Hoe brengt u uw science data tot leven?
In 4 stappen naar succes
Hoeveel waarde hebben de gegevens in uw organisatie? Veel meer dan u wellicht denkt. Hoe dat komt? Omdat gegevens op zich niks zeggen. Ze krijgen pas waarde als u ze analyseert. En met de conclusies belangrijke beslissingen neemt voor de toekomst van uw bedrijf. Met science data en goede analysemethodes haalt u eruit wat erin zit. Met deze handvatten lukt het u.
Betekenis
Wat is science data?
De Engelse term science data heeft twee betekenissen. Via een vertaalmachine krijgt u de letterlijke vertaling: wetenschap data. Dus wetenschappelijke gegevens. De andere betekenis is de meest voorkomende en die is afgeleid van big data science. In dit geval gaat het over de processen en computersystemen die vele data combineren om die te analyseren. Hoe? Via zelflerende software machine learning. In deze informatie gaan we uit van die laatste betekenis
Maar … waar zit de waarde van science data dan?
In the spotlight
Op allerlei gebieden zit er waarde in de gegevens binnen uw organisatie. Welke waarde voor u van belang is? Dat hangt af van het type organisatie. En het doel dat u wilt bereiken. Hieronder treft u een greep aan mogelijkheden die bij bijna elke organisatie voor het grijpen liggen:
- Succesvollere marketing door meer inzicht in de woorden die uw klanten raken
- Slimmere personeelsplanning door ontdekken van patronen en risicomomenten
- Meer verkoopsucces door analyseren van digitale route die webshopbezoekers lopen
- Hacks tackelen door afwijkend inloggedrag te spotten
- Fraude voorkomen door afwijkend betalingsgedrag te signaleren
Succes met science data in specifieke branches | Waar liggen uw kansen?
Hebt u een productiebedrijf? Een zorgorganisatie? Een bedrijf in telecom of energie? Binnen uw vakgebied biedt science data kansen om bijvoorbeeld de machinebezetting te verbeteren. Om patiëntendossiers te vertalen naar betere behandelplannen. En om via observatie te ontdekken op welk moment uw mogelijke klant gevoelig is voor een aanbod.
Met de volgende handvatten voor science data verzilvert u al die kansen. Ook APPelit, ontwikkelaar van analysetools voor science data, zet ze graag voor u in.
Pak het grondig aan
1. Vorm een sciencedatateam
In de enorme brij aan data schuilt een groot risico. Namelijk dat u het zicht hierop kwijtraakt en geen duidelijk doel meer hebt. Vorm daarom een team voor uw science data dat samen kijkt naar de kwaliteit van de gegevens, de ontbrekende gegevens en het doel van het analyseren van alle gegevens.
2. Betrek er een data scientist bij | Basis van uw team
ICT-mensen kunnen vaak prima programmeren. Een echte big data scientist gaat verder. Die brengt lijn aan in een grote hoeveelheid data. En kiest welk self learning algorithm goed werkt om nu toe te passen. Ook programmeert hij met speciale ontwikkelsoftware voor kunstmatige intelligentie de tool voor uw data-analyse, zoals Python for ai. Zet er dus eentje in uw team.
Geen data scientist beschikbaar? Vraag de experts van APPelit.
Inventarisatie
3. Schep overzicht in de science data
Inventariseer met uw team welke afdelingen allemaal al gegevens verzamelen. Of het nu gaat om voorraadgegevens, marketingscores, kwaliteitsrapporten of klantgegevens. Hou daarna overzicht door in stappen te programmeren. Steeds een stukje ontwikkelen en een stukje testen. Zo voorkomt u teleurstelling na maanden programmeerwerk.
Data warehouse
4. Zorg voor speciale opslagcapaciteit
Uw eigen server kan de opslag en verwerking van zo veel gegevens meestal niet aan. Zeker niet als u structureel aan de slag wil met data science. Dan komen er immers elke dag nieuwe gegevens bij. Zet daarom uw eigen data warehouse in de cloud op.
Meer weten over inzet van science data? Vraag ons
Hebt u weinig ervaring met kunstmatige intelligentie, dan is het lastig beginnen. Vraag in dat geval APPelit om dit voor u te ontwikkelen. Geef hiervoor uw contactgegevens door. Dan maken we een vrijblijvende afspraak.
Ervaar het gemak van onze service
Ervaar het gemak van onze service
Wij werken onder andere met
