Waarom is data science voor jouw belangrijk?
Data Science brengt je tot betere beslissingen
Data science is als een slimme risicometer die bestaande gegevens analyseert en voorspelt wanneer en waar problemen kunnen ontstaan. Hierdoor kunnen bedrijven betere beslissingen nemen en zich beter beschermen tegen onverwachte gebeurtenissen.
Data science speelt een steeds belangrijkere rol in onze moderne wereld. Dat komt omdat de hoeveelheid data om ons heen toeneemt. Organisaties zien dagelijks een enorme stroom aan data en dat wordt ongemerkt alleen maar meer. Denk maar aan slimme apparaten die automatisch informatie verzamelen, tot online systemen die gegevens opslaan over onze (online) gedrag, maar ook over onze medische geschiedenis en financiële transacties.
Hoe zijn we aan Data Science gekomen?
Data Science is de wetenschap die zich bezighoudt met het verkrijgen van inzichten uit allerlei soorten informatie. Die informatie kan diverse soorten data bevatten, zoals een kranten archief of gesproken tekst. Gesproken tekst is een datavorm die we naar digitale tekst transcriberen. Denk bijvoorbeeld ook aan videobeelden waaruit detail data wordt gehaald die voor je Data Science project relevant zijn. Data Science maakt gebruik van de steeds maar toenemende data en datasets.
De data science wetenschap ontwikkeld door…
Data Science blijft zich verder door ontwikkelen als een discipline die computerwetenschap en statistische methodologie gebruikt om voorspellingen te doen. Die voorspellingen beperken zich natuurlijk tot de mogelijkheden van die tijd. In de jaren 80 komt Excel op de markt, een spreadsheetapplicatie die grote veranderingen tot gevolg heeft. Met Excel wordt het veel eenvoudiger om met behulp van Excel inzichten te verwerven in een breed scala van velden door de beschikbare data te interpreteren.
Wanneer komt Data Science in beeld?
Tegelijk met het dataspoor dat we soms ongemerkt achterlaten, worden we overspoeld met enorme hoeveelheden data uit bronnen om ons heen. Dat kan zichtbaar zijn, denk aan Social Media berichten waarin we zelf, onze organisatie of wat we belangrijk vinden genoemd worden. Maar data komt ook van de machines in ons productieproces. Die geven vaak uit zichzelf aan wanneer ze onderhoud nodig hebben. Je moet daar dan natuurlijk wel naar luisteren…
Daar komt Data Science in beeld. Dankzij data science kunnen we allereerst de voor ons relevante databronnen ontsluiten en die berg aan informatie omzetten in kennis. Die kennis helpt ons vervolgens om betere beslissingen te nemen. Neem als voorbeeld het historisch weer overzicht van Nederland. Als je die regionale regen neerslag rapportage naast de file informatie uit dezelfde periode in hetzelfde gebied legt ga je een voorspelling doen op basis van kennis (Science)
Handig als je in een logistieke organisatie werkt waar je de planning voor vrachtwagen ritten maakt.
Stel je de toenemende efficiëntie in je logistieke organisatie voor als je de beschikbare historische databronnen van het weer en file informatie koppelt aan de actuele weersvoorspelling. Je kan dat op basis van historische data voorspellen wat de impact op het wegen net zal zijn.
Ons belang en jouw toegevoegde waarde
Geen enkele planner zal tijd hebben om twee afzonderlijke applicaties tegelijk te raadplegen om een rit te plannen. Dat maakt het onze taak om te zorgen dat zodra een rit van Nijmegen naar Venlo wordt gepland tijdens de spits de planner te informeren. Het weer, verwachte files, eventuele afgesloten wegen en andere bronnen kunnen hieraan ten grondslag liggen.
Zodra je eraan toe bent op deze manier naar data te kijken, kan je ook het onderhoud van de vrachtwagens zelf hierin meenemen. Hoelang gaan de banden per vrachtwagen mee? Zijn er onderling grotere verschillen waarneembaar? Dan kan je verder onderzoeken of dit met het type lading of de chauffeur te maken heeft. Alle data daarvoor heb je al, in de vorm van je historisch ritten overzicht en de facturen van je banden leverancier. De vraag die open staat is wanneer jijzelf die informatie van gisteren in je resultaten van morgen wil gaan toepassen.
Het voorbeeld van de vrachtwagens is een voorbeeld dat iedereen wel zal aanspreken. Daarvoor staan we met z’n allen genoeg in de file. Tegelijk herkennen we allemaal de vertragingen in ons eigen proces die optreden als een zending te laat bij ons aankomt. Data science wordt natuurlijk in veel meer sectoren toegepast.
Data Science in de dagelijkse praktijk
Zodra Data Science op de juiste manier toegang vindt tot je dagelijkse bezigheden ga je daar meteen profijt van ervaren. Data Science helpt organisaties om processen te optimaliseren, klantgedrag te begrijpen en nieuwe inzichten te verkrijgen. Die inzichten brengen jouw organisatie op het niveau waar je concurrenten nog niet aan gedacht hebben. Toegepaste Data Science maakt je organisatie robuuster en verhoogt het onderscheid met je concurrentie. En als concurrentie niet op je vizier staat, maakt dat data science niet minder belangrijk. Onderstaand beschrijven we een aantal belangrijke toepassingen die we in onze dagelijkse realiteit tegenkomen.
Gezondheidszorg
Ziektevoorspelling
Door medische gegevens te analyseren kunnen artsen onderliggende onopgemerkte aandoeningen eerder opsporen. Bijvoorbeeld, machine learning-modellen kunnen patronen in gezondheidsdata herkennen die wijzen op de vroege stadia van ziektes zoals kanker of diabetes.
Medicijnontwikkeling
Data science helpt onderzoekers om op basis van grote datasets nieuwe mogelijkheden en doelen voor medicijnen te identificeren. Denk aan specifieke eiwitten of genen die betrokken zijn bij ziekten. Door bestaande wetenschappelijke literatuur, genoomdata en biomedische gegevens te analyseren, kunnen datawetenschappers patronen ontdekken die menselijke onderzoekers misschien over het hoofd zouden zien.
Voorbeeldtoepassing: COVID-19 Vaccinontwikkeling
Tijdens de COVID-19-pandemie speelde data science een sleutelrol in de razendsnelle ontwikkeling van vaccins. Onderzoekers gebruikten machine learning en simulaties om de beste kandidaat vaccins te selecteren, de effectiviteit van de vaccins te voorspellen en de juiste dosering te bepalen. Ook werden data-analyses gebruikt om de verspreiding van het virus te modelleren, wat hielp bij het plannen van vaccinatiestrategieën en het verdelen van vaccins.
Met dit voorbeeld in gedachten kan je stellen dat data science de manier waarop medicijnen worden ontwikkeld fundamenteel heeft veranderd. Door gebruik te maken van krachtige analysetools en AI-modellen kunnen onderzoekers betere beslissingen nemen en sneller inspelen op medische uitdagingen, wat uiteindelijk leidt tot nieuwe behandelingen en een verbeterde gezondheid voor patiënten wereldwijd.
Sales en Marketing
Data science heeft een enorme impact op de manier waarop organisatie tegen sales en marketing aankijken. Hierin spreken we ook uit eigen ervaring. Data science helpt organisaties om klantgedrag beter te gaan begrijpen. Verkoopstrategieën worden geoptimaliseerd aan de hand van reële klant informatie. Voor de potentiële klant ook prettig eindelijk zijn marketingcampagnes effectiever in creëren van producten en diensten die werkelijk aansluiten op de niet altijd uitgesproken verwachtingen! De belangrijkste Sales en Marketing toepassingen die wij in gedachten hebben zijn:
Klantsegmentatie en -profilering
Data science maakt het mogelijk om klantgroepen te segmenteren op basis van demografische gegevens, koopgedrag en interesses. Met behulp van clustering-algoritmen kunnen bedrijven klanten indelen in specifieke groepen, zoals ‘frequente kopers’ of ‘gevoelig voor kortingen’. Dit helpt bij het ontwikkelen van gerichte individuele interesse. Zo ontwikkelen data science gedreven marketingstrategieën voor elke klantgroep, waardoor de effectiviteit je campagne toeneemt.
Voorspellend klantgedrag modelleren
Met voorspellende modellen kunnen bedrijven het toekomstige gedrag van klanten inschatten. Data wetenschappers gebruiken historische gegevens om bijvoorbeeld de kans te voorspellen dat een klant een aankoop doet. Of als ander voorbeeld en abonnement opzegt. Hierop reageren data gedreven marketeers proactief en ondernemen stappen om klantverlies te verminderen. Tegelijk geeft klantgedrag informatie juist aanleiding om bepaalde producten op data gedreven momenten nu juist te promoten. Heb je als ondernemer een onderbuikgevoel over bepaalde te nemen marketing stappen? Vandaag is er de mogelijkheid er om die creatieve inspiraties aan bestaande gegevens te toetsen!
Hoe zit het met jouw Klantverloop?
Churn prediction, oftewel het voorspellen van klantverloop, is een belangrijke toepassing in marketing data science. Door factoren zoals klanttevredenheid, aankoopgeschiedenis en interacties te analyseren, kan je klanten identificeren die waarschijnlijk gaan vertrekken. Deze techniek stelt je in staat om tijdig actie te ondernemen. Denk aan een persoonlijk bezoek, het aanbieden van kortingen of het formuleren van speciale diensten die je klant de beleving geven om een naderend vertrek niet langer te overwegen.
Lead Scoring en prioritering
Data science helpt bij het beoordelen van leads op basis van hun waarschijnlijkheid om klant te worden. Leads kunnen worden gescoord op basis van verschillende kenmerken zoals demografie, gedrag op de website, en eerdere interacties. Dit helpt sales teams om zich te richten op de meest veelbelovende prospects, wat de efficiëntie verhoogt.
Prijsoptimalisatie
Datawetenschappers kunnen prijselasticiteit en koopgedrag analyseren om de ideale prijs voor producten en diensten te bepalen. Dit helpt bedrijven om prijzen dynamisch aan te passen op basis van vraag, concurrentie, seizoen, of zelfs het koopgedrag van individuele klanten.
Klanttevredenheidsanalyse
Door klanttevredenheidsdata, zoals Net Promoter Scores (NPS) en enquêteresultaten, te analyseren, kunnen bedrijven patronen ontdekken in de feedback van hun klanten. Dit kan waardevolle inzichten opleveren over waar verbeteringen nodig zijn in producten, services of de klantenservice.
Social Listening en trendvoorspelling
Data science maakt het mogelijk om social media-uitingen te analyseren en te begrijpen wat trending is in de markt. Door miljoenen posts, tweets en reacties te analyseren, kunnen organisaties nieuwe trends en klantvoorkeuren in kaart brengen en daar snel op inspelen.
Het voorbeeld dat bij ons model staat voor het practisch toepassen van data science is Netflix
Netflix gebruikt data science om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen op basis van de kijkgeschiedenis van zijn gebruikers. Door data over bekeken series, zoekopdrachten en interacties te analyseren, kan Netflix voorspellen welke films en series een gebruiker waarschijnlijk leuk zal vinden. Dit heeft geleid tot een aanzienlijke stijging in de betrokkenheid en tevredenheid van klanten.
Nu is het optuigen van een data science afdeling zoals die van Netflix mogelijk buiten je bereik. Hier tref je EasyData aan je zijde. Wij helpen je met onze kennis en ervaring om tot resultaten te komen. Afhankelijk van je budget en beschikbare data uit (openbare) bronnen openen we je de deur voor datawetenschappen.
Dit voorbeeld van Netflix laat zien dat data science de manier waarop bedrijven sales en marketing bedrijven volledig heeft veranderd. Data science bied je de mogelijkheid om beter inzicht te krijgen in klantgedrag en marketingcampagnes te optimaliseren. Hierdoor verhoog je niet allen je omzet verhogen, maar versterk je meteen bestaande klant relaties.
De financiële sector
Fraudedetectie
Door transactiedata te analyseren, kunnen we verdachte patronen opsporen die wijzen op fraude of witwassen. Tegelijk is dit een uitzonderlijk voorbeeld waaruit ons specialisme blijkt. EasyData werkt veel met overheden samen om tot een verantwoord resultaat te komen. In dit geval moet het data-analyse proces uitlegbaar blijven voor de burger. We kennen allemaal voorbeelden waar de burger in of door het te enthousiast ingerichte dataproces in de knel komt. EasyData heeft ruime ervaring in het creëren van effectieve data analyseresultaten zonder de inzet van ML en AI-technologieën.
Onze eigen ontwikkelde Financial Search oplossing kan afhankelijk van de toepassing ingericht worden. In het geval van (lokale) overheden heeft EasyData een speciaal programma ontwikkeld en we informeren je graag persoonlijk over de mogelijkheden daarvan.
Financieel risicomanagement
Risicomanagement is een breed begrip bedrijven proberen in te schatten wat er mis kan gaan en hoe ze die problemen kunnen voorkomen of ermee omgaan. In dit voorbeeld beperken we ons tot financieel risicomanagement. Denk bijvoorbeeld aan een bank die wil inschatten of iemand een lening kan terugbetalen, of een verzekeringsinstelling die wil bepalen hoe groot de kans is dat iemand een schadeclaim indient. Zo gebruiken financiële instellingen data science om het risico van leningen en investeringen te evalueren en beslissingen te optimaliseren.
Dit klinkt misschien ingewikkeld, maar eigenlijk is het gewoon een slimme manier om patronen en trends in gegevens te ontdekken, zodat bedrijven beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen.
Data science helpt door het gebruik van grote hoeveelheden gegevens om risico’s op te sporen en beter te begrijpen. Stel je voor dat je aan een data wetenschapper van EasyData een grote verzameling gegevens heeft, zoals betaalgedrag van klanten, economische indicatoren en trends in de markt. Door deze gegevens slim te analyseren, kan hij of zij bijvoorbeeld voorspellen hoe groot de kans is dat een klant zijn lening niet terugbetaalt.
Stel dat een bank wil inschatten of iemand in staat is een lening af te betalen. In plaats van alleen te kijken naar het salaris van de persoon, is onze technologie zo getraind, dat deze gegevens over eerdere betalingen, kredietgeschiedenis en zelfs economische trends in een bepaald gebied analyseren. Op basis van deze gegevens kan de bank een model maken dat voorspelt of het een goed idee is om de lening toe te kennen. Zo voorkomt de bank dat ze te veel leningen uitgeeft aan mensen die waarschijnlijk niet in staat zijn terug te betalen.