Conversational analytics in de praktijk: Coolgreen demo

Conversational analytics is een manier om data te analyseren en te verkennen door vragen te stellen in natuurlijke taal. In plaats van zelf door rapportages, dashboards of datasets te zoeken, stel je een businessvraag zoals je die ook aan een collega zou stellen. De conversational analytics-oplossing interpreteert de vraag op basis van de beschikbare data en geeft een begrijpelijk antwoord, eventueel ondersteund met een datavisualisatie.

Nee. Conversational analytics vult dashboards aan in plaats van ze te vervangen. Dashboards blijven geschikt voor terugkerende monitoring, vaste rapportages en standaard-KPI’s. Afhankelijk van de technologie en dataomgeving kun je met conversational analytics ook vragen stellen over de data achter bestaande dashboards. Dat is vooral waardevol wanneer je wilt doorvragen of informatie zoekt die niet vooraf in een rapportage is opgenomen.

Nee. Conversational analytics verandert vooral de rol van Data Analisten. Businessgebruikers kunnen eenvoudige en terugkerende datavragen vaker zelfstandig beantwoorden, waardoor analisten minder tijd kwijt zijn aan losse ad-hocverzoeken. Zo ontstaat meer ruimte voor complexe vraagstukken, impactvolle analyses en het verbeteren van de analytics-omgeving. De expertise van Data Analisten blijft daarnaast belangrijk voor het monitoren en verbeteren van de kwaliteit van de conversational analytics-oplossing.

De betrouwbaarheid van conversational analytics hangt af van de kwaliteit van de data, de gebruikte definities en de context die de oplossing meekrijgt. Conversational analytics is daarom geen toverstaf: onvolledige data, onduidelijke definities of onvoldoende context kunnen de kwaliteit van een antwoord beïnvloeden. Data governance en doorlopende monitoring zijn belangrijke onderdelen van de implementatie en het beheer van een betrouwbare oplossing.

Nee. Conversational analytics moet werken binnen de toegangsrechten van je organisatie. Welke data een individuele gebruiker kan raadplegen, hangt af van de inrichting van de conversational analytics-oplossing en de onderliggende dataomgeving. Governance en autorisatie zijn daarom vanaf het begin onderdeel van de implementatie.

Niet automatisch. Of bedrijfsdata wordt gebruikt om een large language model (LLM) te trainen, hangt af van de gekozen technologie, de configuratie en de afspraken met de leverancier. Bij de inrichting kijken we daarom expliciet naar waar data wordt verwerkt, welke informatie het model kan gebruiken en welke privacy-, security- en governancevoorwaarden gelden.

Conversational analytics werkt het best als je data goed toegankelijk en beheerd is. Zijn definities nog onduidelijk, is de datakwaliteit onvoldoende of zijn toegangsrechten niet goed ingericht? Dan is het vaak slimmer om eerst die basis op orde te brengen. Ook als medewerkers nauwelijks behoefte hebben om zelf vragen over data te stellen, zal de oplossing minder waarde toevoegen.

Conversational analytics brengt meerdere disciplines samen, waaronder Data Analytics, Data Engineering, AI, data governance en organisatorische adoptie. Daarom kijken we verder dan alleen de implementatie van een LLM of conversational interface.

We kunnen je ondersteunen in de volledige keten: van het datafundament en de businessvragen tot implementatie, governance, monitoring en adoptie. Het doel is niet alleen om een nieuwe AI-tool te introduceren, maar om medewerkers in hun dagelijkse werk sneller en zelfstandiger met data te laten werken.