Analytics & Data Science

Reporting & Analytics slaan een brug tussen de ondersteunende inrichting t.b.v. het werken met (big) data en het nemen van managementbeslissingen op basis van die data. In reporting & analytics gaat het feitelijk om de vertaling van data en rapportages naar bruikbare stuurinformatie. Alhoewel de termen reporting en analytics veelal naast elkaar of zelfs als substituten worden gebruikt gaat het om twee verschillende dingen.

Bij reporting gaat het om het proces van het organiseren van data in informatieve samenvattingen met het oog op het monitoren van prestaties. Bij analytics gaat het om het proces van het (nader) onderzoeken van data en rapportages, die gebruikt kunnen worden t.b.v. de interpretatie en eventuele verbetering van prestaties. Dat kan soms heel diepgaand nodig zijn, waarvoor bijvoorbeeld technieken als datamining kunnen worden aangewend.

Rapportage verschaft informatie, analyse geeft inzicht. Rapportage veroorzaakt de juiste vragen, analyse beantwoord die. Hierdoor ontstaat betrouwbare stuurinformatie voor het management. Daar gaat het om. Met het oog daarop, bemiddelt Scope Data in posities als o.a. Business Analyst, Information Analyst, Reporting Specialist, Marketing Analyst, Sales Analyst en Logistics Analyst.

Waar Reporting & Analytics voornamelijk terugkijkt op wat er gebeurt is, kijkt Data Science naar hoe de data zo goed mogelijk gebruiken kan worden om voor de toekomst de voorspellingen te maken. Daarbij zoekt het naar onderliggende dimensies in de data. Data Science wordt naast gestructureerde data ook toegepast op ongestructureerde data. Denk hierbij aan afbeeldingen en teksten.

Data Science vertaalt grote hoeveelheden data naar nieuwe inzichten en geeft ondersteuning in de dagelijkse processen van het bedrijfsleven. Door gebruik te maken van en op te bouwen van algoritmen, worden patronen in data herkend die tot een bevinding leiden. De gouden combinatie van wiskunde, statistiek en programmeren, samengevoegd met business kennis, maakt dit mogelijk. Naast de toegepaste facetten omvat het ook een wetenschappelijk facet, namelijk de continue ontwikkeling van nieuwe modellen en publicaties van onderzoeken. Deze innovatieve kant zorgt er voor dat een vraagstuk altijd met meerdere methoden opgelost kan worden, waarbij afgewogen wordt wat de meest gepaste is.

Enkele voorbeelden van vraagstukken die opgelost kunnen worden met Data Science zijn de volgende: de verkoopaantallen van een product voorspellen, klanten clusteren naar klantgroepen op basis van klanteigenschappen, grote hoeveelheden documenten groeperen naar onderwerpen en objecten herkennen uit afbeeldingen.

Wanneer er sprake is van grote hoeveelheden data is het efficiënter om middels algoritmen nieuwe inzichten te krijgen. Naast dat het veel tijd bespaart, leidt het ook tot nauwkeurigere resultaten.

Enkele functies die voorkomen binnen Data Science zijn Data Scientist, Machine Learning Engineer en Artificial Intelligence specialist die onder andere opereren in de methoden van regressie, clustering, natural language processing, image processing, time series, neural networks en machine learning.