Waardecreatie met Big Data Analytics

Locatie en startdatum
Tilburg: 
9 en 10 november 2017
Studieduur 4 x 2 dagen + coaching
Kosten € 7.990,-

Of het nu gaat om productinnovatie of marketingstrategie, big data is een onmisbare asset. Organisaties zullen zich aan moeten passen en meer en beter vanuit data en informatie moeten opereren. De TIAS masterclass Waardecreatie met Big Data Analytics helpt professionals en hun organisaties om die stap te maken. Niet alleen door inzichtelijk te maken hoe waardevolle informatie en kansen uit verzamelde data kunnen worden gewonnen, maar ook hoé de organisatie de optimale voorwaarden schept om het mogelijk te maken. 

Deze big data opleiding bestaat uit vier modules van twee dagen en is goed te combineren met een voltijdbaan.

Waarom Waardecreatie met Big Data Analytics opleiding:

  • Big Data van A tot Z: van gegevensanalyse tot besluitvorming, verandermanagement en implementatie
  • Concreet resultaat: parallel aan deze masterclass werkt u onder begeleiding van een deskundige aan uw eigen big data project
  • State-of-the-art academische kennis én inspiratie uit het bedrijfsleven
  • Inzicht in de ethische en juridische kwesties die het gebruik van big data met zich meebrengt.

Meld u aan voor de masterclass Waardecreatie met Big Data Analytics en werk al tijdens het programma aan cases uit uw eigen praktijk aan nieuwe mogelijkheden en kansen voor uw organisatie.

Download de brochure

Meer informatie over programma-inhoud, docenten en kosten?

Download brochure of meld u online aan.

Traditionele businessmodellen staan voortdurend onder druk van nieuwe innovaties en dienstverleningsmodellen. Vrijwel zonder uitzondering worden deze ontwikkelingen gestuwd door de niet aflatende digitalisering in alle facetten van de maatschappij. Wie deze digitale disrupties wil overleven – of zelfs in gang zetten – kan en mag niet achterblijven in het verkrijgen, analyseren en benutten van grote hoeveelheden gegevens: big data management.

De Waardecreatie met Big Data Analytics opleiding laat aan de hand van theorie én praktijk zien hoe externe data geïnternaliseerd worden (en vice versa) en hoe die data kunnen worden omgezet in nieuwe kansen, producten & diensten en verdienmodellen. Daarnaast komen alle voorwaarden aan bod waaraan voldaan moet worden op het gebied van (systeem)architectuur, organisatiestructuur, besluitvorming, processen en vraagstukken op het gebied van privacy, veiligheid en wetgeving. Het uiteindelijke doel is het inzetten van data als strategische asset.

Na het volgen van dit programma:

  • bent u in staat om de brug tussen management enerzijds en databeheer en analyse anderzijds te slaan. 
  • heeft u inzicht in de mogelijkheden van data modelling en data mining; 
  • bent u vertrouwd met het werk en de taal van data-analisten en specialisten zodat u beter en gerichter kunt schakelen;
  • bent u op de hoogte van de compliance aspecten, het risicomanagement en de security issues; 
  • weet u hoe u bestaande processen en architecturen kunt aanpassen in nieuwe manieren van werken.

 

 

Module 1: Kansen herkennen en waarde creëren met Big data

Deze eerste module van deze big data opleiding legt de basis voor de rest van het programma en inspireert u na de te denken over nieuwe mogelijkheden van Big data in het algemeen en voor uw organisatie in het bijzonder. We analyseren de laatste trends en succesvolle toepassingen in Big Data, inventariseren de kenmerken van deze toepassingen en formuleren een stapsgewijze aanpak om nieuwe kansen in de eigen praktijk te herkennen. Daartoe gaan we aan de slag met de projecten die vooraf door u en uw mededeelnemers zijn ingebracht. Door elke casus systematisch te analyseren komen we tot nieuwe inzichten, scherpen we bestaande concepten aan en ontdekken we nieuwe innovatiemogelijkheden en verdienmodellen.

Module 2: Compliance aspecten, risicomanagement en governance & security

Vraagstukken op het gebied van privacy, wetgeving en gegevensbescherming zijn inherent aan het gebruik van grote hoeveelheden gegevens. Het in een zo vroeg mogelijk stadium herkennen van de risico’s op deze gebieden helpt het doelgericht ontdekken én realiseren van de mogelijkheden van Big data. We gaan in deze module dan ook in op de belangrijkste risico’s, verantwoordelijkheden en protocollen voor het maatschappelijk verantwoord en veilig gebruik van data. Daarbij komen onder meer wet- en regelgeving, contracten, aansprakelijkheid en privacy- en gegevensbescherming uitgebreid aan bod.

Module 3: Big Data visualiseren, analyseren en modelleren

In deze module krijgt u grip op de verzamelde gegevens, de uitgevoerde analyses en de output hiervan. Dankzij een dieper inzicht in de verschillende analysemethodes bent u beter in staat om met de data-analist te schakelen, zinvolle verbanden te ontdekken en de kwaliteit van de output te beoordelen. Daarnaast gaan we uitgebreid in op nieuwe ontwikkelingen in business intelligence en software voor data-analyse. Zo kunnen systemen inmiddels autonoom analyses uitvoeren en verbanden registreren die door mensen mogelijk onopgemerkt blijven. Ook worden interfaces tussen mens en computer geavanceerder en intuïtiever. Zo wordt het mogelijk om databases in gewone taal te bevragen in plaats van met gecompliceerde database-queries.

Module 4: Transformatie naar Big Data: besluitvorming, architectuur & implementatie

Een succesvolle Big data strategie vraagt niet alleen om organisatie-brede acceptatie van het concept maar ook om een compatible inrichting van de organisatie zelf. In deze module beginnen we met de besluitvorming rond Big data processen en bepalen we onder andere wat het doel van de uiteindelijke implementatie is, aan welke informatie behoefte is en waar de uiteindelijke verantwoordelijkheden liggen. Daarna behandelen we aan de hand van theorie en best practices de voorwaarden op het gebied van architectuur (systemen en processen) en implementatie en inventariseren we welke veranderingen moeten worden doorgevoerd om aan die voorwaarden te voldoen. Uiteraard kijken we ook naar de optimale implementatiemethodes – inclusief de communicatie - om de strategie in de organisatie te verankeren.

Data van de modules

Module 1: 9-10 november 2017, Tilburg
Module 2: 7-8 december 2017, Tilburg
Module 3: 25-26 januari 2018, Utrecht/Amsterdam
Module 4: 8-9 maart 2018, Tilburg

Deelnemersprofiel

U en uw mededeelnemers aan deze big data analytics opleiding werken op het raakvlak van data-analyse en (commercieel) management. U bent geen analist maar wilt zowel op theorie- als praktijkgebied meer verdieping zodat u de juiste vragen kan stellen, de juiste doelstellingen kan formuleren en Big Data kan inzetten om waarde voor uw afdeling of organisatie te creëren. Om de kwaliteit van de deelnemersgroep te garanderen is een intakegesprek onderdeel van het toelatingsproces.

Download de brochure

Meer informatie over programma-inhoud, docenten en kosten?

Download brochure of meld u online aan.

Overweegt u de Big Data Analytics opleiding van TIAS? Om de kwaliteit te garanderen zijn vooropleiding en werkervaring van belang.

Om deel te nemen, voldoet u aan het volgende profiel:

  • Minimaal 5 jaar werkervaring in een relevante functie
  • Universitair of HBO-diploma
  • Abstract denkvermogen
  • Ambitie
  • Bereidheid om van perspectief te wisselen

Een intakegesprek maakt onderdeel uit van het toelatingsproces.

Download de brochure

Meer informatie over programma-inhoud, docenten en kosten?

Download brochure of meld u online aan.

Het docentencorps van de masterclass Waardecreatie Big Data Analytics bestaat uit een uitgekiende mix van hoogleraren met zowel een wetenschappelijke achtergrond als ruime ervaring in de praktijk en thought leaders bij leidende bedrijven op het gebied van data analytics, zoals IBM, KPMG, Synerscope, Capgemini en Accenture.

Academic Director

Egge van der Poel
Egge van der Poel
Freelance Data Scientist
Egge van der Poel heeft promotieonderzoek verricht bij CERN. Daarna heeft hij zich gespecialiseerd in (big) data-analyse in de gezondheidszorg. Hij werkt nu als part-time Clinical Data Scientist in het Erasmus MC en is daarnaast part-time...

Docenten

Jalal Ashayeri
Jalal Ashayeri
Full Professor
Dr. Ashayeri is hoogleraar op het gebied van Supply Chain Management aan Tilburg University en de afdeling Econometrics and Operations Research van de School of Economics and Management. Hij maakt ook deel uit van het Center for Economic Research (CentER) van Tilburg University. Hij houdt regelmatig gastlezingen aan andere onderwijsinstellingen...
Toni Sfirtsis
Toni Sfirtsis
Associate Professor
Toni Sfirtsis is een expert op het gebied van Strategic Innovation & Future Leadership (Value Innovation, Business Innovation & Management Innovation). Gedurende de afgelopen 20 jaar is hij vooral werkzaam als executive consultant voor diverse organisaties (handel, industrie, financiële en professionele diensten) en heeft hij uitdagingen op het...
Sander Klous
Sander Klous
Senior Manager
Prof. dr. Sander Klous is hoogleraar Big Data Ecosystems for Business and Society aan de Universiteit van Amsterdam (UvA). Hij doet onderzoek naar de manier waarop bedrijfsleven en samenleving maximaal kunnen profiteren van inzichten die kunnen worden verschaft met behulp van data-analyse. Tevens heeft Klous de leiding over de Big Data...
Ronald Teijken
Ronald Teijken
Cross Industry Sales Specialist Analytics BU
Ronald Teijken is klantadviseur Internet of Things & Analytics Distribution en Industrial Sector Europe bij IBM en heeft meer dan 25 jaar professionele ervaring in manufacturing, retail en IT met een sterke focus op Supply Chain...
Jan-Kees Buenen
Jan-Kees Buenen
Jan-Kees Buenen MBA is CEO en mede-oprichter van Synerscope. Hij startte het bedrijf in 2011 na meer dan 20 jaar werkzaam te zijn geweest in diverse senior commerciële management functies in de verpakkingsindustrie. Nadat hij de kracht van visueel management systemen in de productie gezien, besloot hij om de kracht van analytics en operations...
Ruurd Dam
Ruurd Dam
SVP & Global Lead Customer Value Analytics
Ruurd Dam is Global Lead voor Customer Value Analytics bij Capgemini Digital. Ruurd levert met zijn team (een wereldwijd team van data scientists en business analisten dat actief is in alle key regio’s wereldwijd) inzichten voor sales, marketing en customer service officers, zodat zij op feiten gebaseerde beslissingen kunnen nemen over de...
Colette Cuijpers
Colette Cuijpers
Assistant Professor
Dr. Colette Cuijpers is Assistant Professor at Tilburg University. Haar expertise richt zich voornamelijk op de manier waarop technologie en maatschappij de privacy en het reguleren van databescherming reguleren en vice versa. Cuijpers publiceerde op het gebied van privacy en databescherming (vooral in relatie met slimme meetsystemen en locatie...
Kees Stuurman
Kees Stuurman
Professor
Kees Stuurman is partner bij Van Doorne en leidt de sectie Informatietechnologie. Tevens is hij als hoogleraar 'Normering van Informatietechnologie' verbonden aan het Centrum voor Recht, Technologie en Samenleving (TILT) van Tilburg...
John Hermans
John Hermans
Associate Partner
John Hermans is partner van het Amstelveense kantoor van KPMG IT Advisory and lid van KPMG’s Global Leadership on Cyber Security. In zijn huidige functie is hij hoofd van de Cyber Security Services van KPMG in Nederland die betrekking heft tot de volgende diensten: Security Strategy Services / Cyber Security in de Board Room, IT Governance, Risk...

Download de brochure

Meer informatie over programma-inhoud, docenten en kosten?

Download brochure of meld u online aan.

De programmaprijs bedraagt € 7.990,-.

Het programma is inclusief:

  • Literatuur
  • Lunches, koffie, thee en fris

De opleiding is vrijgesteld van btw.

Overtuig uw werkgever met de voordelen voor de organisatie

  • U weet als professional binnen de organisatie in te spelen op de nieuwste ontwikkelingen binnen uw vakgebied.
  • De organisatie haalt de laatste inzichten en kennis op gebied van big data analytics in huis.
  • TIAS is een university-based opleidingsinstituut. Onze hoogleraren zijn toppers in hun eigen vakgebied. Ze publiceren en doen onderzoek.
  • Top academici worden aangevuld door de beste praktijkexperts in hun vakgebied.
  • Erkende business school: volgens de Financial Times is TIAS het beste opleidingsinstituut van Nederland voor Open Executive programma’s.

Fiscale aftrek voor uw studiekosten

Wist u dat u als zelfstandig ondernemer of als werknemer altijd gebruik kunt maken van de persoonsgebonden aftrek of de fiscale aftrek voor studiekosten? Dit houdt in dat de kosten van scholing, met inachtneming van een drempel op uw inkomen, in mindering gebracht kunnen worden. Op deze manier betaalt de fiscus een gedeelte van uw opleiding.

Hoe financiert u de Waardecreatie met Big Data Analytics opleiding?

  • Uw werkgever investeert in u en betaalt (een deel van) de kosten van de opleiding.
  • U betaalt de opleiding zelf (en sluit hiervoor eventueel een lening af).

Meer informatie of advies?

Heeft u nog vragen over het financieren van de opleiding? Neem dan contact op met een programma-adviseur. Bekijk ook onze flyer met handige voorbeelden van de financieringsopties.

Download de brochure

Meer informatie over programma-inhoud, docenten en kosten?

Download brochure of meld u online aan.

Programma

Module 1: Kansen herkennen en waarde creëren met Big data

Dag 1: Big Data Value Creation
Op de eerste dag van het programma staat het creëren van new business opportunities centraal. Een duidelijk geformuleerde doelstelling is de sleutel bij het vinden van commerciële kansen met behulp van big data analyse. We bespreken hoe je met alle betrokken disciplines de juiste big data doelstelling en bijbehorende planning definieert, en hoe je de technische eisen en beperkingen in kaart brengt. Dit leidt tot een business value assesment model. Om dit te verduidelijken wordt gebruik gemaakt van cases.

Dag 2: Big Data Case Development & Selection
We vertalen de kennis van dag 1 naar concrete projecten. In teams wordt gewerkt aan de projecten die vooraf door u en uw mededeelnemers zijn ingebracht. Door elk project systematisch te analyseren komen we tot nieuwe inzichten, scherpen we bestaande concepten aan en ontdekken we nieuwe innovatiemogelijkheden en verdienmodellen. Elk team selecteert het meest belovende project en pitcht dit aan de andere deelnemers en een team deskundigen.

Module 2: Compliance aspecten, risicomanagement en governance & security

Dag 1: Big Data Legal Aspects
Het doel van deze dag is om wettelijke voorschriften op gebied van big data te verkennen. Het is van essentieel belang om voorafgaand aan het project na te denken over de regelgeving en compliance aspecten met als doel een kader voor risicobeheer binnen het project te ontwikkelen. Onderwerpen die aan bod komen:

  • Welke wet- en regelgeving is relevant om te overwegen voor big data-projecten?
  • Kan waarde die ontstaat uit big data wettelijk beschermd worden? Wat zijn de mogelijkheden voor waardebescherming? Wat zijn de mogelijke gevolgen van het gebruik van illegaal verkregen gegevens?
  • Wie is verantwoordelijk voor het gebruik van gegevens? Wie is er aansprakelijk als schade is veroorzaakt door (bijvoorbeeld) een verkeerde analyse?
  • Contracten spelen een rol bij het verwerven van gegevens en analyses uit te voeren. Wat hebben we nodig om na te kijken in deze documenten? Hoe kan een contract risico's beperken?
  • Welke principes van privacy en gegevensbescherming van belang zijn bij het werken met big data?

Dag 2: Compliance, Governance & Security
Bedrijven zijn verantwoordelijk voor de veilige en juiste gebruik van gegevens en zijn verplicht om de privacy te respecteren. Tijdens deze dag bespreken we hoe je een duidelijk, transparant beleid opstelt voor het veilige beheer en gebruik van big data. Hierbij komen de onderwerpen governance, security en risicomanagement uitvoerig aan bod aan de hand van geselecteerde cases.

Module 3: Big Data visualiseren, analyseren en modelleren

Dag 1: Data Management and Data Visualization
We gaan in op data management: hoe beheer je verschillende soorten data (eigen data, andere business data, open source data) in een systeem? En hoe controleer je de nauwkeurigheid, juistheid en interpretatie van gegevens? De vervolgstap is hoe we de beschikbare data op de juiste wijze visualiseren. We laten je kennis maken met de verschillende mogelijkheden voor visualisatie en bekijken welk type visualisatie past bij de eigen projecten. We sluiten af met geselecteerde cases die inzicht geven in problemen op gebied van data management en visualisatie.

Dag 2: Predictive and Prescriptive Analytics
We bekijken de functionaliteiten van voorspellende tools, zoals SPSS developer en Watson, die ingezet kunnen worden bij gegevensreductie. Hoe krijg je resultaten uit data? Wat zijn de correlaties? Welke tools passen bij jouw project?

Module 4: Transformatie naar Big Data: besluitvorming, architectuur & implementatie

Dag 1: Big Data Architecture & Big Data Project Life Cycle
Vaak beginnen mensen aan een project zonder dat ze een goed beeld hebben van de beginsituatie of zonder dat ze de juiste vaardigheden bezitten. Gevolg is dat ze tijdens het project op veel problemen stuiten. We identificeren de componenten en know-how die nodig is om een project tot een goed einde te brengen, los van de keuze voor soft- en hardware. Pas daarna geven we aan wat er technisch nodig is en hoe de nieuwe architectuur het beste geïmplementeerd kan worden.

Aan de hand van cases bespreken we deze dag de verschillende fases in big data-projecten. We focussen op het architectonisch ontwerp van een big data-project: uit welke onderdelen bestaat dat? En welke vaardigheden zijn er nodig voor betrouwbare, schaalbare en volledig geautomatiseerde data-pijpleidingen? Facetten die aan bod komen:

  • organisatie-architectuur: mensen en processen
  • data-architectuur: data management en governance
  • big data-architectuur

Dag 2: Big Data Change Management
Vandaag bespreken we waar de grootste uitdaging ligt bij big data management: de organisatie en de mensen. Een succesvolle big data-strategie vraagt namelijk niet alleen om organisatie-brede acceptatie van het concept, maar ook om een aangepaste organisatie-inrichting. Aan de hand van theorie en best practices bespreken we hoe je verandermanagement toepast bij big data projecten. De onderwerpen die daarbij aan bod komen:

  • Besluitvormingsprocessen rond big data: doel, informatie-behoefte en verantwoordelijkheden
  • De presentatie van de uitvoering en handhaving van big data veranderingsmanagementprocessen
  • De matrix van verandering; de oude praktijk versus de nieuwe, versterkende praktijken versus tegengestelde praktijken
  • Succesvolle implementatie van de analytics 
  • Vertaling in de praktijk: veranderingen in de organisatie

Het programma is onder voorbehoud van eventuele wijzigingen.

Uw volgende stap

Online aanmelden
Anne Jochems
Anne Jochems
Program Adviser
+31 13 466 3939