Wij zijn Rockfeather. We gebruiken Data Visualisatie, Data Science, Data Engineering, Process Mining en Low-Code technology om slimme oplossingen te maken. Samen met onze klanten creëren we innovatieve oplossingen voor verschillende branches en functies. Dit is hoe we technologie omarmen en mensen in hun kracht zetten.
Data Visualisatie, Data Science, Data Engineering, Process Mining en Low-Code staan centraal in alles wat we doen. We combineren deze technologieën in onze projecten en onze oplossingen. We werken met een portfolio van de beste toolsets in iedere categorie. Klik op één van de expertises hieronder om meer te lezen.
Datavisualisaties maken grote en kleine hoeveelheden data beter toegankelijk voor ons brein. Door het gebruik van visuele componenten zoals grafieken, diagrammen en kaarten geven datavisualisatie tools een toegankelijke manier om trends, patronen en uitzonderingen te ontdekken en te analyseren.
Of je nu data gebruikt voor Data Visualisatie of wilt voorspellen door middel van Data Science technieken, Data Engineering is essentieel. Het aggregeren, opschonen, verplaatsen en transformeren van data op een flexibele manier zorgt ervoor dat iedereen gebruik kan maken van dezelfde waarheid.
Data science is een combinatie van statistieken, software-engineering en domeinexpertise om inzicht en begrip te krijgen. Het is een menselijke activiteit en moet niet worden verward met artificial intelligence. We onderscheiden drie soorten inzichten die deze techniek kan bieden: beschrijvende, verkennende en causale inzichten.
Low-code is een manier om apps te ontwikkelen zonder dat je hier (veel) programmeerwerk voor in moet zetten. Het stelt ontwikkelaars van verschillende ervaringsniveaus in staat om applicaties te creëren voor web en mobiel. Het werkt met behulp van drag-and-drop-componenten, waar je snel mee van start kunt gaan.
Process mining is een data-analysetechniek die tot doel heeft echte processen te ontdekken, te bewaken en te verbeteren door kennis te extraheren uit event logs, die de uitvoering van processen in informatiesystemen vastleggen. Process mining is belangrijk omdat het een gedetailleerd en objectief inzicht geeft in bedrijfsprocessen, waardoor organisaties verbeterpunten kunnen identificeren.
Als bekende maker van verschillende borrelhapjes maakte Signature Foods analyses op basis van verschillende decentrale databronnen, met name in Excel. Belangrijk is dan om de data uit deze bronnen te harmoniseren en te visualiseren. Rockfeather heeft Signature Foods geholpen met de implementatie van Power BI i.c.m. Zebra BI om informatie effectief te visualiseren, introduceerde het de IBCS®, en werden er workflows geautomatiseerd met Power Automate.
Een ambitieuze data-strategie, toekomstbestendige data-architectuur én een snelgroeiend aantal eindgebruikers van de datavisualisatie-omgeving: er zijn al flinke stappen gezet door groene energieleverancier Greenchoice. Om de volgende stap te zetten naar datavolwassenheid heeft Greenchoice in samenwerking met Rockfeather een in-company Data Science training ontwikkeld. Hoofddoel van deze training: Data Science use cases identificeren, ontwikkelen en uitvoeren. Alex Janssen, Manager Development Consument en Data & Analytics vertelt wat deze training heeft opgeleverd.
Als het low code platform dat integreert met Microsoft 365, Azure, en Dynamics 365, is het Microsoft Power Platform perfect voor professionals die apps willen ontwikkelen, maar de benodigde programmeerkennis missen. Daarnaast is door de integratie met andere Microsoft platformen, het Power Platform perfect voor bedrijven die Microsoft tools gebruiken. Maar wat zijn de verschillende apps? En waarom is het gebruiken van het Power Platform zo handig? Wat is er zo handig aan Low Code? In deze blog leggen we het je allemaal uit.
Wij nemen je in deze presentaties mee in oplossingen als Tray.io, TimeXtender, Alteryx, Azure Machine Learning, Auto ML (Pycaret), Microsoft Power BI, Tableau en SAP Analytics Cloud, Microsoft Power Apps & Automate en Outsystems.
Azure Machine Learning is Microsofts antwoord op de stijgende vraag naar machine learning services. Het platform is makkelijk te implementeren, heeft keuze uit veel verschillende algoritmes, is makkelijk opschaalbaar, en volledig geïntegreerd met andere onderdelen van het Azure platform.