertrouwen.

Meer weten?

Elke dataset bevat een wereld aan verhalen. Bij Orange Business helpen we je deze verhalen tot leven te brengen. Of je nu hulp nodig hebt bij het bouwen van dashboards, het ontwerpen van datavisualisaties of het trainen van je team – wij zorgen voor oplossingen die naadloos aansluiten op jouw specifieke vraagstukken. Samen zorgen we ervoor dat jouw organisatie beschikt over betrouwbare inzichten waarop je met vertrouwen kunt bouwen.

Meer weten over self-service analytics, dashboards of datavisualisaties? Neem contact met ons op en ontdek hoe we jouw organisatie kunnen helpen.
 

Neem contact op

Meer weten? Neem gerust contact met me op.

Quinten
Quinten De Lain
Data Analysis & Visualization expert
Contact

Follow us