Analytische expertise benutten

Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Verder dan verkennen en beschrijven

• Verder gaan dan basisverkenning of beschrijvende methoden
• Geavanceerde analyses omvatten:
  • Analyse van grote datasets
  • Bouwen van KPI-dashboards
  • Ontwikkelen van predictive modellen

Technieken kennen

• Data-vaardige mensen hoeven geavanceerde methoden niet te beheersen
• Maar ze moeten de bestaan en potentieel kennen
• En samenwerken met data-experts
• Zo pas je effectievere analytische oplossingen toe

Usecases voor advanced analytics identificeren

• Data-vaardige mensen kunnen business-usecases voor advanced analytics identificeren
• Bijvoorbeeld:
  • Een marketingmanager ziet het potentieel van churn voorspellen om retentie te richten

Samenwerken met data-experts

• Samenwerken met data-experts is cruciaal voor succes
• Businessmedewerkers brengen domeinkennis
• Data-experts brengen technische kennis
• In zo’n samenwerking komen businessinzichten en technische expertise samen om complexe uitdagingen op te lossen

Beperkingen begrijpen

• De effectiviteit van geavanceerde methoden hangt af van de kwaliteit van de inputdata
  • Missende waarden aanpakken en uitschieters behandelen is essentieel
• Dit vraagt om:
  • Gespecialiseerde skills
  • Rekenkracht
  • Tijd

Voorbeeld: nauwkeurigheid vs. tijd balanceren

• Een operationsmanager in een winkel vraagt om een vraagvoorspelling voor betere aanvulbeslissingen
• Een complex model kan hogere nauwkeurigheid geven maar kost vaak veel tijd en resources
• Daarom kies je een eenvoudigere aanpak om nauwkeurigheid en tijdsdruk te balanceren

Laten we oefenen!

Data Fluency