Steeds meer organisaties proberen meer waarde uit hun data te halen door het inzetten van Data Science, Machine Learning en AI.
Vaak beginnen deze initiatieven vanuit een innovatie fase in een geïsoleerde omgeving (het lab). Als het enthousiasme na de eerste resultaten groot is, dan wil men het snel gebruiken en integreren in het dagelijks business proces: Het operationaliseren. In deze stap lopen veel initiatieven vast en blijkt het operationaliseren een veel grotere opgave dan gedacht.
Herken je een (of meer) van de volgende dingen:
- Ik heb een model en now what?
- Mijn model is alleen geschikt voor statische data. Hoe zorg ik ervoor dat het ook nieuwe data aankan?
- De benodigde data is lastig of niet beschikbaar.
- Het lukt niet om het model in de (IT-)organisatie te laten landen.
- Hoe ga ik om met de lifecycle van een model?
- Het duurt te lang en de stakeholders haken af.
In dit webinar gaat Sander Ketelaar, Data Science lead bij Full Orbit, dieper in op de aanpak van Data Science operationalisatie,aan de hand van concrete cases.
Duur: 45 minuten
