Wat is Data Science? (en hoe kan het jouw organisatie helpen?)
Veel organisaties denken dat ze met hun data analisten al het maximale uit hun data halen. Ze hebben rapportages, dashboards en misschien zelfs geavanceerde analyses. Maar wist je dat er nog een wereld van mogelijkheden is die je wellicht nog niet hebt verkend? Data Science: een vakgebied dat verder gaat dan je je kunt voorstellen. In deze blog proberen we je hier iets meer over te vertellen.
Wat is Data Science?
“Data Science combineert statistiek, programmeervaardigheden en domeinkennis om waarde te halen uit grote hoeveelheden data.” Het is dus veel meer dan alleen cijfers analyseren; het gaat om het vinden van patronen, voorspellen van trends en zelfs het ontwikkelen van zelflerende modellen die je organisatie slimmer kunnen maken.
Denk bijvoorbeeld aan machine learning, deep learning en AI (kunstmatige intelligentie). Dit zijn niet alleen mooie buzzwords, maar het zijn daadwerkelijk krachtige technologieën waarmee Data Scientists problemen kunnen oplossen die je voorheen met geen mogelijkheid kon aanpakken.
Wat doet een Data Scientist
anders dan een Data Analist?
In tegenstelling tot Data Analisten, die zich voornamelijk focussen op het rapporteren van wat er is gebeurd in het verleden, duiken Data Scientists dieper. Ze richten zich op het beantwoorden van de vraag “waarom gebeurt dit?” en “wat gaat er gebeuren?”, en zelfs “hoe kunnen we dit automatisch verbeteren?”.
Een drietal technieken die worden gebruikt leggen we hier kort uit:
- Predictive analytics: Dit betekent het voorspellen van toekomstige trends en gedrag op basis van historische data. Stel je voor dat je precies weet welke klanten op het punt staan om je product te kopen. Met deze kennis kun je proactief inspelen op hun behoeften en gerichte acties ondernemen.
- Natural Language Processing (NLP): Hiermee kun je tekst automatisch analyseren en begrijpen. Denk aan het automatisch categoriseren van klantfeedback, zodat je weet wat klanten echt belangrijk vinden, of het lezen en analyseren van duizenden documenten in enkele minuten.
- Computer vision: Dit houdt in dat computers beelden kunnen herkennen en interpreteren. Bijvoorbeeld, het geautomatiseerd herkennen van defecten op productiebanden of het analyseren van beveiligingsbeelden om ongewone situaties te signaleren.
Succesverhalen
van Data Science
Al het bovenstaande is natuurlijk een hoop theorie, maar het gaat pas leven voor de ‘niet-techneuten’ met wat goede voorbeelden. Om die reden lichten we 3 hele praktische voorbeelden toe uit onze eigen ervaring. Hopelijk geven die een beter beeld van het werk van een Data Scientist.
Voorbeeld 1: Voorspellen van klantgedrag
Een e-commercebedrijf wilde zijn marketingcampagnes efficiënter maken. Met behulp van machine learning-modellen werden koopgewoonten van klanten geanalyseerd. Het model voorspelde welke klanten het meest waarschijnlijk een aankoop zouden doen, en op welk moment. Dankzij deze inzichten konden gerichte aanbiedingen worden verstuurd, wat resulteerde in een toename van 20% in conversies. Dit betekende niet alleen meer omzet, maar ook een betere klantervaring door relevante communicatie.
Voorbeeld 2: Efficiëntie verhogen in de logistiek
Een transportbedrijf kampte met hoge brandstofkosten en inefficiënte routes. Data Scientists ontwikkelden een algoritme dat de meest efficiënte routes berekende, rekening houdend met verkeersgegevens, weersomstandigheden en levertijden. Het resultaat was verbluffend: een daling van de brandstofkosten met 15% en een aanzienlijke verbetering van de leverbetrouwbaarheid. Dit liet zien hoe slimme data-oplossingen direct kunnen bijdragen aan een betere winstgevendheid.
Voorbeeld 3: Risico’s inschatten
Een bank wilde het proces van kredietrisico-analyse verbeteren. Door historische gegevens over betalingen, economische trends en klantgedrag te combineren in een machine learning-model, kon de bank nauwkeuriger inschatten welke klanten een hoger risico op wanbetaling hadden. Dit resulteerde in een effectievere risicobeheersing en minder verliezen. Bovendien kon de bank meer passende leenvoorwaarden bieden aan klanten, wat zorgde voor betere klantrelaties.
Data Science successen
bij Amazon
Wist je dat Amazon gemiddeld elke 10 minuten zijn prijzen aanpast? Dankzij hun geavanceerde algoritmes kan het bedrijf real-time de koopbereidheid van klanten inschatten. Prijzen worden vastgesteld op basis van gebruikersactiviteit, concurrentieprijzen, productbeschikbaarheid en andere factoren. Data Science stelt Amazon in staat direct te reageren op veranderende vraag. Bovendien volgt Amazon bijna alles: van aankoopgeschiedenis tot persoonlijke gegevens zoals adressen, waarmee ze een beter beeld krijgen van het inkomensniveau van klanten. Op basis van al die verzamelde data, optimaliseren ze hun productaanbevelingen en zelfs de locatie van producten in hun magazijnen. Hierdoor kan Amazon bestellingen soms al binnen vijf uur leveren. Amazon is echt een pionier als het gaat om Data Science en klantgerichte innovaties. De genoemde voorbeelden zijn echt next level Data Science toepassingen.
Deep learning
bij Pro-rail
Een stap verder nog dan Machine learning is Deep learning. Wellicht heb je deze term ook wel eens gehoord. Bij Deep learning wordt gewerkt met de zelf lerende AI modellen, waar je bij machine learning nog steeds ‘handmatig’ het model moet voeden. Het maakt gebruik van neural networks (geïnspireerd door hoe onze hersenen werken) om zelf de belangrijkste kenmerken te leren. In plaats van dat mensen die kenmerken handmatig aangeven, ontdekt het systeem zelf wat belangrijk is.
Een voorbeeld ter illustratie is Pro-rail, waar met behulp van beeldherkenning defecten aan het spoor worden opgespoord. Dus in plaats van het handmatig bekijken van alle foto’s van spoor in Nederland om defecten te zoeken, worden duizenden foto’s geanalyseerd waardoor veranderingen aan het spoor automatisch worden gedetecteerd.
Wat kan Data Science
jouw bedrijf brengen?
Stel je voor dat je met data van jouw organisatie niet alleen terugkijkt, maar dat je ook vooruit kunt kijken. Een Data Scientist kan je helpen om met die informatie tastbare resultaten te behalen die direct impact hebben. Denk bijvoorbeeld aan:
- Klant en sales inzichten: Je krijgt antwoorden op vragen zoals: welke klanten hebben de meeste kans om weg te lopen en wat kun je doen om ze te behouden? Of: welke producten verkopen beter bij een prijsverandering van 5%?
- Efficiëntere processen: Ontdek waar je tijd en geld verspilt, bijvoorbeeld door onderhoud aan machines te voorspellen voordat ze kapotgaan of routes te optimaliseren in je logistieke keten.
- Next level personalisatie: Verhoog je klanttevredenheid en verkoopcijfers door klanten alleen die aanbiedingen en producten te tonen die ze écht relevant vinden, gebaseerd op hun zoekgedrag en voorkeuren.
Het mooie is: je hoeft niet te raden. Met de modellen die jouw Data Scientist kan bouwen, krijg je inzichten waar je ze zelf nooit had verwacht.
Hoe Heeyoo
kan helpen
Wij hebben ook een team met Data Scientists die onze klanten bijstaan met hun data vraagstukken. De Data Scientists werken nauw samen met onze klanten om te ontdekken waar de kansen liggen, want zoals in eerder in deze blog al werd aangegeven is domeinkennis een absolute must om zinvolle projecten te draaien. Of je nu een proof of concept wilt of een volledige implementatie, wij kunnen ervoor zorgen dat jullie data nieuwe en onverwachte inzichten gaat brengen.
Wil je weten hoe Data Science jouw organisatie kan helpen? Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek. Samen verkennen we de mogelijkheden!
Aan de slag!
Waar wacht je nog op?
Wil je weten hoe Data Science jouw organisatie kan helpen?
Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek. Samen verkennen we de mogelijkheden!
