.png)
Van data naar voorspellingen
Bij veel mkb-bedrijven draait alles nog om dashboards en maandrapportages. Ze geven overzicht, laten trends zien en helpen bij het begrijpen van wat er in het verleden gebeurde. Dit is descriptive analytics: inzicht in wat er is gebeurd. Lees hier meer over in de blog: data analyses. Maar wat als je een stap verder gaat? Wat als je niet alleen terugkijkt, maar ook begrijpt waarom dingen gebeuren, voorspellingen kunt doen én concrete acties kunt nemen?
Dat is precies waar machine learning in beeld komt. Deze techniek helpt je van descriptive en diagnostic analytics naar predictive en prescriptive analytics, zodat data niet alleen terugkijken, maar ook vooruitkijken mogelijk maakt.
Van descriptive naar predictive: de rol van machine learning
Data-analyse kent verschillende vormen:
Descriptive: wat is er gebeurd?
Diagnostic: waarom gebeurde het?
Predictive: wat gaat waarschijnlijk gebeuren?
Prescriptive: wat moet ik doen?
Machine learning speelt vooral een sleutelrol in predictive analytics. Het leert van historische data en herkent patronen die toekomstige uitkomsten voorspellen. Met een tool als Qlik Predict pas je die voorspellingen direct in dashboards toe, zodat teams er dagelijks mee kunnen werken.
Wat gebeurt er bij machine learning?
Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie. Daarbij gebruikt een computer algoritmes om patronen te herkennen in historische data. In plaats van dat jij alle regels en voorspellingen vooraf bepaalt, leert het model zelf van de gegevens.
Het algoritme analyseert variabelen, zoekt verbanden en doet voorspellingen over toekomstige gebeurtenissen. Afhankelijk van het type machine learning kun je:
trends voorspellen (predictive analytics),
groepen vergelijkbare klanten herkennen (diagnostic analytics), of
aanbevelingen krijgen voor acties (prescriptive analytics).
Het model leert bovendien continu bij. Hoe meer data het verwerkt, hoe slimmer en nauwkeuriger de voorspellingen worden.
Praktijkvoorbeeld: een mkb-retailer
Een retailbedrijf werkte jarenlang met descriptive dashboards. Ze zagen welke producten goed liepen en wanneer de verkoop piekte, maar misten echte vooruitkijkende inzichten.
Toen we machine learning via de tool Qlik Predict introduceerden, ontstond een nieuw inzichtsniveau:
Predictive analytics: het model voorspelde welke producten volgende maand het best verkopen en welke klanten mogelijk afhaken.
Prescriptive analytics: op basis van die voorspellingen kon het bedrijf direct handelen; de voorraad optimaliseren en klanten proactief benaderen.
Het resultaat? Hogere omzet, minder voorraadproblemen en een betere klantbeleving – allemaal zonder een groot team van data scientists.
Waarom machine learning ideaal is voor het mkb
Gebruiksvriendelijk: Je past predictive en prescriptive analytics toe zonder diepgaande data science-kennis.
Direct toepasbaar: Voorspellingen en aanbevelingen staan direct in je dashboards, zodat teams meteen kunnen handelen.
Flexibel: Qlik werkt met verschillende databronnen en groeit mee met je organisatie.
Zo helpt machine learning mkb-bedrijven de stap te maken van descriptive en diagnostic naar predictive en prescriptive analytics.
Begin klein, groei stapsgewijs
Het mooie van machine learning in het mkb is dat je klein kunt starten: één vraagstuk, één voorspellend model, en daarna uitbreiden. Zo bouw je ervaring en vertrouwen in predictive analytics, en leg je de basis voor prescriptive analytics – concreet advies dat direct acties ondersteunt.
Durf jij de stap te zetten?
Dashboards laten zien wat er is gebeurd. Maar met machine learning en tools zoals Qlik Predict kijk je vooruit en neem je betere beslissingen. Bij Baker Tilly helpen we mkb-bedrijven deze technologieën slim toe te passen. Zo laat data niet alleen zien wat was, maar ook wat komt; én welke acties het verschil maken.
Wil je weten hoe jouw organisatie dat kan aanpakken? Neem contact met ons op. We denken graag met je mee.
Wet- en regelgeving op dit gebied kan onderhevig zijn aan verandering. Wij raden je aan om met jouw Baker Tilly adviseur te overleggen over de impact hiervan.
