De basis voor het populaire data science

Data science is tegenwoordig razend populair. In de wereld van data wil iedereen er mee werken, zoals bijvoorbeeld big data en machine learning. Je ziet hem vast al aankomen; daar heb je data voor nodig. Deze hoeft niet honderd procent volledig te zijn, maar er moet wel een fundament zijn. Dit fundament is de basis voor alle verdere analyses en toepassingen die je kan bouwen. Maar wat is data science eigenlijk, hoe zie je het terug in de praktijk en welke tools kan je gebruiken om je data op orde te brengen?

Wat is data science?

Data science is een breed begrip in de wereld van data. Het is een vakgebied dat zich bezighoudt met het verkrijgen van inzichten in data. Ook is het gericht op processen en systemen om bruikbare kennis en inzichten te verzamelen uit een grote hoeveelheid data die we dagelijks samen genereren. Het kan zowel gaan om gestructureerde als ongestructureerde data. Hoe slimmer deze data gestructureerd en gecombineerd kan worden, hoe meer nieuwe waardevolle producten hieruit kunnen ontstaan. Om die reden heeft big data bijgedragen aan de opleving van data science.

Data science in de praktijk

Data science kan toegepast worden in vrijwel alle sectoren en organisaties, als er maar genoeg data aanwezig is. Als dit zo is, is data science ook voor jouw organisatie interessant. Stel dat je als organisaties dagelijks klanten verliest, dan wil je graag weten hoe dat komt. Middels een slim data science model kan je analyseren hoe dit komt, voorspellingen doen over toekomstig verlies of toename in je klantenbestand en hierdoor voorafgaand al bepaalde maatregelen treffen. Met data science is het door algoritmes, die ontwikkeld zijn door het gebruik van datascience, ook mogelijk om persoonlijke online aanbevelingen te doen aan klanten. Ook wanneer je bijvoorbeeld naar andere organisaties belt of een chat start, komt het steeds vaker voor dat je eerst met een robot te maken krijgt. Het is niet zo dat dit altijd even goed gaat in de praktijk, maar door de interactie aan te gaan, train je de robots. Dit is ook een vorm van data science. Data science is dus veelzijdig toepasbaar, maar er is wel een belangrijk aspect voor nodig.

Een sterk dataplatform

Een van de belangrijkste aspecten om met data science te werken, is het creëren van een sterk dataplatform. In verband met schaalbaarheid, kosten, integraties enzovoorts heeft het onze voorkeur om hier voor Microsoft Azure te kiezen. Met ons Kimura Data Framework en DWH Automation tool zorg je er bovendien voor dat je data op orde is, zodat je zonder zorgen data science en machine learning kan gaan doen.

Is er iets onduidelijk voor je, heb je opmerkingen of wil je meer weten over de mogelijkheden? Laat het ons vooral weten!