Data is al lang niet meer het exclusieve domein van IT. Ook in finance is data gewoonweg de orde van de dag. CFO’s worden vandaag meer dan ooit geacht om niet alleen de cijfers te bewaken, maar ook om strategische inzichten te leveren, risico’s te voorspellen en groei te onderbouwen. Begrippen als Business Intelligence en Data Analytics duiken daarbij vaak op. Maar wat betekenen ze precies? En wat is het verschil?
In dit artikel leggen we het helder voor je uit, met concrete voorbeelden én een duidelijk antwoord op de vraag: wat heb jij als CFO vandaag nodig?
Business Intelligence: grip op het verleden en heden
Business Intelligence, vaak afgekort als BI, is het geheel van technologieën, processen en tools waarmee je gegevens verzamelt, structureert en visualiseert. De focus ligt op het beschrijven van wat er gebeurd is in het verleden of wat er nu gebeurt. Dat gebeurt meestal in de vorm van dashboards, rapporten of KPI-overzichten.
Denk aan vragen zoals: hoe presteerden onze verschillende business units de voorbije maand? Hoe evolueerden onze kosten per cost center? Hoeveel openstaande facturen hebben we momenteel, en in welke regio’s?
BI zorgt voor duidelijke inzichten, vaak op basis van gestructureerde gegevens uit ERP-systemen, boekhoudsoftware of CRM. Voor veel organisaties vormt het een betrouwbare basis voor maandelijkse rapportering, performance reviews of forecasting.
Een concreet voorbeeld: een CFO van een retailketen gebruikt Power BI om wekelijks te rapporteren over omzet per winkel, marge per productcategorie en voorraadrotatie. Die cijfers vormen de basis voor operationele sturing, rapportering aan het management en het bijsturen van commerciële acties.
Kort gezegd: Business Intelligence zorgt voor overzicht, structuur en rust. Het geeft je de mogelijkheid om snel en accuraat te rapporteren, met betrouwbare cijfers waarop je kan bouwen.
Data Analytics: de blik vooruit
Waar BI beschrijvend is, gaat Data Analytics een stap verder. Hier ligt de nadruk op het ontdekken van patronen, het verklaren van gedrag en het voorspellen van toekomstige situaties. Data Analytics helpt je om niet alleen te zien wat er gebeurt, maar ook waarom het gebeurt — en wat je eraan kan doen.
Analytics beantwoordt vragen zoals: welke klanten dreigen af te haken? Welke factoren voorspellen een dalende winstgevendheid? Hoe kunnen we onze kostenstructuur optimaliseren in functie van seizoensinvloeden?
In de praktijk betekent dit vaak het gebruik van geavanceerde technieken zoals regressiemodellen, clustering, voorspellende algoritmes of machine learning. Dat klinkt complex, maar hoeft dat niet te zijn. Zeker niet wanneer je vertrekt vanuit een duidelijke businessvraag.
Een voorbeeld: een CFO van een leasingbedrijf wil weten welke klanten waarschijnlijk te laat zullen betalen. Door historische betalingsdata te combineren met sectorinformatie en klantgedrag, maakt een data-analist een voorspellend model. Dat model geeft de finance-afdeling een vroegtijdige waarschuwing — zodat men proactief actie kan nemen.
Data Analytics is dus exploratiever en toekomstgericht. Het helpt je als CFO om risico’s beter in te schatten, financiële modellen te verfijnen en onderbouwde strategische keuzes te maken.
Complementair, niet concurrerend
Het is een misverstand dat je moet kiezen tussen Business Intelligence of Data Analytics. De twee versterken elkaar. BI zorgt voor betrouwbare cijfers, een gedeelde waarheid in de organisatie. Data Analytics voegt daar verdieping en voorspellend vermogen aan toe.
Denk aan BI als de achteruitkijkspiegel van je organisatie: het toont wat er achter je ligt en waar je vandaag staat. Data Analytics is dan je GPS: het helpt je om vooruit te kijken, scenario’s in te schatten en gericht te navigeren.
Voor een CFO is het belangrijk om beide in te zetten. Je hebt BI nodig om de operationele processen te monitoren en rapporteren. Maar je hebt Analytics nodig om strategisch te sturen, risico’s in te schatten en groeikansen te benutten.
Wanneer gebruik je wat?
Gebruik Business Intelligence wanneer je betrouwbare, reproduceerbare inzichten nodig hebt. Dat kan voor je P&L-rapportering, je dashboards voor het directieteam of het opvolgen van KPI’s per afdeling. Je gebruikt Data Analytics wanneer je op zoek bent naar inzichten die verder gaan dan het verleden: bij churn-analyses, kostenvoorspellingen, kredietrisico-inschatting of voorraadoptimalisatie.
In de praktijk begint een succesvolle datastrategie vaak met BI. Zodra je dashboards op punt staan en je data-omgeving op orde is, kan je verder bouwen aan analytische toepassingen die waarde toevoegen.
De rol van de CFO
De CFO speelt een sleutelrol in deze evolutie. Als financiële spil van de organisatie beschik jij over zowel de businesskennis als de voeling met cijfers die nodig zijn om waardevolle inzichten te genereren. Meer nog: jij weet welke vragen er écht toe doen.
Door samen te werken met de juiste BI- of data-partner, kan je die vragen vertalen in heldere dashboards én diepgaande analyses. Zo word je niet alleen bewaker van de cijfers, maar strategisch copiloot in het groeiverhaal van je organisatie.
Veelgestelde vragen over Business Intelligence en Data Analytics
Is Business Intelligence hetzelfde als Data Analytics?
Nee, ze zijn niet hetzelfde, al vullen ze elkaar wel aan. Business Intelligence focust op het rapporteren van historische en actuele cijfers. Data Analytics gaat verder en zoekt naar verklaringen, verbanden en voorspellingen op basis van data.
Wat heb ik als CFO vandaag meer nodig: BI of Analytics?
Beide. BI geeft je betrouwbare rapportering en zicht op de huidige stand van zaken. Analytics helpt je om strategisch te sturen, risico’s te voorspellen en trends te begrijpen. De combinatie van beide maakt je als CFO sterker in je rol.
Kan ik met Excel ook aan Business Intelligence doen?
Excel is vaak een startpunt, maar niet schaalbaar. BI-tools zoals Power BI zijn beter geschikt voor geautomatiseerde dashboards, realtime data en koppelingen met andere systemen.
Moet ik een data scientist aanwerven voor Data Analytics?
Niet noodzakelijk. Voor veel organisaties volstaat een samenwerking met een externe partner die je begeleidt in functionele analyses, tooling en implementatie. Zo houd je het flexibel en kostenefficiënt.
Wat is het verschil tussen een dashboard en een analyse?
Een dashboard toont standaardgegevens op een visuele manier — vaak in real-time. Een analyse gaat een laag dieper en zoekt naar verklaringen of patronen in de data. Bijvoorbeeld: een dashboard toont een stijging in kosten; een analyse onderzoekt waarom dat gebeurt.
Wat als mijn data verspreid zit over meerdere systemen?
Dat is net waar BI en Analytics hun kracht tonen. We helpen je om data uit verschillende bronnen te koppelen, structureren en ontsluiten — zodat jij er inzichten uit kan halen zonder dat je zelf technisch expert hoeft te zijn.
