YDELSER

Rooftop tilbyder rådgivning, konsulent, projekt- og supportkompetencer

Vi sigter og rammer spot on med vores predictive analytics-løsninger, fordi vi ser og forstår forretningsmuligheder, er i stand til at omsætte det til data analytics-løsninger ved at identificere de rigtige data og udvikle robuste algoritmer, som skaber prædiktioner med høj validitet.

Når vi arbejder med data science inddrager vi utrolig mange variable og store mængder af data. På det grundlag udvikler vi algoritmer, som forudsiger en forventning til en hændelse meget præcist. Men resultaterne forklares ikke, og kan ikke fortolkes. Derfor anses resultater fra data science og brug af machine learning som en ’black box’.

Hos Rooftop går vi et skridt videre. Vi udnytter vores økonomiske og statistiske kompetencer til at analysere problemstillingen, som vi nedbryder og hvor vi udpeger de områder, der kan forklares ved anvendelse af økonomisk teoretisk viden, som indarbejdes i algoritmerne. Det gør prædiktionen mere robust, fordi algoritmen opnår evnen til at foretage vedvarende præcise prædiktioner, selvom faktorer i omgivelserne ændrer sig og ikke helt kan afkodes i datagrundlaget. Det er business data science.

Ved at nedbryde problemstillingen til delproblemer opnår vi en indsigt, som har stor værdi for virksomheder. Det giver indblik i sammenhænge, som kan bruges konstruktivt i beslutningsprocesser. Det gør den komplicerede forretningsproblemstilling gennemskuelig uden at miste viden.

Ikke alle opgaver kalder på business data science, men situationer, hvor forretningsbeslutninger skal tages i omgivelser, der kan influeres af markeder, giver det mening – og værdi.

De fleste opgaver vi løser er forretningsøkonomiske beslutningsproblemer inden for følgende områder

  • Husholdningers og forbrugeres købsadfærd
  • Optimering af produktionsmængde og prisfastsættelse i markeder
  • Indvirkningen af politiske ændringer
  • Risikovurdering og risikomåling
  • Unddragelse (virksomheder)
  • Virksomheders markedsadfærd
  • Trading

Vores erfaring er etableret i finans og energi, qua deres modenhed i brug af data, og vi arbejder nu også inden for supply chain, sundhed og den offentlige sektor.

Vi bidrager med rådgivning af data analytics-initiativer

    Vi giver inspirerende oplæg til netværksgrupper, virksomheders ledermøder eller gå-hjem-arrangementer, hvor vi sætter fokus på de mange emner og indsigter, der foranlediger udviklingen mod at blive en datadreven virksomhed.

      Vi tilbyder sparring og 2nd opinion på forretningsidéer, projektinitiativer og roadmaps med data analytics for øje. Afhængig af virksomhedens ambitionsniveau, gennemfører vi en dialogbaseret feedback, eller vi gennemfører en dybere evaluering af problemstillingen, løsningsforslaget og datatilgængeligheden.

        Vi udarbejder og gennemfører workshops, hvor der tages udgangspunkt i de konkrete udfordringer, som eksisterer i arbejdet med gennemførsel af data analytics-projekter og implementeringen af løsningen i virksomheden. Vi leverer metoder, værktøjer og tilgange til, hvordan virksomheden igangsætter nødvendige aktiviteter; eksempelvis at identificere sin datamodenhed, udarbejde et optimalt roadmap eller en projektportefølje, og vi afdækker faldgruber særligt relevant for data analytics-initiativer.

        Vi bidrager til modning af jeres forretningsidé

        Vi styrker jeres evne til at se forretningsmuligheder i jeres data, hvilket giver konkurrencedygtige og unikke produkter og services, når det sker i samspil med vores business data science kompetencer.

        Vi former jeres forretningsidé i et proof of concept for at verificere, om anvendelsen af business data science, kan frigøre ambitionen om den banebrydende løsning I har for øje.

        Vi viderefører forretningsidéen til et pilotprojekt for at afdække og teste de påkrævede elementer i data analytics-løsningen, der skal til for at realisere idéen. Udover business data science omfatter det muligheden for at tilgå data og afklaring af nødvendig IT-platform, men vi ser også på behovet for forretningsinvolvering, som skal til for at forme løsningen og adressere forandringsparatheden i løsningen.

        Vi bidrager med udførsel af jeres projekt

        Vi udarbejder løsningsdesign, der forklarer sammenhænge ved brug af domæne-viden, økonomisk teori, statistisk modellering og machine learning, da dette er grundlaget for udvikling af data analytics-løsninger. Det samles i et business data science-dokument, som belyser og afklarer, hvad der sker i 'the black box'.

        Vi udvikler algoritmerne og programmeringskoden, der skal integreres på jeres eksisterende it-platform. På tidspunktet for installationen, er algoritmen blevet testet og trænet, prædiktionen er blevet valideret, og jeres domænekompetencer er komfortable med prædiktionerne såvel som validitetsmålene, der er identificeret ved konfidensintervaller.

        Vi gennemfører en launching-periode, som er perioden, hvor løsningen begynder at blive benyttet. Vi vurderer kritisk resultaterne, og de anvendte data for at verificere algoritmens robusthed. Samtidig supporterer vi den forretningsmæssige tilpasning og uddannelse af brugerne, når den nye løsning tages i brug.

        Vi leder implementeringen af data analytics-projektet, hvor vi benytter Rooftop’s Predictive Analytics Model til udvikling af data analytics-løsningen og vi følger jeres foretrukne implementeringsmetode.

        Vi bidrager med support til jeres supportteam

        Mindre forbedringer. Ofte har interne data science medarbejdere et bredt ansvarsområde såvel som projektdeltagelse på dagsordenen, hvilket gør at mindre forbedringer ikke bliver løst, selv når forretningsfordelene er til stede. Derfor er det en fordel at outsource disse opgaver.

        On-the-job training. Machine learning-teknikkerne udvikler sig hurtigere end den in-house data science medarbejder kan nå at følge med til. Der er derfor et behov for at finde effektive måder til kontinuerlig læring. Den bedste måde at lære på er ved at løse data analytics-opgaver som er ’for real’, og at man undervejs kan trække en livline og få rådgivning eller hands-on-hjælp i den konkrete opgave af en ekspert. Naturligvis er introduktion til nye teknikker også en mulighed.

        Business data scientist monitorering. Over tid akkumuleres flere data, og algoritmerne skal løbende tunes. Overvågning af data, måling af algoritmernes evne til at levere valide resultater (inden for konfidensintervallet) og afsløring af uregelmæssigheder er kritisk. Det er tidskrævende og kan outsources til eksperter. Fordi data analytics-løsninger, der udvikles over tid, vil tage mange forskellige data og machine learning-teknikker i brug, er det sjældent man har én medarbejder, som afdækker det nødvendige kompetencespænd.

        Birgitte Dahl, Rooftop Analytics

        STYRKEN LIGGER I DET PERSONLIGE MØDE

        Vil du vide mere om de services og kompetencer vi tilbyder, så kontakt Birgitte Dahl

        Book et møde

        Læs mere

        Rooftop Analytics skiller sig ud på markedet og skaber værdi for virksomheder.

        Vi er et team med unikke kompetencer inden for business data science. Derfor formår vi at se ekstraordinære muligheder i data.