Waarom u uw data science-taken zou moeten uitbesteden

We leven in het tijdperk van Big Data, waarin de hoeveelheid gegevens die we hebben exponentieel groeit. Er wordt geschat dat ongeveer 90% van de gegevens die momenteel beschikbaar zijn, in de afgelopen paar jaar zijn gemaakt alleen. Bovendien wordt verwacht dat de gezamenlijke som van alle gegevens in de wereld in 2025 maar liefst een gigantische omvang zal bereiken 175 Zettabytes!

Naarmate de gegevens groeien, groeit ook ons vermogen om er bruikbare inzichten uit te halen. Bedrijven over de hele wereld investeren nu zwaar in datawetenschap in een poging de inzichten in hun data te ontsluiten en hun bedrijf naar een hoger niveau te tillen. Dit komt ook tot uiting in de Big Data-analysemarkt, waar de markt elk jaar $7 miljard aan waarde wint en naar verwachting om in 2023 $103 miljard te bedragen. Laten we eens kijken wat data science voor uw bedrijf kan betekenen en wat de voor- en nadelen zijn van het uitbesteden van uw data science-taken.

Wat datawetenschap voor uw bedrijf kan betekenen

Klantanalyse: dit is het proces waarbij klantgegevens worden verzameld en geanalyseerd om waardevolle inzichten in het klantgedrag te verkrijgen. Dit kan uw bedrijf helpen pijnpunten van klanten te identificeren, robuuste marketingstrategieën te ontwerpen, gepersonaliseerde aanbevelingen aan klanten te bieden, en meer.

Processen optimaliseren: datawetenschap kan u helpen bij het identificeren van inefficiënties in uw werkplekactiviteiten, zodat u deze kunt oplossen. Data-analyse kent een gevarieerde reeks gebruiksscenario's die in alle sectoren kunnen worden geïmplementeerd. U kunt identificeren waar er binnen uw bedrijf sprake is van wrijving, tijdverlies of foutieve resultaten.

Marktconcurrentievermogen: Investeren in het ontsluiten van uw gegevens en het gebruik van de nieuwste machine learning- en AI-technologie kan u een voorsprong geven op uw concurrenten. Geavanceerde tools leiden tot geavanceerde inzichten die u vervolgens kunt omzetten in bruikbare doelen voor uw bedrijf. Geavanceerde tools voor machinaal leren en datawetenschap kunnen u ook helpen problemen te identificeren waarvan u niet wist dat u ze had, of problemen te identificeren voordat ze zich voordoen.

Digitalisering: Data-analyse en datawetenschap gaan hand in hand met digitale transformatie. Naarmate bedrijven steeds digitaler worden, betreden ze het domein van gegevensverzameling en -analyse. Bedrijven kunnen aanzienlijk winnen door op zoveel mogelijk gebieden te digitaliseren en hun bedrijfsvoering datagedreven te benaderen.

De voor- en nadelen van het uitbesteden van uw datawetenschapstaken

Toegang tot hooggekwalificeerde datawetenschappers

De Harvard Business Review, een publicatie van Harvard University, noemde Data Scientist de “meest sexy baan van de 21e eeuw”. Je zou met zo'n lovende recensie denken dat er een overvloed aan datawetenschappers moet zijn. De werkelijkheid is heel anders. Er is een enorm tekort aan datawetenschappers, maar er is een steeds grotere vraag naar hen.

Dit tekort aan bekwame datawetenschappers is een oorzaak voor ernstige beperkingen in sommige sectoren, omdat zij moeite hebben om deze rollen te vervullen. Uit onderzoek van IBM blijkt dat er in 2020 banen beschikbaar zijn in de datawetenschap wereldwijd ongeveer 700.000 bereiken. Simpel gezegd: iedereen wil datawetenschappers, maar ze hebben moeite om ze te vinden.

Door ervoor te kiezen uw data science-taken uit te besteden, krijgt u direct toegang tot zeer bekwame datawetenschappers met een schat aan branche-ervaring die klaar staan om meteen aan de slag te gaan.

Als u begint, kan het moeilijk zijn om te beslissen in welk niveau van datawetenschap uw bedrijf moet investeren. U kunt ervoor kiezen om uw inspanningen in eerste instantie op een paar taken te concentreren. In de toekomst zult u echter wellicht merken dat er behoefte is aan een zwaardere datawetenschapsoperatie. Door uw data science-taken uit te besteden, kunt u uw data science-activiteiten eenvoudig opschalen naarmate de behoefte aan meer data science groter wordt. Als u al uw datawetenschap in huis afhandelt, kan dit een veel complexer proces zijn, waarbij u nieuwe werknemers moet aannemen, nieuwe werknemers in uw bedrijf moet opleiden en bedrijfsplannen moet schrijven.

Het uitbesteden van uw data science-taken geeft u een hoge mate van flexibiliteit als het gaat om de beslissing op welke taken u zich moet concentreren. Uw focus kan in de loop van de tijd verschuiven naarmate u zich de waarde realiseert van sommige data science-taken voor uw bedrijf, maar ook van gebieden waarvan u denkt dat deze minder focus vergen. Met outsourcing kunt u uw ervaring afstemmen op uw bedrijf en kunt u geheel vrijblijvend nieuwe ideeën en Proof of Concepts (PoC's) uitproberen.

Als u niet zeker weet hoe uw data science-operatie er precies uit zal zien, is outsourcing de beste optie. U kunt kiezen welke datawetenschapstaken uw bedrijf het meeste voordeel opleveren en uw uitgaven op deze gebieden beperken. U kunt ervoor kiezen om het niveau van data science-taken omhoog of omlaag te schalen, afhankelijk van uw budget. Als u uw data science intern afhandelt, kunt u meer geld uitgeven door werknemers in dienst te nemen, maar dan ontdekt u dat er niet genoeg werk voor hen is, of dat uw data science-behoeften anders zijn dan u aanvankelijk voor ogen had.

Hoewel outsourcing meestal kosteneffectiever is, zijn er situaties waarin het duurder kan zijn. Dit is meestal wanneer u een grote datawetenschapsoperatie wilt uitvoeren met een strak stel doelen en een strakke tijdlijn. Als u een duidelijk plan heeft voor uw data science-activiteiten, kunt u het beste intern personeel inhuren, zodat u hun taken en output nauwlettend kunt volgen.

Omdat extern personeel meestal niet op locatie aanwezig is, kan dit soms leiden tot communicatiestoringen. Er zijn hulpmiddelen en technieken die u kunt gebruiken om het risico dat dit gebeurt te verkleinen, maar het is nog steeds een risico als u niet zomaar naar iemands bureau kunt lopen. Als u bovendien een unieke cultuur op de werkplek heeft, kan het zijn dat deze cultuur niet goed aansluit bij het outsourcingteam.

Wat is geschikt voor uw bedrijf?

Voor de meeste bedrijven zal het uitbesteden van data science de juiste optie zijn. Outsourcing biedt u een hoge mate van flexibiliteit en schaalbaarheid en bevrijdt u van de last van het vinden van de juiste werknemers in een zeer competitieve sector.

Als u ondersteuning nodig heeft bij het implementeren van de modernste AI-technologieën – jus Neem contact met ons op. Wij nemen onmiddellijk contact met u op.