Leestijd : 2 minuten
Voordelen van datawetenschap in het hedendaagse zakelijke landschap
Data scientists zijn de onbezongen helden van het moderne bedrijfsleven. Data science kan een meerwaarde betekenen voor elk bedrijf, groot of klein. Maar waarom en waarop moet u zich concentreren om u van uw concurrentie te onderscheiden? Dit artikel legt het allemaal uit.
Data Science is een belangrijk instrument voor elk bedrijf in de wereld van vandaag. Het helpt ons slimmer, sneller en beter te worden in wat we doen – al was het maar omdat het antwoorden kan geven op complexe vragen waarvan we misschien nooit geweten hebben hoe we ze moesten stellen. Bovendien is het vermogen om big data te verwerken steeds toegankelijker geworden dankzij de opkomst van technologie als artificial intelligence (AI), machine learning en ML Dataops.
Maar wat is data wetenschap? En waarom investeren sommige bedrijven er zoveel tijd en geld in? Om deze vragen te beantwoorden, heb ik een team gevormd met onze interne datawetenschappers om erachter te komen hoe het is om als probleemoplosser met data te werken en welke voordelen data science je biedt om je bedrijf te laten groeien.
Dan is deze blog iets voor jou. Let’s get started.
Wat is datawetenschap?
Data science is de studie van gegevens. Het gaat om het verzamelen, evalueren en toepassen van statistische kennis om problemen op te lossen. Data science kan u helpen om enorme hoeveelheden gegevens te interpreteren en zo uw bedrijf te verbeteren.
Wat doet een data wetenschapper?
Data scientists onderzoeken, ontwerpen en ontwikkelen algoritmen om gegevens te analyseren en waardevolle informatie te produceren.
Data scientists gebruiken statistische methoden zoals regressieanalyse en algoritmen voor machinaal leren om nuttige informatie te extraheren uit grote gegevensreeksen (gestructureerde, ongestructureerde en halfgestructureerde) om patronen te vinden en nieuwe inzichten te ontdekken.
De voordelen van een datawetenschapper in uw organisatie zijn op veel verschillende gebieden merkbaar:
- Betere besluitvorming: Data scientists kunnen u helpen beter onderbouwde beslissingen te nemen met behulp van hun expertise en de gegevens die ze verzamelen.
- Verhoogde productiviteit: Data scientists zijn verantwoordelijk voor het analyseren van allerlei soorten gegevens, wat een organisatie kan helpen om grote hoeveelheden gegevens sneller te verwerken.
- Verbeterde klantervaring: Door gebruik te maken van data-analyseprocessen kunnen bedrijven klanten gepersonaliseerde diensten aanbieden op basis van hun voorkeuren.
- Verbeterde merkreputatie: Het gebruik van predictive analytics voor marketing kan bedrijven helpen een sterk merkimago op te bouwen door te voorspellen welke kenmerken consumenten waarschijnlijk het leukst zullen vinden aan een product of dienst, nog voordat het op de markt is gebracht!
Hoe helpt datawetenschap bedrijven (gezondheidszorg)?
-
Verbeterde patiëntenzorg
Datawetenschapstoepassingen, zoals voorspellende analyses en machinaal leren, helpen zorgverleners bij het voorspellen van de uitkomsten van patiënten, het identificeren van ziektepatronen en het aanbevelen van gepersonaliseerde behandelplannen, wat leidt tot betere patiëntenzorg en betere resultaten.
-
Ziektepreventie en vroege detectie
Datagestuurde modellen kunnen enorme datasets van patiëntendossiers, medische beelden en genetische informatie analyseren om ziekterisico’s in een vroeg stadium te detecteren. Deze factor maakt proactieve maatregelen mogelijk om ziekten te voorkomen of in een eerder, beter behandelbaar stadium in te grijpen.
-
Ontdekking en ontwikkeling van geneesmiddelen
Datawetenschap versnelt de ontdekking van geneesmiddelen door biologische gegevens te analyseren en potentiële kandidaat-geneesmiddelen te identificeren. Dit verlaagt de ontwikkelingskosten en versnelt de beschikbaarheid van levensreddende medicijnen.
-
Detectie van gezondheidszorgfraude
In de zorgverzekeringen helpt datawetenschap bij het identificeren en voorkomen van frauduleuze claims, waardoor de financiële verliezen voor verzekeraars worden verminderd en de premies betaalbaarder worden gehouden voor polishouders.
Hoe helpt datawetenschap bedrijven (banken)?
-
Risicobeheer
Banken zijn sterk afhankelijk van datawetenschap om verschillende soorten risico’s te beoordelen en te beheren, waaronder kredietrisico, marktrisico en frauderisico. Voorspellende modellen helpen bij het nemen van weloverwogen kredietbeslissingen en het snel opsporen van frauduleuze activiteiten.
-
Klantinzichten en personalisatie
Datawetenschap stelt banken in staat klantgegevens te analyseren om inzicht te krijgen in bestedingspatronen, voorkeuren en gedrag. Deze informatie kan worden gebruikt om gepersonaliseerde financiële producten en diensten aan te bieden, waardoor de klanttevredenheid en loyaliteit worden vergroot.
-
Naleving van de regelgeving
In een omgeving met strikte wettelijke vereisten helpt datawetenschap banken de naleving te garanderen door transacties te monitoren, witwaspraktijken op te sporen en risicofactoren te beheren.
-
Beleggings- en portefeuillebeheer
Datagestuurde algoritmen worden gebruikt voor portefeuilleoptimalisatie, waardoor financiële instellingen investeringsbeslissingen kunnen nemen die het rendement maximaliseren en tegelijkertijd de risico’s beheersen.
-
Cyberbeveiliging
Banken zijn het voornaamste doelwit van cyberaanvallen. Datawetenschap speelt een belangrijke rol bij het ontwikkelen van geavanceerde cyberbeveiligingsmaatregelen, waaronder de detectie van afwijkingen en het voorspellen van bedreigingen, om gevoelige financiële gegevens te beschermen.
Voordelen van datawetenschap in de gezondheidszorg
- Voorspellende analyses: Datawetenschap maakt de ontwikkeling mogelijk van voorspellende modellen die uitbraken van ziekten, heropnames van patiënten en de vraag naar gezondheidszorgmiddelen kunnen voorspellen, waardoor proactieve interventies mogelijk zijn.
- Gepersonaliseerde geneeskunde: Door genetische en klinische gegevens te analyseren, stemt datawetenschap behandelplannen af op individuele patiënten, waardoor de effectiviteit wordt geoptimaliseerd en bijwerkingen worden geminimaliseerd.
- Klinische beslissingsondersteuning: datagestuurde tools bieden realtime beslissingsondersteuning aan gezondheidszorgprofessionals, waarbij diagnose- en behandelingsopties worden voorgesteld op basis van patiëntgegevens en medische literatuur.
- Ontdekking van geneesmiddelen: Geavanceerde data-analyse en machinaal leren helpen bij het identificeren van potentiële kandidaat-geneesmiddelen, waardoor de ontwikkeling van geneesmiddelen wordt versneld en de kosten worden verlaagd.
- Ziektetoezicht: datawetenschap houdt ziektepatronen en trends in de gaten met behulp van epidemiologische gegevens, waardoor vroege detectie van uitbraken en een betere toewijzing van middelen mogelijk wordt.
- Patiëntmonitoring op afstand: IoT-apparaten en draagbare technologie, gecombineerd met datawetenschap, maken continue monitoring van de vitale functies en aandoeningen van een patiënt mogelijk, waardoor het beheer van chronische ziekten wordt verbeterd.
- Medische beeldvormingsanalyse: diepgaande leeralgoritmen helpen bij het interpreteren van medische beelden zoals röntgenfoto’s, MRI’s en CT-scans, waardoor de nauwkeurigheid wordt verbeterd en de werklast van radiologen wordt verminderd.
- Natuurlijke taalverwerking (NLP): NLP-technieken helpen waardevolle inzichten te halen uit ongestructureerde klinische aantekeningen, medische dossiers en onderzoeksartikelen, waardoor onderzoek en diagnose worden vergemakkelijkt.
- Detectie van gezondheidszorgfraude: datawetenschap spoort frauduleuze verzekeringsclaims op door patronen in claimgegevens te analyseren en afwijkingen te identificeren.
- Optimalisatie van hulpbronnen: datagestuurde modellen optimaliseren de ziekenhuisbronnen, zoals personeelsplanning, toewijzing van bedden en onderhoud van apparatuur, om de kosten te verlagen en de efficiëntie te verbeteren.
- Genomisch onderzoek: Datawetenschap versnelt genomicc onderzoek door enorme datasets te analyseren, wat leidt tot ontdekkingen met betrekking tot genetische ziekten, reacties op medicijnen en gepersonaliseerde behandelingsopties.
- Klinische onderzoeken: Geavanceerde analyses helpen bij het werven van patiënten, het ontwerpen en monitoren van onderzoeken, waardoor de ontwikkeling van nieuwe behandelingen en therapieën wordt versneld.
- Beheer van de volksgezondheid: Datawetenschap identificeert risicopopulaties, waardoor zorgverleners zich kunnen concentreren op preventieve zorg en vroegtijdige interventies, waardoor uiteindelijk de kosten worden verlaagd en de gezondheidsresultaten worden verbeterd.
- Interoperabiliteit: Datawetenschap speelt een rol bij het creëren van interoperabele gezondheidszorgsystemen en zorgt ervoor dat patiëntgegevens naadloos kunnen worden gedeeld tussen zorgverleners, terwijl de privacy en veiligheid behouden blijven.
- Kwaliteitsverbetering: Doorlopende analyse van gezondheidszorggegevens helpt bij het identificeren van gebieden voor kwaliteitsverbetering in ziekenhuizen, klinieken en gezondheidszorgsystemen, wat leidt tot betere patiëntenzorg.
Deze voordelen van datawetenschap in de gezondheidszorg worden gedreven door de integratie van geavanceerde technologieën, zoals kunstmatige intelligentie, machinaal leren, big data-analyse en IoT, in het ecosysteem van de gezondheidszorg. Naarmate de datawetenschap vordert, zal de impact ervan op het verbeteren van de patiëntenzorg en de gezondheidszorg steeds groter worden.
Voordelen van datawetenschap in het bankwezen
- Kredietrisicobeoordeling: datawetenschapsmodellen analyseren lenergegevens, transactiegeschiedenis en kredietscores om de kredietwaardigheid te beoordelen, waardoor het risico op slechte leningen nauwkeurig wordt verminderd.
- Fraudedetectie: Datawetenschap maakt gebruik van algoritmen voor het detecteren van afwijkingen om ongebruikelijke patronen en transacties te identificeren, waardoor frauduleuze activiteiten tijdig kunnen worden gedetecteerd en voorkomen.
- Klantsegmentatie: Banken kunnen klanten segmenteren op basis van hun financiële gedrag door middel van data-analyse, waardoor gerichte marketing en gepersonaliseerd productaanbod mogelijk zijn.
- Churn-voorspelling: voorspellende analysemodellen kunnen klanten identificeren die het risico lopen te vertrekken, waardoor banken retentiestrategieën kunnen implementeren en het klantverloop kunnen verminderen.
- Markt- en economische analyse: Banken gebruiken datawetenschap om markttrends, economische indicatoren en geopolitieke gebeurtenissen te analyseren om investeringsbeslissingen en risicobeheer te onderbouwen.
- Operationele efficiëntie: datagestuurde inzichten helpen banken hun activiteiten te stroomlijnen, filiaallocaties te optimaliseren en de kosten te verlagen door middel van procesautomatisering en toewijzing van middelen.
- Verbetering van de klantenservice: Chatbots en virtuele assistenten, aangedreven door datawetenschap, verbeteren de klantenservice door snelle antwoorden te bieden en routinevragen op te lossen.
- Cross-selling en upselling: datawetenschap identificeert mogelijkheden voor cross-selling en up-selling van financiële producten aan bestaande klanten op basis van hun financiële profielen.
- Naleving van de regelgeving: tools voor datawetenschap helpen bij het monitoren van transacties op verdachte activiteiten en zorgen voor naleving van de antiwitwasregelgeving (AML) en Know Your Customer (KYC).
- Risicobeheer: Geavanceerde analysemodellen beoordelen het marktrisico, het liquiditeitsrisico en het kredietrisico, waardoor banken hun risicoblootstelling effectief kunnen beheren.
- Optimalisatie van leningverstrekking: gegevensgestuurde inzichten verbeteren het proces van leningverstrekking door de documentverificatie te automatiseren en het kredietrisico te beoordelen, waardoor de verwerkingstijd wordt verkort.
- Klantfeedbackanalyse: Natural Language Processing (NLP)-technieken analyseren klantfeedback en sociale-mediagegevens en bieden inzichten voor productverbetering en reputatiebeheer.
- Planning van locaties voor geldautomaten en filialen: Datawetenschap helpt banken bij het bepalen van de optimale locaties voor geldautomaten en filialen op basis van klantenverkeer en demografische gegevens.
- Cyberbeveiliging: Datawetenschap helpt cyberdreigingen in realtime te detecteren en erop te reageren, gevoelige financiële gegevens te beschermen en te beschermen tegen cyberaanvallen.
9 voordelen van datawetenschap – voorbeelden
De voordelen van data science gaan verder dan alleen het bieden van beter inzicht in de behoeften van uw klanten. Dankzij deze gegevens kunt u ook de manier waarop u zaken doet, veranderen.
Hier zijn enkele van de belangrijkste redenen waarom datawetenschap essentieel is voor bedrijven:
1. Data science helpt bedrijven nieuwe kansen te ontdekken die voorheen onbekend waren.
Data science helpt bedrijven betere beslissingen te nemen door hen toegang te geven tot meer informatie dan ze ooit hadden kunnen denken.
Een goed voorbeeld van hoe gegevenswetenschap een bedrijf ten goede komt, is een bedrijf dat producten verkoopt op Amazon. Als er een nieuw product wordt gecreëerd, kan het bedrijf data science gebruiken om te bepalen wat klanten zouden willen kopen als ze meer informatie over het product hadden. Dit soort analyse zou onmogelijk zijn geweest zonder de kracht van datawetenschap.
2. Data science kan uw bedrijf transformeren van een volger naar een marktleider.
Als het op zaken aankomt, moet u de concurrentie bijhouden. Dit betekent dat uw onderneming in staat moet zijn de concurrentie voor te blijven. En als u de concurrentie voor wilt blijven, moet u weten wat zij doen en hoe zij het doen.
Data science is een geweldige manier voor uw bedrijf om inzicht te krijgen in wat uw concurrenten doen en hoe ze dat doen. Door gegevens te analyseren en te vergelijken met uw eigen gegevens, kunt u zien waar uw bedrijf moet verbeteren en welke gebieden verbetering behoeven. Misschien ontdekt u zelfs dat u bepaalde dingen helemaal niet goed doet.
Zo kan een onderneming bijvoorbeeld een bepaald product tegen een lagere prijs willen aanbieden dan haar concurrenten doen. Om dit doel te bereiken, zal zij de prijzen van haar concurrenten in het oog moeten houden en deze dienovereenkomstig moeten aanpassen om haar concurrentievoordeel te behouden. Een ander voorbeeld is dat een onderneming kan hebben vastgesteld dat er in bepaalde regio’s vraag is naar haar product, maar in andere niet. Het kan besluiten om in die gebieden gratis verzending aan te bieden als onderdeel van een poging om de verkoop daar op te voeren.
3. Datawetenschap kan helpen toekomstige risico’s te identificeren en te beperken.
Het derde voordeel van gegevenswetenschap is dat het kan helpen toekomstige risico’s te identificeren en te beperken. Data science kan trends voorspellen, verklaren of voorspellen op basis van gegevens. Datawetenschap kan u helpen veel beter geïnformeerde beslissingen voor uw bedrijf te nemen.
Zo zou een bank met behulp van datawetenschap kunnen nagaan welke klanten het meest geneigd zijn hun leningen niet af te lossen. De bank kan deze klanten een gepersonaliseerde boodschap sturen om hen te waarschuwen voor de risico’s van wanbetaling. De datawetenschappers zouden ook technieken voor machinaal leren gebruiken om te voorspellen hoe groot de kans is dat deze klanten in gebreke blijven. Op die manier kan de bank haar marketingcampagnes aanpassen, zodat ze meer gericht zijn op deze klanten met een hoog risico.
4. Data Science verbetert de productiviteit en efficiëntie van uw bedrijf.
Door gebruik te maken van data science kunt u kansen identificeren waar uw bedrijf zijn productiviteit en efficiëntie kan verbeteren. Als u bijvoorbeeld een restaurant bent, kunt u bepalen welke gerechten het best verkopen. U kunt ook kijken naar de tijd die het kost om voedsel te bezorgen en beslissen of er een betere manier is om voedsel sneller weg te krijgen.
Evenzo kunt u, als bank, beschikken over een database met transacties van klanten, maar als u niet weet hoe deze transacties zich tot elkaar verhouden in termen van tijd, plaats en andere factoren, zult u er niet veel mee kunnen doen. Dit is waar data wetenschappers om de hoek komen kijken. Zij kunnen deze informatie analyseren met behulp van algoritmen voor machinaal leren, zoals clustering of regressiemodellen, om patronen te identificeren die frontlijnmanagers kunnen gebruiken voor effectievere marketingcampagnes of productontwikkelingsinspanningen.
Top 5 uitdagingen bij het schalen van machine learning
Denkt u erover om machine learning in uw bedrijf op te schalen? Als dat zo is, zijn er een paar overwegingen waarmee u rekening moet houden voordat u instapt. Dit artikel werpt licht op de top 5 uitdagingen waarmee bedrijven worden geconfronteerd bij het schalen van machine learning-systemen.
5. Data science creëert aanzienlijke mogelijkheden voor inkomsten en kostenbesparingen.
Data science is een gebied dat de kracht heeft om aanzienlijke inkomsten en kostenbesparende mogelijkheden voor bedrijven te creëren.
Google is bijvoorbeeld een van ’s werelds belangrijkste bedrijven op het gebied van data science. Het bedrijf is in staat jaarlijks meer dan 30 miljard dollar aan inkomsten te genereren door het gebruik van machine learning en kunstmatige intelligentie (AI). Dit is te danken aan zijn vermogen om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken.
Met de massale gegevens die google genereert, kan het nieuwe producten identificeren en tegelijkertijd ongebruikte of impopulaire producten schrappen. Dit levert bedrijven aanzienlijke besparingen op, aangezien zij geen geld verspillen aan de ontwikkeling van nieuwe producten die door een gebrek aan vraag of belangstelling niet goed verkopen.
6. Met Data Science kunt u betere klantervaringen creëren.
Hoe meer gegevens je hebt, hoe beter je beslissingen kunt nemen. Data Science kan bedrijven helpen voordeel te halen uit al die gegevens en de klantervaring te verbeteren.
Een bedrijf zou bijvoorbeeld voorspellende analyses kunnen gebruiken om te voorspellen welke klanten zullen afhaken en welke niet. Vervolgens konden ze gepersonaliseerde e-mails en sms-berichten sturen naar klanten die dreigden af te haken, om hen te herinneren aan hun service- of productaanbod. Dit hielp om de klantenbinding met bijna 25% te verhogen.
Een andere organisatie gebruikte predictive analytics om het gedrag van gebruikers na aankoop van een product of dienst te analyseren om te bepalen wat de volgende keer het meest effectief zou zijn. Zij ontdekten dat degenen die tijdens het eerste aankoopproces meer dan één artikel hadden gekocht, meer kans hadden om later nog een artikel te kopen dan degenen die niets hadden gekocht. Dit betekende dat het bedrijf zijn marketinginspanningen op basis van deze informatie kon richten en de verkoopopbrengsten met wel 40% kon verbeteren.
Data Science gaat niet alleen over het voorspellen van wat er in de toekomst zal gebeuren – het gaat ook over het voorspellen hoe mensen zullen reageren wanneer ze een bericht of ervaring van uw bedrijf ontvangen via e-mail, sociale media of andere kanalen. Door gebruik te maken van voorspellende analysetechnieken zoals machine learning en kunstmatige intelligentie (AI), kunt u leren aan welke acties uw klanten de voorkeur geven, zodat u ze kunt leveren.
Hoe ML en AI bedrijven helpen om bedrijfsgegevens effectief te gebruiken?
Deze blog is een poging om licht te werpen op de beste manier waarop bedrijven bedrijfsgegevens effectief gebruiken met behulp van machine learning en kunstmatige intelligentie. Implementeer deze business use cases en maak uw organisatie slimmer, efficiënter en winstgevender.
7. Data Science verwijdert intuïtie en veronderstellingen uit op feiten gebaseerde voorspellingen door het analyseren van gegevens uit het verleden.
Data science verwijdert intuïtie en veronderstellingen uit op feiten gebaseerde voorspellingen door het analyseren van gegevens uit het verleden. Als u bijvoorbeeld een bedrijfseigenaar bent en graag het nieuws over uw bedrijfstak leest, zou uw intuïtie u vertellen dat de kans groot is dat de grotere bedrijven in uw bedrijfstak sneller zullen groeien dan de kleinere. U kunt deze veronderstelling testen met data science en zien of dit waar is of niet.
Datawetenschappers gebruiken modellen voor machinaal leren om de toekomst te voorspellen op basis van historische gegevens. Een voorspellend model kan bijvoorbeeld voorspellen dat uw omzetgroei 11% zou bedragen als u uw verkoop met 10% zou verhogen. Dit type model staat bekend als een statistisch model omdat het veronderstelt dat de relatie tussen variabelen zich in de tijd herhaalt (d.w.z. dat de variabelen statistisch onafhankelijk zijn). Daarom moet u over voldoende historische gegevens beschikken om voorspellende modellen op te stellen of het risico lopen dat u met uw zakelijke beslissingen onjuiste voorspellingen doet.
8. Data science helpt bij het begrijpen van verkooppatronen en klantenvoorkeuren.
Klantervaring is het belangrijkste aspect van een bedrijf. Het is wat uw klanten zich herinneren en waarover ze hun vrienden vertellen.
Data science kan u helpen een betere klantervaring te creëren door AI te gebruiken om problemen op te lossen, gegevens te analyseren en voorspellingen te doen over toekomstige trends.
Stel bijvoorbeeld dat u een detailhandelaar bent die mobiele telefoons verkoopt. De verkoper die de telefoon verkoopt, moet weten hoeveel mensen er elke dag uw winkel binnenlopen, hoeveel er naar buiten gaan met een telefoon, hoe lang mensen in uw winkel blijven, enzovoort.
Een datawetenschapper kan AI gebruiken om die gegevens te analyseren en voorspellingen te doen over het aantal verkopen per dag, hoe lang mensen in uw winkel blijven, enzovoort.
De verkopers zullen deze informatie gebruiken om te bepalen waar displays moeten worden geplaatst om de verkoop te maximaliseren.
9. Met Data Science kunt u werknemers aantrekken, behouden en beter laten presteren.
U loopt veel potentiële voordelen mis als u geen gebruik maakt van data science om de prestaties van uw werknemers te verbeteren.
Data science kan uw bedrijf helpen de beste talenten aan te trekken, ze langer vast te houden en ze tevreden te stellen.
Dat is belangrijk, want het is gemakkelijk om verstrikt te raken in de dagelijkse sleur van het managen van werknemers. U realiseert zich misschien niet hoe effectief u uw team zou kunnen aansturen als u toegang had tot de juiste gegevens.
Bijvoorbeeld, je kunt Data Science gebruiken om:
- Verbeter de prestaties van werknemers door ervoor te zorgen dat elke werknemer begrijpt wat zijn rol is en hoe die past binnen de grotere organisatie.
- Geef werknemers feedback over hoe ze hun werk doen, zodat ze zich mettertijd kunnen verbeteren.
Met deze informatie kunt u ervoor zorgen dat elke werknemer een duidelijk beeld heeft van zijn rol en wat die inhoudt. Dit zal hen helpen beter te presteren op het werk en over het algemeen productiever te zijn.
Wat is de toekomst van data science?
De toekomst van data science is rooskleurig. Hier zijn vijf redenen waarom:
- De wereld is steeds meer met elkaar verbonden, dankzij internet en mobiele apparaten. Dit heeft geleid tot een explosie van de hoeveelheid gegevens die beschikbaar zijn om te analyseren.
- Dankzij de beschikbaarheid van tools als kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren is het eenvoudiger dan ooit om inzichten uit datasets te halen.
- Er is steeds meer aandacht voor business intelligence nu bedrijven in hun dagelijkse activiteiten wendbaarder willen worden en sneller willen reageren.
- Er is momenteel veel vraag naar datawetenschappers, omdat van hen wordt verwacht dat zij organisaties helpen de kracht van gegevens te benutten en hun bedrijfsprestaties te verbeteren door middel van voorspellende analyseoplossingen.
- De wereldeconomie is aan grote veranderingen onderhevig, waarbij nieuwe technologieën en opkomende markten zich in snel tempo blijven ontwikkelen. Dit betekent dat organisaties zich snel moeten aanpassen als zij concurrerend willen blijven in deze snel veranderende omgeving.
Laatste gedachten
Gegevens hebben de zaken altijd gedreven. Naarmate bedrijven groeien, worden ze groter en moeten ze meer en meer informatie bijhouden. En datawetenschappers zullen een cruciale rol spelen bij het omzetten van ruwe gegevens in bruikbare inzichten die bedrijven in staat stellen zich in real-time aan te passen en weloverwogen beslissingen te nemen.
Op een dag hopen we misschien dat alle bedrijven hun eigen data science-team hebben, dat de sector zal transformeren en manieren zal aanreiken om bedrijfsproblemen te beantwoorden, gefundeerde voorspellingen te doen en resultaten te boeken.
Bij Zuci Systems helpen we bedrijven van elke omvang om trends en metrics te onthullen die verloren gaan in hun massa’s informatie met onze
data science en analyse diensten
. Wij helpen bedrijven hun bedrijfsstrategie aan te passen en te voorspellen wat de volgende stap voor hun bedrijf is – Echt snel.
Boek een demo
en verander de manier waarop u gegevens analyseert!
I write about fintech, data, and everything around it | Assistant Marketing Manager @ Zuci Systems.
Deel deze blog, kies uw platform!
gerelateerde berichten
