Haal waardevolle inzichten uit uw data met Tableau voor NetSuite

Bij Cadran Analytics krijgt men vaak de vraag waarom je naast een omvangrijk systeem als NetSuite – wat naast ERP en CRM nog veel meer andere tooling bevat – een systeem als Tableau zou moeten installeren. Collega Jelle Huisman – Founder & Data Scientist bij Cadran Analytics licht in zijn blog “Tableau voor NetSuite” het antwoord toe in vier onderdelen: legacy data, externe data, performance, en advanced analytics.

Legacy data

Wanneer NetSuite net in gebruik is genomen zijn er nog maar weinig historische data in het systeem aanwezig. Het vergelijken van de verkopen van het huidige jaar met vorig jaar is bijvoorbeeld niet mogelijk. Tableau maakt het – in combinatie met Cadran’s data model voor NetSuite – een stuk eenvoudiger om data uit legacy systemen en NetSuite data te combineren. Zo wordt dit proces eenvoudiger, minder tijdsintensief en kunnen eenvoudig historische patronen worden herkend.

Tableau geïntegreerd in NetSuite

Externe data

Tableau kan behalve voor data uit legacy systemen ook worden gebruikt om data uit andere systemen te koppelen. NetSuite CRM bevat bijvoorbeeld informatie over leads en prospects. Als je data uit NetSuite, Google Analytics en een losse API combineert kan dit bijvoorbeeld inzicht geven in welke lead op welke manier aandacht behoeft. Handig inzicht voor de marketingafdeling!

Performance

In NetSuite heb je de mogelijkheid om zelf ad-hoc rapporten te maken. Dit kan erg praktisch zijn want zo heb je real-time inzicht in je NetSuite data. Maar op het moment dat er vele omvangrijke van deze saved searches gemaakt worden, kan dit de performance van NetSuite negatief beïnvloeden. In Tableau is de laadtijd voor zulke rapporten kort en kan de data op gezette tijden worden ververst. Op deze manier worden performance problemen in NetSuite voorkomen.

Advanced analytics

Door de integratie van programmeertalen als R en Python in Tableau kan gebruik gemaakt worden van geavanceerde technieken zoals machine learning. Door gebruik te maken van relevante historische data kan bijvoorbeeld worden voorspeld wanneer onderhoud aan een machine moet worden uitgevoerd. Dit noemt men predictive maintenance. Een ander voorbeeld is het analyseren van de customer churn: door het analyseren van customer data bekijk je welke klanten je mogelijk gaat verliezen als geen actie ondernomen wordt. Door op het juiste moment in te grijpen kunnen deze klanten mogelijk worden behouden.

Hoe dit proces precies in zijn werk gaat en andere voorbeelden van de voordelen van Tableau voor NetSuite leest u in het volledige artikel op Cadrananalytics.nl.