Diensten Data Analytics Data Science

Data Science

Wat is Data Science?

Data science verschaft inzicht op basis van data. Het doel is steeds om processen efficiënter te maken, kosten te besparen en/of opbrengsten te verhogen. De groeiende beschikbaarheid van data en betaalbare computerkracht hebben er voor gezorgd dat data science de laatste jaren steeds meer in de belangstelling is komen te staan. Data Science consultancy is onderdeel van de dienst Data Analytics, een specialisme van Triple A.

Data scientist: een schaap met minimaal vijf poten

De vaardigheden van een data scientist zijn breed. Meestal hebben ze een analytische achtergrond in bijvoorbeeld wiskunde of statistiek, kunstmatige intelligentie, natuurkunde, computer science of een technische studie met voldoende raakvlakken. Ze hebben ervaring met databases, programmeertalen en visualisatietools. Het creëren, innoveren, adviseren, communiceren, verbeteren en troubleshooten behoren tot de dagelijkse werkzaamheden van een data scientist. Om dit goed te kunnen, moet een data scientist allereerst in staat zijn om het probleem van de opdrachtgever goed te doorgronden en de juiste vragen te stellen.

Wanneer de data scientist het probleem helder in kaart heeft gebracht, zet hij vervolgens zijn kennis van data en statistiek in om patronen uit de data te halen. Zijn kennis van machine learning stelt hem in staat om op basis van de data voorspellingen te maken, zogeheten predictive analytics. Kennis van programmeren is nodig om deze modellen te trainen met doorgaans grote hoeveelheden data. Dankzij de sterke opkomst van geautomatiseerde machinelearningplatformen, wordt de tijd die nodig is om dit soort modellen daadwerkelijk in productie te brengen, aanzienlijk verkort. De creativiteit van de data scientist zal echter altijd nodig blijven om te komen met een oplossing die werkt in de praktijk. Omdat data science een mix is van een groot aantal disciplines en vaardigheden, werkt een data scientist bijna altijd in een multidisciplinair team.

Data science voorbeelden

Hier volgen enkele typische projecten waar data scientists zich zoal mee bezig houden:

  • een leasemaatschappij wil zijn winstgevendheid verhogen door beter presterende marketingcampagnes;
  • een energiemaatschappij wil kunnen voorspellen waar de volgende storing optreedt;
  • een verzekeraar wil zijn klanten passende producten aanbieden;
  • een historicus wil oude handschriften ontcijferen om meer te leren over hoe het dagelijks leven er toen uitzag;
  • een bank wil de winstgevendheid op zijn zakelijke kredietportefeuille verhogen door het toepassen van een gedifferentieerde prijsstrategie;
  • een bedrijf wil zijn HR-beleid optimaliseren, zowel qua kosten als werknemerstevredenheid;
  • een bedrijf wil meer bezoekers naar zijn website trekken.

Waarom Triple A voor data science?

De belangrijkste opdrachtgevers van Triple A – Risk Finance zijn verzekeraars, banken, pensioenfondsen en werkgevers. Onze data scientists echter zijn niet branchegebonden. Feitelijk kunnen we op basis van vrijwel alle data zinnige en vaak verrassende inzichten verschaffen. Daarbij zijn wij ook in staat om te duiden wat de oplossing in financiële zin voor ú oplevert.

Geïnteresseerd? Neem contact op
Onze oplossingen voor Data Science
URM betekenis

Data Driven Continuous Improvement

Onze Data Driven Continuous Improvement propositie helpt u bij het nemen van strategische beslissingen op basis van datagedreven inzichten. Alle processen uit uw waardeketen kunt u hiermee optimaliseren en efficiënter inrichten.

Forward looking scenario’s

Onze unieke forward looking scenario’s stellen opdrachtgevers in staat om op basis van realistische data een lange termijnvisie te ontwikkelen.
Asset Liability Management (ALM) studie

Premiestelling Schadeverzekeraars

De schadeverzekeringsmarkt krimpt en de binnen en –buitenlandse concurrentie neemt toe. Daardoor is de premiestelling van uw verzekeringsproducten cruciaal om in de race te blijven.
Alle oplossingen
Neem contact met mij op

© 2019 AAA Riskfinance. Alle rechten voorbehouden.