Your web browser is out of date. Update your browser for more security, speed and the best experience on this site.
Data
De data consultants van Axxes geven inzicht in jouw gegevens! De beschikbaarheid van data is de laatste jaren exponentieel toegenomen en daarmee groeit ook het belang ervan. Naast het verzamelen is de interpretatie van data en dit omzetten in actie de grote uitdaging. Het juiste inzicht in jouw data drijft de business beslissingen die jouw organisatie een enorme meerwaarde kunnen opleveren.
We staan vandaag nog maar aan het begin van een tijdperk waarin data een cruciale rol gaat spelen. De voorbije jaren hebben vele ondernemingen alvast stappen gezet met de implementatie van AI en de nodige algoritmen. Toch wil dat nog niet zeggen dat ze nu al de vruchten kunnen plukken van een data-centrisch beleid.
Vandaag speelt de manier waarop bedrijven omgaan met data een belangrijke rol in de optimalisatie van bedrijfsprocessen en -activiteiten. Hierbij variëren doelstellingen van het maken van gefundeerde strategische beslissingen tot het ontdekken van nieuwe opportuniteiten of efficiënter te werk gaan. Onze data consultants zetten zich in om, met het oog op deze business vraag, data vanuit een technische expertise te benaderen. Zo maken ze analyses en modellen die bedrijfsprocessen en -activiteiten sterk kunnen verbeteren. We bepalen samen een roadmap met de vooropgestelde doelstellingen in het vizier.
1/ Data Engineering
Deze technische profielen zorgen voor het verzamelen, structureren en combineren van alle data die binnen een organisatie gegenereerd worden, om op een overzichtelijke manier toegang te krijgen tot betekenisvolle informatie.
- Verzamelen
- Structureren
- Migreren
- Inzichten verwerven
- Doelstellingen behalen
2/ Data Science & Analyse
Onze Data Scientists en analisten halen door middel van technologieën als R en Python de juiste informatie uit grote hoeveelheden data. Ze bouwen statistische of machine learning modellen om fenomenen te beschrijven, verklaren of voorspellen en conclusies te trekken die een meerwaarde zijn voor jouw bedrijf.
Best practice
1. Niet 'from scratch'
Net zoals bij andere domeinen, hoef je ook bij data niet vanaf nul te starten. Wij maken gebruik van verschillende architectuurmodellen die je alvast de eerste stappen doen zetten richting de doelen die je voor ogen hebt. Ook voor data-analyse en machine learning zijn frameworks voorhanden, zoals scikit-learn, spark, Databricks, AWS SageMaker, Azure ML Studio, etc.
2. Scaling
Start met een dataproject dat qua omvang bevattelijk is en een specifieke business vraag beantwoordt. Zo krijg je voeling met de werkwijze en vertrouwen vanuit de business, waardoor de scaling nadien vlotter kan verlopen.
3. Tools
Werken met de juiste technische tools zal ervoor zorgen dat je jouw project goed kan lanceren en je de nodige inzichten verwerft. Afhankelijk van de doelstellingen en beschikbare data kan dit variëren tussen een low-level technologie zoals python of een high-level service zoals Azure ML Studio, via een uitgebreide data warehouse of enkel een data lake, en kan je kiezen tussen lokaal werken of in de cloud.
4. Security
Zorg ervoor dat je data op een veilige manier verwerkt.
