OFFERTE AANVRAGEN

Hoe zet u big data science slim in?

7 praktische tips

Elke organisatie houdt gegevens bij, op allerlei gebied. Vaak wordt er (te) weinig gedaan met die gegevens, terwijl hier juist een schat aan kennis én mogelijke verbeteringen achter schuilt gaat. De hoogste tijd dus om aan de slag te gaan met big data science. Met deze tips weet u hoe u de schat verzilvert.

Kreet onder de loep

Wat is big data science?

Letterlijk vertaald betekent big data science: grote data wetenschap. Waar het in de praktijk om draait? De processen en computersystemen die schatten aan kennis bij elkaar brengen uit de ‘diarree’ aan data die we op de wereld voortbrengen. Doel? De data analyseren (machine learning) en uw organisatie hiermee oplossingen te bieden. Op welk gebied? Daarover leest u verderop meer.

De onmisbare kracht

Wat is een big data scientist?

Iemand die weet hoe je met big data omgaat, noemen we een (big) data scientist. Hij of zij weet in de enorme brij aan feiten en cijfers structuur te scheppen. Dat doet deze persoon via onder meer big data algorithms.

Met onderstaande tips voor toepassing van big data science gaat u op weg naar succes.

1. Verzand niet in vaagheden | Start een projectteam

Het grootste gevaar binnen big data science? Dat u inzet van deze wetenschap tot een doel op zich maakt. En dus dat uit beeld raakt hoe u het als middel wilt inzetten. De beste oplossing hiervoor? Stel een big data science projectteam samen. Zet hierin mensen uit de directie voor de langetermijnvisie en beslissingen. Voeg gebruikers toe voor de praktische kant. En gebruik ook het ICT-talent binnen uw organisatie.

Hulp hierbij nodig? Vraag de big data science experts van APPelit.

Neem contact op

big data science

Uitgangspunten

2. Zet op een rij welke data u al hebt

Grote kans dat u op allerlei plekken in de organisatie al big data hebt (front end). Bijvoorbeeld resultaten van uw marketingcampagnes. Enquêtes over producttevredenheid. Kwaliteitsmetingen. Verder biedt uw branchevereniging vast ook gegevens binnen uw vakgebied. En wat dacht u van (hoge)scholen en universiteiten? Hoe meer data u verzamelt en koppelt, hoe beter de uitkomsten.

3. Wat wilt u bereiken? Stel doelen

Een van de manieren om big data science niet tot doel op zich te maken? Bedenk met het projectteam hoe u de wetenschap wilt inzetten. Welk doel wilt u ermee halen? Hou het daarbij concreet. Of het nu gaat om efficiëntere productie, gerichtere marketing, slimme personeelsbezetting, praktische big data business intelligence of iets anders.

Kies uw programmeertaal

4. Bekijk welk self learning algorithm u wilt inzetten

Om big data science goed in te zetten, maakt u het beste gebruik van machine learning: zelflerende software. Die software werkt met self learning algorithms. Kies uit de wirwar van programmeertalen welke past bij de ontwikkeling die u nodig hebt. Ga bijvoorbeeld voor een simpel programma als u start.

Liever een expert erbij halen? APPelit werkt met heel veel computertalen en gebruikt ze graag voor u.

5. Denk na over de dataopslag | Digitale verwerking
Sla de data op en maak die toegankelijk via bijvoorbeeld een data warehouse (back end). Juist als het om echte big data, dus grote hoeveelheden gaat. Zo weet u zeker dat het behapbaar, toegankelijk én werkbaar blijft.

Neem contact op

blockchain secure data

Hou het overzichtelijk

6. Ontwikkel in stappen

Een van de valkuilen bij softwareontwikkeling is: er één groot project van maken en er bij de oplevering/installatie achter komen dat het niet naar behoren werkt … Natuurlijk test u de software. Dat sowieso. Nog beter is dat u elk stukje van de techniek test, zodra er iets klaar is. Zo stuurt u sneller bij en voorkomt u grote teleurstellingen aan het eind.

7. Als u zeker wilt slagen | Vraag de expert

Hebt u geen enkele ervaring met (de softwareprogramma’s achter) big data science? Dan is bovenstaande – hoe praktisch ook – misschien een brug te ver. Vraag in dat geval APPelit om hulp. Wij denken graag met u mee en voeren bovenstaande stappen een voor een voor u uit.

Vragen over big data science? Wij hebben antwoorden

Big data science lijkt moeilijk. Wij maken het graag begrijpelijk én succesvol voor u. Geef daarom hieronder uw contactgegevens door voor een vrijblijvende kennismaking.


Wij werken onder andere met

laravel ontwikkelaar APPelit werkt met angularjs APPelit ontwikkelt in html5 en css3 microsoft .net ontwikkelaar APPelit ontwikkelt in ionic APPelit ontwikkelt in unity 3d APPelit ontwikkelt voor android APPelit ontwikkelt voor ios APPelit ontwikkelt in typescript angular-material ontwikkelaar elastic transip appelit heeft kennis van libgdx appelit gebruikt o.a. het YII framework appelit werkt met symfony appelit gebruikt zend-framework APPelit ontwikkelt met cake php appelit ontwikkelt met o.a. codeignitor appelit werkt met python appelit ontwikkelt met o.a. Django appelit ontwikkelt met o.a. Flask APPelit werkt met odoo APPelit ontwikkelt met ruby on rails APPelit ontwikkelt in react APPelit beheerst flutter APPelit werkt met c-sharp APPelit werkt met aps.net APPelit ontwikkelt in vb.net APPelit ontwikkelt in magento APPelit ontwikkelt opencart webshops APPelit ontwikkelt zencart webshops APPelit ontwikkelt in wordpress APPelit werkt met mean.js vagrant software APPelit werkt met mongodb APPelit werkt met mysql appelit werkt met phaser tekla software 3d developer