Big Data en Analytics voor Financials

Word een expert op het gebied van Big Data en Analytics
Hoe stippel je een gedegen Big Data-strategie uit? Hoe richt je een Big Data-gedreven beslissingsproces in zonder overdaad? Wat kun je met je eigen (Big) Data en hoe zet je dat om in 'predictive analyses' die het succes van jouw organisatie vergroten? Ontdek alles wat je moet weten van Big Data en Analytics.

Meld je nu aan
Wil je direct kansen met je Big Data benutten? Je hebt alle data tot je beschikking om de wereld van vandaag te verklaren en die van morgen te voorspellen. Signaleer en doorgrond trends vele malen eerder, vergroot structureel de nauwkeurigheid van jouw forecast. Schrijf je vandaag nog in voor de training Big Data en Analytics en minimaliseer risico's, verlaag kosten en spot nieuwe kansen. Tijdens deze cursus is het mogelijk om je eigen casus mee te nemen. Deze wordt tijdens de cursus behandelt, zodat dit voor jou direct toepasbaar is in de praktijk.

Zeker een aanrader voor mensen die zich meer willen verdiepen in verzamelen en gebruiken van data."

Voordelen

Onderwerpen

Boeken en Materialen
Alle deelnemers ontvangen een map met alle presentaties die uitstekend als naslagwerk kan worden gebruikt. Tevens is het mogelijk om je eigen casus mee te nemen.

Voor wie
Dit programma is specifiek ontwikkeld voor financials zoals controllers, financieel managers, financieel adviseurs en financieel directeuren die meer uit hun data willen halen en/of betrokken zijn bij een Big Data project binnen hun organisatie.

Dag 1: Big Data Discovery
9:30 – 10:00 uur | Introductie en uitleg programma

10:00 – 11:00 uur | Big Data overview

• Wat is Big Data eigenlijk?
• Wat kun/moet je ermee?
• Illustratie met aansprekende praktijkvoorbeelden

10:45 – 11:00 uur | Koffie en thee pauze

11:00 – 12:30 uur | Big Data aanpak

• Hoe kom je tot analyses waarop de business (nog) niet zat te wachten?
• Analytics vs. BI, wat is nou het verschil?

12:30 – 13:00 uur | Lunch

13:00 – 14:00 uur | Gastspreker: David de Jong, Head of Strategy, Big Data and Network operations bij Achmea

• Lessons learned van een ervaren big data financial
• Big data kansen voor de financial

14:00 – 15:00 uur | Big Data in de praktijk (deel I)

• Persoonlijk startpunt bepalen, eigen casuïstiek
• Inleiding praktijk casus

15:00 – 15:15 uur | Koffie en thee pauze

15:15 – 17:15 uur | Big Data in de praktijk (deel II)

• Uitwerken van casus “cijferanalyse”
• Fish bowl discussie n.a.v. uitwerking casussen

17:15 – 17:30 uur | Samenvatting en evaluatie
Dag 2: Big Data Ingrediënten

09:30 – 10:45 uur | Meet the data cruncher

• Hoe inventariseer ik mijn interne data potentieel?
• Leren denken vanuit data
• Hoe kom je van data tot analyses, inzichten en acties?

10:45 – 11:00 uur | Koffie en thee pauze

11:00 – 12:30 uur | Big Data in de praktijk (deel III)

• Start praktische toepassing data denken
• Zelfde casus als dag 1 met nieuwe kennis over data te lijf

12:30 – 13:00 uur | Lunch

13:00 – 14:00 uur | Tooling

• Hoe selecteer ik de juiste tooling? BI versus analyse
• Kies ik voor een tailormade of one-size-fits- all oplossing?

14:00 – 15:00 uur | Big Data in de praktijk (deel IV)

• Aan de slag met BI tooling op de casus data

15:00 – 15:15 uur | Koffie en thee pauze

15:15 – 17:15 uur | Kennis en Mensen

• Welke kennis/mensen heb ik nodig om tot een data gedreven organisatie te komen?
• Wat kan ik zelf en waar heb ik hulp nodig?

17:15 – 17:30 uur | Samenvatting en evaluatie

Dag 3: Big Data Toepassingen

09:30 – 10:45 uur | Meet the data scientist

• Een ervaren data scientist neemt je mee in zijn wereld (lesje wiskunde :-)
• Wat moet je ervan weten om het te kunnen begrijpen?

10:45 – 11:00 uur | Koffie en thee pauze

11:00 – 12:30 uur | Big Data in de praktijk (deel V)

• Data science toepassen op de casus, leren analyseren
• Niet vragen beantwoorden, maar antwoorden bevragen

12:30 – 13:00 uur | Lunch

13:00 – 15:00 uur | Kunstmatige assistentie: “Inzicht zonder actie is ballast”

• Wat kan een goede assistent uit handen nemen?
• Hoe zet je inzichten effectief om in acties?

15:00 – 15:15 uur | Koffie en thee pauze

15:15 – 17:15 uur | Wat ga je morgen anders doen?

• Vertaal de input van deze 3 dagen en je Big data ambities naar jouw eigen Big Data Actieplan
• Uitwerking in interactieve werkvormen zoals intervisie, Action Learning en discussies

17:15 – 17:30 uur | Samenvatting, evaluatie & afsluiting