Self-service analytics: de valkuilen van verkeerde input en blinde interpretatie

21 apr 2025

Dankzij self-service analytics (SSA) kunnen geselecteerde medewerkers zelf dashboards bouwen, rapporten genereren en zelfs vragen stellen aan AI zonder afhankelijk te zijn van een centraal BI-team. Het klinkt ideaal: sneller inzicht, meer autonomie, minder druk op de data-afdeling.

Maar: als gebruikers niet getraind zijn om met die vrijheid om te gaan, ligt er gevaar op de loer. Verkeerde vraagstelling, onzorgvuldige interpretatie van (AI-)output, of onbewuste bias kunnen leiden tot foutieve inzichten. En die leiden op hun beurt tot slechte beslissingen.

Self-service analytics is een krachtig hulpmiddel, mits je gebruikers traint én goed voorbereidt op hun rol in het proces.

De risico's van ongetraind gebruik

1. Foutieve inzichten door onjuist datagebruik

Bij self-service analytics kies je zelf de data waarmee je werkt. Dat geeft veel vrijheid, maar ook verantwoordelijkheid. Wie niet bekend is met het datamodel, de definities of de herkomst van velden, loopt het risico de data verkeerd te gebruiken.

De eigenaar van een kledingwinkel wil bijvoorbeeld weten hoeveel producten er recent verkocht zijn. Hij selecteert zelf de ordertabel, voegt relevante filters toe en maakt de nodige visualisaties. Maar de gekozen ordertabel bevat alleen het aantal orders en houdt geen rekening met meerdere producten per order. Bovendien zijn retouren ook meegenomen. De cijfers lijken betrouwbaar, maar kloppen totaal niet.

Als je niet weet wat je meet – meet je meestal het verkeerde. Daarom is kennis van de semantische laag, datadefinities en filters cruciaal om dashboards te maken die écht kloppen.

2. Verkeerde vraagstelling = misleidende output

Wie GenAI integreert in self-service analytics, maakt het analyseren van data toegankelijker dan ooit. Gebruikers kunnen in gewone taal vragen stellen aan een BI-assistent en krijgen direct visualisaties of inzichten terug. Maar hier schuilt ook een risico: AI reageert letterlijk op wat je vraagt en begrijpt niet wat je bedoelt.

Stel: een manager typt in de BI-assistent: “Wat zijn onze best presterende producten?” Binnen enkele seconden verschijnt een overzicht, compleet met groeicijfers en charts. Het oogt overtuigend, dus wordt het gedeeld en als basis voor besluiten gebruikt. Maar: de tijdsperiode is niet benoemd, er is geen filter op regio, en het begrip ‘presteren’ is niet gedefinieerd. Wordt hiermee omzet, winst of iets anders bedoeld?

De AI doet z’n werk, maar de vraag was te oppervlakkig. Zonder training in hoe je een goede vraag stelt – ook wel prompt engineering genoemd – ontstaat snel een vals gevoel van zekerheid. Wat overtuigend lijkt, kan in de praktijk totaal misleidend zijn.

3. Onzorgvuldige interpretatie: data is geen absolute waarheid

Of je nu zelf een visualisatie bouwt of je laat assisteren door GenAI: inzichten zijn nooit volledig objectief. AI-tools en BI-platforms kunnen razendsnel patronen zichtbaar maken, maar ze geven geen uitleg of context. Die moet je als gebruiker zélf begrijpen en toevoegen.

Een gebruiker ziet bijvoorbeeld een plotselinge dip in omzet en trekt direct conclusies: er is iets mis in die regio, het team presteert niet, we moeten ingrijpen. Maar een getrainde analist zou eerst kijken: is dit seizoensgebonden? Is er sprake van datavertraging? Was er een levering vertraagd?

Zonder die context is er een groot risico dat gegenereerde inzichten worden gezien als objectieve waarheid. Terwijl ze in werkelijkheid pas waarde krijgen als iemand ze op de juiste manier uitlegt of durft te challengen.

4. Bias en aannames blijven onzichtbaar

Veel BI-tools en AI-analyses gebruiken historische data als basis. En die data is niet altijd neutraal. Als je die achtergrond niet begrijpt, loop je het risico dat je onbedoeld oude patronen versterkt.

Stel: een HR-dashboard toont wie de meeste kans maakt op promotie, op basis van eerdere trends. Als eerdere promoties vooral naar één profiel gingen, leert het systeem dat dit blijkbaar de ‘juiste’ keuze is. Zonder dat iemand het doorheeft, worden vooroordelen herhaald en versterkt.

Gebruikers die niet weten waar AI op getraind is of hoe datasets zijn opgebouwd, nemen dit soort uitkomsten vaak voor lief. Terwijl ze juist degene moeten zijn die vragen durven stellen.

De oplossing: training en empowerment

De technologie kan nog zo goed zijn, het zijn de mensen die het verschil maken. Self-service analytics werkt pas écht als gebruikers begrijpen wat ze doen, hoe de tools werken en wanneer ze kritisch moeten zijn. De oplossing? Investeer in je gebruikers. In hun kennis, hun kritisch vermogen en hun vertrouwen om met data te werken. Alleen dan zet je self-service analytics in als strategisch hulpmiddel en voorkom je dat het een risico wordt.

Datageletterdheid als basis

Niet iedereen hoeft BI-specialist te worden, maar een basisbegrip van data is essentieel. Wat zegt een KPI nou echt? Wanneer is een trend significant? Hoe lees je een visual? Door gebruikers hierin op te leiden, voorkom je dat dashboards op gut feeling worden geïnterpreteerd.

Bewustwording van AI en beperkingen

AI-tools geven razendsnel antwoorden, maar zijn niet foutloos of objectief. Gebruikers moeten begrijpen dat AI werkt op basis van patronen uit het verleden, en dat daar beperkingen en biases in kunnen zitten. Training helpt om AI-uitkomsten als suggestie te zien, niet als automatisch juiste conclusie.

Het leren stellen van de juiste vragen

Zeker bij AI-gedreven BI-tools bepaalt de input de uitkomst. Gebruikers moeten leren hoe ze hun vraag goed formuleren: duidelijk, concreet en met de juiste context. Training in prompt engineering is hierin essentieel, want het is dé sleutel tot betrouwbare output en relevant inzicht.

Continu support en kennisdeling

Een eenmalige training is niet genoeg. Zorg voor terugkerende kennissessies en korte lijnen tussen gebruikers en centrale BI-ontwikkelaars. Zo blijft kennis levend en ontstaat er een cultuur waarin vragen stellen en verbeteren vanzelfsprekend wordt.

Bouwen aan goede dashboards

Zelf een dashboard maken is één ding, er één bouwen die echt goed werkt voor de eindgebruiker is iets anders. Wat laat je zien? Wat niet? Hoe houd je het begrijpelijk, betrouwbaar én bruikbaar? Veel fouten ontstaan niet door de data zelf, maar door een ondoordachte visualisatie of onduidelijke structuur.

Daarom is het belangrijk om gebruikers mee te nemen in dashboard design-principes. Als Orange Business kunnen wij hierbij helpen, bijvoorbeeld met onze Dashboard Design Workshop waarin we teams leren hoe ze hun dashboards overzichtelijk, doel(groep)gericht en overtuigend inrichten.

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