Reading Time: 23 mins

Big Data Analytics en het belang ervan in de hedendaagse zakenwereld

Big Data Analytics, soorten, kenmerken en het belang ervan in de hedendaagse zakenwereld

Big Data Analytics en het belang ervan in de hedendaagse zakenwereld

Het is een wereld vol gegevens. Van natuurlijk tot kunstmatig, bedrijven hebben genoeg gegevens om te gebruiken. De blog geeft uitleg over big data analytics, het belang ervan in de wereld van vandaag, en hoe bedrijven ermee aan de slag kunnen.

Met de komst van AI in het huidige tijdperk is het omgaan met big data niet alleen het beheren van grote hoeveelheden opgeslagen gegevens. Big data gonst al geruime tijd om de hoek. Bedrijfsentiteiten begrijpen nu de noodzaak van big data en de analyse daarvan door alle gegevens die zij in hun bedrijf bezitten, te verzamelen.

In 2016 begon Starbucks AI te gebruiken om klanten aan zich te binden door hen aangepaste aanbiedingen te sturen. Het bedrijf gebruikte zijn app en getrouwheidskaart om klantengegevens te verzamelen en hun aankooppatroon te analyseren, met inbegrip van hun keuze van dranken. Volgens een studie over gegevensanalyse zal elke gebruiker op het internet in 2020 in slechts één seconde 1,7 megabyte aan gegevens produceren.

Bedrijven die gebruik maken van big data-analyses kunnen op veel manieren waarde winnen, bijvoorbeeld door kosten te besparen, weloverwogen beslissingen te nemen en nieuwe producten te ontwikkelen. Dat gezegd hebbende, gegevens zijn belangrijk, en big data-analyses helpen bedrijven als Starbucks bij het verbeteren van hun gegevens en het benutten ervan om nieuwe zakelijke kansen te identificeren. Dat maakt op zijn beurt strategische bedrijfsbeslissingen, effectievere operaties en een betere winstgevendheid mogelijk door de klanten tevreden te houden.

Op deze blog krijgt u alle informatie over big data analytics en het belang ervan in de hedendaagse zakenwereld. Leer waarom big data en analytics centraal staan in het huidige technologietijdperk en hoe bedrijven aan de slag kunnen.

Laten we er meteen in duiken.

Big Data Analytics en het belang ervan in de hedendaagse zakenwereld

Wat zijn Big Data?

Big data is een term die wordt gebruikt om gegevensreeksen te beschrijven die te groot of te complex zijn voor standaard roterende databanken om ze te kunnen vastleggen, beheren en verwerken. De database die nodig is om massale gegevens te verwerken, moet een minimale latentie hebben, hetgeen traditionele databases niet hebben. Big data hebben een grote verscheidenheid, een hoge snelheid en een groot volume.

Eén uitgebreid gegevenssysteem kan tekstbestanden, XML-documenten, foto's, ruwe logbestanden, video, audio en traditionele gestructureerde gegevens bevatten. Dit staat bekend als big data-diversiteit en voor de opslag en verwerking van sommige van deze soorten gegevens - voornamelijk enorme foto's, video- en audiobestanden - is een systeem nodig dat snel en snel kan worden geschaald.

Wat is Big Data Analytics?

Big data-analyse houdt in dat grote hoeveelheden gegevens worden onderzocht om verborgen gebruikerspatronen, trends, correlaties en andere inzichten te ontrafelen. Bedrijven gebruiken big data om waardevolle inzichten te vergaren en op zoek te gaan naar nieuwe kansen. Deze gegevensreeksen variëren in omvang van terabytes tot zettabytes en omvatten georganiseerde, semigestructureerde en ongestructureerde gegevens uit diverse bronnen.

Het proces van het blootleggen van de gegevens omvat statistische analysetechnieken zoals clustering en regressie. Deze technieken worden verder toegepast op uitgebreidere datasets met nieuwe AI-instrumenten.

Aanvankelijk speelden het Big Data Framework Hadoop, Spark en NoSQL-databases een essentiële rol bij de opslag en verwerking. Data-ingenieurs hebben vele manieren gevonden om complexe informatie te integreren met behulp van machinaal leren en groeiende technologieën. Analisten, academici en zakelijke gebruikers kunnen big data-analyses gebruiken om eerder niet-beschikbare en onbruikbare gegevens te verkrijgen en te gebruiken voor snellere en nauwkeurigere besluitvorming.

Big data worden niet alleen gebruikt om internetervaringen te personaliseren. McDonald's is hier een fantastisch voorbeeld van, aangezien zij big data van hun gebruikersgegevens gebruiken om hun service te personaliseren en hen met betere aanbiedingen tegemoet te komen. Dit omvat hun smartphone applicatie, drive-thru, en digitale menu's. McDonald's verkrijgt essentiële informatie over klantenactiviteiten via hun app.

Data-engineering versus datawetenschap Belangrijkste verschillen

Data-engineering versus datawetenschap: belangrijkste verschillen

Wat is het verschil tussen data-engineering en datawetenschap? Is de een een superset van de ander? Is het een nog belangrijker dan het ander? In deze blog gaan we dieper in op deze verschillen.

Lees verder

Soorten Big Data Analytics

Verscheidene sectoren hebben toepassingen voor big data-analyse geïdentificeerd. Het heeft bedrijven in staat gesteld hun consumenten beter te leren kennen, wat het immense nut van de techniek aantoont. Laten we de verschillende soorten big data-analysetechnieken verkennen.

Types of Big Data Analytics

1. Descriptieve analyse

Organisaties gebruiken beschrijvende analyses om op de hoogte te blijven van recente trends en operationele prestaties. Het analyseert onbewerkte gegevensreeksen door middel van wiskundige bewerkingen en genereert monsters en metingen.

Nadat u inzichten hebt opgespoord met beschrijvende analytics, kunt u andere analytics inzetten om meer te weten te komen over wat tot die trends leidt. Wanneer u werkt met financiën, verkoop en productie, moet u gebruik maken van beschrijvende analyses.

Voorbeelden van taken waarvoor beschrijvende analyses nodig zijn:

  • Financiële verslagen
  • Enquêteverslagen
  • Initiatieven op het gebied van sociale media

2. Diagnostische analyse

Diagnostische analyse biedt een uitgebreide en uitputtende analyse van een probleem. Om de reden achter een bepaalde gebeurtenis te vinden, maken datawetenschappers gebruik van analytics. Diagnostische analyse omvat drill-down, datamining en analyse van gegevensherstel.

Stel dat de verkoop van een product enorm is gedaald, hoewel u er geen promotionele wijzigingen in hebt aangebracht. U kunt diagnostische analyses gebruiken om deze transformatie en de oorzaak ervan op te sporen.

Voorbeelden van taken waarvoor diagnostische analyses nodig zijn:

  • Zoeken naar patronen in de gegevensgroepen
  • Filtering van de gegevensreeksen
  • Waarschijnlijkheidstheorie
  • Regressie analyse

3. Voorspellende analyses

Zoals de naam al doet vermoeden, maakt deze categorie van gegevensanalyse voorspellingen over toekomstige aspecten mogelijk en geeft zij resultaten op basis van een uiteenlopende reeks inzichten uit gegevensreeksen. Het maakt gebruik van voorspellende hulpmiddelen en nauwkeurige modellen zoals statistische modellering en machinaal leren voor de beste resultaten.

Voorbeelden van taken waarvoor voorspellende analyses nodig zijn:

  • Voorspel de eisen van de klant
  • Verzendingsschema's afhandelen
  • Blijf op de top van de inventaris behoeften

4. Prescriptieve analysen

Prescriptieve analytics neemt de uitkomsten van descriptieve en predictieve analyse en detecteert oplossingen voor het optimaliseren van bedrijfspraktijken. Het doet dit door middel van simulaties en geavanceerde analysetechnieken. Het maakt gebruik van inzichten om de beste groeistappen voor een organisatie aan te bevelen.

Google gebruikte prescriptive analytics en paste het toe bij het ontwerpen van zelfrijdende auto's. Deze auto's analyseren gegevens in real time en nemen op basis daarvan beslissingen.

Voorbeelden van taken waarvoor prescriptive analytics nodig is:

  • Processen verbeteren
  • Campagnes inschakelen
  • Productie sturen
  • Vergemakkelijken van klantendiensten
15 tips en best practices voor gegevensmodellering

15 tips en best practices voor gegevensmodellering

Datamodellering is een van de belangrijkste onderdelen van informatiemodellering. Een goed datamodel, nauw geïntegreerd met zijn applicaties of systemen, is gemakkelijk te begrijpen, te onderhouden en te veranderen. In dit bericht bespreken we de 15 belangrijkste tips en best practices voor gegevensmodellering.

Lees verder

Kenmerken van Big Data Analytics

Het is nodig om een dieper inzicht te hebben in alles wat uitgestrekt is. Deze kenmerken zullen u helpen bij het ontcijferen van big data en u een idee geven van hoe u met een beheersbare snelheid en in een passende hoeveelheid tijd kunt omgaan met massale, gefragmenteerde gegevens, zodat wij er waarde uit kunnen halen en realtime analyses kunnen uitvoeren.

Door de kenmerken van big data te begrijpen, kunt u inzicht krijgen in de gebruiksmogelijkheden en precieze toepassingen ervan. Laten we de kritieke aspecten van big data analytics onderzoeken:

Kenmerken van Big Data Analytics

1. Volume

In het huidige scenario is de hoeveelheid gegevens die bedrijven bezitten van belang. Voor big data analytics zult u grotere hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens moeten verwerken. Deze gegevens kunnen van onbepaalde waarde zijn, zoals datasets van Facebook en Instagram, of gegevens over talrijke web- of mobiele toepassingen. Volgens de markttendensen zal de hoeveelheid gegevens de komende jaren aanzienlijk toenemen, en is er veel ruimte voor uitgebreide gegevensanalyse en het vinden van patronen.

2. Snelheid

Snelheid verwijst naar de snelheid waarmee gegevens worden verwerkt. Een hogere gegevensverwerkingssnelheid is van belang voor de real-time evaluatie en prestaties van elke big data-procedure. In de toekomst zullen meer gegevens toegankelijk zijn, maar de verwerkingssnelheid zal voor bedrijven even belangrijk zijn om te kunnen profiteren van big data-analyses.

3. Verscheidenheid

Verscheidenheid verwijst naar de diverse categorieën van big data. Het is een van de belangrijkste uitdagingen voor de big data-industrie, omdat het de productiviteit beïnvloedt.

Met het toenemende gebruik van big data komen gegevens in nieuwe gegevensgroepen. Verschillende gegevenscategorieën, zoals tekst, audio en video, hebben extra voorbewerking nodig om metadata terug te vinden en meer waarde te creëren.

4. Waarde

Waarde staat voor de voordelen die uw bedrijf haalt uit de verwerkte en geanalyseerde gegevens. Het maakt duidelijk hoe de gegevens overeenstemmen met de doelstellingen van uw bedrijf en hoe ze uw bedrijf helpen zichzelf te verbeteren. Het is een van de meest vitale kerneigenschappen van big data.

5. Waarheidsgetrouwheid

Waarheidsgetrouwheid duidt op de nauwkeurigheid van uw gegevens. Dit is essentieel omdat een lage waarheidsgetrouwheid een negatieve invloed kan hebben op de nauwkeurigheid van de resultaten van uw big data-analyses.

6. Geldigheid

De validiteit geeft aan hoe effectief en relevant de gegevens door een bedrijf kunnen worden gebruikt voor de beoogde doelstellingen en het omschreven doel.

7. Volatiliteit

Big data variëren voortdurend. De informatie die u nu uit een precieze bron hebt verzameld, kan binnen afzienbare tijd anders zijn. Dit scenario duidt op inconsistentie van de gegevens en heeft gevolgen voor uw gegevensaanpassing en -aanpassing.

8. Visualisatie

Visualisatie of datavisualisatie betekent het tonen van uw big data gegenereerde analyses en inzichten door middel van visuele illustraties zoals grafieken en diagrammen. Het is belangrijk geworden omdat big data-experts hun analyses en inzichten delen met niet-technische geadresseerden.

Vergelijking van Business Intelligence-tools Tableau versus Power BI versus Qlik versus Domo

Big data-analyse-instrumenten en -technologie

De Enterprise Strategy Group van TechTarget heeft onlangs een enquête gehouden over de delen van deIT-uitgaven in de eerste helft van 2022. Gebleken is dat veel toporganisaties gebruik maken van technologie van de volgende generatie en het gebruik ervan bevorderen om gegevens te beheren. Ongeveer 97,2% van de organisaties investeert in Machine Learning en AI.

Big data analytics is een combinatie van instrumenten die worden gebruikt om grote hoeveelheden gegevens te verzamelen, te verwerken, op te schonen en te analyseren. Hier volgen enkele van de essentiële instrumenten die in het ecosysteem van de Big Data worden gebruikt.

Hadoop

Hadoop

Hadoop is een open-source raamwerk voor kosteneffectieve opslag en verwerking van grote datasets op commodity hardwareclusters. Hiermee kunnen enorme hoeveelheden georganiseerde en ongestructureerde gegevens worden beheerd, waardoor het een essentieel onderdeel is van elk big data-project.

De niet-relationele systemen voor gegevensbeheer, NoSQL databases, vereisen geen vast schema, waardoor ze een uitstekende keuze zijn voor grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens. Deze databanken kunnen een brede waaier van gegevensmodellen ondersteunen; vandaar "niet gewoon SQL".

MapReduce is een essentieel onderdeel van het Hadoop-framework dat twee doelen dient. De eerste is mapping, waarbij gegevens worden gefilterd en over de clusterknooppunten worden verdeeld. De tweede methode, reductie, ordent en comprimeert de output van elk knooppunt om een query te beantwoorden.

Yarn is een Hadoop-component van de tweede generatie. Taakplanning en middelenbeheer worden ondersteund door clusterbeheertechnologie.

Apache Spark Data Science-tool

Vonk

Spark is een gratis en open-source cluster computing-technologie waarmee je hele clusters kunt programmeren met impliciet dataparallellisme en fouttolerantie. Spark ondersteunt batch- en streamverwerking voor snelle berekeningen.

Tableau

Tableau

Tableau is een volledig uitgeruste tool voor gegevensanalyse. Hiermee kunt u inzichten in big data creëren, samenwerken, analyseren en delen. Het maakt ook self-service visuele analyse mogelijk, zodat gebruikers vragen kunnen stellen over de big data die worden beheerd en hun resultaten eenvoudig kunnen delen binnen de organisatie.

Rapidminer

RapidMiner

RapidMiner is een nauwkeurig platform dat is gemaakt voor data-analisten die graag machine learning combineren en de inzet van voorspellende modellen mogelijk maken. Het is een gratis, open-source software-instrument dat voornamelijk wordt gebruikt voor gegevens- en tekstmining.

azuurblauw

Microsoft Azure

Microsoft Azure is een expliciet openbaar cloud computing-platform. Het biedt een reeks diensten aan die gegevensanalyse, opslag en networking omvatten. Het instrument biedt big data cloud-aanbiedingen in standaard- en premiumversies. Het biedt een enterprise-scale cluster voor het bedrijf om zijn big data workloads efficiënt te laten werken.

Casestudy

Real-time analyse en rapportering om behandelingen en preventieve middelen aan te passen in antwoord op COVID-19

Lees verder

Voordelen van Big Data Analytics voor bedrijven

Big data analytics is door zijn kenmerken een van de meest gewilde moderne technologieën geworden. Laten we eens kijken naar de voordelen van big data analytics en de redenen om het voor uw bedrijf te overwegen.

Voordelen van Big Data Analytics voor bedrijven

1. Risicobeheer

Een belangrijk voordeel van big data-analyse is risicobeheer. Het verschaft kritische inzichten in consumentengedrag en markttendensen die organisaties helpen bij het evalueren van hun positie en vooruitgang.

2. Innovaties mogelijk maken en concurrentie volgen

De inzichten die u krijgt door gebruik te maken van big data analytics zijn belangrijk voor het stimuleren van innovaties. Big data stellen u in staat uw huidige producten en diensten te verbeteren en tegelijkertijd nieuwe aanbiedingen te innoveren.

De grote hoeveelheid verzamelde gegevens helpt bedrijven te ontdekken wat bij hun klantenkring past. Inzichten in wat anderen van uw producten en diensten vinden, kunnen helpen bij de productontwikkeling.

De inzichten kunnen ook worden gebruikt om bedrijfsstrategieën vorm te geven, marketingtechnieken te verbeteren, de productiviteit van het personeel te verhogen, beoordelingen van klanten te volgen en de dienstverlening aan de klant te optimaliseren.

Big data analytics biedt real-time marktmonitoring en houdt u voorsprong op de concurrentie.

3. Gerichte marketing en promoties

Big data stellen bedrijven in staat gepersonaliseerde producten aan te bieden aan hun doelmarkt. Het bespaart u investeringen in generieke marketing- en promotiecampagnes die niet de verwachte resultaten opleveren.

Big data stellen bedrijven in staat klantentrends te analyseren door digitale winkel- en verkooppunttransacties te volgen. De gegenereerde inzichten worden vervolgens gebruikt om gerichte marketingcampagnes te ontwikkelen die bedrijven helpen aan de verwachtingen van hun klanten te voldoen en klantenloyaliteit te creëren.

4. Klantenwerving en -behoud

De online voetafdrukken van klanten vertellen veel over hun eisen, wensen, voorkeuren, koopgedrag, en nog veel meer. Bedrijven maken gebruik van big data en analytics om deze consumentenpatronen te observeren en hun producten aan te passen aan de precieze wensen van de klant. Dit draagt in hoge mate bij tot de tevredenheid en de loyaliteit van de klanten en tot een stijging van de verkoop.

5. Big data zorgt ervoor dat u de juiste professionals inhuurt

Bedrijven maken nu vaak gebruik van Big Data Analytics, zelfs bij het aanwervings- en wervingsproces. En ze kunnen voordelig zijn voor werkzoekenden en werkgevers. Nu kunnen bedrijven van elke omvang en elk type gebruik maken van diverse gegevensanalyses die zij in het verleden misschien niet eens als waardevol hadden beschouwd, om concurrentievoordelen op de arbeidsmarkt te behalen.

Bedrijven die hun interne engagementstatistieken, personeelsprofielen en werkgerelateerde gegevens gebruiken in de banenmarkt, kunnen moeitelozer het juiste talent voor hun bedrijfsvoering vinden en behouden.

Voorts kunnen gegevensanalyses bedrijven helpen beter passende aanwervingen te vinden en zelfs te voldoen aan benchmarks voor de werkplek, wat leidt tot een grotere betrokkenheid van de werknemers.

Best practices voor machine learning

Best practices voor machine learning: een uitgebreide lijst

Dit is een uitgebreide lijst met praktijken die moeten worden gevolgd om veelvoorkomende valkuilen bij het werken met machine learning te vermijden. Het doel is om u inzicht te geven in best practices voor elk gebied binnen het landschap van machine learning.

Lees verder

De werking van big data analytics

Een bedrijf dat gebruik maakt van big data moet welomschreven stappen creëren voor de ontwikkeling, implementatie en werking van analytics.

De verwerkingsstappen voor het omzetten van gegevensreeksen in beslissingen worden hieronder opgesomd:

Werking van Big Data Analytics

Stap 1: Bepaal de zakelijke uitdagingen en doelstellingen

Als eerste stap is een gedetailleerde definitie nodig van de zakelijke uitdagingen waarop moet worden ingespeeld. De doelen en doelstellingen van de toepassing van analytics moeten worden gedefinieerd. Enkele voorbeelden zijn:

  • Klantsegmentatie van een financiële portefeuille
  • Opsporing van fraude met debet- of kredietkaarten.
  • Een telco's retentiemodel voor een postpaid abonnement

Stap 2: Identificeer relevante gegevensbronnen

De volgende stap is het identificeren van gegevens die potentieel waardevol kunnen zijn. Hoe meer gegevens en informatie, hoe beter de analyse! Het analytische model zal later beslissen welke gegevensreeksen voor de activiteiten van toepassing zijn. De verzamelde gegevens worden vervolgens samengevoegd in een staging space zoals een data mart of data warehouse. Verkennende gegevensanalyse kan hier vervolgens mogelijk worden gemaakt met OLAP-faciliteiten voor een nauwkeurige roll-up, drill-down, slicing en dicing.

Stap 3: Kies de gegevensmodellering voor uw bedrijfsprobleem

In deze stap wordt een analytisch model voorspeld op de voorbewerkte, gewijzigde en getransformeerde gegevensreeksen. Op basis van de bedrijfsdoelstelling en de expliciete activiteit die aan de orde is, zal een specifieke analysetechniek worden gekozen en ingeschakeld door de datawetenschapper.

Stap 4: Verifieer en valideer de resultaten van de gegevensmodellering

Tenslotte zullen, zodra de resultaten toegankelijk zijn, zij door de bedrijfsspecialisten worden gemeten. De uitkomsten kunnen regels, clusters of patronen zijn. Triviale patronen die het analytische model kan identificeren, zullen helpen bij de verificatie en validatie van het model.

Stap 5: valideren, implementeren en integreren met de nodige systemen

Zodra het analytische model nauwkeurig is geverifieerd en goedgekeurd, kan het direct in productie worden genomen als een nauwkeurige analytische toepassing zoals een scoring engine. Hier zou het helpen als u de output van het model op een vriendelijke manier laat zien, het integreert met toepassingen zoals marketing campagne management tools, en ervoor zorgt dat het analytische model voortdurend kan worden gevolgd en teruggetest.

Werken met Big Data in de Cloud

Bedrijfsentiteiten beheren hun big data in de cloud. De waarde van gegevens en het gebruik ervan wordt nu door bedrijven onderkend. Big data worden nu gebruikt om modellen te trainen en AI te helpen met Machine Learning.

In veel gevallen is het zo eenvoudig als het aanmaken van een opslagaccount, het geven van een naam aan het datameer en het verkrijgen van de verbindingsreeks en de inloggegevens die nodig zijn om verbinding te maken met het datameer. De meeste leveranciers van clouddiensten hebben hiervoor eenvoudige oplossingen.

  • Met een hybride cloudarchitectuur kunt u uw data lake bouwen door cloud- en on-premises-technologie te combineren.
  • Zones voor het data lake moeten worden gecreëerd. Data lakes zijn echter niet alleen massa's ongestructureerde informatie in de echte wereld. Om diverse gebruikersgroepen beter van dienst te kunnen zijn, is het een goed idee ze in zones op te splitsen.
  • Gegevens worden in een ruwe vorm in het data lake opgenomen, de zogenaamde "landing zone", die ook wel "ingestion zone" wordt genoemd.
  • De tweede zone is de productiezone na het reinigen, conformeren en gebruiksklaar maken van de gegevens. Deze komt het dichtst in de buurt als u op zoek bent naar iets dat lijkt op een data warehouse.
  • Ontwikkelaars en datawetenschappers hebben meestal toegang tot een "sandbox", of werkruimte, waar zij tijdelijke bestanden en datastructuren kunnen bewaren.
  • Om te garanderen dat kritieke gegevensreeksen worden beschermd, kan voor sommige bedrijfstakken een besloten of gevoelige gegevenszone met beperkte toegang noodzakelijk zijn.
  • De gegevens moeten worden gecatalogiseerd en georganiseerd. Een uitgebreide lijst van gegevensbronnen is van essentieel belang in een uitgebreid datasysteem vanwege de grote verscheidenheid van de daarin opgeslagen gegevens.
  • Een aanbieder van een cloud-platform kan bijvoorbeeld zijn classificatie- en zoeksysteem ter beschikking stellen. Gegevenscatalogi die zijn afgestemd op de specifieke eisen van datawetenschappers, zakelijke gebruikers en ontwikkelaars kunnen in veel gevallen voordelig zijn.

Er is echter opleiding nodig vanwege de verschillen tussen de big data-omgeving en standaard database- en data warehouse-technologieën. Er moet ook rekening worden gehouden met andere vereisten inzake beveiliging en gegevensbeheer, zoals gebruikersrechten en -machtigingen. Dit is het moment waarop de reis naar de wereld van big data begint.

Niettemin zijn de economische voordelen van big data de tijd en de inspanningen meer dan waard. Als u geen toegang hebt tot big data, zult u niet in staat zijn om slimme veranderingen op lange termijn door te voeren en een voorsprong te nemen op uw concurrentie.

Gevolgtrekking

Gegevensanalyse heeft de besluitvorming van bedrijven ingrijpend veranderd. Het belang en het gebruik van big data analytics nemen exponentieel toe. Het stuurt verbeteringen aan op de gebieden waarop het thans wordt gebruikt. Het zal in de toekomst ook leiden tot cruciale technologische en industriële ontwikkeling.

Dus, of u nu een KMO of een onderneming bent, het bijhouden van gegevens is de sleutel tot het succes van uw bedrijf. Plan een gesprek van 30 minuten en kom meer te weten over Zuci's Data Engineering Services om een single source of truth-systeem te ontwikkelen voor real-time data-analyse, bedrijfsrapportage, optimalisatie en analyse.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.