Data Wetenschap, Big Data en Data Analyse termen die we allemaal wel eens hebben gehoord. Afgezien van het woord data, hebben ze alle drie betrekking op verschillende verwerkingswijze.
Misschien is het begrip ‘data als goud is’ er eentje die u vaak voorbij hoort komen. Maakt duidelijk dat gegevens tegenwoordig erg belangrijk geworden zijn voor bedrijven en worden beschouwd als het middel waarop elk bedrijf een concurrentievoordeel kan behalen of een disruptieve strategie kan creëren.
Met zettabytes aan gegevens die een gezonde groei laten zien, lijkt de groei hoeveelheid data de komende jaren in de dubbele cijfers te liggen. Tevens is er een toename van een aantal rollen en kansen die te maken hebben met het benutten van deze gegevens.
Wat betekend dat we ervaring op moeten doen en moeten zorgen dat de datacowboys uit dit vakgebied verdwijnen, want hun aanwezigheid is nogal verwarrend. En maakt het werken met data ongewenst moeilijk, voor iedereen die wil uitblinken in datagerelateerd werk.
Waarvan data wetenschap de eerste is waarbij de term ‘wetenschap’ wordt geassocieerd met data, een breed gebied waar wetenschappelijke methoden, wiskundige vergelijkingen, statistiek en tal van andere hulpmiddelen die worden toegepast op datasets om de vereiste kennis en inzichten te extraheren.
In hun ruwe vorm zijn gegevens onbegrijpelijk en abstract, ongefilterde en misleidend vol van patronen en informatie. Om zinvolle conclusies trekken uit deze verzamelde gegevens is data wetenschap noodzakelijk.
Er zijn al veel gebieden waar data wetenschap de samenleving heeft ontwricht en de manier waarop dingen werkten heeft veranderd. Hier zijn enkele van de prominente gebieden waar data wetenschap een grote rol speelt:
In de reclame en online marketing is u vast opgevallen hoe sommige van de producten waarnaar u zoekt, worden weergegeven in advertenties op willekeurige websites? Dit staat bekend als retargeting of remarketing. De producten die aan u worden getoond, worden bepaald met behulp van data wetenschap.
Met behulp van data wetenschap kunnen de patronen of het gedrag van de bezoeker worden bepaald waarna de advertenties op de websites daarop worden gericht.
Data wetenschap in zoekmachines zit in de algoritmen die door zoekmachines worden gebruikt. Om de relevante resultaten voor een zoekopdracht te leveren, gebruiken zoekmachines de hulp van data wetenschap om de enorme hoeveelheid zoekopdrachten te verwerken en om te zetten in relevante patronen. Dit levert de resultaten die bij een gebruiker passen en helpt de zoekmachine te blijven ontwikkelen.
Tegenwoordig is e-commerce een prominente constante geworden met veel online aankopen. Dit heeft ertoe geleid dat logistieke bedrijven hun bezorgervaring hebben verbeterd; wat ertoe leidt dat bedrijven data wetenschap gebruiken om de beste routes, transportmodi en levertijden te begrijpen.
Wat weer tot een toename van fraude en risico’s leid ertoe dat bedrijven constant scherp moeten zijn om niet in slechte leningen, schulden of verliezen te vervallen. Met behulp van data wetenschap kunnen de bedrijven een bredere beveiligingscontrole uitvoeren en de profilering van klanten verbeteren, en ook eerdere gegevens analyseren om patronen te vinden die hen zouden helpen bij het opsporen van fraude en risico’s.
Dan big data, big data is een grote hoeveelheid gegevens (zowel gestructureerd als ongestructureerd) die niet met traditionele methoden kan worden geanalyseerd. De term ‘big data’ is op zichzelf een relatief nieuwe term en het belang ervan is de afgelopen jaren gegroeid, waarbij organisaties de verschillende voordelen die big data biedt beginnen te zien.
Hoewel data er altijd al is geweest en het verzamelen van data ook niets nieuws is, is het concept van big data totaal anders. Big data kan worden gedefinieerd door drie V’s: volume, snelheid en variëteit.
De mogelijkheid om met deze gegevens om te gaan en de betekenisvolle patronen te analyseren, zal ons helpen om, gepersonaliseerde diensten aan te bieden, verspilling te verminderen en snel een beslissing te nemen over ons koopgedrag. Relatief nieuw in vergelijking met de traditionele methode om analyses te gebruiken.
Als laatste data analyse waarvan kan worden gezegd dat het bijna vergelijkbaar is met datawetenschap, maar het heeft in vergelijking een meer gerichte rol. Bij data analyse is de analyse van gegevens geconcentreerd op specifieke gebieden met specifieke doel voor ogen.
We gebruiken data analyse om bepaalde correlaties te vinden tussen diensten of producten en wat klanten willen om weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen. Het wordt ook gebruikt door wetenschappers of onderzoekers om specifieke theorieën te verifiëren of tot bepaalde conclusies te komen.
Een van de veelgebruikte gebieden van data analyse is business intelligence; waardoor organisaties beslissingen en prestaties kunnen verbeteren en optimaliseren.
Data analyse heeft de huidige online reis, winkel en zoek omgeving gevormd en offline onze ervaringen in de horeca en winkels veranderd. Via data analyse kunnen bedrijven inzicht krijgen in onze ervaringen en voorkeuren. Ze kunnen begrijpen wat er momenteel ontbreekt, wat we willen of op wie ze zich moeten richten. Tonen ze aanbiedingen of doen zelfs aanbevelingen op basis van onze interesses op verschillende sociale media of andere websites.
Maar ook in de gezondheidszorg zijn er veel dingen die door data analyse kunnen veranderen en de afgelopen jaren zijn veranderd. Data analyse kan helpen bij het verbeteren van de medische zorg en de behandelingen optimaliseren.
Zo hebben Data Wetenschap, Big Data en Data Analyse alle hun eigen toepassingen en risico’s. Maar bieden ze ook kansen die soms disruptief worden gezien in onze huidige samenleving.