AI
Data Engineering-diensten
met de focus op “ready-for-AI”
Wij geloven er sterk in dat AI de toekomst is en dat je de ontwikkelingen op dit gebied niet mag missen. Als data engineers ligt onze focus op AI om ervoor te zorgen dat je data en je dataplatform en producten klaar zijn om te worden gebruikt door AI-modellen. Voor elke AI is het belangrijk dat de inkomende data correct, compleet en in het juiste formaat is.
"Garbage in, garbage out"
Je hebt misschien wel eens de uitdrukking gehoord: "Garbage in, garbage out." Dit geldt met name voor AI! Een model kan alleen resultaten leveren op basis van de input die het ontvangt, en hoe hoger de kwaliteit van de binnenkomende data, hoe beter de prestaties van het model. Om ervoor te zorgen dat je data 'Ready for AI' zijn, moeten ze voldoen aan de volgende belangrijke criteria:
Nauwkeurig
Gegevens moeten het real-world scenario dat ze moeten beschrijven correct weergeven. Onjuiste gegevens kunnen leiden tot misleidende inzichten en slechte modelprestaties. Voorbeeld: als een klantendatabase de leeftijd van een klant vermeldt als 45, terwijl deze in werkelijkheid 30 is, zullen voorspellingen op basis van leeftijd, zoals aankoopgedrag, vertekend zijn.
Schoon
Gegevens moeten vrij zijn van fouten, duplicaten en irrelevante informatie. Schone gegevens zorgen ervoor dat modellen zich richten op zinvolle patronen in plaats van ruis. Voorbeeld: Door dubbele vermeldingen uit een dataset met productbeoordelingen te verwijderen, voorkomt u dat het model onnodig veel gewicht toekent aan herhaalde meningen.
Beschikbaar
Gegevens moeten eenvoudig toegankelijk zijn voor degenen die ze nodig hebben, wanneer ze ze nodig hebben. Zonder tijdige toegang kunnen AI-initiatieven worden vertraagd. Voorbeeld: een verkoopvoorspellingsmodel moet directe toegang hebben tot actuele verkoopgegevens in plaats van te vertrouwen op verouderde rapporten.
Tijdig
Gegevens moeten actueel zijn en de meest recente omstandigheden weerspiegelen, zodat nauwkeurige en relevante beslissingen kunnen worden genomen. Bijvoorbeeld: een fraudedetectiesysteem heeft realtime transactiegegevens nodig om verdachte activiteiten te kunnen identificeren zodra deze plaatsvinden.
Compleet
Gegevens moeten alle benodigde velden hebben ingevuld en alle relevante records voor de taak bevatten. Ontbrekende informatie kan leiden tot bevooroordeelde of onvolledige inzichten. Voorbeeld: Een dataset voor gezondheidszorg waarin details over de diagnose van een patiënt ontbreken, kan het vermogen van een model om de voortgang van een ziekte te voorspellen, belemmeren.
Traceerbaar
Gegevens moeten een duidelijke afstamming hebben, met gedocumenteerde bronnen en transformatiestappen. Traceerbaarheid zorgt voor data-integriteit en ondersteunt debugging en auditing.Voorbeeld: Als je de bron van temperatuurmetingen voor een klimaatmodel kent, kan jede nauwkeurigheid van voorspellingen verifiëren en anomalieën oplossen.
Door ervoor te zorgen dat je data nauwkeurig, schoon, beschikbaar, tijdig, compleet en traceerbaar is, leg je een stevig fundament voor betrouwbare, inzichtelijke AI-modellen. Onze data engineers zorgen ervoor dat je een sterk en betrouwbaar dataproduct hebt dat klaar is voor AI, zodat jij je puur kunt richten op de AI-initiatieven.
Onze AI-gerelateerde diensten
Data Engineering
Zorg ervoor dat je data en je dataplatforms en -pijplijnen klaar zijn voor AI. Bij Digital Hive ligt onze primaire focus op data engineering. Wij zijn jouw vertrouwde adviseur om je data-infrastructuur naar een hoger niveau te tillen. Of het nu gaat om een eenvoudige implementatie of een uitgebreidere aanpak met infrastructuur, architectuur en processen, wij brengen de expertise om ervoor te zorgen dat je dataproducten productiekwaliteit, schaalbaar en klaar voor AI zijn.
Data engineering is de basis van elk succesvol datagedreven initiatief. Zonder een solide, goed gestructureerde en efficiënte data-infrastructuur hebben bedrijven moeite om de ware waarde van hun data te ontsluiten. Hoogwaardige data engineering zorgt ervoor dat je data toegankelijk, betrouwbaar en klaar voor geavanceerde analyses en AI-toepassingen is.
Ons team bij Digital Hive combineert technische vaardigheden met best practices uit de industrie om robuuste data engineering-oplossingen te leveren. We hanteren een holistische benadering, waarbij we elk aspect van je data-ecosysteem in ogenschouw nemen, van opname tot transformatie, opslag en consumptie. Ons doel is om een naadloze, end-to-end data-infrastructuur te creëren die zowel operationele als analytische behoeften ondersteunt.
Example cases
Neem contact met ons op
Blijf de concurrentie voor met AI-gestuurde oplossingen die de efficiëntie verhogen, processen automatiseren en innovatie stimuleren. Digital Hive is jouw vertrouwde partner in AI.
Data Science
Benut de kracht van data science om bedrijfsgroei en innovatie te stimuleren.
Bij Digital Hive zijn de data science-oplossingen voor onze klanten op maat gemaakt om hun organisaties te helpen bruikbare inzichten uit hun data te halen, zodat ze weloverwogen beslissingen kunnen nemen en bedrijfsresultaten kunnen behalen. Door statistische analyse, machine learning en domeinexpertise te combineren, stellen we organisaties in staat om het volledige potentieel van hun data te ontsluiten.
Dankzij hun expertise in datavalidatie, voorspellende modellen en datavisualisatie helpen onze data scientists organisaties de kracht van data te benutten om groei en innovatie te stimuleren.
Machine Learning
Automatiseer besluitvormingsprocessen en stimuleer innovatie met onze machine learning-oplossingen.
Onze machine learning-oplossingen zijn ontworpen om organisaties te helpen bij het automatiseren van besluitvormingsprocessen, het ontdekken van verborgen patronen en trends in hun data en het stimuleren van innovatie in het hele bedrijf. Door geavanceerde machine learning-algoritmen en -modellen te benutten, stellen we organisaties in staat om datagestuurde beslissingen te nemen. Daarnaast bieden we met behulp van machine learning-technieken voorspellingen voor organisaties op hun data, waardoor ze meer waarde kunnen creëren voor hun klanten en stakeholders.
Bij Digital Hive hebben we ervaren engineers in zowel supervised als unsupervised learning-technieken. Hierdoor kunnen we de juiste oplossing bieden voor jouw specifieke use case.
MLOps
Zorg ervoor dat je AI-modellen soepel draaien in productie.
Bij AI is het vaak relatief eenvoudig om een proof of concept uit te werken. Het vertalen hiervan naar een productieomgeving is echter een heel ander verhaal. Onze engineers hebben ervaring met het opzetten van de juiste infrastructuur, monitoring en implementatiepijplijnen om ervoor te zorgen dat je AI-modellen soepel in productie draaien, zodat ze veilig en toekomstbestendig zijn.
Projectmanagement
Het succes van een AI-project komt niet alleen voort uit de technische excellentie. Het vereist ook solide projectmanagement, toezicht en communicatie. Bij Digital Hive hebben onze projectmanagers een sterke affiniteit met data, waardoor ze bij uitstek geschikt zijn om AI-inspanningen te begrijpen en te ondersteunen. Ze zorgen ervoor dat het project op tijd, binnen budget en met de verwachte kwaliteit wordt opgeleverd.
Heb je nog andere behoeften op het gebied van AI of data? -> neem contact met ons op om dit te bespreken.
Data Analysis
Haal meer inzicht uit je data.
Alles begint bij de data. Dit betekent dat een diepgaand begrip van deze data nodig is om de juiste beslissingen te nemen. Bij Digital Hive werken onze data engineers en data analisten nauw samen om ervoor te zorgen dat de data geschikt is voor AI-modellen en welke data nog ontbreekt. Daarnaast betekent dit dat de data schoon, compleet en in het juiste formaat is.