Data, AI og analyse
Store datamengder og algoritmer som gir presise analyser. Og visualiseringer som gjør det lett å kommunisere kompleksitet. Ny teknologi og ny metode gir datadrevne organisasjoner nye konkurransefortrinn.
Datadrevne beslutninger har gått fra å være en nisjepraksis til en hjørnestein i strategisk planlegging. Den massive økningen i datagenerering har banet vei for nye analysemetoder som gjør det mulig å avdekke skjulte mønstre og sammenhenger.
Gevinsten er presise og pålitelige prognoser, og et langt bedre grunnlag for strategiske og operative beslutninger. Analysene blir brukt til å optimalisere interne prosesser og bedre forståelse av både kunder og markeder.
10 år med praktisk tilnærming
Bekk har hjulpet norske virksomheter innenfor dette fagfeltet i snart 10 år. Vi har utviklet systemer som behandler milliarder av datapunkter, AI-verktøy basert på moderne språkmodeller, og løsninger for beslutningsstøtte med avansert datavisualisering.
Vi tror at den beste tilnærmingen er å starte konkret. La datateamet løse et reelt forretningsproblem og skape verdi fra start. Store initiativer drevet av teknologivalg bruker ofte lang tid på å skape praktisk verdi, og har samtidig en større risiko for å feile. Teamet bør jobbe smidig på linje med andre produktteam i organisasjonen. Også dataplattformer og analyseverktøy kan utvikles stegvis, med MVP-er og kontinuerlige leveranser ut mot målgruppene.
Tilnærmingen gir mulighet til gevinstrealisering allerede fra start, og legger til rette for måling og hyppige feedback-loops. Den bidrar til å redusere risiko og samtidig øke treffsikkerheten. Ikke minst er tilnærmingen en effektiv måte å demonstrere verdi og forankre arbeidet forløpende i egen organisasjon.
Fem læringspunkter:
Problemdefinisjon og mål
Les merProblemdefinisjon og mål
Ha et klart definert problem som er relevant å løse for en gitt målgruppe. Det kan være en fordel om det første problemet ikke er for stort eller for komplekst.
Kvalitetssikring av data
Les merKvalitetssikring av data
Datakvalitet er en forutsetning for presise analyser. Bruk tid på å sikre at datasettene er pålitelige, relevante og godt strukturerte. Vår erfaring er at det er lett å undervurdere viktigheten av dette.
Analysemetode
Les merAnalysemetode
Ulike analysemetoder gir ulike svar. Velg metode som er tilpasset datagrunnlaget og spørsmålene du vil ha svar på. Det kan inkludere statistiske metoder, maskinlæring, klassifisering, tekstanalyser osv.
Visualisering og kommuniksjon
Les merVisualisering og kommuniksjon
Tydelig og god kommunikasjon av resultatene er like viktig som analysen i seg selv. Bruk datavisualiseringer som diagrammer, grafer og dashbord for å presentere innsikt på en forståelig måte.
Iterativ tilnærming og kontinuerlig leveranser
Les merIterativ tilnærming og kontinuerlig leveranser
Data- og analyseprosjekter er sjelden lineære. Bryt problemet opp i mindre problemstillinger som gir forretningsverdi, og legg til rette for kontinuerlige leveranser. Bruk tilnærmingen til å utforske, analysere og evaluere resultatene underveis og juster tilnærmingen basert på hva du lærer.
Et stort og aktivt fagmiljø
Vi har et aktivt fagmiljø med et 70-talls fagpersoner, en rekke eksperter og flere dedikerte faggrupper innenfor ulike deler av fagfeltet, som f.eks datadrevne organisasjoner og forretningsutvikling, datavisualisering, data science, kunstig intelligens og maskinlæring og big data engineering.
I oppdrag dekker vi bredden av roller som kreves for å lykkes med både små og store data- og analyseinitativer. Eksempler på roller er:
- Data Engineer. Viktigste oppgaver er å etablere dataflyt fra kilde til plattform, sikre gode datamodeller som gir kvalitet, samt bygge verktøystøtte og infrastruktur.
- Data scientist. Ansvarlig for statistiske modeller, analyse av datakvalitet og mønstre, samt utvikling og produksjonsetting av løsninger løsninger innen maskinlæring og AI
- Data analyst. Omsetter brukerbehov til analyser og løsninger, og kommuniserer og måler kontinuerlig forretningsverdi.
- Datastrateg og -rådgiver. Ansvarlig for utvikling av strategisk målbilde for data og analyse, og etablering av veikart for prioritering av fokusområder