Data Science

Meget arbejde med data er fokuseret på, hvor virksomheden er i dag og hvorfor, samt hvordan det går lige nu. Men går I skridtet videre, træder I ind i en verden, hvor I begynder at arbejde med prædiktive analyser, altså hvordan det kan gå virksomheden i fremtiden. Det kræver ofte mere findelte data, som egner sig specielt til avancerede statistiske analyser. Data er historisk set kommet fra virksomheden selv, men flere virksomheder anvender også data fra offentlige datakilder, sociale medier, mv.

Prediktive Analyser

Prædiktive analyser leder efter mønstre og sammenhænge i data. Data kommer oftest fra virksomhedens egne kilder, men kan også komme fra eksterne datakilder, herunder offentlige kilder, vejrdata, leverandørdata og sociale medier. Den prædiktive værktøjskasse benytter sig af teknikker og teorier lånt fra statistik, maskinlæring og Data Mining. Under ét defineres disse som én disciplin: Data Science.

Når I har fundet sammenhænge i jeres data, kan I bruge denne viden til at forudsige, hvilke handlinger, der vil føre til de bedste resultater. Handlingerne omfatter typisk interaktion med jeres kunder. Her kan I undersøge, hvilken reklamekampagne, anbefaling eller konkret produkt, jeres kunde skal have, hvem skal I ringe til og give et tilbud, inden de går til konkurrenten, hvilke kunder er i risiko for at churne, eller hvordan skal tilbuddet skrues sammen for at opnå maksimal effekt.

Data Science anvendes i mange brancher til f.eks. at forudsige lagerbeholdninger i detailhandelen, samle kundefeedback til produktudvikling, forudsige hvor det bedst kan betale sig at bore efter olie, vurdere kreditværdighed, forudsige bevægelser på aktiemarkedet, udgøre beslutningsstøtte for læger, mv. Mulighederne er uendelige.

Uden viden om Data Science kan det være svært for en virksomhed at vide, hvad man helt præcis kan få ud af at anvende avancerede analytiske datametoder. Med vores erfaring fra en lang række virksomheder, dybe indsigter i tilpasningsmulighederne og din viden om din virksomhed, kan vi sammen opnå succes.

BITEQ Jumpstart

Med BITEQ Jumpstart kommer du hurtigt i gang med dit Data Science-projekt. Jumpstartpakken vil give dig indsigt i en valgt problemstilling, en kortlægning af modenhed, samt et roadmap for hvordan en mulig løsning kan realiseres.

Eksempler på Jumpstarts:

Churn Analyse

Opdag i tide, hvad dine kunder er utilfredse med og find ud af, hvad du kan gøre for at beholde dem.

Kundeanalyse

Find ud af, hvem dine kunder egentlig er? Hvordan handler de? Hvad handler de? Hvornår? Hvor er de? Hvordan når du dem?

Industriel Optimering

Hvordan kan du optimere og effektivisere din produktion gennem analyse af sensordata (IoT)? Du kan planlægge vedligehold for at reducere slid og nedetidsomkostninger, samt planlægge, hvornår du skal køre analyser af maskiner, tests, mv.

Social Medie Analyse

Indsaml data og analyser, hvad der er skrevet om din virksomhed, produkter, konkurrenter og branche på sociale medier, såsom Twitter, Facebook, LinkedIn, YouTube, Instagram og blogs. Du får mulighed for at forbedre dit serviceniveau, din produktudvikling, samt skabe en mere præcis kommunikation med dine kunder.