In de afgelopen twee jaar zijn er steeds meer tools voor “data observability” verschenen: voegen ze waarde toe aan het landschap van gegevenskwaliteit? Wat zijn hun potentiële functies met betrekking tot preventieve en curatieve benaderingen van gegevenskwaliteit? Hoe volwassen zijn deze tools op dit moment? Continue reading
Depuis deux ans apparaissent des outils de “data observability” : ont-ils une valeur ajoutée dans le paysage “data quality” ? Quelles sont leurs fonctionnalités potentielles par rapport aux approches “data quality” préventives et curatives ? Quelle est la maturité actuelle de ces outils ? Continue reading
Suite au lancement de ChatGPT, une masse d’outils permettant de répondre à des questions concernant votre propre contenu voient le jour. Le principe est très simple : téléchargez vos documents (PDF, Word, etc.) et vous pouvez presque immédiatement poser des questions, généralement dans un environnement de type “chatbot”.
Dans cet article, nous décrivons le fonctionnement d’un tel système de réponse aux questions et nous apportons quelques précisions sur la qualité que l’on peut attendre des résultats. Continue reading
Dans un article précédent, nous avons dressé la liste des opportunités d’améliorations de l’assistance à
la clientèle. Les centres de contact sont soumis à une pression constante de répondre aux questions le
plus efficacement possible. Dans cet article, nous examinons de plus près l’une des techniques
possibles : le routage vocal. Continue reading
Naar aanleiding van de lancering van ChatGPT duiken er massaal tools op die toelaten om vragen te beantwoorden over je eigen content. Het wordt heel eenvoudig voorgesteld: upload je documenten (PDF, Word, etc.) en je kan quasi onmiddellijk vragen beginnen stellen, typisch in een chatbot-achtige omgeving.
In dit artikel geven we aan hoe zo’n question answering systeem in elkaar steekt en vertellen we wat meer over de kwaliteit die we kunnen verwachten van de output. Continue reading
De kwaliteit van een gegeven is de geschiktheid ervan voor gebruik en voor de beoogde doelstellingen (‘fitness for use’) (Boydens, 1999, Boydens 2014). In dit artikel gaan we bekijken hoe een rigoureuze typologie van de anomalieën een kader biedt voor de verbetering van de kwaliteit van de gegevens, in verschillende domeinen, waaronder machine learning. Continue reading
In een eerdere blogpost gaven we een overzicht van opportuniteiten voor het verbeteren van de klantenondersteuning. Contactcenters staan namelijk blijvend onder druk om vragen zo efficiënt mogelijk te beantwoorden. In deze blogpost gaan we dieper in op één van de mogelijke technieken, namelijk spraakroutering. Continue reading
Dans un article précédent à propos du webscraping, nous avons été confrontés à une situation où nous obtenions une liste de commerces, avec un nom et une adresse. Nous voulions, pour chacun de ces commerces, le lier à une liste … Continue reading
Overal staan contactcenters onder druk om vragen van klanten, burgers en ondernemingen zo efficiënt mogelijk af te handelen. Wachttijden kunnen soms hoog oplopen, tot grote frustratie van wie zijn vraag beantwoord wil zien en antwoordverstrekkers die overstelpt worden en moeten … Continue reading
La qualité d’une donnée désigne son adéquation aux usages et objectifs visés (« fitness for use ») (Boydens, 1999, Boydens 2014). Dans cet article nous allons voir comment une typologie rigoureuse des anomalies offre un cadre pour l’amélioration de la qualité des données, dans de nombreux domaines, dont le machine learning. Continue reading
