In 2010 zei Eric Schmidt, destijds CEO van Google, bekendelijk: ‘Tussen het begin van de mensheid en 2003 werd er 5 exabytes aan informatie gecreëerd, maar tegenwoordig wordt er elke twee dagen zoveel informatie gecreëerd.’
De tijd die nu nodig is om 5 exabytes aan data te genereren is alleen nog maar verder gereduceerd. In 2021 werd dezelfde hoeveelheid data elke 40 minuten gecreëerd, volgens Datacamp. Dit laat de snelle ontwikkeling van data in onze maatschappij zien.
In de wereld van vandaag hebben we dagelijks te maken met data, zowel in ons persoonlijke leven als op de werkvloer. Alles wat we verzamelen is data, van sportstatistieken tot contactgegevens en van afbeeldingen tot verkoopcijfers. Een van de drijvende krachten achter de snel veranderende wereld van data is Data Science.
Vandaag bespreken we Data Science Best Practices voor jouw bedrijf.
Wat is Data Science?
Data Science is een vakgebied dat data combineert met wetenschappelijke methoden en algoritmes. Het gebruik van Data Science leidt tot waardevolle en relevante inzichten die je kunt gebruiken om beter onderbouwde beslissingen te nemen en je bedrijfsprocessen te optimaliseren.
De wereld van Data Science is constant in beweging, en AI is de volgende grote stap. Een recente ontwikkeling is de stijging van het aantal organisaties die AI as a Service (AIaaS) zijn gaan gebruiken. De mogelijkheden voor AIaaS zijn eindeloos, het varieert van een chatbot voor HR communicatie tot een model dat je voorraad optimaliseert.
Data Science is een snelgroeiend vakgebied, maar wat betekent dat voor jou of je organisatie? Laten we samen de top 8 Best Practices van Data Science verkennen.
Wat zijn de Best Practices voor het inzetten Data Science?
Data Science kan een enorme impact hebben op organisaties. Volgens Exploding Topics kunnen technologieën omtrent data, zoals AI, de efficiëntie van een bedrijf verhogen, wat potentieel 2,5 uur per werknemer per dag kan besparen. De tijd die bespaart wordt kan dan weer worden besteed aan andere taken.
Het kan een uitdaging zijn om Data Science in je eigen organisatie te implementeren. Dus hier is een lijst met Best Practices voor Data Science.
- Stel duidelijke doelen
- Verzamel en begrijp je data
- Creëer een Data Science team
- Investeer in tools en infrastructuur
- Gebruik de Agile aanpak
- Let op ethiek & regels
- Moedig kennis delen aan in je organisatie
- Blijf op de hoogte van Data Science en je modellen
1. Stel duidelijke doelen
De belangrijkste best practice voor data science is het stellen van duidelijke doelen. Een data project zonder duidelijk doel is als een schip zonder kompas. Je moet doelen stellen om de richting te bepalen. Om te beginnen met je project heb je een duidelijk probleemstelling nodig. Het is belangrijk dat je weet wat je wilt bereiken of oplossen met je project.
Door duidelijke doelen te stellen geef je je team een bepaalde routekaart. Met deze routekaart weten ze waar ze zich op moeten richten. Je team is nu in staat om je data doelgericht te analyseren, wat leidt tot waardevolle en relevante inzichten.
2. Verzamel en begrijp je data
Voordat je begint met het maken van je Data Science model is het een goed idee om je data te begrijpen. Er zijn een paar belangrijke dingen om te weten:
- Welke data heb je nodig?
- Welke data heb je al?
- Wat is de kwaliteit, relevantie en beschikbaarheid van je data?
Als je deze vragen kunt beantwoorden, heb je een belangrijke basis voor je model. Met data van hoge kwaliteit en goed voorbereid kan je model je nauwkeurige inzichten geven. En omdat je je data begrijpt, kun je vertrouwen op de uitkomsten van je model.
3. Creëer een Data Science team
Net zoals je marketeers nodig hebt voor je marketingteam, heb je datawetenschappers nodig voor je data science team. Om een effectief team te bouwen, heb je professionals met verschillende profielen nodig. Een gebalanceerd team bestaat uit datawetenschappers, bedrijfsanalisten en een teamleider.
Een interdisciplinair team kan meer waardevolle inzichten leveren dan een team van generalisten. Het vormen van een data science team kan echter een uitdaging zijn. Als je niet de middelen hebt om zelf een team te bouwen, overweeg dan om werkzaamheden uit te besteden of raadpleeg experts in data en AI. De experts van DataNorth kunnen je helpen met een op maat gemaakte AI-oplossing.
4. Investeer in tools en infrastructuur
Jouw datawetenschappers (ook wel data scientists) hebben tools nodig om data te analyseren en te interpreteren. Welke tools je nodig hebt, hangt af van jouw datawetenschappers. Vraag dit dus aan jouw team. De ene datawetenschapper werkt liever met visualisatie tools zoals Tableau, terwijl de ander liever met programmeertalen zoals Python werkt.
Zonder een goede infrastructuur kunnen jouw datawetenschappers niet efficiënt werken.
Een goede data science infrastructuur bestaat uit de juiste hoeveelheid dataopslag. Daarnaast moet je nadenken over de online omgeving en de juiste meetwaardes/KPI’s. Door de juiste tools en infrastructuur te selecteren, verbeter je het proces van data verzamelen, opslaan en beheren.
5. Gebruik de Agile methode
De meest optimale manier voor data science projecten is het werken met de Agile methode. Dit betekent dat je jouw project opdeelt in sprints van 2-3 weken. Aan het einde van elke sprint heb je een sprint review. Tijdens deze review kan jouw team resultaten presenteren en plannen maken voor de volgende sprint.
Het werken met de Agile methode heeft meerdere voordelen. Het zorgt voor consistente vooruitgang, verbetert projectmanagement en samenwerking. Door de sprints te doen, behoud je controle over de projectomvang. Daarnaast verklein je onzekerheid en risico’s voor je belanghebbenden omdat zij om de twee weken een update krijgen.
6. Let op ethiek & regels
Data Privacy en Security zijn belangrijke onderdelen van Data Science. In sommige gevallen kun je te maken krijgen met potentieel gevoelige data, dus is het verstandig om hier zorgvuldig mee om te gaan. Veilig omgaan met data doe je door aandacht te besteden aan de regels en voorschriften omtrent data verzameling en opslag. Bovendien moet je je bewust zijn van mogelijke vooroordelen (ook wel bias) in je eigen of externe data modellen.
Data ethiek is belangrijk, het niet omgaan met ethiek in je data kan een ernstige impact hebben op je reputatie en geloofwaardigheid. Het is belangrijk om het mogelijke effect van je data op de maatschappij te overwegen. Door aandacht te besteden aan ethiek en regels voorkom je dat beslissingen op basis van je modellen potentieel nadelige invloed heeft op personen.
7. Kennisdeling in je organisatie stimuleren
Communicatie is essentieel in elke organisatie. Dit geldt ook voor Data Science. Datawetenschappers moeten communiceren en overleggen met afdelingen die relevant zijn voor hun werk. Het bespreken van inzichten zal leiden tot beter geïnformeerde besluitvorming.
8. Blijf op de hoogte van Data Science en je modellen
De wereld van Data Science is continu in beweging. Het is belangrijk om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen. Vooral je datawetenschappers moeten op de hoogte zijn van innovaties en nieuwe vaardigheden in het vakgebied. Daarnaast is het belangrijk om op de hoogte te blijven van de steeds veranderende behoeften van je klanten.
Naarmate je organisatie groeit, moet je waarschijnlijk ook je modellen aanpassen. Door je modellen continu te onderhouden en te monitoren kun je snel en adequaat aanpassingen maken. Voortdurende verbetering is nodig om bij te blijven in de constant veranderende wereld van Data Science en klantvoorkeuren.
Deze 8 Best Practices kunnen je helpen bij het aangaan van je Data Science-uitdagingen. Het implementeren van Data Science zal uiteindelijk tijd en geld besparen voor je organisatie.
Aangezien de wereld van data zich in een snel tempo ontwikkelt, is het belangrijk om nu actie te ondernemen. Zoals we hebben geleerd van eerdere technologische trends: Het is makkelijker om meteen op de trend in te springen dan om later bij te komen. Dus begin nu!
Aan de slag met Data Science
Wil je aan de slag met Data Science voor jouw organisatie, maar weet je niet waar je moet beginnen? Wij helpen je graag! DataNorth biedt Data Science consultancy diensten aan. Wij helpen bedrijven groeien door op maat gemaakte AI-oplossingen te bieden, afgestemd op hun behoeften en bedrijfsvoering.