Data Science: voorspellen om te sturen

In de praktijk zien we steeds hetzelfde patroon: de data is er, soms zelfs in grote hoeveelheden, maar wordt verkeerd gebruikt, versnipperd over systemen of blijft hangen in analyses zonder duidelijk handelingsperspectief. Teams kijken vooral terug op wat er gebeurde, proberen met trial-and-error bij te sturen en raken verstrikt in discussies over definities en aannames. Niet omdat mensen het niet willen, maar omdat data-inzichten niet zijn gekoppeld aan beslissingen.

Deze manier van werken doorbreekt dat patroon. Niet alleen door te verklaren wat er is gebeurd, maar door te voorspellen wat waarschijnlijk gaat gebeuren en inzichtelijk te maken wat het effect is van ingrijpen. Zo ontstaat richting en grip in plaats van terugkijken en bijstellen.

Data science is bij ons geen doel op zich en ook geen ‘black box’. Het is een manier van werken die altijd start bij een concrete businessvraag en eindigt bij betere besluitvorming in de operatie.

Om deze aanpak duurzaam toe te passen, moet de basis op orde zijn. Data engineering zorgt voor betrouwbare, actuele en consistente data, zodat voorspellende modellen blijven werken en reproduceerbaar zijn.

Typische toepassingen van data science zijn:

• Churn voorspellen en retentieacties prioriteren.
• Vraag voorspellen en capaciteit plannen.
• Onderhoud voorspellen voordat verstoringen optreden.
• Leads prioriteren op basis van kans en waarde.

Wij vertalen signalen in voorspellende modellen, koppelen die aan expliciete beslisregels en maken inzichtelijk wat dat betekent voor doorlooptijd, kwaliteit, kosten en service. Zo ontstaat grip in de dagelijkse operatie, niet alleen in rapportages.

Afhankelijk van de context maken we modellen meer of minder uitlegbaar. Soms staat maximale voorspellende kracht voorop, soms maken we inzichtelijk waarom een model tot een bepaald advies komt, zodat mensen erop kunnen sturen. Zonder gebruik geen waarde.

Dashboards en analytics richten zich vooral op het verleden. Ze laten zien wat er is gebeurd en helpen patronen te herkennen. Data science richt zich juist op wat er gaat komen en wat dat betekent voor actie. Zo ontstaat echte impact.

Data science maakt het mogelijk om:

• Te voorspellen wat waarschijnlijk gaat gebeuren.
• Scenario’s door te rekenen en alternatieven te vergelijken.
• Processen te optimaliseren op basis van data.
• Beslissingen te automatiseren of ondersteunen met beslisregels.

Data science werkt primair met intern beschikbare data. Met AI kunnen deze inzichten worden verrijkt met interpretaties, externe bronnen en ongestructureerde data. Zo ontstaat extra context en kunnen hiaten in eigen data worden overbrugd, zonder de controle over besluitvorming te verliezen.

Data science ondersteunt organisaties bij:

• Betere besluitvorming, met minder onderbuik en meer onderbouwing.
• Efficiënter werken, door vraag, capaciteit en resources beter af te stemmen.
• Risicobeheersing, door afwijkingen en verstoringen eerder te signaleren.
• Samenwerking, doordat data een gedeelde taal wordt.
• Structurele verbetering, in kosten, kwaliteit en service.

Niet door alles te automatiseren, maar door mensen op het juiste moment te voorzien van betere inzichten.

We werken in waves met helder eigenaarschap, een business case en actieve betrokkenheid van stakeholders. Er is een kick-off, een review halverwege en een eind-wave-meeting.

Mobiliseren
We zorgen dat de problem owner zichtbaar en beschikbaar is. We doen een fact-based analyse van probleem en context, componeren het team en definiëren scope en deliverables samen met de eigenaar. Dit legt beslismomenten, KPI-eigenaarschap en succescriteria vast. Resultaat: een helder speelveld en commitment.

Versnellen
We nemen het team mee in tweewekelijkse sprints naar resultaat. We prioriteren dagelijks, visualiseren voortgang en richten ons op deliverables en resultaten. We lossen problemen snel op: van PoC naar pilotwaardige oplossing, met uitlegbare, herleidbare modellen, gedeelde definities en een single source of truth dicht op de bron.

Borgen
Echte waarde wordt gerealiseerd in het gebruik. We dragen onze producten over, evalueren het project en richten de organisatie in zodat de verbetering een blijvend onderdeel is geworden van de dagelijkse operatie. Zo laten we het team en de organisatie op een hoger niveau achter.