Data science

Het afgelopen decennium hebben wij een verbazingwekkende vooruitgang in de technologie meegemaakt aangaande het verzamelen, opslaan en verwerken van gegevens. Tot 2018 hebben wij gezamenlijk maar liefst 2,5 quintillion (1 gevolgd door 30 nullen) bytes aan gegevens geproduceerd.

Toch heeft minder dan 10% van de bedrijven het volledige potentieel van data gerealiseerd.

En bijna 100% van alle organisaties is het eens over de noodzaak om een ​​organisatie met meer data-kracht te worden. De reden voor deze kloof is wat we “technologie-blindheid” noemen; Organisaties concentreren zich op de technologie maar vergeten vaak dat technologie slechts een hulpmiddel is om bedrijfsactiviteiten te ondersteunen. En dat er ook behoefte is om processen te evolueren. En tot slot, dat de technologie en het proces menselijke hulpbronnen moeten betrekken en versterken en niet tot last voor hen moeten worden. Dit is waar het LaNubia Data Science-team het verschil maakt.

Onze eerste stap is het probleem begrijpen. En dat omvat ook inzicht in het huidige ‘volwassenheidsniveau’ van de organisatie. Ons volwassenheidsmodel fungeert als spiegel om uw organisatie te helpen het huidige volwassenheidsniveau van de verschillende lagen (mensen, processen, technologie en data) te analyseren en gebieden te identificeren die ervoor kunnen zorgen dat het initiatief mislukt.

 

Bij het analyseren van het probleem identificeren we de mogelijke valkuilen.

Ons data science-team, ervaren en bekwaam in zowel data science als business, werkt met u samen om ervoor te zorgen dat de valkuilen worden vermeden of opgevuld.

We beginnen altijd klein. We beginnen met een reeks workshops om het probleem in de kleinst mogelijke eenheden op te lossen. Vervolgens identificeren wij het meest pijnlijke probleem en bouwen we aan een MVP tegen de laagst mogelijke kosten. Tegen de tijd dat we beginnen met het toevoegen van een nieuwe functie, profiteert u al van de MVP.

Grote mislukkingen zijn onmogelijk in het proces dat we volgen.

Minimaal levensvatbaar product

U kunt al beginnen met drinken

Toevoegen van functies

Blijf in kleine stapjes features toevoegen

Toevoegen van functies

Onze aanpak

Data Science gebruikt een reeks stappen om de technieken en strategieën toe te passen, van advies tot implementatie. Hieronder wordt onze aanpak voor een data science-project beschreven.

Probleem formulering

Verkenning

Modellering

Inzet

Implementatie

Communicatie

  1. Probleemstelling / zakelijk inzicht: Voordat u begint met het verkennen van de gegevens en zelfs voordat u een machine learning-model bouwt, dient het probleem dat moet worden opgelost en de zakelijke impact ervan goed worden gedefinieerd. Dit kan door continue communicatie met probleemeigenaren/ klanten. Een team van datawetenschappers met domein-expertise helpt het probleem te begrijpen en te kaderen.

  2. Data-analyse, verkenning en visualisatie: zodra het probleem duidelijk is vermeld, is de volgende stap het verkennen van de gegevens. In deze stap moet de beschikbaarheid van gegevens en de technische haalbaarheid van het project worden gecontroleerd. Als de gegevens niet beschikbaar zijn, is het mogelijk om een manier te vinden om de gegevens te verzamelen die nodig zijn voor het project. Als de gegevens al beschikbaar zijn, kan de kwaliteit van de gegevens worden beoordeeld en kan basisverkenning en visualisatie worden uitgevoerd. Ons data science-team met vaardigheid in hypothese, webscraping, gegevensopschoning, query’s op databases en visualisatie helpen u bij deze stap.

3.Modellering:in deze stap wordt een machine learning-model ontwikkeld om de toekomst te helpen  voorspellen of om ongeziene patronen te ontdekken met behulp van historische gegevens.

4.

Communiceren van het resultaat: in deze stap, afhankelijk van de bovenstaande stappen, gaan we gericht onderzoeken of de resultaten logisch zijn en of we er een verhaal uit kunnen trekken. Dit kan worden gedaan door middel van presentaties, visuals of het schrijven van een zakelijk rapport voor de klanten.

5.Implementatie, evaluatie en aanpassing: zodra het resultaat is gecommuniceerd en een mogelijke feedback van klanten is geaccepteerd, kunnen de resultaten worden geïmplementeerd, geëvalueerd en worden aangepast voor mogelijke verbeteringen. 

6.Implementatie: De laatste stap van onze aanpak is de uiteindelijke implementatie van onze oplossing voor de potentiële klant.

Methods used

Elk bedrijf heeft andere behoeften. Sommigen van u willen misschien dat wij uw probleem oplossen en direct resultaten oplevert terwijl anderen misschien geïnteresseerd zijn om het process (gedeeltelijk) in samenwerkingsverband zelf te leren en door te maken.  Wat uw behoeften ook zijn, we hebben een methodologie.

Projecten: Dit richt zich op het werken aan korte en langlopende projecten. De projecten variëren van een eenvoudige datavolwassenheidsscan tot het ontwikkelen van een machine learning-model voor voorspellende analyses en implementatie. LaNubia kan u helpen bij het bouwen van data-infrastructuur, het extraheren van waarde uit historische data, het bouwen van interactieve dashboards en het ontwikkelen van een voorspellend algoritme om complexe industriële problemen op te lossen.

Workshops: Bij LaNubia geven wij workshops over verschillende onderwerpen. Er worden bijvoorbeeld workshops gegeven over het bouwen van datastrategie, datagovernance, het bouwen van een datagedreven cultuur, het beoordelen van de maturiteit van data, brainstormen en interviewen over geselecteerde onderwerpen, enzovoort. Organisaties van elke omvang kunnen profiteren van onze workshops.

Coaching en training: Onze experts uit verschillende vakgebieden kunnen begeleiding en training geven voor alle mogelijke data-uitdagingen en hackathons.