Data Science
Zet (big) data om naar praktische inzichten, modellen en geautomatiseerde systemen.
Data has a better idea
Elke organisatie werkt met bronsystemen. Hierin worden data opgeslagen die processen laten werken. Door deze data te analyseren, krijg je inzicht in (de effectiviteit van) de processen. Lopen ze zoals het moet? Zijn er bepaalde factoren die processen beïnvloeden?
Met de antwoorden op deze vragen zet je de volgende stap op het datapad: data science. Deze werkwijze stelt je in staat om gebeurtenissen binnen processen te voorspellen aan de hand van de beschikbare interne en externe gegevens.
Waarom data science?
Als organisatie wil je in de huidige markt voorop kunnen lopen. Eén van de beste manieren om dat te bereiken is datagedreven werken. Dit vereist het nauwkeurig en gericht analyseren van gegevens. Zo onthul je inzichten die eerder verborgen bleven.
Door middel van analyse kan de organisatie betere besluiten nemen over de volgende stap. Aan de hand van data science wordt het mogelijk om inzichten vanuit een analyse om te zetten naar voorspellingen. Een voorspelling geeft een beeld van wat je in de nabije en verdere toekomst te wachten staat. Hier kun je vervolgens gericht op inspelen, waardoor je (onnodige) kosten bespaart.
Wat is data-analyse?
Een analyse heeft een vraag nodig om een uitkomst te kunnen leveren. De analyse is het proces dat plaatsvindt tussen de vraag en de uitkomst. Aan de hand van de gestelde vraag, bepaal je welke analyse er wordt uitgevoerd.
Dit kunnen 4 analyse fasen zijn.
- Beschrijvende analyse
- Diagnosticerende analyse
- Voorspellende analyse
- Voorschrijvende analyse
Bij elk type analyse hoort een vraag.
- Wat is er gebeurd?
- Waarom is het gebeurd?
- Wat gaat er gebeuren?
- Wat is de beste actie?
Elke vraag die gesteld wordt, levert ook een uitkomst op:
- Overzicht
- Inzicht
- Vooruitzicht
- Besluit
Het is belangrijk om deze vragen en analyses chronologisch te doorlopen als je tot succes wilt komen. Het is in principe nooit mogelijk om een bepaald type analyse over te slaan.
Hoe verder een organisatie is, hoe moeilijker het wordt om antwoord te geven op een vraag. Daarentegen wordt de waarde van het antwoord wel steeds groter bij een groeiende complexiteit.
Hoe begin je met data science?
Analyse en data science zijn complexe processen. Vaak is de business niet goed op de hoogte van wat er binnen de analyse en data science-projecten gebeurt en wat de uitkomsten van een analist of data scientist betekenen.
Om dit tegen te gaan maakt Novalinq gebruik van het Analyticsbox-framework. Dit is speciaal ontworpen om analyse en data science reproduceerbaar en transparant te maken.
.png)
Van analyse naar beslissing met Novalinq
Wil je een uitdaging aanpakken of een probleem oplossen met behulp van data science? Of maak je al gebruik van datamodellen en -toepassingen, maar worden ze niet effectief ingezet?
Wij helpen je diepgaande datavragen te beantwoorden, schaalbare datamodellen te bouwen én te operationaliseren. We kijken hierbij kritisch naar je data infrastructuur, processen en mensen en implementeren de tools die je nodig hebt.
Interesse?
Of je nu al een hele datastrategie hebt staan, of dat je nog moet starten, wij denken graag met je mee in het realiseren van een datagedreven organisatie. Laat je naam en telefoonnummer achter en wij nemen snel contact met je op.
Bedankt voor het invullen! We bellen je zo spoedig mogelijk terug.
Oops! Something went wrong while submitting the form.
Novalinq. Kickstart je data.
Ontdek hoe wij waarde toevoegen met de overvloed aan digitale informatie.
Wij kickstarten, adviseren, bieden ondersteuning of nemen een data project van A tot Z voor je uit handen. Met data science management helpen wij het fundament van je dataprocessen op orde te brengen en te borgen.
Wil je zelf leren hoe je meer waarde uit je data haalt? Dan verzorgen we opleidingen of op maat gemaakte leertrajecten voor jou, je team of hele organisatie.
.svg)
