Data Science is een breed vakgebied met veel potentiële toepassingen. Het gaat niet alleen om het analyseren van gegevens en het modelleren van algoritmen, maar het herontdekt ook de manier waarop bedrijven werken en hoe verschillende afdelingen met elkaar omgaan. Datawetenschappers lossen elke dag complexe problemen op, gebruikmakend van een verscheidenheid aan Data Science-oplossingen om problemen aan te pakken zoals het verwerken van ongestructureerde gegevens, het vinden van patronen in grote datasets en het bouwen van aanbevelingsengines met behulp van geavanceerde statistische methoden, kunstmatige intelligentie en machine learning-technieken. 

De wijdverbreide voordelen van Data Science voor bedrijven zijn voelbaar in het hele spectrum van organisatiefuncties. Organisaties gebruiken data Science om gegevens om te zetten in concurrentievoordelen, producten en diensten te verfijnen en klantverloop te identificeren door middel van analyses die door de callcenters worden verzameld, zodat marketing kan optreden om ze te behouden. Marketeers richten zich op klanten met behulp van machine learning en productaanbevelingssystemen, die rekening houden met sociaaleconomische datapunten om te informeren hoe klanten op de markt kunnen worden gebracht.

Data Science helpt bij het analyseren en extraheren van patronen uit bedrijfsgegevens, zodat deze patronen kunnen worden georganiseerd om bedrijfsbeslissingen te sturen. Data-analyse met behulp van Data Science-technieken helpt bedrijven om erachter te komen welke trends het beste passen bij bedrijven gedurende verschillende delen van het jaar. 

Door middel van datapatronen kunnen Data Science-professionals tools en technieken gebruiken om toekomstige klantbehoeften voor een specifiek product of dienst te voorspellen. Datawetenschap en bedrijven kunnen nauw samenwerken om de voorkeuren van de consument voor een breed scala aan artikelen te begrijpen en betere marketingcampagnes uit te voeren. 

Om de reikwijdte van predictive analytics, maakt Data Science nu gebruik van andere geavanceerde technologieën zoals machine learning en deep learning om de besluitvorming te verbeteren en betere modellen te creëren voor het voorspellen van financiële risico's, klantgedrag of markttrends.

Data Science helpt bij het maken toekomstbestendige beslissingen, voorspellingen van de toeleveringsketen, het begrijpen van markttrends, het plannen van betere prijzen voor producten, het overwegen van automatisering voor verschillende gegevensgestuurde taken, enzovoort.

Zo wordt Data Science in sales en marketing vooral gebruikt om markten te voorspellen, nieuwe klantsegmenten te bepalen, prijsstructuren te optimaliseren en het klantenportfolio te analyseren. Bedrijven gebruiken vaak sentimentanalyse en gedragsanalyses om aankoop- en gebruikspatronen te bepalen en om te begrijpen hoe mensen producten en diensten zien. Sommige bedrijven zoals Lowes, Home Depot of Netflix gebruiken 'hyperpersonalisatie'-technieken om aanbiedingen nauwkeurig af te stemmen op klanten via hun aanbevelingsengines. 

E-commercebedrijven gebruiken aanbevelingsengines, prijsalgoritmen, voorspellende klantsegmentatie, gepersonaliseerd zoeken naar productafbeeldingen en kunstmatig intelligente chatbots om een ​​transformationele klantervaring te bieden. 

Recentelijk, diepgaand leren, heeft door het gebruik van 'kunstmatige neurale netwerken' datawetenschappers in staat gesteld om ongestructureerde data-analyses uit te voeren, zoals beeldherkenning, objectcategorisering en geluidsmapping.  

Data Science-oplossingen per branchetoepassing

Laten we nu eens kijken hoe Data Science is de industriesectoren aandrijven met zijn multidisciplinaire platforms en tools:

Data Science-oplossingen in het bankwezen: Bank- en financiële sectoren zijn in hoge mate afhankelijk van Data Science-oplossingen die worden aangedreven door big data-tools voor risicoanalyse, risicobeheer, KYC en fraudebestrijding. Grote banken, hedgefondsen, beurzen en andere financiële instellingen gebruiken geavanceerde Data Science (aangedreven door big data, AI, ML) voor handelsanalyses, pre-trade beslissingsondersteunende analyses, sentimentmetingen, voorspellende analyses en meer. 

Data Science-oplossingen in marketing: Marketingafdelingen gebruiken Data Science vaak om aanbevelingssystemen te bouwen en klantgedrag te analyseren. Als we het hebben over Data Science in marketing, houden we ons voornamelijk bezig met wat we 'retailmarketing' noemen. Het retailmarketingproces omvat het analyseren van klantgegevens om zakelijke beslissingen te nemen en inkomsten te genereren. Veelgebruikte gegevens in retailmarketing zijn onder meer klantgegevens, productgegevens, verkoopgegevens en gegevens van concurrenten. Transactiegegevens van klanten worden veelvuldig gebruikt in AI-aangedreven data-analysesystemen voor meer omzet en uitstekende marketingdiensten. Chatbotanalyses en responsgegevens van vertegenwoordigers worden samen gebruikt om de verkoopefficiëntie te verbeteren. 

De retailer kan deze gegevens gebruiken om klantgerichte marketingcampagnes op te bouwen, prijzen te optimaliseren op basis van de vraag en te beslissen over het productassortiment. Het retailmarketingproces is zelden geautomatiseerd; het gaat om het nemen van zakelijke beslissingen op basis van de gegevens. Datawetenschappers die werkzaam zijn in retailmarketing houden zich voornamelijk bezig met het afleiden van inzichten uit de gegevens en het toepassen van statistische en machine learning-methoden om deze beslissingen te onderbouwen.

Data Science-oplossingen in financiën en handel: Financiële afdelingen gebruiken Data Science om handelsalgoritmen te bouwen, risico's te beheren en de naleving te verbeteren. EEN data scientist werken in de financiële wereld zal voornamelijk data over de financiële markten gebruiken. Dit omvat gegevens over de bedrijven waarvan de aandelen op de markt worden verhandeld, de handelsactiviteit van de beleggers en de aandelenkoersen. De financiële gegevens zijn ongestructureerd en rommelig; het is verzameld uit verschillende bronnen met verschillende formaten. De eerste taak van de datawetenschapper is dan ook om de data te verwerken en om te zetten in een gestructureerd formaat. Dit is nodig voor het bouwen van algoritmen en andere modellen. De datawetenschapper kan bijvoorbeeld een handelsalgoritme bouwen dat misbruik maakt van de marktinefficiënties en winst genereert voor het bedrijf.

Data Science-oplossingen in Human Resources: HR-afdelingen gebruiken Data Science om het beste talent aan te nemen, werknemersgegevens te beheren en de prestaties van werknemers te voorspellen. De datawetenschapper die in HR werkt, zal voornamelijk werknemersgegevens gebruiken die uit verschillende bronnen zijn verzameld. Deze gegevens kunnen gestructureerd of ongestructureerd zijn, afhankelijk van hoe ze zijn verzameld. De meest voorkomende bron is een HR-database zoals Workday. De eerste taak van de datawetenschapper is om de data te verwerken en op te schonen. Dit is nodig voor inzichten uit de data. De datawetenschapper kan methoden gebruiken zoals: machine learning om de prestaties van de werknemer te voorspellen. Dit kan door het algoritme te trainen op historische medewerkersdata en de features die het bevat. De datawetenschapper kan bijvoorbeeld een model bouwen dat de prestaties van werknemers voorspelt met behulp van historische gegevens. 

Datawetenschap in logistiek en warehousing: Logistieke en operationele afdelingen gebruik Data Science om supply chains te beheren en de vraag te voorspellen. De datawetenschapper die in de logistiek en warehousing werkt, zal voornamelijk gegevens gebruiken over klantorders, voorraad en productprijzen. De datawetenschapper zal gegevens gebruiken van sensoren en IoT-apparaten die in de toeleveringsketen zijn ingezet om de reis van het product te volgen. De datawetenschapper kan methoden zoals machine learning gebruiken om de vraag te voorspellen.  

Data Science-oplossingen in klantenservice: Klantenserviceafdelingen gebruiken Data Science om vragen van klanten te beantwoorden, tickets te beheren en de end-to-end klantervaring te verbeteren. De datawetenschapper die bij de klantenservice werkt, zal voornamelijk gegevens gebruiken over klanttickets, klanten en het ondersteuningsteam. De meest voorkomende bron is het ticketbeheersysteem. In dit geval kan de datawetenschapper methoden zoals machinaal leren gebruiken om te voorspellen wanneer de klant stopt met het contact met het merk. Dit kan door het algoritme te trainen op historische klantdata. Met behulp van historische gegevens kan de datawetenschapper bijvoorbeeld een model bouwen dat voorspelt wanneer een klant niet langer contact met het merk opneemt.

Big data met Data Science-oplossingen Use Cases

Hoewel Data Science-oplossingen kunnen worden gebruikt om inzicht te krijgen in gedrag en processen, wijst big data-analyse op de convergentie van verschillende geavanceerde technologieën die samenwerken om ondernemingen te helpen meer waarde te halen uit de gegevens die ze hebben.

In biomedisch onderzoek en gezondheid worden geavanceerde technieken voor datawetenschap en big data-analyse gebruikt om de online inkomsten te verhogen, klachten van klanten te verminderen en de klantervaring te verbeteren door middel van gepersonaliseerde diensten. In de horeca en foodservice wordt wederom big data-analyse gebruikt om het gedrag van klanten te bestuderen via winkelgegevens, zoals wachttijden bij de kassa. Statistieken tonen aan dat 38% van de bedrijven big data gebruikt om de effectiviteit van de organisatie te verbeteren. 

In de verzekeringssector worden voorspellende analyses op basis van big data vaak gebruikt voor het met hoge snelheid analyseren van grote hoeveelheden gegevens tijdens de acceptatiefase. Analisten van verzekeringsclaims hebben nu toegang tot algoritmen die frauduleus gedrag helpen identificeren. In alle bedrijfstakken maken organisaties gebruik van de voorspellende krachten van Data Science om hun mogelijkheden voor zakelijke prognoses te verbeteren. 

Big data gekoppeld aan Data Science maakt zakelijke bedrijven mogelijk om hun eigen organisatiegegevens te benutten, in plaats van te vertrouwen op marktstudies of tools van derden. Data Science-professionals werken nauw samen met professionals uit de RPA-industrie om gegevensbronnen voor een bedrijf te identificeren en om dashboards en visuals te bouwen voor het in realtime doorzoeken van verschillende vormen van gegevensanalyse. Data Science-teams kunnen nu deep learning-systemen trainen om contracten en facturen uit een stapel documenten te identificeren, evenals verschillende soorten identificatie voor de informatie.

Big data-analyse heeft het potentieel om geweldige inzichten in gegevens te ontsluiten via sociale-mediakanalen en -platforms, waardoor marketing, klantenondersteuning en advertenties kunnen worden verbeterd en beter kunnen worden afgestemd op de bedrijfsdoelen. Big data-analyse maakt onderzoeksresultaten beter en helpt organisaties onderzoek effectiever te gebruiken door hen in staat te stellen specifieke testgevallen en gebruikersinstellingen te identificeren.

Gespecialiseerde datawetenschap-use-cases met voorbeelden

Data Science-applicaties kunnen voor elke branche of elk studiegebied worden gebruikt, maar de meeste voorbeelden hebben betrekking op data-analyse voor: zakelijke gebruiksgevallen. In deze sectie worden enkele specifieke use-cases gepresenteerd met voorbeelden om u te helpen het potentieel ervan in uw organisatie beter te begrijpen.

Data-opschoning: In Data Science is de eerste stap het opschonen van gegevens, waarbij eventuele onjuiste of onvolledige datasets worden geïdentificeerd en opgeschoond. Het opschonen van gegevens is van cruciaal belang om fouten en inconsistenties te identificeren die uw gegevensanalyse kunnen vertekenen en tot slechte zakelijke beslissingen kunnen leiden. Het belangrijkste van het opschonen van gegevens is dat het een continu proces is. Bedrijfsgegevens veranderen voortdurend, wat betekent dat de gegevens die u vandaag hebt, morgen misschien niet meer kloppen. De beste datawetenschappers weten dat het opschonen van gegevens niet één keer gebeurt; het is een continu proces dat begint met de allereerste dataset die je verzamelt. 

Voorspelling en prognose: De volgende stap in Data Science is data-analyse, voorspelling en prognose. U kunt dit op individueel niveau doen of op grotere schaal voor uw gehele klantenbestand. Voorspellingen en prognoses helpen u te begrijpen hoe uw klanten zich gedragen en wat ze vervolgens kunnen doen. U kunt deze inzichten gebruiken om betere producten, marketingcampagnes en klantenondersteuning te creëren. Normaal gesproken omvatten de technieken die worden gebruikt voor voorspelling en prognoses regressie, tijdreeksanalyse en kunstmatige neurale netwerken. 

Fraude detectie: Fraudedetectie is een zeer gespecialiseerd gebruik van Data Science dat afhankelijk is van vele technieken om inconsistenties te identificeren. Met fraudedetectie probeert u transacties te vinden die onjuist of frauduleus zijn. Het is een belangrijke use-case omdat het de kosten van bedrijfsvoering aanzienlijk kan verlagen. De beste fraudedetectiesystemen zijn breed. Ze gebruiken veel verschillende technieken om inconsistenties en ongebruikelijke gegevenspunten te identificeren die op fraude wijzen. Omdat fraudedetectie zo'n gespecialiseerde use case is, kun je het beste samenwerken met een Data Science-professional. 

Data Science voor bedrijfsgroei: Elk bedrijf wil groeien, en dit is een natuurlijk gevolg van zakendoen. Toch hebben veel bedrijven moeite om gelijke tred te houden met hun concurrenten. Data Science kan u helpen uw potentiële klanten te begrijpen en uw diensten te verbeteren. Het kan u ook helpen nieuwe kansen te identificeren en verschillende gebieden te verkennen waarin u kunt uitbreiden. Gebruik Data Science om uw doelgroep en hun behoeften te identificeren. Creëer vervolgens producten en diensten die beter aan deze behoeften voldoen dan uw concurrenten kunnen. U kunt Data Science ook gebruiken om nieuwe markten te identificeren, nieuwe groeigebieden te verkennen en uit te breiden naar nieuwe industrieën. 

Samengevat

Data Science is een interdisciplinair vakgebied dat wiskunde, techniek, statistiek, machine learning en andere vakgebieden gebruikt om gegevens te analyseren en patronen te identificeren. Data Science-applicaties kunnen voor elke branche of elk studiegebied worden gebruikt, maar de meeste voorbeelden hebben betrekking op data-analyse voor: zakelijke gebruiksgevallen. Data Science helpt u vaak uw potentiële klanten en hun koopbehoeften te begrijpen. 

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com