Data Science - Gjør nytte av dine data

 

Utnytter du data effektivt?

Slik får du et konkurransefortrinn med data science

 

"Data er det nye gullet" og lignende fraser har du kanskje hørt opp til flere ganger. Vi har i årevis hørt formaninger om dataenes viktighet i årene som kommer, men hva innebærer det egentlig for deg og din bedrift? Det kan vi hjelpe deg med å finne ut.

Data science er Headits viktigste nysatsning. Vi har derfor skreddersydd et team med ekspertkunnskap innen matematikk/statistikk, programmering, brukeropplevelse og forretningsutvikling slik at vi på best mulig måte kan bidra til å tilføre verdi til din bedrift.

Data science kan hjelpe deg til å ta riktige strategiske beslutninger, lage bedre prognoser og forbedre produktet ditt. Med maskinlæring kan vi bruke gjenkjenning av komplekse mønstre for å gjøre riktige beslutninger basert på store mengder data.

 

 

Hva er egentlig Data science

Den enkleste måten å forklare hva data science er, er å se på det som en videreutvikling av statistikk. Se for deg at du har et utvalg personer fra en større gruppe og kunnskap om hvordan disse reagerer ettersom et sett ulike variabler endres. Ett eksempel kan være hvor mye folk sparer ut fra ulike størrelser på kronekurs, rentenivå og lønns- og prisnivå. Med denne kunnskapen kan du spå hvordan folk flest i hele landet vil endre sparingen med endring i disse fire variablene.

Men når datamengdene blir store nok og antallet variabler langt større enn et menneske klarer å ha oversikt over, får vi hjelp av maskinene. Ved å la en maskin lære seg og kjenne igjen mønstre mellom enorme mengder variabler og utfall i historiske data, vil den lære seg å forutse resultat, eller gi prognoser på framtidige tilfeller.

 

Data science bygger på kompetanse fra fag som matematikk/statistikk, IT og forretningsutvikling. I skjæringspunktene mellom disse fagene, oppstår nye disipliner som maskinlæring, dataanalyse og systemutvikling. Derfor bruker vi tverrfaglige team, i samarbeid med deg som kunde. Vi kjenner metodikken, men du er eksperten på dataene fra din næring.
Dataanalysen er nemlig viktig for å sørge for at maskinen har gode data å lære av. Siden en maskin bare forstår tall, må derfor relevante data vurderes og omsettes til tallverdier. Vurderingen av data er et eksempel på prosesser som vi må gjøre sammen med deg som kunde.

 

Hvis dette høres enkelt ut, kan vi love deg at det er det ikke. Derfor bruker vi våre skarpeste hjerner i våre data science team. Som sammen med deg vil ta din bedrift enda et steg lengre.

 

 

Hvordan kommer man i gang?

For å finne gode bruksområder kan det være nødvendig å kartlegge egne prosesser for å finne mulighet for forbedring. I mange tilfeller vil det være behov for å samle inn ytteligere data. Vi hjelper deg med å finne de mest effektive metodene for å få samlet inn akkurat de dataene du trenger. Videre lager vi løsninger som setter dataene i system og bidrar til verdi. Enten i form av automatiserte tiltak eller visualisert som beslutningsstøtte. Noen eksempler på verdiskapningen dette kan gi kan for eksempel være:

 

Beregne eiendomspriser

  • en bolig er verdt det kjøperne er villige til å gi i en budrunde. Hvordan forutse denne betalingsvilligheten og sette rett pris? Med store mengder data med alt fra info om boligen til beliggenhet og årstid for salget, kan man predikere boligens verdi.

 

Salg og markedsføring

  • forutse hvilke av dine kunder som mest sannsynlig vil falle fra og hvem du bør kontakte for å få flere salg

 

Industri og produksjon

  • forutse vedlikeholdsbehov og driftsstans ved å måle maskinenes effektivitetn avvik og andre faktorer forbundet med driftsstans

 

Transport og logistikk

  • Det er ikke alltid at Google maps dekker behov forbundet med kjøreruter. Ved oppsett av komplekse kjøreruter med mange stopp og potensielle endringer underveis kan det være nyttig å bruke data science for å beregne beste kjørerute og tid brukt totalt.

 

Bank og finans

  • Visste du at man bruke data science for å oppdage uregelmessigheter i dine data for å avdekke blandt annet svindelforsøk? Ved hjelp av maskinlæring kan man oppdage uregelmessigheter i transaksjoner eller predikere svigninger i aksjemarkedet

 

Diagnostisering av sykdommer

  • Kreft: diagnostisering av kreft er treffsikker, men tidkrevende. Prognoser for forløpet er mindre treffsikre. Data science kan behandle store mengder data om svulster og pasientenes øvrige tilstand, gi umiddelbar analyse av vevsprøver og riktigere prognoser.

 

Er du klar for å få ting til å skje? Kontakt oss for en uforpliktende prat.

 

x