Data Science

De populariteit van data science komt niet zozeer voort uit een andere manier van data-analyse, maar vooral uit veranderingen in de data die we analyseren. De opkomst van social media, internet of things, smart sensors en cloud toepassingen hebben niet alleen tot een enorme explosie van data geleid, de behoefte aan (real time) analyse van die data is ook geëxplodeerd. Bedrijven krijgen door wat de mogelijkheden van big data zijn en er ontstaat behoefte om die data op nieuwe manieren te analyseren om beter te kunnen voorspellen.

De ontwikkelingen in (statistische) technieken en softwareoplossingen voor data science gaan razendsnel en er worden vandaag de dag indrukwekkende analysetoepassingen ontwikkeld. Bijvoorbeeld voor het voorspellen van koopgedrag, opzeggingen of fraude.

Maar ook aan het inschatten van toekomstige voorraden, storingen of onderhoudskosten. Met data science modellen die vervolgens gebruikt kunnen worden om ingrijpende innovaties door te voeren in producten, diensten, processen en systemen.

Vaak zijn de verwachtingen bij data science enorm hoog. Maar om het succesvol toe te passen, is het van belang te weten welke methode, tools, techniek en type algoritme het beste bij jouw probleem passen. Maar ook om na te denken over hoe je data science structureel gaat organiseren. De data scientists van Axians helpen je om data science voor jouw bedrijf echt succesvol te maken. Vanaf het kiezen van de juiste tools en technieken tot het verankeren van data science in je processen en systemen.

Steeds meer bedrijven experimenteren met de toepassing van AI en Machine Learning in hun bedrijfsprocessen en applicaties. Helaas ligt de aandacht daarbij vooral op het ontwikkelen van modellen en nog veel te weinig op de deployment van die modellen. Er wordt veel tijd en geld geïnvesteerd in dataexploratie, modelselectie en modelevaluatie, maar een strategie voor de verdere levenscyclus van modellen (implementatie, optimalisatie, versiebeheer en monitoring) ontbreekt vaak.

Data science staat los van de overall data-architectuur en de data-architectuur is niet geschikt voor het operationaliseren van data science modellen. Het gevolg? Slimme voorspellende modellen die ‘in de la verdwijnen’ en niet opleveren wat ze waard zijn. Daarom helpen wij je met het goed inrichten van een organisatie en architectuur om data science continue waarde te laten leveren.