Business Optimisation

Optimaliseer bedrijfsprocessen en systemen  door prescriptieve analyses te operationaliseren.

Pas inzichten toe in de bedrijfsvoering

In de business optimisation fase gebruiken organisaties prescriptieve analyses om bruikbare aanbevelingen te doen aan werknemers, klanten en/of  apparaten.

De specifiek aanbevolen acties kunnen worden gebruikt om de bedrijfsprestaties te verbeteren en het beoogde bedrijfsinitiatief te optimaliseren.

Orbit SVG_Data Maturity Model NL phase3 illust
spacers
spacers

Streaming analytics

Streaming analytics platformen kunnen in real-time data uit verschillende bronnen importeren en analyseren, zodat er onmiddellijk actie kan worden ondernomen terwijl de gebeurtenissen nog plaatsvinden.

Het verschil tussen streaming analytics en traditionele data analyse is het moment waarop gegevens worden geanalyseerd. Traditionele data analyse slaat de data eerst op en analyseert deze vervolgens om inzichten te verkrijgen. Traditionele analyses worden ook voornamelijk toegepast op statische data.

Bij streaming analytics wordt de data meteen geanalyseerd, terwijl de gebeurtenissen nog plaatsvinden, en pas daarna worden relevante gegevens opslagen voor batchanalyse. Hierdoor kunnen streaming analytics platforms omgaan met de grote omvang van de constante stroom van informatie, en zijn ze in staat om continue inzichten te verschaffen aan gebruikers in de hele organisatie.

Streaming Analytics vs traditional NL-1
spacers

Machine learning

Machine learning is een subset van kunstmatige intelligentie (AI) die erop is gericht systemen de mogelijkheid te bieden om automatisch van data te leren, voorspellingen te doen en de nauwkeurigheid daarvan in de loop van de tijd te verbeteren, zonder dat ze daarvoor expliciet geprogrammeerd zijn.

In data science wordt een algoritme gedefinieerd als een reeks statistische verwerkingsstappen. Bij machine learning worden deze algoritmen 'getraind' om patronen en functies in enorme hoeveelheden gegevens te vinden, om vervolgens in staat te zijn beslissingen te nemen en voorspellingen te doen op basis van nieuwe gegevens. Hoe beter het algoritme, hoe nauwkeuriger de beslissingen en voorspellingen zullen worden naarmate er meer gegevens worden verwerkt.

NL_26_Machine learning
spacers

Toepassingen van machine learning

Tegenwoordig zijn er overal voorbeelden van machine learning om ons heen. Digitale assistenten zoeken op internet en spelen muziek af als reactie op onze spraakopdrachten. Websites bevelen producten, films en liedjes aan op basis van wat we eerder hebben gekocht, bekeken of beluisterd. Robots stofzuigen onze vloeren terwijl wij iets beters doen met onze tijd.

27_Applications of Machine Learning-1
spacers

ML engineering

Machine learning engineers en data scientist werken nauw samen om bruikbare oplossingen voor klanten te creëren. Hoewel er enige overlap is, richten data scientists zich op het analyseren van gegevens, het leveren van zakelijke inzichten en het maken van prototypemodellen, terwijl machine learning engineers zich richten op het in productie brengen van deze modellen door het coderen en implementeren van complexe, grootschalige machine learning-producten.

28_ML Engineering
spacers

API Development

API staat voor Application Programming Interface. Een API kan gezien worden als de toegangspoort tot een bestaand systeem of bestaande software oplossing die het mogelijk maakt om functionaliteit van een systeem beschikbaar te maken voor andere systemen.

Goede API's maken het gemakkelijker om een applicaties te ontwikkelen, doordat zij verschillende bouwstenen aanleveren, die vervolgens door de programmeur in elkaar kunnen worden gezet.

Net als standaard API's ontwikkelaars helpen bij het maken van applicaties, maken machine learning API's het gemakkelijk voor ontwikkelaars om machine learning toe te passen op een dataset om zo voorspellende functies toe te voegen aan hun applicaties.

machine-learning-APIs (1)
spacers

Data factory

Heden ten dage hebben organisaties snel toenemende grote hoeveelheden data die on-premises en in meerdere cloud omgevingen worden opgeslagen. De verschillen soorten data omvatten gegevens in relationele databases, flat files, data lakes enz. Het is geen gemakkelijke taak om al deze gegevens bij elkaar te brengen.

Een data factory is een platform dat datamanagement consolideert in één omgeving, waarbij diverse databronnen en technologieën in zowel on-premise als cloud omgevingen worden beheerd. Het stelt organisaties in staat waarde te halen uit data activa door elk type, variëteit en volume aan gegevens in een gedistribueerd landschap te ontdekken, te verfijnen, te beheren en te managen.

Data Factory