Stappenplan big data

Big data specialist

Elke organisatie beschikt over steeds meer data. Dit zijn bijvoorbeeld gegevens vanuit het CRM over producten, personeel, klanten en omzet. Het is de taak aan big data analisten om van al deze gegevens een goede analyse te maken, zodat daar weer beslissingen op gebaseerd kunnen worden. Big data is de grote hoeveelheid beschikbare gestructureerde, ongestructureerde en semi gestructureerde data dat verzameld, verwerkt en verbonden wordt. Het is dus belangrijk om een betekenis te geven aan deze verzameling losse data, zodat big data analyse waarde toevoegt aan het proces. Tijdens een opleiding big data leer je wat je met big data kunt doen en welke technieken en tools je kunt gebruiken.
Wil je als bedrijf aan de slag gaan met big data? Dan kan je een stappenplan volgen waarmee je het big data proces ondersteunt. Het inzetten van big data analyses maak je voor jezelf een stuk makkelijker, als je weet waar je aan begint en wat je moet doen.

Big data onderzoek

  1. Voorbereiden

Als eerst is het belangrijk om na te gaan wat je met je data wilt doen. Je begint dus eigenlijk bij het eind. Welk doel wil je halen met de big data analyse? Je kunt pas doeltreffende beslissingen nemen, wanneer je weet waar je naar toe werkt. Aan de hand van de analyses die je uitvoert, kan je voorspellende analyses maken en daarvoor nieuwe stappen ondernemen. Zo kan je denken aan informatie over jouw klant, product of dienst en het bedrijfsproces.

  1. Intern data verzamelen

Wanneer je (samen met collega’s) hebt vastgesteld waar je de data analyse voor nodig hebt, moet je kijken naar welke data je tot je beschikking hebt. Dus de beschikbare interne data. Hierin kan je dan sneller een onderscheid maken in de data categorieën die je nodig hebt, zoals bezoeken aan de website. Hoeveel bezoekers komen er? Welke pagina’s worden het meest bezocht? Wat is de bezoekduur? Wat is de bounce percentage? Dit soort vragen kan jij stellen wanneer je graag iets met de click gegevens van jouw website wilt gaan doen. Je verzamelt alleen de datasets die voor jouw analyse van belang zijn.

  1. Extern data verzamelen

Je hebt de data vanuit je bedrijf verzameld. Dan is het tijd om na te gaan of je nog meer data nodig hebt. Is het misschien handig om gegevens vanuit social media mee te nemen? Of wil je gegevens van concurrenten bekijken en vergelijken (benchmarking)? Indien je genoeg hebt aan de relevante data die je binnen jouw organisatie hebt verzameld, kan je deze stap natuurlijk overslaan.

  1. Analyseren

De meest logische volgende stap is om al deze relevante data aan elkaar te koppelen. Je kunt hiervoor gebruik maken van diverse tools, zoals Hadoop, Cassandra, Mahout en NoSQL. Wanneer je alle benodigde data en software tot je beschikking hebt, kan je de analyse uitvoeren. Daarbij is het misschien handig om je analyses ook te visualiseren. Bepaalde analyses worden veel makkelijker leesbaar en overzichtelijker. Je kunt ook sneller bepaalde inzichten krijgen dankzij de visualisatie. Zo zou je ook kunnen voorspellen wat er de volgende keer beter zal werken.

  1. Toepassen

Wanneer je het data onderzoek hebt uitgevoerd, kan je kijken in welke beslissingen big data ondersteuning kan bieden. Pas nadat je diverse inzichten hebt verkregen, kan je een strategie opzetten. Daarna kan je deze strategie toepassen en resultaten behalen. Nu zou je bijvoorbeeld de beslissing kunnen nemen om jouw Google Adwords doelen anders in te stellen, zodat je meer bezoekers krijgt die ook langer blijven.
Maak de terugkoppeling naar het doel dat je in het begin had opgesteld. Heb je jouw doel behaald? Moet je nog iets aanpassen? Of heb je nu nog een ander doel opgesteld? Op deze manier blijf je eigenlijk het gehele proces herhalen en kan je telkens deze stappenplan toepassen. Dankzij een stappenplan kan je op een optimale en efficiënte manier werken met de big data van jouw bedrijf.

Opleiding big data

Wil je meer leren over big data en inzichten krijgen in klantgedrag? Schrijf je in voor een opleiding Big Data! Tijdens de training big data leer je wat big data is en doet en hoe je dit succesvol inzet binnen jouw organisatie. Daarnaast worden de volgende elementen behandeld: data analyse, data mining, predictive analytics (voorspellende analyses) en machine learning. Je gaat aan de slag met diverse technieken en software, zoals NoSQL, Hadoop, MapReduce, Cassandra, Mahout, Pig en Hive.

Terug