Data science:
op de sweet spot tussen wetenschap en business
Wetenschap zit overal. Hetzelfde geldt voor data in je organisatie. Van het bestuderen van klikgedrag op je website tot het herkennen van patronen in klantenvragen: steeds meer bedrijven gebruiken data-analyse als leidraad voor hun beslissingsproces. Ook jouw organisatie vergaart ongetwijfeld een karrevracht aan informatie. Maar hoe ga je nu precies van big data naar relevante learnings voor jouw teams? Enter data science! Een data scientist schept orde in de datachaos en zoomt met microscopische precisie in op businesstrends die interessant zijn voor jouw bedrijf. Wij gieten het begrip in een eenvoudige definitie en geven drie voordelen.
Wat is data science?
Tijd voor een dummyproof definitie
De naam verraadt het al een beetje. Data science kan je best omschrijven als een vorm van dataverwerking, waarbij je wetenschappelijke analysemethoden aanwendt om verbanden in gigantische hoeveelheden bedrijfsdata te spotten en voorspellingen te maken. Anders gesteld, de data scientist is de wetenschapper in je organisatie die met baanbrekende businessinzichten op de proppen komt. Maar verwacht geen statische onderzoeksrapporten met ellelange bibliografieën. Een data scientist ontwikkelt machine learning algoritmes en voedt deze modellen doorlopend met nieuwe data om steeds scherpere voorspellingen te maken.
#1 Verwerk complexe hoeveelheden info en pinpoint key data
Data stromen via uiteenlopende kanalen binnen in je bedrijf. Vaak zelfs onbewust. Denk aan alle vragen die je customer support ontvangt of de aankoopcombinaties van klanten. Daar zit potentieel goud in. De uitdaging ligt in het anticiperen op de snelheid waaraan de zee aan ongestructureerde data binnenkomt. Dankzij gesofisticeerde data science technieken kan je makkelijker big data organiseren en analyseren om op een gerichte manier concrete businessvragen te beantwoorden.
#2 Leg je vinger op businesstrends en voorspel de toekomst
Een data scientist is meer dan een soort verkeersleider op een datakruispunt. Via data science kan je tendensen in nieuwe én historische data herkennen, en voorspellingen maken over klantengedrag of businesstrends. Bovendien leent data prediction zich perfect voor hr-vraagstukken. Denk aan personeelsverloop dat samenhangt met uiteenlopende factoren, zoals medewerkerstevredenheid, samenwerking en betrokkenheid. Als je meerdere databronnen, waaronder interne enquêtes, KPI’s, verloning en data uit samenwerkingstools als Slack of Microsoft Teams, bundelt en analyseert, kan je accurater voorspellen wie geneigd is je bedrijf te verlaten en je retentiebeleid hierop afstemmen.
#3 Maak geïnformeerd en geïnspireerd strategische beslissingen
Data zijn puur feitelijk, wat betekent dat je er als manager 100 % op kan vertrouwen bij je besluitvorming. Bovendien ben je in staat om met datavoorspellingen je strategie (for real) futureproof te maken. En ook voor de creatieve cockpit in je organisatie biedt data science de nodige sturing. Dankzij data begrijp je beter de voorkeuren van je doelgroep waardoor je (digital) marketeers hun campagnes hier perfect op kunnen afstemmen. En door sterke sociale vaardigheden kan jij als data scientist jouw opdracht tot een groter succes brengen. Je voelt ‘m al aankomen: data science zit overal.
Een data scientist nodig voor een project? Nog vragen over onze dataprofielen? Contacteer Jannes Baert.
Of ben jij een curious data scientist die op zoek is naar een uitdaging? Bekijk de vacature.