Hva er datavitenskap?

Datavitenskap er kunsten å forstå mønstre og relasjoner ved å bruke algoritmer, prosesser, vitenskapelige metoder og systemer til å prosessere store medgder data. Fra sammensetningen av analyse, statistikk, modellering og informatikk, kommer svar på de mest utfordrende spørsmålene i din virksomhet.

I tider med økende volumer og forskjellige data, overlappende med en stadig mer konkurransedyktig økonomi, blir teknologi en uvurderlig alliert. Datavitenskap er ikke lenger et område begrenset til bare statistikere og matematikere, men former den moderne verden ved å tjene en stor rolle i prognoser, redusere risiko, oppdage svindel og forbedre driftseffektiviteten.

02_what_is

Datavitenskapstjenester og -løsninger

Datavitenskap utstyrer bedrifter med teknikker og verktøy som er i stand til å oversette forretningsdata til kraftig innsikt. Resultatene av disse er i stand til å transformere næringer i tråd med dagens behov og trender.

Prediktiv analyse

Å kombinere en rekke statistiske teknikker gjør prediktiv analyse til et svar på utfordringene i ulike bransjer.

Resultatet i applikasjoner som mønstergjenkjenning, dataklassifisering og dataklynging, er analyse til hjelp for f.eks. Kundesegmentering i anbefalingssystemer (streamingtjenester), oppdage mønstre i e-handelskundeadferd (online markedsplasser), dynamisk prissetting basert på handlemønstre og popularitet (flybilletter, hoteller), logistikkoptimalisering (levering av mat).

Datavitenskapelig rådgivning

Prosessen med å styrke virksomheten din med datavitenskap starter med identifisering av datakildene dine, etterfulgt av evaluering, anerkjennelse og modellering. Som et resultat gir datamodeller svar på hvilke prosesser som kan strømlinjeformes og hvilke løsninger som brukes.

Å forstå dataene du har fører til bedre beslutningstaking, forbedring av prosesser og utforming av mer effektive, markedsklare løsninger. Konsulenttjenester lar deg gjøre modeller til kommersielt levedyktige løsninger og integrere forskjellige systemer ved å innlemme datavitenskap i bedriften din.

Mønsteranalyse

Ved å analysere mønstre for transaksjonsdata og identifisere koblinger mellom hendelser, kan bedrifter definere risiko og muligheter. Tolkning av historiske og nåværende data gir en prediktiv score for å komme med spådommer om mulige fremtidige hendelser.

Analytics fører til forbedring av kundebeholdning, økt kryssalg og redusert risiko på grunn av generering av kredittpoeng.

Tekstanalyse

Å engasjere kraften til data gjennom AI og NLP skaper nye muligheter, og analyse av verdier som er skjult i teksten er en av dem. Å oppdage og trekke ut informasjon fra sosiale medier, nettstedschatter, e-postmeldinger, tilbakemeldingsskjemaer og undersøkelser gir bedre forståelse av tekstdata. Tekstanalyse er i stand til sentimentanalyse, tekstutvinning, emneanalyse, klynging og mange flere, noe som fører til blant annet forbedring av kundeopplevelsen og online merkevareovervåking.

Dataledelse

Selv om dette er galskap, er det likevel en metode som ikke siterer Bard of Avon. Data i sin kaotiske, rå form kan forårsake problemer, da de er forvirrende, uordnede og tilsynelatende ubrukelige. Men så snart de riktige verktøyene er brukt og tilstrekkelige prosesser benyttet, vises et ordnet bilde. Verdien av dataene dine avhenger av hvor godt de administreres og hvordan de kan imøtekomme forretningsbehovene. Ved å analysere mønstre for transaksjonsdata og identifisere koblinger mellom hendelser, kan bedrifter definere risiko og muligheter.

Datavitenskap som en tjeneste (DSaaS)

Denne modellen er en sjanse for bedrifter som mangler dataanalytikere eller dataforskere. Å tilby tjenester i den vidt forståte studien av data hjelper til med å avslutte strukturerte og ustrukturerte data. Cloud-baserte plattformer for eksterne leverandører samler dataene dine og dedikerte team av analytikere samler datasettene dine. Med forbedret datastyring og enkel distribusjon tilbyr DSaaS verdi for moderne bedrifter.

La oss snakke og se om vi er en kamp for ditt neste IT-prosjekt
tomasz-kowalczyk-ceo
Tomasz Kowalczyk
CEO von NeuroSYS
03_picture_data-1

Fordeler med datavitenskapsløsninger

Finn ut hvordan bedriften din kan dra nytte av datavitenskap ansattes engasjement

icon_1_customer

Kundeopplevelse

Datavitenskap kommer inn i alle bransjer og detaljhandel er ikke noe unntak. Prediktiv analyse forbedrer kundeopplevelsen gjennom forståelse av forbrukernes atferd og markedsinnsikt. Analysen av kundepreferanser brukes av globale merker, som Amazon og YouTube.

Anbefalingssystemer forbedrer forståelsen av behov og ønsker. Som et resultat lager merkevarer skreddersydde tilbud og kampanjer basert på atferdsanalyse, forbedrer produktplassering basert på varmesensoranalyse og effektiviserer logistikk gjennom effektiv transport og lagerstyring.

icon_2_recruitment

Rekruttering

Å finne de rette talentene for organisasjonen din kan være en kjedelig oppgave. Med støtte fra dataanalyse blir talentinnsamling enklere og mer effektiv. Dataevaluering strømlinjeformer gjennom endeløse jobbsøknader og kandidatdatabaser.

Sammenligning og vurdering av potensielle kandidaters informasjon er mulig gjennom datavitenskapelige løsninger og fører til mer effektive utvalgs- og rekrutteringsprosesser, skalerbare etter dine forretningsbehov.

icon_3_decision-making

Bedre beslutningstaking

Å ta strategiske beslutninger basert på strukturerte data, reduserer risikoen for villfarne trinn. Analyse av statistikk og harde data gjør det mulig å bygge prediktive modeller, simulere mulige resultater av visse handlinger.

Å støtte beslutningsprosessen med datavitenskap kan bidra til å velge de riktige trinnene for å oppnå de beste resultatene samtidig som risikoen reduseres.

icon_4_target

Definisjon av målgruppen

Å samle inn data med f.eks. Google Analytics er en uadskillelig del av online nærvær, men bare å samle inn deler gjør ikke underverker alene.

Engasjerende datavitenskapsalgoritmer for avansert analyse gir innsikt i viktige målgruppeberegninger og identifiserer riktig demografi. Bedrifter drar nytte av statistisk observasjon og andre verktøy, lærer mer om kundene sine og som et resultat gir bedre tilpassede produkter og tjenester.

Vår utviklingsprosess

Utviklingsprosessen vår består av tre trinn som lar kundene minimere risikoen og kostnadene ved prosjektene sine.

1

Problemanalyse

Vi definerer utfordringen din, gjennomfører en workshopøkt og foreslår en første løsning.

2

En mulighetsstudie

Vi foreslår en komplett, langsiktig løsning og plan.

3

Delprosjekter

Vi deler prosjektet ditt i mindre brikker som kan oppnås innen 1-2 spurter - og utvikler det første.

Vi diskuterer videre i et eget blogginnlegg på

Vårt dedikerte forsknings- og utviklingsteam

Hos NeuroSYS har vi en egen FoU-avdeling som spesialiserer seg på datavitenskap og maskinlæring. Vi støtter ulike bransjer med skreddersydde, avanserte datavitenskapsløsninger for virkelige scenarier.

Våre dataforskeres dyktighet i å se utover rådataene er vidt anvendelig, både internt og på kundens nettsteder.
Ser etter moden IT partner
Det er gratis, ingen fuss. La oss ta en prat og se om vi kan jobbe sammen.
This site uses cookies. By continuing to navigate on this website, you accept the use of cookies.
icon
icon