Data science: Analyses versterken evolutie

Data science: Analyses versterken evolutie

Knowledge is Power

In een wereld waar kennis van je vak steeds belangrijker wordt is data essentieel. Het constant evalueren van de markt, doelgroep en concurrentie is een nieuwe weteenschap die vooral rond data draait. Deze data wetenschapper is een belangrijk onderdeel van iedere organisatie en hier leg ik uit waarom jij het ook moet doen!

Werken met databases

Binnen verschillende sectoren zien we tegenwoordig al heel wat digitalisering. Zo zien we dat de meeste ondernemingen al databases hebben met heel wat interessante informatie in verband met hun klant, leveranciers en producenten.

Zo is het belangrijk voor elke sector om hun database aan te passen voor optimalisering. Ondernemingen die regelmatig retours moeten aanvaarden moeten dit dan ook toegankelijk maken voor hun database. 

Verder zien we bij overnames van ondernemingen ook veel problemen voorkomen. Het is belangrijk dat deze databases, ook al zijn deze niet hetzelfde, steeds kunnen getransformeerd worden naar het juiste schema. Dit gebeurt aan de hand van het ETL, een proces die het in kaart brengt van juiste aanpassingen te doen binnen een database.

“Big” Data Problem

Big data is een schema die uit heel wat informatie bestaat. Hier is ook geen goede structuur in te vinden en worden er dus heel moeilijk analyses gemaakt. Deze data vormt een groot probleem voor analisten en kost vooral heel wat tijd om deze op orde te brengen. Een voorbeeld hiervan is bijvoorbeeld het autonomisch rijden van een auto aan de hand van live data.

Analyses voor beslissingen

Analyses maken uit data brengt heel wat zekerheid met zich mee. Vele ondernemingen, organisaties en andere instellingen rekenen steeds meer op goede analyses om belangrijke beslissingen te nemen. Het is dan ook belangrijk dat deze goed worden uitgevoerd. Uit datasets word er regelmatig de probabiliteit gerekend, dit is de meting van hoeveel kans er is dat iets voorvalt. Bijvoorbeeld is er 50% kans dat een munt op kop land, daarna is er 25% dat het nog eens gebeurd en zo verder…

Verder hebben we ook nog correlaties, dit is het analyseren van verbanden tussen twee verschillende datasets. Een voorbeeld hiervan is wanneer het mooi weer is verkopen ijsjes beter. Maar let op, correlatie toont niet altijd causatie aan, zo is het belangrijk om steeds de vraag te stellen hoe dit komt en niet blindelings de data te volgen.

Meten is weten

We evolueren steeds meer naar een wereld waar data één van de belangrijkste middelen is. Overal op het internet zien we manieren voor data collectie en dit zal zeker niet veranderen in de toekomst. Belangrijk is om je eigen privacy te behouden en te delen wat je wil. Zelf is het ook belangrijk om met uw onderneming hier aan deel te nemen, data kan een goed middel zijn om beslissingen te argumenteren en zelf pivotteringen te maken!

 

Geef een antwoord