Als adviseur bij Berenschot help ik organisaties met het doorgronden van complexe (data)vraagstukken met een maatschappelijk karakter. Mijn focus ligt op het analyseren en optimaliseren van processen binnen organisaties, wat leidt tot data-gedreven inzichten en oplossingen.
Met een achtergrond in zowel econometrie als data science, beschik ik over de vaardigheden om wiskundige en statistische technieken toe te passen en bedrijfsresultaten te optimaliseren met behulp van algoritmes. Hierdoor haal ik de juiste informatie uit data. Mijn ervaring om processen te analyseren, voorspelmodellen te ontwikkelen en data-gedreven besluitvorming te stimuleren, vormt de basis voor mijn streven naar innovatie en efficiëntie binnen organisaties.
Door mijn leergierige en enthousiaste aanpak ben ik in staat om het beoogde resultaat te behalen en duurzame samenwerkingen te bevorderen.
De oproep van Fleur Agema om meer geld vrij te maken voor kunstmatige intelligentie (AI) in de zorg is begrijpelijk. AI biedt grote kansen om de zorg te verbeteren en efficiënter te maken. Echter, met deze kansen komen ook uitdagingen die niet onderschat mogen worden.
Hoe kan ProRail met zo min mogelijk meettreinen een meetprogramma voltooien? Berenschot en Lynxx hielpen met geavanceerde technieken bepalen hoeveel treinen nodig zijn en welke meetsystemen het best gecombineerd kunnen worden.