Datagedreven bedrijven: wanneer goed genoeg niet langer volstaat
1 november 2020Datagedreven bedrijven presteren beter dan hun concurrenten. Toch slagen bedrijven er ondanks jaarlijks stijgende investeringen in data en AI nog niet in om de vruchten volledig te plukken. 9 op de 10 bedrijven wijzen naar culturele uitdagingen als bottleneck, niet naar technologische. Organisatorische afstemming, change management, de skills van mensen en weerstand tegen verandering vertragen het proces.
Drie praktische aanbevelingen
Pluk eerst het laaghangend fruit: focus op duidelijk afgelijnde problemen met hoge impact en een kritieke businessnood. Dat bouwt waarde, geloofwaardigheid en momentum op. Bij Arinti gebruiken we Data Audits en AI Project Canvases om haalbare AI-cases met een interessante ROI bloot te leggen.
Laat data vrij door de organisatie stromen: ze hoort niet weggestopt in een donker hoekje. En oefen geduld. Datagedreven worden gebeurt niet van vandaag op morgen, dus geef de inspanningen niet op wanneer de resultaten niet meteen indrukwekkend zijn.
Mindset komt eerst
Bij Arinti zien we van dichtbij dat datascienceprojecten vaak een cultuuromslag vragen. Het experimentele karakter van data science vraagt wendbaarheid en flexibiliteit. Het maakt niet uit hoe groot een bedrijf is of hoe lang het al bestaat: de mindset bepaalt of een datascienceproject slaagt. En niet elk experiment lukt, want er zijn altijd meerdere manieren om een probleem aan te pakken. Wij zoeken de beste oplossing en zijn onderweg niet bang om te falen.
Ontdek meer
Waarde halen uit grote datasets in korte tijd
We voerden voor NMBS een data-analyse van één week uit op datasets met miljoenen rijen. Dit zijn onze tips om grote datasets te onderzoeken wanneer elke dag telt.
Een pragmatische aanpak om AI-businesscases te identificeren
Bij Arinti gebruiken we een gestructureerde data-auditmethodiek om AI-businesscases te identificeren. Vier stappen, drie deliverables en een roadmap om je AI-traject te starten.
Datamanagement voor organisaties herdefiniëren met Microsoft Fabric
Microsoft Fabric verenigt diverse datamanagementtools in één samenhangend SaaS-platform. Dit artikel verkent de architectuur en hoe die organisaties in staat stelt om hun dataoperaties te optimaliseren.
Gerelateerde cases
Governed Databricks-dataplatform voor wereldwijde operaties
Volvo Logistics distribueert wereldwijd meer dan 700.000 wisselstukken. We bouwden een governed Databricks-dataplatform dat operationele data van zes wereldwijde sites samenbracht. Het resultaat: tot 40% efficiëntiewinst, 99% minder pipeline-latency en self-service analytics voor businessgebruikers.
Een hybride governancemodel voor data en AI op schaal
Mercedes-Benz runt een Customer Assistance Center dat wereldwijd meer dan 40 markten bedient. We definieerden een pragmatische data- en AI-strategie die governance, ownership en technische architectuur op elkaar afstemt om te schalen op Databricks en Azure binnen een SAFe-omgeving.
