Herman van Dellen is een zeer ervaren data scientist die zijn technische en praktische kennis op het gebied van machine learning en statistiek al jarenlang succesvol inzet voor organisaties die worstelen met hun bedrijfskritische toepassingen en tools, zoals onder andere CRM, BI, Datawarehousing en ETL. Daarnaast heeft hij ervaring met programmeren in Python, de PDCA-verbetercyclus, verschillende frameworks en diverse cloudplatforms. Als “thought leader” weet Herman bij uitstek wat data engineering inhoudt en hoe je een project op een professionele, agile manier uitvoert. Zijn interesse voor data science werd gewekt in een tijd waarin het begrip nog nauwelijks beklijfde en exotische AI-programmeertalen LISP, Prolog, OPS5 de norm waren. Sindsdien heeft Herman zijn kennisdomeinen steeds verder uitgebreid. Zijn focus ligt hierbij altijd op kennisintegratie en kennisdeling op basis van opensourcesoftware.
Jouw ideale coach bij data science projecten
Na zijn studie Cognitieve Psychologie aan de Rijksuniversiteit in Groningen maakte Herman carrière bij IBM als professional en manager op het brede vakgebied van data science. Zo bouwde hij onder andere kennissystemen en ondersteunde hij klanten bij AI-projecten. Herman stond eind jaren negentig als oprichter tevens aan de wieg van de Business Intelligence Services Unit bij Big Blue, waaraan hij ook leiding gaf.
Na het IBM-avontuur heeft Herman diverse projecten uitgevoerd in CRM-omgevingen als CRM consultant. Concreet was hij onder meer betrokken bij het ontwerp en de bouw van een customer data platform, het implementeren van machine learning systemen voor churn management, cross selling en het opbouwen van een uniek klantbeeld.
Passie voor data
Passie voor data is niet alleen de rode draad in Herman’s carrière, maar ook in zijn dagelijkse denken en handelen. Zo bouwde hij voor een toonaangevende customer serviceorganisatie met behulp van machine learning modellen een zogenoemd alerting-systeem dat gebaseerd was op gesloten tickets. Hiermee kan de verwachte klanttevredenheid dagelijks worden voorspeld op grond van de doorlooptijd van diezelfde open tickets.
AVG proof
Herman’s interesses zijn breed. Enige tijd geleden heeft hij bijvoorbeeld verschillende organisaties geholpen om hun IT-omgeving AVG-compliant te maken door de metadata over opgeslagen persoonsgegevens automatisch te laten genereren. Met behulp van de door Herman ontwikkelde geautomatiseerde zogenoemde “pattern-matching”-procedures is deze metadata altijd up-to-date. Hierdoor kunnen organisaties de vereiste AVG compliance met betrekking tot de rechten van betrokkenen te allen tijden aantonen.
Ervaring met data science én integratie
Om met data science duurzame verbeteringen te bereiken in een organisatie moeten in Herman’s visie projecten en toepassingen een integraal onderdeel zijn van een Plan-Do-Check-Act (PDCA) continu verbeterprogramma. Door op de juiste wijze vast te leggen welke machine learning modellen waar, wanneer en met welk resultaat zijn toegepast, leer je als organisatie continu. Dan pas bereik je een duurzame procesverbetering. Door Herman’s ervaring met het bouwen van machine learning meta data dashboards krijg je als opdrachtgever altijd een actueel inzicht in de resultaten van je data science initiatieven (de Check-fase).
Herman’s belangrijkste specialisaties
Organisaties die ook de mogelijkheden van data science optimaal willen benutten, schakelen Herman van Dellen in. Zijn technische expertise en managementervaring is onder andere geconcentreerd rondom de volgende thema’s en technologieën:
- Data science: predictive modelling/machine learning
- Tooling: Python, SPSS Statistics, SPSS Modeler en R
- Statistics: (m)anova, factoranalyse, discriminantanalyse, non-parametric (verdelingsvrij toetsen), regressie- en clusteranalyse
- Data engineering: data modelling, database ontwerp en ontwikkeling en database performance
- ETL: Talend
- Database programmering: MySQL, T-SQL, bash
- SQL: MySQL, MS SQL en DB2
- Database batch procesontwerp en ontwikkeling
- Predictive modelling: database integratie
- Cloud Computing: AWS (RDS, EC2, S3, SFTP), basis Azure, basis Linux, bash, batch job scheduling, user management, deployment van MySQL procs, ETL mappings en security administration
- Softwareontwikkeling
- Datakwaliteit: cleaning, transformatie, e-mail verificatie
- Digital marketing: customer data platform ontwerp en ontwikkeling, marketingcampagnes, GDPR-proces en technische implementatie
- Business Intelligence: dashboarding, multidimensionele modellering en advisering
- Managementervaring: people management, procesverbetering (CMM), e-CF en agile projectmanagement
Topper op het gebied van metadata
Naast PDCA-integratie is integratie met operationele systemen, zoals bijvoorbeeld een CRM systeem, belangrijk. Geautomatiseerd en geïntegreerd in de database-omgeving kunnen machine learning modellen de meeste toegevoegde waarde bieden. In een door Herman gebouwde toepassing voor gepersonaliseerde klantaanbiedingen – gebaseerd op market basket analysis (MBA) modellen – is het mogelijk om conversies te herleiden tot marketingcampagnes. Daarnaast is ook inzichtelijk te maken welke MBA-regels het meest effectief zijn als het gaat om open rates, clicks en conversies. Herman benadrukt in dit verband het belang van goede metadata.
Symbiose tussen data science & data engineering
Als ervaren data scientist weet Herman dat je dit vakgebied alleen met succes kan beoefenen als je data engineering skills als SQL, ETL (Extract, Transform & Load), data cleaning, database programmeren, data modelleren, cloud computing et cetera toepast.
De praktijk leert dat het ontwikkelen van een geïntegreerde data science toepassing voor minstens 75% bestaat uit data engineering activiteiten. Herman heeft die skills en ervaring op al deze gebieden en kan er bij opdrachtgevers voor zorgen dat alle data die nodig is voor machine learning en statistische analyse wordt bewerkt, verzameld en opgeslagen.
Vraagbaak voor data science & statistiek
Steeds meer leveranciers van applicaties claimen machine learning – of zelfs “AI-functionaliteit”. Voor Herman is een goede kennis van statistische technieken en onderzoeksmethodieken essentieel voor organisaties om data science en algoritmes goed te kunnen toepassen en te beoordelen.
Organisaties die op zoek zijn naar duiding en data science in de juiste context willen plaatsen, is Herman dan ook de ideale vraagbaak. Schakel hem nu in als data scientist of consultant en ontdek alle nieuwe mogelijkheden van data science.
Profiteer nu van Herman’s unieke ervaring en revolutionaire aanpak
Data science is een brede discipline waarvan vele definities in omloop zijn. De duiding is vaak ver te zoeken. Ook is er weinig aandacht voor de randvoorwaarden en beperkingen van dit relatief nieuwe vakgebied. Een objectief en deskundig advies is dan goud waard en verdient zich snel terug.
Neem gerust contact met Herman op voor een afspraak. Bespreek met hem alle mogelijkheden om ook jouw organisatie duurzaam te verbeteren en optimaal te laten profiteren van de beschikbare data science toepassingen.
