VERDER KIJKEN DAN DE DATA SCIENDE HYPE -Drie belangrijke manieren om data echt voor u te laten werken-

Het bedrijfsleven wordt gek van de datawetenschap en alle mogelijkheden die het biedt. De breedvoerige, opkomende discipline is bepalend voor de manier waarop hele industrieën er in de komende decennia uit zullen gaan zien. Alles is data en data is alles. Zelfs als u nooit meer hebt gedaan dan het maken van een frequentiegrafiek, kunt u waarschijnlijk de redenen voor de trend begrijpen. Door het gebruik van verschillende Machine Learning algoritmes en leermodellen, AI, chat bots en taalverwerking hebben we een aantal waardevolle lessen geleerd die essentieel zijn voor uw succes om het meeste uit uw gegevens te halen.

Laten we diep in drie belangrijke factoren duiken die u zullen helpen om de data echt voor u te laten werken:

  1. Het is één ding om een ‘proof of concept’ te hebben, maar het in productie nemen is van een totaal ander orde.
  2. Het begrijpen van de data en de datastroom is soms erg complex, maar het is de enige manier om tot duurzame resultaten te komen.
  3. Zonder een solide basis en herhaalbare bouwstenen is het model niet toekomstbestendig.

Take-away  1: Focus op productie vanaf dag 1

Als u werkt met een datawetenschapper en algoritmespecialist is het eerste wat u moet doen diep in de data duiken, de data op het juiste kwaliteitsniveau krijgen, de data flow in een model plaatsen en nadenken over de resultaten die uit de data kunnen komen. Het is natuurlijk belangrijk om de data te kennen en de data gereed te maken voor analyse, maar wat gaat er daarna met het resultaat gebeuren? Wie gebruikt de resultaten? Wat zijn hun doelen en grootste frustraties op dit moment? In welk bedrijfsproces wordt het geïntegreerd? Om Machine Learning succesvol te integreren in uw bedrijf, moet u deze vragen vooraf beantwoorden. Doe dit en uw ‘proof of concept’ is niet het eindstation, maar het begin van de beoogde geavanceerde manier van werken.

Take-away 2: Data is altijd dynamisch

Na het begrijpen van de eerste data is het ook belangrijk om te begrijpen dat deze gegevens en de gegevensbronnen in de loop van de tijd zullen veranderen. Onze eerste stap is altijd u te helpen bij het bouwen van de database die u de komende jaren goed van dienst zal zijn, u de beste manier te leren om uw interessante variabelen vast te leggen, evenals wat de moeite waard is om vast te leggen, ook al lijkt het u op dit moment niet interessant. Inzicht in uw bronnen, uw toekomstige bron en externe bronnen zal u leiden naar een duurzame, toekomstbestendige oplossing.

Take-away 3: Ontwerp voor de toekomst vanaf het begin

Maak vanaf het begin van een nieuw project Data Science en Machine Learning onderdeel van uw bedrijfsstrategie. De tijd is voorbij om slechts een zijspoor in uw bedrijf te zijn, alleen voor experimentele doeleinden.  We zijn ons er allemaal van bewust dat design thinking en design systemen uw bedrijf innovatiever maken en concurrentievoordeel creëren. Breidt dit uit naar uw datagestuurde projecten en gebruik deze methodologieën om te ontwerpen voor de toekomst. Creëer componenten die kunnen worden hergebruikt en waarop kan worden voortgebouwd, rekening houdend met het volledige pakket, van front-end tot back-end. Dat is de enige manier waarop u de datagestuurde Machine Learning basis naar de toekomst kunt uitbreiden.

 

Wil je meer weten over Machine Learning en Data Science?

Lees ook onze blog The three biggest B2B Machine Learning challenges and how to deal with them