Data

Types data

• Gestructureerde data: Dit is data die georganiseerd is in een vaste structuur, zoals databases en spreadsheets. Voorbeelden zijn klantgegevens, verkoopcijfers, en inventaris.
• Ongestructureerde data: Dit is data die geen vaste structuur heeft, zoals e-mails, social media posts, en videobestanden.
• Semi-gestructureerde data: Dit is data die enige structuur heeft, maar niet volledig georganiseerd is, zoals XML-bestanden en JSON-documenten.
• Big data: Dit verwijst naar zeer grote datasets die complex zijn en vaak real-time analyse vereisen. Voorbeelden zijn webverkeer, sensorgegevens, en transactiegegevens.

Historische mijlpalen

Het gebruik van data gaat terug tot de vroegste beschavingen. In oude beschavingen zoals Mesopotamië en Egypte werden gegevens vastgelegd op kleitabletten en papyrusrollen. Deze gegevens omvatten handelsinformatie, landbouwopbrengsten en administratieve documenten. Tijdens de middeleeuwen werden gegevens voornamelijk vastgelegd in handgeschreven boeken en registers, zoals belastingregisters en kerkelijke documenten. Met de komst van de industriële revolutie werden gegevens steeds meer vastgelegd in gedrukte vorm, zoals fabrieksrapporten en statistieken. Vanaf de tweede helft van de 20e eeuw begon het gebruik van digitale data, met de introductie van computers en het internet. Dit leidde tot een explosie van data en de ontwikkeling van geavanceerde data-analysetechnieken.

Belang van data voor een onderneming

Data is cruciaal voor moderne ondernemingen omdat het helpt bij inzichten en besluitvorming, bedrijven kunnen trends identificeren en geïnformeerde beslissingen nemen. Data-analyse helpt bij het verbeteren van processen en het verlagen van kosten. Data onthult nieuwe kansen en markten, wat bedrijven helpt bij het ontwikkelen van innovatieve producten en diensten. Effectief gebruik van data stelt bedrijven in staat om sneller te reageren op marktveranderingen en beter in te spelen op klantbehoeften.
‍

Voorbeelden van data gebruik

• Marketing: Analyse van klantdata om gerichte marketingcampagnes te ontwikkelen, lees hier meer over data-analyse.
• Productontwikkeling: Gebruik van feedback en gebruiksdata om producten te verbeteren.
• Supply chain management: Optimalisatie van voorraadbeheer en logistiek door data-analyse.