Vorige Data Essenters vertellen: Bart Steendam, data engineer
Volgende Data Essenters vertellen: Vanessa Calsado, database marketeer

Data Essenters vertellen: Geert Metsemakers, data scientist

Sinds 2017 werkt Geert als Data Scientist bij Essent. Hij woont in Helden en volgt de opleiding Data Science aan de Erasmus Universiteit. In zijn vrije tijd is hij aan het voetballen, tennissen of golfen.

Lees meer

''Dit was echt de ‘real deal’, geen houtje-touwtje oplossing.''

Toekomst voorspellen

Geert legt uit dat wat een Data Scientist doet eigenlijk in hoofdlijnen op twee elementen uitkomt. "Op basis van data uit het verleden voorspellen hoe de toekomst eruit zal zien én de rest van ons bedrijf slimmer maken". Geert vertelt dat zijn team interne en externe data gebruikt. "Denk aan informatie over klanten, betalingen, meterstanden, huisomvang, postcodes, marketingdata, online gedrag, klanttevredenheid". Hij geeft aan dat ze voor de business voorspelmodellen maken, deze testen en vervolgens naar productie brengen samen met de IT-data teams. "Op basis van de vraag van de business en de algoritmes in SageMaker van Amazon bepalen we welke algoritmes we gebruiken voor het model. Het is steeds weer een wisselwerking tussen zo’n optimaal en zo’n efficiënt mogelijk model ontwikkelen. Ik vind dit steeds weer opnieuw een mooie uitdaging. En daarna volgt de optimalisatie: de iteratie met de business".


Data is geen eiland, maar een continue samenwerking

Alles wat de data scientisten bedenken en ontwikkelen vindt plaats in samenwerking met andere dataspecialisten, de business en bijvoorbeeld E.ON. Geert heeft meegewerkt aan een model dat voorspelt hoeveel kosten we elke maand hebben aan wanbetalers. "Dit was echt de ‘real deal’, geen houtje-touwtje oplossing", zegt Geert trots. "We hebben nu een compleet model dat met veel factoren rekening houdt. Het verklaart waarom de teller een bepaalde kant uitslaat en we kunnen aan de hand van dat model de rest van ons bedrijf daarin meenemen". Daarna worden er continu aanpassingen en iteraties gedaan om het model aan te scherpen en is er gebruikt gemaakt van de expertise van de E.ON collega’s. "Wat echt bijzonder was voor mij was dat ik expertise kon inbrengen vanuit de business omdat ik daar eerder heb gewerkt én ik kon aan de wiskundige kant impact maken".


Business units slimmer maken

Naast voorspellen maken data scientisten met hun werk Essent elke dag een beetje slimmer. Geert vertelt dat ze afdelingen ondersteunen met inzichten op basis van data science-achtige technieken. "Eén van de ideeën hierbij is text mining. Gesproken woord automatisch vertalen naar tekst. We kunnen daarnaast aan de hand van data bijvoorbeeld kijken welke vragen callcenter agents lastig vinden. Wanneer vallen er langere stiltes? Als we dat weten, kan de business kijken waar de callcenter agents verder in getraind kunnen worden". Ook zetten data scientisten voorspelmodellen in om te bepalen welke impact bepaalde besluiten gaan hebben. "We maken vooraf de business dan al slimmer. Als er bijvoorbeeld een bepaald acquisitiebeleid gevoerd gaat worden dan kunnen wij al nagaan welke impact dat gaat hebben op het eindresultaat, klantaantallen en klantwaarde".


Een zonnige Data toekomst

Data science bestond viereneenhalf jaar geleden nog niet bij Essent zoals het nu bestaat. Geert vindt dat er de laatste vier jaar echt grote stappen zijn gemaakt in voorspelmodellen, het embedden van data in de organisatie, de waardering voor de rol van data en het helpen volwassen worden van de organisatie in de wondere wereld van data. "We zijn er nog niet, maar de journey is er en de toekomst ziet er zonnig uit. De organisatie is nu veel meer data driven. En als ik Essent vergelijk met andere bedrijven dan hebben we een volwassen infrastructuur". Genoeg kansen binnen Essent Data om mee te groeien met de uitdagingen die er zijn en jezelf te ontplooien vindt Geert. "Bij Essent Data kun je je echt verder ontwikkelen. Zeker als we steeds meer gaan samenwerken met de dataspecialisten uit andere teams zoals bij Energy Management".