Data Analyse ondersteunt je intuïtie
Wat is Data-Analyse?
Data-Analyse begint bij het nauwkeurig bekijken en interpreteren van je beschikbare gegevens.
Die gegevens zijn bij voorkeur verzameld met je Data-Analyse doel in gedachten, wat wil je bereiken?
Om een gedegen resultaat met je Data-project neer te zetten is het belangrijk allereerst je doel goed omschreven te hebben.
Wat is het ultieme doel dat je met het voorgenomen Gegevens-Analyse project wilt bereiken?
Met dat doel in gedachten start je het onderzoek en verzamel je de ruwe gegevens die je dataset gaan vormen.
Gegevens analiseren begint dus allereerst met een gedegen vooronderzoek.
Tijdens je vooronderzoek krijg je het doel van je data onderzoek scherp in beeld.
Data-Analyse, aan de slag met ruwe data
Die ‘Ruwe Data’ kan van alles, en om niet te verzanden in voorbeelden waar je niets mee kunt beperken we ons in dit gegevensbeheer voorbeeld tot Data die geschikt is voor tekst conversie. Je gegevensextractie project zoals in dit voorbeeld geschetst heeft dus digitaal interpreteerbare tekst nodig om je doel te bereiken.
Voor die Data kan je allereerst denken aan Databases die binnen je eigen organisatie in gebruik zijn. In die Databases kunnen records voorkomen die je gaat gebruiken voor je Data-Analyse project. Als het je lukt deze data uit je database op gestructureerde wijze te verzamelen spreken we vervolgens over een Dataset.
Datasets en Databases
Die “Database” klinkt misschien wat ingewikkeld maar is dat zeker niet. Praktische gesproken heeft iedere applicatie binnen je organisatie een database waar gegevens zijn opgeslagen. Dat is informatie, dus de Data die je goed kan gebruiken, Interne data binnen je eigen organisatie zijn een goede bouwsteen voor je Gegevens-Analyse gaat gebruiken. Als vuistregel kan je stellen dat een dataset niets meer of minder is dan een gestructureerde verzameling gegevens toegespitst op een belangrijk onderwerp. Je applicatie database is een georganiseerde verzameling gegevens die, met de juiste benadering, de functie van een dataset voor jet onderzoek kan vervullen.
Data Analyse, zorg dat je niets mist…
Het lukt natuurlijk niet altijd om alle benodigde data voor je project uit je eigen bestaande applicatie databases te halen. In dat geval komen Externe Databronnen in beeld. Externe Databronnen kunnen bijvoorbeeld tekstdocumenten zijn. Denk dan aan vrachtbrieven, facturen, orders, Technische tekeningen, of zelfs detailinformatie uit een compleet kranten archief! Deze kennis om exacte data-extractie op willekeurig welke tekst toe te passen heeft EasyData in huis.
Data Capture zal je helpen
Bij ons valt data-extractie van allerlei tekstdocumenten onder de noemer van traditionele Data-Capture. Dat passen we toe op willekeurige afbeelding die gescand zijn met een document scanner, maar ook bij afbeeldingen die gemaakt zijn met een mobiele telefoon.
Het punt dat we willen maken is dat er geen beperkingen zijn voor jouw Data-Analyse project! Laat je creativiteit de vrije loop gaan. Omschrijf je doel en te middelen die nodig hebt zonder beperking vooraf. Bedenk vooral wat jij denkt nodig te hebben voor je Data-Analyse project realisatie. Zodra dat staat komt de uitvoering in beeld, met de kosten die daarbij horen.
Beslis niet bij voorbaat dat een bepaalde Data-Capture handeling om tot een bruikbare Dataset te komen kostbaar is.
Data Capture in de praktijk
Terwijl in de praktijk juist blijkt dat zo’n Data-Capture opdracht voor EasyData eigenlijk een standaard routinehandeling is. Zo kan je tot een oplossing komen die qua kostenstructuur in het gehele project niet werkelijk opvalt. Met het omschrijven van je Data-gegevensextractie project doelstelling komt natuurlijk ook het aspect van kostenbesparing in beeld. Aan de hand van die factor kan je het budget formuleren dat volgens je eigen kosten en baten balans het beste bij je Data-Analyse project hoort.
Creatief met Datasets
Sprekende over creativiteit bij het samenstellen en verzamelen van data voor je Dataset, kan je data ook uit openbare databronnen komen. EasyData heeft een handig overzicht van allerlei datasets die vrij voorhanden zijn. In veel gevallen kan zo’n externe dataset die voor een ander doel ontwikkeld is toch goede diensten bewijzen voor jouw gegevensbeheer project. Je hoeft je ook niet te beperken tot exclusief één dataset. Verschillende afzonderlijke datasets met ieder hun eigen specifieke Data kunnen jouw Gegevens-Analyse vraagstuk helpen om tot de juiste inzichten te komen.
Data Transcriberen
Tegenwoordig krijgen we steeds meer de vraag om gesproken tekst om te zetten naar bruikbare Data. Die Data maken we vervolgens bruikbaar voor Data-gegevens toepassingen. Denk bijvoorbeeld aan de opgenomen gesprekken van de supportafdeling. Als je die transcribeert naar een Dataset komt meer dan alleen een Support Chatbot in beeld. Je kunt deze waardevolle informatie waarover gecommuniceerd wordt gebruiken in je Data-Project. Niet alleen Support opnamen, maar ook opgenomen verkoop of ondersteuningsgesprekken kunnen waardevolle datasets of meetpunten opleveren!
Data-Analyse, de inleiding voorbij
Tot zover de inleiding over de voorbereidende werkzaamheden om resultaten te boeken met Data-Analyse. Interessant daarin is dat het menselijker aspect nog niet aan de orde is geweest. Tot nu toe is vooral de techniek aan de orde gekomen. Terwijl het analyseren van gegevens nu juist een hele menselijke wetenschap is. De techniek is een hulpmiddel om tot de gewenste inzichten te komen. Je hebt machine rekenkracht nodig om daar Big Data heen te ploegen. Zonder de menselijke maat en gezond verstand ga je niet de gewenste meerwaarde uit je Data-Strategie halen.
De Algemene Rekenkamer en Gegevens Analyse
Over dit onderwerp kunnen we veel dieper ingaan. Dat gaat echter voorbij het doel om een goede inleiding te presenteren rond het onderwerp ‘wat is Data-Analyse’? Als je meer over de doelmatigheid van Data-verwerking wilt lezen verwijzen we naar deze handleiding van de Algemene Rekenkamer. Dit handige boekje schept, vanuit de optiek en doelstelling Algemene Rekenkamer, een goed beeld hoe de rekenkamer onderzoeken opzet.
Natuurlijk is dit niet direct toepasbaar op precies jouw vraag, maar kan je een aardige handreiking geven hoe professionals, in dit geval die van de Algemene Rekenkamer, een fundament voor hun onderzoek scheppen.
Data-Analyse, we zijn zover
Nadat je zover bent gekomen en je voorbereidende werkzaamheden georganiseerd zijn kom je vanzelf in de uitvoeringsfase van je gegevens analyse project. Wat tot nu toe voor dit Data-Analyse traject onbenoemd is gelaten komt neer op je onderzoekskeuze. Hoe ga je de gegevens analyseren? Er zijn twee hoofdgroepen als beschikbare data-analysetechnieken te benoemen. Zo kan je het beoogde onderzoek uitvoeren als een “kwalitatief” onderzoek of “kwantitatief” onderzoek model. De verschillende Data-Analyse modellen zijn eenvoudig te duiden. Afhankelijk van je beschikbare Data en project doelstellingen kan het best passende onderzoek model selecteren.
Kwalitatief Gegevens-Analyse onderzoek
Laten we eerst het kwalitatief Gegevens-Analyse onderzoek model nader bekijken. In de algemene zin kan je stellen dat je bij een kwalitatief Data-Analyse onderzoek met de beschikbare data echt de diepte in gaat. Om tot de gewenste “Data Kwaliteit” te komen die ten grondslag ligt aan de uit te voeren Data-Analyse zal je de beschikbare content bestuderen. In dit geval spreek je vaak niet over ‘Big Data’. Bij kwalitatief Gegevens-Analyse onderzoek is het mogelijk meer overzicht in de beschikbare data te hebben.
Een kwalitatief Data-Analyse onderzoek is minder geschikt om algemene resultaten te duiden. De Data-Analyse resultaten zijn over het algemeen wel beter toepasbaar op specifieke omstandigheden die in eerste instantie ten grondslag lagen van de Data-Analyse vraag. Kortom, Data-Analyse resultaten die waardevol zijn en een belangrijke bijdrage zullen leveren aan het mogelijke waarom van een probleem of vraag waarom je het Data-Analyse onderzoek gestart bent.
Een kwalitatief onderzoek met Machine Learning
Een kwantitatief onderzoek past meer in de huidige trend van Machine Learning en AI gedreven techniek. Met deze insteek ga je gemakkelijker met grote hoeveelheden gegevens aan het werk. Kwantitatief onderzoek is erop gericht feiten te achterhalen en de Data-Analyse resultaten worden meestal uitgedrukt in cijfers. Kwantitatieve data kan je helpen bij het berekenen van gemiddelden en grote lijnen in een gewenste voorspellingsrichting. Door gegevens in percentages te verdelen krijg je al snel een visueel Data-Analyse resultaat presentatie die betrokkenen meteen aanspreekt. Die lijn van visuele rapportage doortrekkende zie je dat een kwantitatief onderzoek meestal wordt weergegeven in tabellen of grafieken.
Data-Analyse samengevat
Samenvattend geven moderne Data-Analyse technieken in inzichten over processen die zich in of rond je organisatie afspelen. Data-Analyse laat je processen beter begrijpen en geeft je handvaten om voorspellend in te grijpen op gebeurtenissen die nog moeten plaatsvinden. Met slimme snalyse verbeter je de organisatie door beslissingen beter te onderbouwen. Wil je meer weten hoe je gegevens voor jouw situatie strategisch en functioneel beter bruikbaar maakt? Neem dan contact met ons op voor een informatie gesprek. De data-analisten van EasyData bespreken de individuele mogelijkheden die op jou situatie van toepassing zijn.
