Waarom Tide kiest voor WrenAI

Buy or Build?

‍

Voor TIDE was de keuze duidelijk: in plaats van zelf maandenlang een data-analyse tool te ontwikkelen, hebben we gekozen voor een best-of-breed SQL naar tekst software oplossing die (niet-technische) gebruikers in staat stelt zelf complexe data analyses te maken met natuurlijke taal. Met dit soort softwareoplossingen stellen we bedrijven in staat om data te democratiseren, zodat ze geen grote beslissingen meer hoeven te nemen op onderbuikgevoel maar op data af kunnen gaan.

‍

Criteria

Tijdens het zoeken naar een passende software oplossing hebben we gewerkt met een vaste criteria lijst. Het belangrijkste criterium is de nauwkeurigheid van de SQL naar tekst conversie, bij een verkeerde interpretatie krijgt de gebruiker verkeerde data wat slechte beslissingen tot gevolg kan hebben.

‍

Daarnaast moet de tool intuïtief genoeg zijn om gebruikt te worden door niet-technische gebruikers, terwijl er tegelijkertijd een breed scala aan integratie mogelijkheden moet worden aangeboden. Aangezien je een data-analyse tool niet vaak wilt wisselen is de schaalbaarheid (en daarmee de performance) van de tool heel belangrijk, complexe queries en groeiende datasets moeten met gemak afgehandeld kunnen worden.

‍

Tot slot zijn de kosten van belang: hierbij hebben we niet alleen gekeken naar de licentiekosten, maar ook de kosten van implementatie, training en onderhoud.

‍

Waarom we kozen voor WrenAI

WrenAI viel tijdens het zoeken naar business intelligence automatiserings-software snel op als best-of-breed tool die volledig gespecialiseerd is in het volledig automatiseren van de keten van de data analyse, van data engineer tot analyse en het maken van grafieken. In deze keten waren voorheen vaak meerdere tools en specialisten nodig, WrenAI is in staat dit allemaal af te handelen. Het koppelt verschillende data bronnen, schrijft queries, geeft natuurlijke antwoorden en geeft de gebruiker de mogelijkheid om direct grafieken te genereren.

‍

De brede integratie mogelijkheden zijn cruciaal voor onze projecten. WrenAI koppelt naadloos met alle gangbare databases en cloud platformen, van PostgreSQL tot snowflake maar ook CSV bestanden zijn geen probleem. Het platform helpt de gebruiker relaties tussen de onderliggende data-structuren te maken waardoor de gebruiker na koppeling direct kan beginnen met vragen stellen.

‍

Aangezien elk bedrijf werkt met zijn eigen jargon, was enige vorm van customization belangrijk. Bij WrenAI hebben we dit gevonden in de vorm van custom instructions (soort criteria die model gebruikt tijdens antwoorden) en de uitgebreide semantic layer. Hiermee trainen we het platform op branche specifieke terminologie maar zouden we dit bijvoorbeeld ook kunnen doen voor markt specifieke KPI’s. Een productiebedrijf gebruikt immers andere begrippen dan een retailer, WrenAI past hier zich volledig op aan en levert analyse die passen in de context van het bedrijf.

‍

Tot slot biedt WrenAI hun functionaliteit zowel aan via API als via een eigen web UI, wat ons veel flexibiliteit geeft tijdens implementatie. We kunnen daarmee de antwoorden immers niet alleen gebruiken binnen de omgeving van WrenAI, maar kunnen de chat ook integreren binnen andere systemen of binnen de website van de klant. Mochten deze niet beschikbaar zijn, kan de klant er voor kiezen WrenAI te gebruiken als full service data analyse product zonder ook maar een ander tooltje nodig te hebben.

Door de implementatie van WrenAI kunnen wij waarde toevoegen bij onze klanten, specifiek gezien door de volgende punten:

‍

Versnelde (data-gedreven) decision making

Door WrenAI te gebruiken kunnen (niet-technische) business stakeholders direct antwoorden krijgen op hun data vragen. Waar ze vroeger dagen moesten wachten om analyses beschikbaar te krijgen, gebeurt dit nu in real-time. Hierdoor hoeven strategische beslissingen niet meer worden uitgesteld door data bottlenecks of niet meer genomen worden op enkel een onderbuik gevoel.

‍

Kostenreductie

Door het gebrek aan data-engineers en -analisten zijn de uren die zij besteden aan analyses kostbaar. Omdat WrenAI data processen zoals het koppelen van databases, het schrijven van queries en het inzichtelijk antwoorden overneemt, kan de gebruiker zich focussen op wat er echt toe doet namelijk de interpretatie van de data. Dit zorgt voor lagere operationele kosten en een hogere productiviteit van het team.

‍

Betere samenwerking en data-gedreven cultuur

In traditionele omgevingen ontstaan vaak silo’s tussen IT en business. Er is vaak een funnel aanwezig bij degene die tot de daadwerkelijke inzichten moet komen. Wanneer iedereen toegang krijgt tot begrijpelijk data-inzichten, ontstaat er op een natuurlijke wijze meer samenwerking ronde cijfers en trends. Dit versterkt de data-gedreven cultuur binnen organisaties - beslissingen worden genomen op basis van feiten in plaats van aannames of buikgevoel.

‍

In onze volgende case study nemen we je mee in een daadwerkelijke WrenAI implementatie bij een Nederlandse klant - van eerste gesprek tot go-live en de concrete resultaten die behaald werden.

‍

Als enige WrenAI partner in Nederland helpen wij bedrijven bij het succesvol inzetten van deze krachtige data-analyse software. Van strategische planning tot technische implementatie en gebruikerstraining - wij begeleiden het volledige traject.

‍