Maak je organisatie data gedreven!
EasyData Data Specialisten
Laten we, als data-specialisten, allereerst eens onze definitie van een data gedreven organisatie gaan omschrijven: Een data gedreven organisatie maakt beslissingen, ontwerpt strategieën en evolueert bedrijfsprocessen! Deze onderdelen zijn baseert op data-analyse en -inzichten in plaats van alleen op intuïtie, ervaring of traditionele methoden. Het doel van een data gedreven aanpak is om objectieve, onderbouwde beslissingen te nemen die leiden tot betere resultaten. Daar heb je data specialisten voor nodig, om efficiëntere processen en een verhoogde concurrentiekracht mogelijk te maken.
Onze visie en specialismen
Om deze visie te ondersteunen en om te zetten in praktisch beleid maakt je dus gebruik van Data-specialisten. EasyData is al meer dan 20 jaar gedreven in het ontwikkelen en effectief toepassen van data specialisatie technieken voor specifiek jouw organisatie. Onderstaand bieden we je data gedreven kenmerken die op jouw organisatie van toepassing zijn.
Maak jou organisatie data gedreven!
Een data gedreven organisatie is in staat om sneller en accurater beslissingen te nemen en daarmee beter in te spelen op veranderingen in de markt. Als data-specialisten zijn daar zelf een goed voorbeeld van. EasyData bestaat al meer dan 25 jaar en hebben onszelf als data-specialisten verder door ontwikkeld.
Actief in jouw concurrentievoordeel
Zo zijn EasyData Data specialisten nog steeds in staat om jou als onze klant op een effectievere manier te bedienen. Dit leidt tot meer dan alleen duurzaamheid en een hogere operationele efficiëntie. We zijn met steeds lagere kosten in staat een steeds betere klanttevredenheid te realiseren. Dat werkt dan natuurlijk weer door in een sterker concurrentievoordeel.
Data specialisten en hun overwegingen
Data-specialisten, zoals data-analisten, data-engineers en data-scientists, maken diverse overwegingen bij het werken met data. Deze overwegingen zijn essentieel voor het waarborgen van nauwkeurigheid, bruikbaarheid en ethische verwerking van gegevens. Hier zijn enkele belangrijke overwegingen:
Besluitvorming op basis van data
Alle niveaus van de organisatie gebruiken data als basis voor hun beslissingen. Dit betekent dat bedrijfsstrategieën, operationele beslissingen en zelfs klantinteracties voortkomen uit goed geanalyseerde data.
Deze link geeft een aardig inkijkje in welke overwegingen bij data specialisten en rol spelen.
Toegang tot data voor iedereen
Medewerkers hebben toegang tot relevante data die hen helpt bij het uitvoeren van hun taken. Dit gaat vaak gepaard met duidelijke data governance en toegangsrechten om ervoor te zorgen dat de juiste mensen toegang hebben tot de juiste data.
Geavanceerde analysetools en technologieën
Medewerkers hebben toegang tot relevante data die hen helpt bij het uitvoeren van hun taken. Dit gaat vaak gepaard met duidelijke data governance en toegangsrechten om ervoor te zorgen dat de juiste mensen toegang hebben tot de juiste data.
Datacultuur
Er heerst een cultuur waarin data als waardevolle bron wordt gezien en waarin medewerkers worden aangemoedigd om data te gebruiken in hun dagelijkse werk. Datacultuur betekent ook dat mensen de juiste kennis en vaardigheden hebben om data te begrijpen en te interpreteren.
Datakwaliteit en goed bestuur
De organisatie besteedt veel aandacht aan de kwaliteit, consistentie en veiligheid van de data. Dit omvat goede dataopslag, datavalidatie en data-integriteit.
Continu verbeteren en innoveren
Data wordt gebruikt om bestaande processen te optimaliseren en nieuwe mogelijkheden te verkennen. Organisaties experimenteren en testen op basis van data om continu te verbeteren.
De ambitie van data specialisten
We assisteren als ambitieuze dataspecialisten ook jouw organisatie met Business Intelligence, data gedreven werken, AI en ML implementaties en Data Science. Op basis van onze eigen ervaring leggen de link tussen prettig werken en innovatieve technologie. Wil je zelf hierover spreken met een dataspecialist van EasyData? Neem dan contact met ons op!
De voordelen en betere manier van werken die je kan verwachten zodra je naar een meer data gedreven organisatie gaat met een besluitvorming gebaseerd op feiten in plaats van alleen maar intuïtie. Daarmee leggen we meteen de brug van intuïtie naar data science.
Intuïtie en exacte wetenschappen
Wij denken dat de relatie tussen intuïtie en data science complex en soms paradoxaal is. Natuurlijk, data science draait om het gebruik van data, statistieken en algoritmes om objectieve inzichten uit feitelijk materiaal te verkrijgen. Toch blijft intuïtie een belangrijk onderdeel in het proces van data gedreven besluitvorming. Het combineren van data-analyse met intuïtie kan leiden tot betere, goed geïnformeerde beslissingen, omdat intuïtie vaak fungeert als een gids voor waar te zoeken en hoe data te interpreteren. Intuïtie is het fundament waarop veel succesvolle organisaties zijn ontstaan.
Data onderzoek met gevoel
Een voorbeeld hoe intuïtie en data science elkaar kunnen aanvullen laat Jan zien. Jan is een manager die intuïtief aanvoelt dat er iets mis is in een specifiek onderdeel van het werkproces waar hij verantwoordelijk voor is. Als Jan zijn Intuïtie volgt blijkt er een onverwachte stijging in operationele kosten waarneembaar. In dit geval is het gevoel van Jan een startpunt voor data-specialisten om verder te onderzoeken wat er daadwerkelijk gebeurt. De betere data onderzoekers ontwikkelen in het data-onderzoek meteen de parameters mee om werkelijke indicatoren mee te bouwen. Zo zal in een toekomstig geval van stijging in operationele kosten dit automatisch aan Jan kenbaar gemaakt worden.
Creativiteit in data wetenschappen
Als je dit voorbeeld op een andere manier bekijkt zie je dat data science een belangrijk onderdeel is het opstellen van hypotheses die later kunnen worden getest. Intuïtie helpt bij het stellen van deze hypotheses door gebruik te maken van ervaring, proces kennis en inzichten die moeilijk kwantificeerbaar zijn. Hoe komt Jan bij het gevoel dat er iets mis is in zijn proces? Die lastig kwantificeerbare processen stellen mensen centraal in dataprocessen. Zo blijft techniek ten dienste van menselijke zintuigen en realiseren we door gebruik te maken van slimme techniek door data specialisten steeds grotere doelen.
Creativiteit bij je data specialisten
Een ander voorbeeld van intuïtie in ons vakgebied van data science is dat de uitkomst van een data-analyse is niet altijd eenduidig is. De uitkomst kan afhankelijk zijn van de context waarin de resultaten worden bekeken. En hier komt opnieuw intuïtie aan te pas. Een data scientist kan intuïtie en ervaring gebruiken om te bepalen of de resultaten logisch zijn en passen binnen de verwachtingen. Het kan zijn dat er sprake is van een fout of een onbekend fenomeen dat niet eerder is opgemerkt. Intuïtie helpt data specialisten om de juiste conclusies te trekken en data-inzichten correct te interpreteren.
Data specialisten, creativititeit en wiskunde in balans
EasyData data specialisten zijn per definitie niet alleen wiskundig ingesteld. Creativiteit in data-analyse gaat verder dan wiskundige kennis of een exacte benadering. Intuïtie stimuleert creativiteit in het verkennen van nieuwe databronnen, onconventionele analysemethoden of onverwachte verbanden tussen variabelen. Soms leidt een niet-lineaire denkwijze tot ontdekkingen die anders over het hoofd zouden worden gezien in een puur statistisch proces. Juist de aanpak maakt EasyData specialisten uniek bij het vormgeven van data science georiënteerde vraagstukken.
Balanceren is ons vak
Het vinden van een goede balans tussen intuïtie en data-analyse is essentieel. Intuïtie moet niet worden genegeerd, maar ook niet blindelings worden gevolgd. Het ideale scenario is dat intuïtie en data elkaar versterken. Ervaren beslissers maken gebruik van data specialisten. Die maken op hun beurt weer gebruik van data-analyse om de intuïtieve keuzes van hu nopdrachtgevers beter te onderbouwen. Terwijl data specialisten de door de opdrachtgever gedeelde intuïtieve inzichten opnieuwd benutten om hun analyses te sturen. Dat maakt de relatie tussen intuïtie en data science complementair. Intuïtie helpt om richting te geven aan welke data geanalyseerd moet worden en hoe resultaten geïnterpreteerd kunnen worden, terwijl data-analyse intuïtieve beslissingen kan onderbouwen of bijstellen. Samen kunnen ze leiden tot effectievere en beter onderbouwde data gedreven besluitvorming.
Verbeterde besluitvorming met hulp van data specialisten
Verbeterde besluitvorming op basis van data-analyse houdt in dat beslissingen binnen een organisatie niet langer puur gebaseerd zijn op subjectieve meningen, intuïtie of hiërarchische autoriteit, maar op objectieve data, statistische analyses en voorspellende modellen. Dit zorgt ervoor dat organisaties weloverwogen beslissingen nemen met een hoger succespercentage en minder risico, door gebruik te maken van data specialisten.
Om hier een beter beeld van te krijgen volgt hier een gedetailleerde uitleg van wat deze vorm van datagedreven besluitvorming inhoudt.
Krijg inzicht in trends en patronen
Data-analyse helpt bij het identificeren van trends, patronen en verbanden die niet onmiddellijk zichtbaar zijn.
Dit kan betrekking hebben op verschillende domeinen, zoals klantgedrag, marktomstandigheden, financiële prestaties, productgebruik en meer.
Voorbeeld:
Een retailer kan via data-analyse patronen herkennen in klantgedrag, zoals welke producten samen worden gekocht of seizoensgebonden verkooptrends, waardoor zij voorraadbeheer en marketingcampagnes beter kunnen afstemmen.
Datagedreven voorspellingen en scenario-analyse
Data wetenschappers hebben het in dit geval over ‘Predictive analytics’. Deze analyse techniek maakt het mogelijk om toekomstige trends te voorspellen op basis van historische gegevens. Dit biedt besluitvormers de mogelijkheid om voorbereid te zijn op toekomstige ontwikkelingen en om scenario’s te analyseren voordat een beslissing wordt genomen.
Voorbeeld:
Een telecombedrijf kan klantverloop (churn) voorspellen door factoren zoals klanttevredenheid, gebruikspatronen en klantenservice-interacties te analyseren. Zo kunnen zij proactief maatregelen nemen, zoals persoonlijke aanbiedingen of verbeterde klantenservice, om het verloop te verminderen.
Feiten in plaats van meningen
Data-analyse biedt objectieve inzichten die gebaseerd zijn op feiten in plaats van meningen of interne politieke factoren. Dit voorkomt bevooroordeelde besluitvorming en zorgt ervoor dat beslissingen consistent en herhaalbaar zijn.
Voorbeeld:
Bij het aannemen van personeel kan een organisatie gebruikmaken van data over het succes van eerdere kandidaten, zoals opleidingsniveau, ervaring en soft skills, in plaats van te vertrouwen op enkel de indruk die een kandidaat tijdens een sollicitatiegesprek maakt.
Verhogen van transparantie en verantwoordelijkheid
Door gegevens en analyses beschikbaar te stellen aan alle stakeholders, kunnen beslissingen transparanter worden genomen. Dit bevordert verantwoordelijkheid omdat elke beslissing kan worden herleid naar specifieke data en analyses.
Voorbeeld:
Een financiële afdeling kan een data-dashboard delen met andere afdelingen om te laten zien hoe budgetten worden besteed en welke impact dit heeft op de financiële prestaties. Dit helpt bij het afstemmen van strategische beslissingen over budgettoewijzing.
Optimalisatie en testmogelijkheden
Data-analyse maakt het mogelijk om verschillende strategieën en ideeën te testen en te optimaliseren voordat deze volledig worden uitgerold. Experimenten, zoals A/B-testen, kunnen worden uitgevoerd om te evalueren welke optie de beste resultaten oplevert.
Voorbeeld:
Een e-commercebedrijf kan twee versies van een productpagina testen (bijv. verschillende lay-outs of call-to-action buttons) en vervolgens analyseren welke versie het hoogste conversiepercentage heeft. Op basis van deze resultaten kunnen zij een weloverwogen beslissing nemen over welke versie wordt geïmplementeerd.
Snellere detectie van afwijkingen en kansen
Data-analyse maakt het mogelijk om in realtime afwijkingen te detecteren die kunnen wijzen op problemen of nieuwe kansen. Hierdoor kan er snel worden gereageerd op veranderingen in de markt of operationele processen.
Voorbeeld:
Een productiebedrijf kan sensorgegevens analyseren om afwijkingen in het productieproces te detecteren. Als de gegevens wijzen op een potentiële storing in een machine, kan er proactief onderhoud worden uitgevoerd om downtime te voorkomen.
Strategische planning op lange termijn
Data-analyse kan ook helpen bij het ontwikkelen van langetermijnstrategieën door historische data te combineren met marktvoorspellingen, economische gegevens en brancheontwikkelingen. Dit zorgt ervoor dat strategische beslissingen beter afgestemd zijn op toekomstige marktomstandigheden.
Voorbeeld:
Een energiebedrijf kan voorspellingen maken over energieverbruik op basis van weersvoorspellingen, economische groei en technologische ontwikkelingen. Op basis hiervan kunnen zij investeringen in infrastructuur en energiebronnen beter plannen.
Rendement op investeringen meten en optimaliseren
Organisaties kunnen data gedreven beslissingen nemen om investeringen te optimaliseren en het rendement (ROI) te verhogen door de effectiviteit van campagnes, productinnovaties en operationele veranderingen te meten en bij te sturen.
Voorbeeld:
Een marketingafdeling kan data-analyse gebruiken om de prestaties van verschillende kanalen en campagnes te meten. Door te zien welke campagnes het meeste rendement opleveren, kunnen zij het marketingbudget beter verdelen en suboptimale campagnes tijdig aanpassen of beëindigen.
Reductie van risico’s
Data-analyse maakt het mogelijk om risicofactoren op een objectieve manier te evalueren, zoals kredietrisico’s bij leningen, frauderisico’s in de financiële sector, of operationele risico’s in de supply chain. Hierdoor kunnen organisaties proactieve maatregelen nemen om risico’s te beperken.
Voorbeeld:
Een bank kan kredietrisico’s inschatten op basis van kredietscores, betalingsgeschiedenis en economische indicatoren. Dit stelt hen in staat om leningen te verstrekken met een lager risico en beter te anticiperen op economische schommelingen.
Ondersteunen van continue verbetering en leren
Organisaties kunnen continu leren van de resultaten van hun beslissingen door deze te evalueren met behulp van data. Dit zorgt ervoor dat de besluitvormingsprocessen continu worden geoptimaliseerd.
Voorbeeld:
Een softwarebedrijf kan voortdurend klantfeedback en gebruiksgegevens analyseren om te begrijpen welke functies goed werken en welke niet. Op basis hiervan kunnen ze nieuwe features ontwikkelen en bestaande features verbeteren.
EasyData data specialisten
Wat we uit dit artikel kunnen leren is dat er een betere besluitvorming op basis van data-analyse mogelijk is. Data-analyse zorgt ervoor dat beslissingen betrouwbaarder, sneller en met minder risico’s worden genomen. Tegelijk blijft de mens centraal staan. Zonder gebruik te maken van de beschikbare menselijke creativiteit en intuïtie halen we niet het volledige potentieel uit de mogelijkheden die data science ons bieden. Data specialisten stellen organisaties in staat om met vertrouwen beslissingen te maken die afgestemd zijn op zowel de huidige situatie als toekomstige scenario’s.
Die data specialisten brengen je een platform waarmee betere beslissingen genomen worden. En die beslissingen leiden vervolgens weer hogere prestaties. Met als resultaat tevreden klanten, een verbeterde concurrentiepositie en een efficiëntere bedrijfsvoering.
