Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Leestijd : 2 minuten

Big Data-analyse en het belang ervan in de hedendaagse zakenwereld

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

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

Met de komst van AI in het huidige tijdperk, is 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 behoefte aan big data en de analyse ervan door alle gegevens te verwerven die ze in hun bedrijf bezitten.

In 2016 begon Starbucks AI te gebruiken om klanten te betrekken door ze op maat gemaakte aanbiedingen te sturen. Het bedrijf gebruikte zijn app en klantenkaart om klantgegevens te verzamelen en hun aankooppatroon te analyseren, inclusief hun drankkeuze. Volgens een data-analysestudie produceerde elke gebruiker op internet in 2020 1,7 megabyte aan data in slechts een seconde.

Bedrijven die gebruik maken van big data-analyse winnen waarde in vele benaderingen, zoals het verlagen van kosten, het nemen van weloverwogen beslissingen en het maken van nieuwe producten. Dat gezegd hebbende, data is belangrijk, en big data-analyse helpt bedrijven zoals Starbucks bij het verbeteren van hun data en het benutten ervan om nieuwe zakelijke kansen te identificeren. Dat maakt op zijn beurt strategische zakelijke beslissingen, effectievere operaties en betere winstgevendheid mogelijk door klanten tevreden te houden.

Op deze blog krijgt u alle informatie over big data-analyse en het belang ervan in de hedendaagse zakenwereld. Ontdek waarom big data en analyses 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 is bigdata?

Big data is een term die wordt gebruikt om datasets te beschrijven die te groot of te complex zijn om door standaard roterende databases te worden vastgelegd, beheerd en verwerkt. De database die nodig is om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken, moet een minimale latentie hebben, die bij traditionele databases ontbreekt. Big data heeft een grote verscheidenheid, hoge snelheid en een hoog volume.

Een enkel uitgebreid datasysteem kan tekstbestanden, XML-documenten, afbeeldingen, onbewerkte logbestanden, video, audio en traditionele gestructureerde gegevens bevatten. Dit staat bekend als big data-diversiteit en voor het opslaan en verwerken van sommige van deze gegevenstypen – voornamelijk enorme foto’s, video- en audiobestanden – is een systeem nodig dat snel en snel kan worden opgeschaald.

Wat is Big Data-analyse?

Analyse van big data omvat het onderzoeken van grote hoeveelheden gegevens om verborgen gebruikerspatronen, trends, correlaties en andere inzichten uit te pakken. Bedrijven gebruiken big data om waardevolle inzichten te benutten en op zoek te gaan naar nieuwe kansen. Deze datasets variëren in grootte van terabytes tot zettabytes en omvatten georganiseerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data uit verschillende 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-tools.

Aanvankelijk speelden Hadoop-, Spark- en NoSQL-databases voor big data-frameworks een essentiële rol bij de opslag en verwerking. Data-engineers hebben veel manieren gevonden om complexe informatie te integreren met behulp van machine learning met groeiende technologieën. Analisten, academici en zakelijke gebruikers kunnen big data-analyses gebruiken om eerder niet-beschikbare en onbruikbare gegevens te verzamelen en te gebruiken voor snellere en nauwkeurigere data.te besluitvorming.

Big data wordt niet alleen gebruikt om internetervaringen te personaliseren. McDonald’s is hier een fantastisch voorbeeld van, omdat ze big data van hun gebruikersgegevens gebruiken om hun service te personaliseren en hen van betere aanbiedingen te voorzien. Dit omvat hun smartphone-applicatie, drive-thru en digitale menu’s. McDonald’s verkrijgt essentiële informatie over klantactiviteiten 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.

Soorten Big Data-analyse

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

Types of Big Data Analytics

1. Beschrijvende analyses

Organisaties gebruiken beschrijvende analyses om op de hoogte te blijven van recente trends en operationele prestaties. Het analyseert onbewerkte datasets door wiskundige bewerkingen, het genereren van monsters en metingen.

Nadat u inzichten hebt gedetecteerd met beschrijvende analyses, kunt u andere analyses gebruiken om meer te ontdekken over wat tot die trends leidt. Wanneer u met financiën, verkoop en productie werkt, moet u beschrijvende analyses gebruiken.

Voorbeelden van taken die beschrijvende analyses nodig hebben:

  • Financiële rapporten
  • Enquête rapporten
  • Initiatieven op sociale media

2. Diagnostische analyse

Diagnostische analyse biedt een uitgebreide en uitputtende analyse van een probleem. Om de reden achter een specifieke gebeurtenis te vinden, gebruiken datawetenschappers analyses. Diagnostische analyse omvat drill-down, datamining en analyse van gegevensherstel.

Laten we zeggen dat er een enorm verschil is in de verkoop van een product, ook al heb je er geen promotionele wijzigingen in aangebracht. U kunt diagnostische analyses gebruiken om deze transformatie en de oorzaak ervan te detecteren.

Voorbeelden van taken waarvoor diagnostische analyse nodig is:

  • Zoeken naar patronen in de gegevensgroepen
  • Filteren van de datasets
  • Waarschijnlijkheids theorie
  • Regressie analyse

3. Voorspellende analyses

Zoals de naam al doet vermoeden, ditgegevens analysescategorie maakt voorspellingen over toekomstige aspecten mogelijk en geeft resultaten op basis van uiteenlopende inzichten uit datasets. Het maakt gebruik van voorspellende tools en nauwkeurige modellen zoals statistische modellering en machine learning voor de beste resultaten.

Voorbeelden van taken die voorspellende analyses nodig hebben:

  • Voorspel de eisen van de klant
  • Behandelen van verzendschema’s
  • Blijf op de hoogte van de inventarisbehoeften

4. Prescriptieve analyses

Prescriptieve analyse haalt de resultaten uit beschrijvende en voorspellende analyse en detecteert oplossingen voor het optimaliseren van zakelijke praktijken. Dit doet het door middel van simulaties en geavanceerde analysetechnieken. Het maakt gebruik van inzichten om de beste groeistappen voor een organisatie aan te bevelen.

Google gebruikte prescriptieve analyses en paste deze toe bij het ontwerpen van zelfrijdende auto’s. Deze auto’s analyseren gegevens in realtime en nemen op basis daarvan beslissingen.

Voorbeelden van taken die prescriptieve analyses nodig hebben:

  • Processen verbeteren
  • Schakel campagnes in
  • Productie sturen
  • Klantenservice faciliteren
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 eenvoudig te begrijpen, te onderhouden en te wijzigen. In dit bericht bespreken we de top 15 tips en best practices voor datamodellering.

Kenmerken van Big Data-analyse

Het is noodzakelijk om een dieper begrip te hebben van alles wat enorm is. Deze kenmerken helpen u bij het decoderen van big data en geven u een idee van hoe u met een beheersbare snelheid en in een passende hoeveelheid om kunt gaan met enorme, gefragmenteerde gegevens.tijd, waardoor we er waarde uit kunnen halen en real-time analyses kunnen uitvoeren.

Door de kenmerken van big data te begrijpen, kunt u inzicht krijgen in de use cases en precieze toepassingen. Laten we eens kijken naar de kritieke aspecten van big data-analyse:

Kenmerken van Big Data Analytics

1. Inhoud

In het huidige scenario is de hoeveelheid gegevens die bedrijven bezitten van belang. Voor big data-analyses moet u grotere hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens verwerken. Deze gegevens kunnen van onbepaalde waarde zijn, zoals datasets van Facebook en Instagram, of gegevens op tal van web- of mobiele applicaties. Conform de markttrends zal het datavolume de komende jaren flink toenemen en is er veel ruimte voor uitgebreide data-analyse en het vinden van patronen.

2. Snelheid

Velocity verwijst naar de snelheid van gegevensverwerking. Een hogere gegevensverwerkingssnelheid is belangrijk voor de real-time evaluatie en prestaties van elke big data-procedure. In de toekomst zullen meer gegevens toegankelijk zijn, maar de verwerkingssnelheid zal net zo belangrijk zijn voor bedrijven om te profiteren van big data-analyse.

3. Verscheidenheid

Verscheidenheid verwijst naar de diverse categorieën van big data. Het is een van de belangrijkste uitdagingen waarmee de big data-industrie wordt geconfronteerd, 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 metagegevens te back-uppen en er meer waarde uit te halen.

4. Waarde

Waarde geeft de voordelen van uw bedrijf aan op basis van de verwerkte en geanalyseerde gegevens. Het geeft weer hoe data aansluiten bij de gestelde doelen van uw bedrijf en helpt het uw bedrijf zichzelf te verbeteren. Het is een van de meest vitale kernkenmerken van big data.

5. Waarachtigheid

Veracity geeft de nauwkeurigheid van uw gegevens aan. Het is essentieel omdat een lage waarheidsgetrouwheid een negatieve invloed kan hebben op de nauwkeurigheid van uw big data-analyseresultaten.

6. Geldigheid

Validiteit geeft aan hoe effectief en relevant de gegevens door een bedrijf moeten worden gebruikt voor de beoogde doelstellingen en het gedefinieerde doel.

7. Volatiliteit

Big data verandert continu. De informatie die u nu uit een precieze bron hebt verzameld, kan in korte tijd anders zijn. Dit scenario duidt op gegevensinconsistentie en heeft invloed op uw gegevensaccommodatie en aanpassingssnelheid.

Dit scenario duidt op gegevensinconsistentie en heeft invloed op uw gegevensaccommodatie en aanpassingssnelheid.

Visualisatie of datavisualisatie geeft aan dat u uw door big data gegenereerde analyses en inzichten onder de aandacht brengt door middel van visuele illustraties zoals diagrammen en grafieken. Het is belangrijk geworden nu 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

Hulpmiddelen en technologie voor big data-analyse

De Enterprise Strategy Group van TechTarget heeft onlangs een onderzoek uitgevoerd een enquête over IT delen uitgeven in de eerste helft van 2022. Er werd vastgesteld dat veel toporganisaties gebruikmaken van technologie van de volgende generatie en het gebruik ervan voor het beheer van gegevens bevorderen. Ongeveer 97,2% van organisaties investeren in machine learning en AI.

Big data-analyse is een combinatie van tools die worden gebruikt om grote hoeveelheden gegevens te verzamelen, verwerken, opschonen en analyseren. Hier zijn enkele van de essentiële tools die worden gebruikt in het big data-ecosysteem.

Hadoop

Hadoop

Hadoop is een open-source framework voor het kosteneffectief opslaan en verwerken van grote datasets op hardwareclusters. Dit kan enorme hoeveelheden georganiseerde en ongestructureerde gegevens beheren, waardoor het een essentieel onderdeel is van elk big data-project.

De niet-relationele gegevensbeheersystemen, NoSQL-databases, vereisen geen vast schema, waardoor ze een uitstekende keuze zijn voor grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens. Deze databases kunnen een breed scala aan datamodellen ondersteunen; vandaar “niet gewoon SQL.”

MapReduce is een essentieel onderdeel van het Hadoop-framework dat twee doelen dient. De eerste is mapping, die gegevens filtert en verdeelt over clusterknooppunten. De tweede methode, reductie, rangschikt en condenseert de uitvoer van elk knooppunt om een vraag te beantwoorden.

Garen is een Hadoop-component van de tweede generatie. Taakplanning en resourcebeheer worden ondersteund door technologie voor clusterbeheer.

Apache Spark Data Science-tool

Vonk

Spark is een gratis en open-source clustercomputingtechnologie waarmees programmeer je hele clusters met impliciete gegevensparallelliteit en fouttolerantie. Spark ondersteunt batch- en streamverwerking voor snelle berekeningen.

Tableau

Tableau

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

Rapidminer

RapidMiner

RapidMiner is een nauwkeurig platform dat is gemaakt voor data-analisten die machine learning willen combineren met de implementatie van voorspellende modellen. Het is een gratis, open-source softwaretool die voornamelijk wordt gebruikt voor data- en tekstmining.

azuurblauw

Microsoft Azure

Microsoft Azure is een expliciet public cloud computing-platform. Het biedt een reeks services die gegevensanalyse, opslag en netwerken omvatten. De tool biedt big data cloud-aanbiedingen in standaard- en premiumversies. Het biedt het bedrijf een cluster op ondernemingsschaal om zijn big data-workloads efficiënt uit te voeren.

zuci_built-real-time-analytics-and-reporting-to-scale-treatments-and-preventive-tools-in-response-to-covid-19_thumbnail

Casestudy

Realtime analyse en rapportage gebouwd om behandelingen en preventieve hulpmiddelen te schalen als reactie op COVID-19

Voordelen van Big Data Analytics voor bedrijven

Big data-analyse is vanwege zijn functies een van de meest gewilde moderne technologieën geworden. Laten we eens kijken naar de voordelen van big data-analyse en de redenen om dit voor uw bedrijf te overwegen.

Voordelen van Big Data Analytics voor bedrijven

1. Risicobeheer

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

2. Maak innovaties mogelijk en volg concurrentie

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

De grote hoeveelheid verzamelde gegevens helpt bedrijven te ontdekken wat bij hun klantenbestand past. Inzicht in wat anderen van uw producten en diensten vinden, kan de productontwikkeling ondersteunen.

De inzichten kunnen ook worden gebruikt om bedrijfsstrategieën vorm te geven, marketingtechnieken te verbeteren, de productiviteit van het personeel te verbeteren, klantbeoordelingen bij te houden en klantenservice te optimaliseren.

Big data-analyse biedt realtime monitoring van de markt en houdt u de concurrentie voor.

3. Gerichte marketing en promoties

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

Met big data kunnen bedrijven klanttrends analyseren door digitaal winkelen en verkooppunttransacties te volgen. De gegenereerde inzichten worden vervolgens gebruikt om gerichte marketingcampagnes te ontwikkelen die bedrijven helpen om aan de verwachtingen van klanten te voldoen en klantloyaliteit te creëren.

4. Klantenwerving en -behoud

De online voetafdrukken van klanten vertellen veel over hun eisen, voorkeuren, voorkeuren, koopgedrag en meer. Bedrijven maken gebruik van big data en analyses om deze consumentenpatronen te observeren en hun producten aan te passen aan de precieze eisen van de klant. Dit zorgt voor een lange weg in het waarborgen van klanttevredenheid en loyaliteit en zorgt voor een toename van de verkoop.

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

Big data-analyses worden nu algemeen gebruikt door bedrijven, zelfs in de wervings- en wervingsprocessen. En ze kunnen voordelig zijn voor werkzoekenden en werkgevers. Nu kunnen bedrijven van elke grootte en elk type verschillende data-analyses gebruiken waarvan ze in het verleden misschien niet eens begrepen dat ze waardevol waren om concurrentievoordelen op de arbeidsmarkt te behalen.

Bedrijven die hun interne betrokkenheidsstatistieken, personeelsprofielen en werkgerelateerde gegevens op de arbeidsmarkt gebruiken, kunnen gemakkelijker het juiste talent vinden en behouden voor hun bedrijfsvoering.

Verder kunnen gegevensanalyses bedrijven helpen bij het vinden van beter passende rekruten en zelfs bij het voldoen aan benchmarks op de werkplek, wat leidt tot verbeteringen in de betrokkenheid van werknemers.

Best practices voor machine learning

Best practices voor machinaal leren: 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.

De werking van big data-analyse

Een bedrijf dat gebruikmaakt van big data, moet goed gedefinieerde stappen creëren voor de ontwikkeling, implementatie en werking van analyses.

De verwerkingsstappen voor het omzetten van datasets in beslissingen staan hieronder vermeld:

Werking van Big Data Analytics

Stap 1: Definieer de zakelijke uitdagingen en doelen

Als eerste stap is een gedetailleerde definitie van de te verwachten zakelijke uitdagingen vereist. De doelen en doelstellingen van het toepassen van analyses moeten worden gedefinieerd. Enkele voorbeelden zijn:

  • Klantsegmentatie van een financiële portefeuille
  • Fraudedetectie voor debet- of creditcards.
  • Retentiemodel van een telco voor een postpaid abonnement

Stap 2: Identificeer relevante gegevensbronnen

De volgende stap is het identificeren van gegevens die mogelijk waardevol kunnen zijn. Hoe meer gegevens en informatie, hoe beter de analyse! Het analytisch model bepaalt later welke datasets van toepassing zijn op de activiteiten. De verzamelde gegevens worden vervolgens samengevoegd in een verzamelruimte zoals een datamart of datawarehouse. Verkennende gegevensanalyse kan hier vervolgens worden ingeschakeld met OLAP-faciliteiten voor een nauwkeurige roll-up, drill-down, slicing en dicing.

Stap 3: Selecteer de gegevensmodellering voor uw bedrijfsprobleem

Deze stap zal een analytisch model voorspellen op de voorverwerkte, gewijzigde en getransformeerde datasets. Door te vertrouwen op het bedrijfsdoel en de expliciete activiteit die voorhanden is, zal een specifieke analytische techniek worden gekozen en mogelijk gemaakt door degegevens wetenschapper.

Stap 4: Verifieer en valideer de uitkomsten van de datamodellering

Als de uitkomsten eenmaal toegankelijk zijn, worden ze ten slotte gemeten door de bedrijfsspecialisten. Uitkomsten kunnen regels, clusters of patronen zijn. Triviale patronen die het analytische model kan identificeren, zullen helpen bij het verifiëren en valideren van het model.

Stap 5: Valideer, implementeer en integreer met de benodigde systemen

Zodra het analytische model nauwkeurig is geverifieerd en goedgekeurd, kan het direct in productie worden genomen als een nauwkeurige analysetoepassing zoals een score-engine. Hier zou het helpen als u de modeluitvoer op een vriendelijke manier presenteerde, deze integreerde met toepassingen zoals tools voor het beheer van marketingcampagnes en ervoor zorgde dat het analytische model continu kan worden gevolgd en getest.

Werken met Big Data in de Cloud

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

In veel gevallen is het net zo eenvoudig als het maken van een opslagaccount, het benoemen van het datameer en het verkrijgen van de verbindingsreeks en referenties die nodig zijn om verbinding te maken met het datameer. De meeste cloudserviceproviders hebben hiervoor eenvoudige oplossingen.

  • Met een hybride cloudarchitectuur kunt u uw data lake bouwen door cloud- en on-premises technologie te integreren.
  • Er moeten zones voor het datameer worden gemaakt. Datameren zijn echter niet alleen massa’s ongestructureerde informatie in de echte wereld. Om diverse gebruikersgroepen beter te bedienen, is het opdelen in zones een goed idee om verschillende gebruikersgroepen beter te kunnen bedienen.
  • Gegevens worden in onbewerkte vorm opgenomen in het datameer, de landingszone genoemd, ook wel de ‘opnamezone’ genoemd.
  • De tweede zone is de productiezone na het opschonen, conformeren en gereedmaken van gegevens voor gebruik. Deze komt het dichtst in de buurt als u op zoek bent naar iets dat lijkt op een datawarehouse.
  • Ontwikkelaars en datawetenschappers hebben gewoonlijk toegang tot een “sandbox” of werkgebied, waar ze tijdelijke bestanden en datastructuren kunnen bewaren.
  • Om te garanderen dat kritieke datasets worden beschermd, kan voor sommige branches een besloten of gevoelige datazone met beperkte toegang nodig zijn.
  • De data-assets moeten worden gecatalogiseerd en georganiseerd. Een uitgebreide lijst met gegevens resources is essentieel in een omvangrijk datasysteem vanwege de grote verscheidenheid aan gegevens die daar zijn opgeslagen.
  • Een aanbieder van een cloudplatform kan bijvoorbeeld zijn classificatie- en zoeksysteem leveren. Datacatalogi die tegemoetkomen aan de specifieke eisen van datawetenschappers, zakelijke gebruikers en ontwikkelaars kunnen in veel gevallen nuttig zijn.

Training is echter vereist vanwege de verschillen tussen de big data-omgeving en standaard database- en datawarehouse-technologieën. Andere eisen op het gebied van beveiliging en gegevensbeheer, zoals gebruikersrechten en machtigingen, moeten ook worden overwogen. Dit is het moment waarop de reis naar de wereld van big data begint.

Desalniettemin zijn de economische voordelen en voordelen van big data de tijd en moeite meer dan waard. Als u geen toegang heeft tot big data, kunt u geen slimme langetermijnveranderingen doorvoeren en een voordeel behalen ten opzichte van uw concurrentie.

Conclusie

Data-analyse heeft de besluitvormingsbenadering van bedrijven getransformeerd. Het belang en het gebruik van big data-analyse nemen exponentieel toe. Het stuurt verbeteringen aan in de domeinen die het momenteel gebruikt. Het zal in de toekomst ook leiden tot kritieke technologie en industriële ontwikkeling.

Dus of u nu een kmo of een groot bedrijf bent, het bijhouden van gegevens is de sleutel tot het succes van uw bedrijf. Plan een 30 minuten call en leer over Zuci’s Gegevens Engineering Diensten om een single source of truth-systeem te creëren voor real-time data-analyse, bedrijfsrapportage, optimalisatie en analyse.

Leave A Comment

Verwante berichten

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Senior Marketing Executive

Ameena Siddiqa is a seasoned marketer with hands-on experience in curating captivating content on the latest cloud, devops and enterprise technology trends. With a keen eye for emerging trends and a passion for storytelling, she has a knack for transforming complex concepts into engaging narratives that resonate with audiences across industries.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

An INFJ personality wielding brevity in speech and writing.

Lead Marketing Strategist

An INFJ personality wielding brevity in speech and writing.

Content Writer

Kavya Ravichandran is a skilled content writer with a flair for crafting narratives that educate and engage. Driven by a love for words and an innate curiosity, she explores various topics in the digital space, focusing on application development and modernization, UI/UX design, and emerging technologies like DevOps, AI, and more. She is adept at tailoring her narratives to suit different audiences and platforms, ensuring her work is both relevant and insightful.

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Loves getting creative with mundane topics in addition to geeking out over books and movies.

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it