Data Science project uitbesteden

‍De meerwaarde van data is bij veel organisaties ondertussen wel bekend. Je kunt ontzettend veel achterliggende informatie verkrijgen als je jouw data inzet. Er zijn veel manieren om jouw organisatie datagedreven te maken. We horen je nu denken: 'Hoe ga ik aan de slag?' Dan moet je eerst de volgende vraag beantwoorden: ga je het zelf doen of ga je het uitbesteden?

‍

Zelf aan de slag of uitbesteden?

Of je zelf aan de slag gaat met data science of het gaat uitbesteden, hangt af van verschillende factoren. Als eerste moet je bijvoorbeeld nagaan of je eigen team de kennis heeft om er zelf mee aan de slag te gaan. Zijn de juiste vaardigheden aanwezig, of is dit snel bij te spijkeren door deel te nemen aan een opleiding?

Vervolgens denk je alvast na over welke omgeving je wilt gaan gebruiken. Dat noemen we ook wel het dataplatform. Het dataplatform is de basis voor jouw datagedreven omgeving. Het biedt een gelaagde structuur voor het opslaan, filteren en opschonen van data. Een dataplatform is een plek waar veel verschillende gegevens bij elkaar komen. Het is ook de plek waar je bepaalt wie toegang krijgt tot welke gegevens. Je kunt hierbij denken aan Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) of Amazon Web Services (AWS).

Het is natuurlijk ook mogelijk dat de nodige kennis niet beschikbaar is binnen je team. Wil je dan toch snel beginnen? Dan kan je het uitbesteden. Om je data science project uit te besteden, zijn er verschillende mogelijkheden. Zo kun je het data science project bijvoorbeeld geheel of gedeeltelijk uitbesteden. Bij het gedeeltelijk uitbesteden ga je samen met een andere partij aan de slag. Zij nemen je mee in het traject en ondersteunen je waar nodig.

‍

Wie gaat mij helpen?

Heb je besloten om je project of een deel ervan uit te besteden? Dan ga je op zoek naar de juiste organisatie om jouw data science project te ondersteunen. Waarschijnlijk zoek je eerst naar organisaties die gespecialiseerd zijn in jouw branche. Gelukkig is data zo groot dat dit helemaal niet nodig is. Je kunt met data science heel veel onderliggende informatie vinden zonder dat je gespecialiseerd bent in de branche waar de data vandaan komt.

Je zou zelfs kunnen zeggen dat het beter is om een organisatie in te schakelen die gespecialiseerd is in data science, BI en data analytics. Je bent namelijk zelf al gespecialiseerd in jouw branche en samen kunnen jullie tot resultaten komen die anders verborgen bleven. Zoals we in voorgaande blogs al zeiden, kan je met data science verborgen informatie vinden waardoor je als organisatie proactief kunt handelen. Zoals efficiënt voorraadbeheer of fraudedetectie.