Data Science

Maak de juiste beslissingen door uitdagingen op een data-gedreven wijze aan te pakken, gebruik makend van geavanceerde modellen.

Data Science richt zich op het vinden van verborgen en complexe patronen en relaties in data. Denk hierbij aan beeldherkenning, sentiment analyse en het voorspellen van de toekomst. Door middel van statistische methoden en visualisatie kan Data Science gebruikt worden om de waarde van je data te ontgrendelen. Met Data Science kun je klanten beter bedienen, processen optimaliseren, fraude bestrijden en nieuwe businessmodellen ontdekken.

Trends en uitdagingen

Data Science kenmerkt zich door haar onderzoekende insteek. Hierdoor zitten Data Science oplossingen vaak aan het voorvlak van de laatste innovaties, maar kunnen ze ook blijven steken in de ontdekkingsfase. Hoe prioritiseer jij het onderzoek van jouw bollebozen?

De uitdaging van Data Science projecten is om vanaf het begin van het ontwikkeltraject de toegevoegde waarde van het eindproduct in het vizier te houden. Alleen dan kan een oplossing volledig worden geïntegreerd in het bedrijf en de processen. Hoe zorg jij dat jouw projecten succesvol integreren in de bestaande processen?

Data scientists zijn tevens een ander soort collega in het bedrijf, met andere behoeftes en een andere kijk op de wereld. Hoe zorg je er voor dat deze collega’s succesvol kunnen worden in jouw bedrijf?

Onze expertise en unieke aanpak

Capgemini heeft veel succesvolle Data Science projecten gedaan binnen alle sectoren. We brengen onze expertise op basis van projectervaring, onderzoek, trends in de markt en waarde die we bij onze klanten hebben gecreëerd. We onderscheiden ons met profielen  op het snijvlak van business en wetenschappelijk onderzoek. We investeren continu in de kennis van onze consultants, waardoor ze op de hoogte zijn van zowel marktontwikkelingen als wetenschappelijke voortgang.

Onze aanpak brengt structuur binnen het iteratieve proces van Data Science. De start van elk project is een onderzoeksfase waarin wordt onderzocht welke factoren van belang kunnen zijn. Hier worden hypotheses over opgesteld die getest kunnen worden in het project. Vervolgens wordt tijdens data engineering de data gevonden en voorbereid zodat dit geschikt is voor het model. Als de beoogde oplossing haalbaar is, kan het modelleren en visualiseren starten. In dit interactieve proces worden tussenresultaten geïnterpreteerd en besloten over de volgende stappen in het modelleerproces.

Data Science is breed toepasbaar. We kunnen het vakgebied opdelen in de volgende typen toepassingen:

  • Predictive modelling: aan de hand van wiskundige modellen kunnen we de meest waarschijnlijke scenario’s inschatten, inclusief de invloed van deze scenario’s op bedrijfsprocessen.
  • Data enrichment: Data is vaak opgeslagen in brieven, e-mails en andere geschreven tekst die voor een computer niet direct te gebruiken zijn. Met technieken zoals OCR en NLP is het mogelijk om automatisch de boodschap uit de ongestructureerde data te halen en te gebruiken in de organisatie.
  • Diagnostics: aan de hand van machine learning kunnen patronen in de data ontdekt worden die met het menselijke oog niet te vinden zijn. Hierdoor is het mogelijk om nieuwe relaties te vinden in de data en hierop processen te aan te passen.
  • Visual analytics: de resultaten van Data Science kunnen pas waarde creëren als deze juist worden gepresenteerd. Door middel van interactieve visualisaties kan eenvoudig een overzicht van de situatie gemaakt worden en wordt het duidelijk welke beslissingen genomen moeten worden.

Onze ervaring en toegevoegde waarde

  • Een winkelketen kon beter voorspellen welke producten verkocht zouden worden per winkel, waardoor ze hun voorraad overschotten konden verminderen.
  • Een trader kreeg automatisch waarschuwingen wanneer tradergedrag mogelijk tegen de regels inging.
  • Een bank kon met nieuwe modellen het kredietrisico voor hun klanten beter voorspellen en tegelijkertijd aan nieuwe regelgeving voldoen.

Ontmoet onze experts