Data analyse

Inkomende data kan fouten bevatten, of onvolledig, inconsistent of onwaarschijnlijk zijn. Samen met onze klanten bepalen we welke methodes we het best kunnen toepassen om de datakwaliteit optimaal te maken. Zo kan validatielogica bijvoorbeeld verschillende statussen toekennen zoals 'geaccepteerd', 'afgewezen', of 'gemarkeerd voor manuele validatie'.

Bij data-records met meerdere eigenschappen zijn verschillende groeperingen mogelijk. In overleg met data-analisten bepalen we relevante doorsnedes (aggregaties). Afhankelijk van de grootte van de datasets kunnen deze synchroon of asynchroon worden uitgerekend.

Met dashboards tonen we KPI's, rapportages en doorsnedes in overzichtelijke diagrammen, en maken we bijvoorbeeld veranderingen in de tijd inzichtelijk. Als de data zich ervoor leent kunnen extrapolaties en trendlijnen worden berekend.