Wat is Data Monetisation?
Data Monetisation verwijst naar het proces waarbij data wordt gebruikt om kwantificeerbaar economisch voordeel te behalen.
Interne of indirecte methoden van Data Monetisation omvatten het operationaliseren van door data analyse en Data Science verkregen zakelijke inzichten, en uitvoerbare aanbevelingen om de bedrijfsprestaties te verbeteren.
Bij externe of directe methoden van Data Monetisation, worden inzichten uit data gebruikt voor het ontwikkelen van nieuwe producten of markten, het delen van gegevens om gunstige voorwaarden of condities van zakenpartners te verkrijgen, informatie-ruilhandel, het rechtstreeks verkopen van gegevens, of het aanbieden van informatieproducten en diensten.
Use Cases
Steeds meer bedrijven passen Data Science of Machine Learning (ML) toe om voorspellingen en verwachtingen te kunnen maken op basis van hun data. Dit doen ze om sneller te kunnen reageren op mogelijke veranderingen die van invloed zijn op hun bedrijfsprocessen, hun onderscheidend vermogen in de markt of het automatiseren van beslissingen. Enkele (bekende) voorbeelden zijn:
- Predictive Maintenance, risico-gebaseerd onderhoud uitvoert op assets met een bepaalde verwachtte faalkans.
- Klant aanbevelingen, het cross- en/of upsellen op basis van personen met gelijke interesses/aankopen
- Fraude detectie
Onze Expertise
Wij ondersteunen onze klanten bij het gebruik van ingebedde analytics om automatisch onderdelen van hun bedrijfsactiviteiten te optimaliseren.
ML Engineering
RPA
API Development
Klantvideo Shuttel Solutions
Luister en kijk naar de Shuttel Solutions klantvideo, waarin Shuttel’s Manager Operations & Development Joëlle Stokkel uitlegt hoe zij, met behulp van het Full Orbit Data Monetisation Platform (DMP®), binnen 6 maanden in staat is geweest om een nieuwe marktpropositie te lanceren op het gebied van elektrisch laden.
Bekijk de klantvideo
Gratis Whitepaper
Handleiding voor succesvolle Data Science projecten.
Steeds meer bedrijven passen Data Science of Machine Learning toe om voorspellingen en verwachtingen te kunnen maken op basis van hun data. Echter, maar een klein percentage van deze initiatieven groeit uit tot een volwaardige eindproduct. Hoe zorg je er nu voor dat een door de Data Scientists ontwikkeld prototype van een voorspellend model wordt geoperationaliseerd, zodat ook daadwerkelijk door de organisatie gebruikt kan worden?
Deze handleiding geeft meer inzicht in de levenscyclus van Data Science projecten en is gebaseerd op ervaringen met complexe data gedreven oplossingen.
Download de handleiding
Neem vrijblijvend contact op
Stel je vraag aan Martin
