Wat is Data Science? | De beste Data Science tools | 8 technieken

Optimaliseer je processen en innoveer met Data Science machine learning

Data Science helpt de grote thema’s in je organisatie het hoofd te bieden en betere, meer verfijnde beslissingen te nemen. In principe alle beoordelingsprocessen (3 voorbeelden) in jouw organisatie komen in aanmerking voor de toepassing van data science. Data Science kan je business model behoorlijk raken, maar ook juist je concurrentiepositie verstevigen omdat je zaken veel effectiever en efficiënter kan inrichten. Dan moet je wel precies weten welke data science methoden je kunt inzetten en hoe je er een succes van kan maken. En welke tools, technieken en type algoritmes het beste bij jouw probleem passen. Maar eerst geven we data science betekenis door er een duidelijke definitie aan te hangen.

Wat is data science?

Wat is data science? Dit vakgebied houdt zich bezig met het verwerken en analyseren van grote hoeveelheden data, en/of ongestructureerde data zoals video’s, e-mails, geluidsfragmenten, tweets, sensordata, et cetera. Data Science richt zich met name op het ontwikkelen en toepassen van machine learning modellen. Dit soort modellen zoeken naar patronen en correlaties in data en maken die direct zichtbaar. Om het makkelijker te begrijpen, geven we een voorbeeld van data science voor beginners: denk hierbij aan computers die al dan niet zelfstandig patronen in data naar boven halen en daarvan leren.

3 Data Science voorbeelden

  • Hoe kun je de vraag naar bepaalde producten beter voorspellen met data science analytics?
  • Hoe ga je Data Science machine learning inzetten om je voorraadposities te optimaliseren?
  • Hoe kun je het werving- en selectieproces verbeteren zodat je de beste mensen kunt selecteren?

Data Science definitie

Data Science betekent letterlijk datawetenschappen maar die vertaling is nog steeds erg abstract en nietszeggend. We geven hier een data science definitie die iedereen kan begrijpen:

Data Science is het continue proces waarbij je mogelijk relevante databronnen selecteert, filtert, deze opschoont, door en door leert begrijpen, grondig analyseert, mooi visualiseert en er businesswaarde uithaalt.

Dit proces wordt goed weergegeven door de volgende figuur waarbij je (big) data opwerkt tot informatie, inzichten en kennis. Dit doe je al dan niet met behulp van statistiek en algoritmes. Die kennis vertaal je vervolgens naar de beste acties (voor dat moment) en procesverbeteringen.

Data Science definitie & proces
Figuur 1: Het doel van data science weerspiegelt in de piramide: van ruwe data naar de beste acties en procesverbetering

Met andere woorden: je gaat data science doelbewust inzetten om problemen en vraagstukken in jouw organisatie op te lossen. Data science is geen speeltje van de data scientist maar een praktische wetenschap die je gaat helpen om betere beslissingen te nemen. Vooral operationele beslissingen waar beoordelingsprocessen een grote rol spelen en waarvan er dagelijks vele worden genomen.

Beoordeel de echte Data Science betekenis

de echte Data Science betekenisJe gaat de werkelijke betekenis van data science beter begrijpen als je nagaat waar in jouw organisatie allemaal beoordelingsprocessen plaatsvinden. Deze processen beoordelen bijvoorbeeld hoeveel een object waard is, of het verantwoord is om iemand een lening te verstrekken en wat de kans op fraude is bij een aanvraag of schadeclaim. Ook berekenen ze bijvoorbeeld wat de snelste route is voor een bezorger of een verkoper die een reeks klanten wil gaan bezoeken. De toepassingsmogelijkheden van data science & big data analytics zijn enorm. De kunst is om in jouw organisatie gezamenlijk die toepassingen te ontdekken. Data science wordt volgens Hal Varian, een gerespecteerd econoom bij Google en emeritus professor aan Berkeley, de komende decennia een ontzettend belangrijke, cruciale competentie voor organisaties.

Een wereldwijd datageneratie-proces

Of het nu gaat om aankopen of sensordata, zoekopdrachten, slimme meters of geluidsopnames van telefoongesprekken. Klanten en machines worden een steeds belangrijker onderdeel van een wereldwijd datageneratie-proces. We kunnen de omvang en impact ervan nog nauwelijks bevatten. Maar door het mixen van die verschillende interne en externe databronnen kan je uiteindelijk komen tot compleet nieuwe en onverwachte inzichten. Daarmee kun je dan nieuwe, waardevolle dataproducten of datadienstverlening creëren. Dat is in een notendop de uitdaging waar je met Data Science management voor staat.

De 25 belangrijkste voordelen van Data Science artificial intelligence

voordelen van Data Science artificial intelligenceWe weten door onze jarenlange ervaring met AI, Data Science & machine learning als geen ander waar en hoe je de vruchten van Data Science kunt plukken. Je gaat niet alleen op zoek naar quick wins (een standalone data science toepassing ontwikkelen), maar ook zoek je naar de langetermijnvoordelen wanneer je het structureel en organisatiebreed gaat inzetten. We zetten hier alle 25 voordelen van het toepassen van data science technieken op een rij:

  1. Met Data Science Analytics voorkom je een oerwoud aan spreadsheets
  2. Met data science tools ga je meer verkopen en betere marges realiseren
  3. Het versnelt beoordelingsprocessen in je organisatie op radicale wijze
  4. Met Data Science machine learning kun je efficiënter personaliseren of differentiëren
  5. Data Science laat je eenvoudig allerlei (big) data combineren en analyseren
  6. Het ontlast de IT-afdeling en operationele systemen
  7. Je ontwikkelt één versie van de waarheid, hoewel die niet in beton is gegoten
  8. Medewerkers, teams en managers presteren beter door data science
  9. Met Data Science AI voorkom je informatieoverbelasting
  10. Het werkt als aanjager voor het creëren en managen van nieuwe kennis
  11. Data Science laat leidinggevenden meer visiegericht en coachend werken
  12. De delicate balans tussen brein en intuïtie kan verbeteren
  13. Met Data Science Analytics stimuleer je creatief zoekgedrag dat nieuwe deuren opent
  14. Door continue blootstelling aan betrouwbare data ken je je business model beter
  15. Met BI data science creëer je meer betrokkenheid en loyaliteit bij je medewerkers
  16. Je realiseert met data science tooling meer transparantie en voorkomt ook fraude
  17. Data Science helpt je bij de verbeterslag in het managen van bedrijfsrisico’s
  18. Je bedrijf wordt wendbaarder: zie het boek ‘De wendbare organisatie’
  19. Het stimuleert innovatie door inzichten die aangeven dat je strategie is uitgewerkt
  20. Met data science krijg je meer grip op dynamiek, marktwerking en turbulentie
  21. Met Data Science predictive models ga je nauwkeuriger anticiperen en voorspellen
  22. Je kunt je datakwaliteit gaan verbeteren dankzij datawetenschappen
  23. Data Science analytics combineert en analyseert moeiteloos ongestructureerde data
  24. Het kan zorgen voor een duurzamere wereld doordat er minder verspilling plaatsvindt
  25. De mens kan zich beter ontplooien in een gestroomlijnde, gezonde organisatie

Met bovengenoemde data science-voordelen bij de hand kun je nu de businesscase voor data science big data gaan maken en die beschrijven. Wanneer je ondersteuning wilt bij het opzetten of verder professionaliseren van data science, neem dan hier contact op met één van onze data science consultants.

De top van Data Science bedrijven Nederland

Passionned Group maakt onderdeel uit van de reeks Data Science bedrijven die inmiddels in Nederland actief zijn. We durven voorzichtig te stellen dat we tot de top behoren en hét meest invloedrijkste data science bedrijf van Nederland zijn. Met een onafhankelijke jury organiseren we de Dutch BI & Data Science Award 2021, we geven les op diverse universiteiten in binnen- en buitenland (onder andere TIAS) en we schrijven boeken over Data Science. Deze vinden inmiddels wereldwijd hun weg. Een data science consultant van Passionned Group is niet alleen ervaren, kritisch en communicatief, maar benadert een opdracht ook integraal, dus zowel de organisatorische als de technische kant worden meegenomen. Onze data science consultancy richt zich vooral op:

Wil jij ook eens praten met een Data Science specialist en een inspirerend gesprek voeren met een praktijkman of -vrouw van een Data Science consultancy partij die echt weet waar zij het over heeft? Stel hier gerust je vraag of bel ons direct.

De keuze uit Data Science tools is reuze

Data Science toolsDe markt voor Data Science tooling groeit en verandert bijna elke dag en die monitoren we continu met de BI & Analytics Guide 2021. Uit onze data science studie blijkt dat, naast de bekende, grotere spelers zoals Microsoft (met data science Power BI), SAS (met Visual Analytics), IBM (met Watson Analytics), SAP en Tibco, open source een grote vlucht heeft genomen binnen het vakgebied. Er vinden op dit gebied veel interessante ontwikkelingen plaats. Er wordt veel tijd gestoken in de verdere ontwikkeling van programmeertalen als R, Python en data science tools en platforms als Hadoop, Dataiku en RapidMiner.

Tools voor data science BI zijn er dus in overvloed, maar hoe zorg je nu dat je ook succesvol kan worden? Immers, van de tien data science & big data analytics projecten haalt slechts één project uiteindelijk de productie, zo blijkt uit tal van internationale data science studies. Het is onze missie en passie om een belangrijke bijdrage te leveren aan het verbeteren van die succesratio. De crux zit hem in de beoordelingsprocessen.

Het zijn de beoordelingsprocessen die Data Science maken of breken

In nog een behoorlijk aantal organisaties zie je dat veelbelovende data science, artificial intelligence toepassingen meestal weer snel van het toneel verdwijnen (de zogenoemde eendagsvliegen). Er wordt druk geëxperimenteerd, iedereen is enthousiast, maar de regie ontbreekt en zelfs een glimp van een visie op de rol van data science is vaak ver te zoeken. De oplossing hiervoor is om eerst met elkaar een goed beeld te krijgen van de beslissingen die in jouw organisatie worden genomen of zouden genomen moeten worden. Door die in kaart te brengen kan je business analytics & data science koppelen aan concrete beslissingen. Onderstaand schema kan je daarbij helpen.

beoordelingsprocessen die Data Science maken of breken
Figuur 2: net als bij data analytics koppel je data science doelbewust aan de beslissingen in je organisatie. In onze 10-daagse data science opleiding staat dit schema centraal.

Start eerst met de operationele beslissingen die dagelijks, wekelijks of maandelijks worden genomen. Bijvoorbeeld de beslissing om een startup een lening te verstrekken of niet. En doorloop dan alle stappen in het schema: redeneer terug naar de kennis, informatie en data. En pak daarna door op de acties, de performance, de reflectie en ervaring. Denk vervolgens na hoe je alle stappen zou kunnen automatiseren. Zo kunnen alle betrokkenen zich veel meer bewust worden van de toegevoegde waarde van data science AI en kan de regie beter worden ingericht. Je verlaat daarmee de experimentele fase en gaat data science structureel inbedden in je processen. De impact die data science in totaal kan maken stijgt exponentieel naarmate je meer processen door algoritmes laat controleren of besturen.

Voorspel onderhoud met Predictive Maintenance Data Science

Een van de meest besproken toepassingen is voorspellend onderhoud plegen met data science ofwel Predictive Maintenance Data Science. Ook hier speelt een beslissing weer een belangrijke rol: wanneer moet je preventief onderhoud plegen. Waar traditionele organisaties volgens een planning om de zoveel maanden of jaar standaard op elke machine of machineonderdeel preventief onderhoud plegen, beoogt voorspellend onderhoud data science het juist op die momenten te doen wanneer de kans op een machine failure of uitval (een KPI-voorbeeld) zeer aanwezig is. Met foto’s en sensoren kun je een datastroom op gang brengen die je met data science machine learning analyseert. Concreet laat je de patronen opsporen die een indicatie geven dat een onderdeel kapot dreigt te gaan. Door alleen onderhoud te plegen wanneer het echt nodig is, bespaar je niet alleen veel geld, ook je productiecapaciteit neemt toe en je gooit geen dingen weg die nog prima functioneren. Data Science reikt je dus de tools aan om tot in detail te gaan differentiëren, en dat in sommige gevallen volledig geautomatiseerd. Zo ga je van dat schot hagel naar een precisiebombardement.

Hoe richt je data science management goed in?

Hoe richt je data science management goed in?Om data science goed te managen heb je allereerst een frisse blik nodig op het vakgebied. Zo ontwikkel je een duurzame en gedragen visie, zodat iedereen in jouw organisatie zich bewust is wat de rol en toegevoegde waarde is. Een paar zaken zijn van cruciaal belang:

Data Science management neemt dus de business en de beslissingen als vertrekpunt, stelt een bruggenbouwer als data science manager aan, ontwikkelt een gezamenlijke roadmap en heeft oog voor de impact van business analytics & data science op de mens.

Met welke Data Science technieken bereik je resultaat?

Met data science predictive models & predictive analytics ga je proberen te voorspellen wat er in de toekomst zou kunnen gaan gebeuren. Je gaat op zoek naar patronen in data die een voorspellende waarde hebben. Daarvoor gebruik je de volgende concepten en data science technieken.

Het Artificial Intelligence concept

Data Science techniek: Artificial IntelligenceMet Data Science Artificial Intelligence ontwikkel je (zelflerende) computeralgoritmes die in staat zijn om bestaande of nieuwe verbanden te ontdekken in (big) data en zelf beslissingen te nemen. Met als doel: de effectiviteit en efficiency van een proces drastisch te verbeteren. Lees hier meer over AI.

Machine learning is een specifieke techniek van AI

In het vakgebied data science machine learning doen computers zelf kennis op zonder dat je die expliciet hoeft te programmeren. Feitelijk is machine learning het leren van data door patronen te herkennen in de data. Machine learning kent drie verschillende categorieën: supervised machine learning, unsupervised machine learning en reinforcement learning. Meer over machine learning lees je hier.

Deep learning is een specifieke vorm van machine learning

Deep learning is een specifieke vorm van data science machine learning waarbij algoritmes zelf leren leren van (grote hoeveelheden) data. Hierbij wordt geprobeerd om de vermogens in het brein van een mens na te bootsen. Het stelt computers in staat zeer complexe problemen op te lossen, juist bij gebruik van zeer diverse, ongestructureerde datasets die onderlinge relaties kennen.

Data mining data science is een synoniem voor machine learning

Door data mining ga je verbanden, patronen en correlaties in gestructureerde data met behulp van machine learning, statistiek en databasetechnieken opsporen. Het doel is het opdoen van nieuwe inzichten die “verborgen” zitten in de data en het vergaren van nieuwe kennis.

Process mining data science: AI toepassen op event logs

De techniek Process mining is de kapstok voor een verzameling data science technieken, data science methoden en data science tools waarmee je, gebruikmakend van event logs, het werkelijke verloop van bedrijfsprocessen gaat blootleggen, visualiseren, analyseren, monitoren en verbeteren. Lees hier meer over process mining.

Computer vision: herken de bloem

Computer vision: herken de bloemDe computer kan zien is de letterlijke betekenis van de term ‘computer vision’. Door de inzet van supervised learning (maar tegenwoordig ook unsupervised) leer je de computer een object op een foto te herkennen, bijvoorbeeld een bloem. Maar de meest voorkomende toepassing van computer vision is wel gezichtsherkenning. Bij deze data science methode maak je gebruik van neurale netwerken. Nadat je het neurale netwerk hebt getraind, is die in staat om bij een nieuwe foto zelf aan te geven of er een bloem op staat of niet. Het wordt echt interessant wanneer het neurale netwerk getraind wordt om bijvoorbeeld afwijkingen bij planten, dieren of eindproducten te gaan herkennen. Een algoritme dat volledig zelfstandig een kwaliteitscontrole uitvoert en beslist of het eindproduct naar de klant mag is geen unicum meer.

Natural Language Processing (NLP) begrijpt je en praat

Deze data science techniek richt zich op het leren begrijpen van taal, schrijven en spreken. Het combineert technieken uit AI en de taalwetenschap. NLP wordt vaak toegepast bij digitale assistenten of klantenservice chatbots. Maar ook zoekmachines en vertaalplatforms maken veelvuldig gebruik van deze techniek. Tegenwoordig zijn NLP-vertaalde teksten van vergelijkbare kwaliteit als die van een vertaler van vlees en bloed.

Forecasting & optimalisatie

Deze categorie technieken en data science methoden richten zich op het voorspellen van trends op basis van historische data. Denk hierbij aan het voorspellen van de prijzen van vastgoed, brandstof, staal of andere grondstoffen door de patronen van een reeks variabelen te analyseren. Wanneer je forecasting steeds beter leert toepassen, kun je eerder dan je concurrenten ‘de beste aankoop’ doen. Dit betekent overigens niet altijd dat je meer of eerder gaat inkopen, ook minder of later inkopen kan een organisatie veel voordeel opleveren. Hierdoor vindt optimalisatie plaats omdat je veel preciezer de juiste hoeveelheid aanschaft. Tot slot: forecasting kun je natuurlijk ook loslaten op andere processen dan het inkoopproces.

Sla de complexiteit van data science methoden plat

Het bovenstaande klinkt allemaal complex en ingewikkeld maar feitelijk komt het er bij al deze methoden en technieken op neer dat je brute rekenkracht gaat inzetten om snel patronen te vinden in je data en daar een model van maakt. Voor de ene situatie gebruik je een data science methode die gestoeld is op beslisbomen, in een andere situatie zet je in op lineaire regressie of genetische algoritmes. Je helpt met behulp van deze methoden de computer met leren, zonder dat je die expliciet moet programmeren. Neurale netwerken bijvoorbeeld, proberen de hersenen van een mens na te bootsen. Ook die zijn zeer afhankelijk van de rekenkracht van (grote) computers. Daarnaast bestaan er kant-en-klare bibliotheken met een groot scala aan technieken en methoden die je direct kunt inzetten. Je hoeft het wiel dus niet zelf elke keer uit te vinden. Laat je dus niet afschrikken door de schijnbare magie van data science. Maar wanneer alle zintuigen van een mens (horen, zien, ruiken, enzovoorts) beter kunnen worden afgedaan door data science technieken, wordt het tijd om aandacht te besteden aan de ethiek.

Deze 5 data science tips verhogen je kans op succes

data science tipsTot slot nog een handige checklist en 5 tips om de kans op succes met Big Data Science in jouw organisatie te vergroten.

  1. Ontwikkel eerst een gezamenlijke, organisatiebrede visie op het vakgebied, blijf in eerste instantie weg van de techniek, maar experimenteer er wel mee.
  2. Inventariseer eerst de operationele beoordelingsprocessen in jouw organisatie. Daar liggen de potentiële kanshebbers voor succesvolle data science toepassingen.
  3. Wees je ervan bewust dat bij data science je datakwaliteit van hoog niveau moet zijn, anders loop je grote risico’s. Foutieve data in een rapport merk je relatief snel op, bij een algoritme dat onder de motorkap draait niet.
  4. Stel een data science team samen dat niet alleen maar bestaat uit techneuten. Maak ook ruimte voor business consultants, data analytics translators en business analisten.
  5. Wees je zeer bewust dat data science, AI, machine learning (en natuurlijk ook robots) grote impact kunnen hebben op het huidige en toekomstige werk van mensen in jouw organisatie. Je kunt altijd weerstand verwachten.

Wil je nog meer data science tips lezen? Lees dan het artikel ‘8 effectieve manieren om data science voor jou te laten werken’.

Over Passionned Group

Passionned Group, de specialist in Data Science Machine LearningPassionned Group is dé specialist in Data Science vraagstukken en oplossingen. Onze doorgewinterde data science consultants helpen grotere en kleinere organisaties bij de kanteling naar een intelligente, datagedreven organisatie. Om het jaar organiseren wij de Dutch BI & Data Science Award™.

Neem contact met ons op

Onze Data Science consultants

Rick van der Linden, Data Discovery specialist / Associate Partner

ir. RICK VAN DER LINDEN

Data Discovery specialist

Alex de Jong, Consultant Data Science & Lean

ALEX DE JONG

Consultant Data Science & Lean

Jack Esselink, Data Science programmamanager

JACK ESSELINK

Data Science programmamanager & docent

John Kennedy, Associate Partner Data Science management

JOHN KENNEDY

Associate Partner Data Science & BI

Herman van Dellen, Associate Partener Data Science

HERMAN VAN DELLEN MSc

Data Science Consultant

Opleidingen
Kennisbank
Advies
Interim

Deze organisaties gingen je voor

Word nu ook klant

Wil je ook klant bij ons worden? Wij helpen je maar wat graag verder met Data Science machine learning of andere zaken waar je slimmer van wordt.

Herman van Dellen, Associate Partener Data Science

HERMAN VAN DELLEN MSc

Data Science Consultant

Neem contact met mij op

Fact sheet

Organisaties geholpen
___
Trainingen & workshops
___
Deelnemers opgeleid
___
Beoordeling klanten
8,9
Consultants & docenten
___
Kantoren
3
Jaar ervaring
16
EDIT POST