Data Science

Wij geloven dat iedereen meer waarde uit zijn data kan halen. Bedrijven kunnen efficiënter werken wanneer ze hun data gebruiken om de juiste inzichten te krijgen in hun processen. Data Science staat bij veel organisaties op de agenda. Door het juist toepassen van data science kun je enorme waarde toevoegen. Echter, veel initiatieven stranden doordat niet de juiste aansluiting met de business wordt gevonden. Techniek en organisatie moeten samenkomen om de toegevoegde waarde te kunnen borgen.

Wij vinden echter dat het toepassen van Data Science niet een doel op zich moet zijn. Het identificeren van de mogelijke toepassingen van Data Science en een geschikte oplossing te leveren voor het gevonden probleem is dat wel.

Waarom is Data Science belangrijk?

Data Science, machine learning, neurale netwerken, het zijn woorden die je tegenwoordig om de oren vliegen. Sommige bedrijven doen er al wat mee, maar nog meer bedrijven zouden er graag iets mee doen. Maar hoe?

De techniek blijft zich ontwikkelen. Met de komst van bijvoorbeeld het Internet of Things blijft de toestroom aan data groeien. Daarnaast spelen onze menselijke activiteiten zich steeds meer online af, wat dagelijks zorgt voor gigantische datasets. Een paar voorbeelden hiervan zijn; de meterstanden die binnenkomen via je slimme meter, aankopen die je online via een webshop doet of je aankoophistorie op je klantenkaart.

Veel bedrijven bezitten dan ook een schat aan informatie. Helaas hebben veel bedrijven die schat zelf nog niet ontdekt. Wij geloven dat een bedrijf niet per se complexe modellen hoeft toe te passen. Wij geloven wél dat de meeste bedrijven nog meer intelligentie uit hun data kunnen halen door slimme toepassingen. Ons doel is om bedrijven van inzichten te voorzien op basis van hun eigen data. Door slim gebruik te maken van data kunnen factoren geïdentificeerd worden die effect hebben op de business. Historische data kan gebruikt worden om voorspellingen voor de toekomst te maken. Aanbevelingen kunnen gedaan worden ter verbetering of optimalisatie van processen.

Hoe?

Het toepassen van een bepaalde techniek is geen doel op zich. Wij geloven dat elke informatiebehoefte vraagt om een unieke oplossing. Onze aanpak is als volgt:

  • Identificeren van de uitdagingen binnen het bedrijf. Wat is de vraag die het bedrijf heeft? Welk probleem proberen ze op te lossen?
  • In kaart brengen waar Data Science een toegevoegde waarde kan leveren.
  • Identificeren van de aanwezige datasets en waar nodig externe databronnen toevoegen om de juiste informatie boven water te halen.
  • Ontwikkelen en toepassen van modellen die aansluiten bij de vraag en de beschikbare data. Aan de hand van deze modellen inzichten en antwoorden geven op de vragen die leven.
  • Het presenteren van bevindingen en inzichten. De inzichten moeten worden verbonden aan acties waardoor de organisatie ook voordeel haalt uit de behaalde inzichten.

Eén van onze specialisten

Wat levert Data Science jou op?

We lossen complexe problemen op door het praktisch toepassen van wiskundige en statistische modellen en door gebruik te maken van machine learning en kunstmatige intelligentie.

Voorspellen

Het slim analyseren van data op nieuwe inzichten, ongeacht de grootte of complexiteit. Een combinatie van statistiek, programmeren en computerkracht. We ontwikkelen modellen die voorspellen of een beslissing ondersteunen.

Voorbeelden:

  • Welke klant zegt zijn abonnement op?
  • Welke klant betaalt op tijd zijn rekening?
  • Hoe snel betaalt iemand zijn rekening?
  • Wanneer gaat een machine kapot?

Optimalisatie

We ontwikkelen algoritmiek ter verbetering en optimalisatie van processen en ter ondersteuning van beslissingen. Optimalisatie modellen kunnen bijvoorbeeld toegepast worden voor logistieke processen. Voorbeelden van vragen die hiermee beantwoord kunnen worden zijn:

  • Wat zijn de beste locaties voor het plaatsen van pakketautomaten?
  • Wat zijn de optimale routes voor het afleveren van pakketten aan klanten?
  • Op welke manier kan een magazijn het beste ingedeeld worden?

Kunstmatige intelligentie

Een neuraal netwerk, een vorm van kunstmatige intelligentie, is een statistisch model dat eigenschappen leert aan de hand van de data waarmee het model gevoed wordt. Neurale netwerken zijn zeer krachtig en hebben veel verschillende toepassingen zoals:

  • herkenning van objecten in foto’s;
  • herkenning van handgeschreven tekst;
  • classificering van e-mails in spam/geen spam.