Business Data Management (BDaM)

makers van (Big) Data oplossingen

BDaM projecten

_____________________
Jaar 2 :: project 1 :: IPBDAM2

operationele processen en data
1 september – 11 november

In organisaties (zowel profit als non-profit) worden activiteiten uitgevoerd om de doelstellingen te behalen. Deze activiteiten worden in processen georganiseerd. Om deze processen te kunnen uitvoeren wordt data opgeslagen en verwerkt in databases.
In dit eerste project voor studenten in de specialisatie maken studenten in kleine groepjes kennis met verschillende soorten organisaties, processen en databases. Gedurende 10 weken wordt elke twee weken een nieuwe organisatie bezocht. Een primair proces wordt in kaart gebracht en een passend database wordt ontworpen. Aan het einde van het project hebben de studenten vijf verschillende organisaties bezocht.


_____________________

Jaar 2 :: project 2 :: IPBDAM3
data analyse
16 november – 1 februari

In organisaties (zowel profit als non-profit) worden dagelijks tal van beslissingen genomen die van vitaal belang zijn voor het functioneren van de organisatie. Om deze beslissingen op meer dan een onderbuik gevoel te kunnen baseren, wordt data van binnen en buiten de organisatie geanalyseerd. Volgens de klassieke aanpak worden vraagstellingen (hypotheses) geformuleerd waarna data verzameld en geanalyseerd wordt om de vraagstelling te beantwoorden. In de huidige data gedreven organisatie kan ook naar de aanwezige data gekeken worden om door analyses tot een interessant inzicht te komen.
Samen met u definieert de projectgroep een vraagstelling die voor uw organisatie relevant is. De studenten maken een onderzoeksopzet en ontvangen van u een dataset om de vraagstelling te kunnen beantwoorden. Op de dataset worden met behulp van de programmeertaal R analyses uitgevoerd. In het onderzoeksrapport worden de resultaten gerapporteerd en de vraagstelling beantwoord.


_____________________
Jaar 2 :: project 3 :: IPBDAM4

data management
8 februari – 18 april

Informatie is een essentieel bedrijfsmiddel en daar worden we ons steeds meer van bewust. Data management gaat over het ontwikkelen, uitvoeren en onderhouden van plannen, richtlijnen en procedures die gericht zijn op het beheersen van de volledige data cyclus.
Een instrument dat kan worden ingezet in het kader van Data Management is het uitvoeren van een nulmeting of een data audit. Het DAMA DMBOK-framework is een standaard op het gebied van data management functies, terminologie en best practices.
In dit project gaan aan de hand van DMBOK-framework vragenlijsten voor de nulmeting uitzetten. In uw organisatie worden een aantal stakeholders geïnterviewd en wordt een dataset in kaart gebracht met behulp van een data management tool. De resultaten worden verwerkt in een nulmeting waarnaar vervolgens een implementatieplan wordt opgesteld om mogelijke bevindingen uit de nulmeting te verbeteren.
_____________________
Jaar 2 :: project 4 :: IPBDAM5
Business Intelligence
25 april – 11 juli

In dit project staat het ontwerpen en realiseren van een Business Intelligence (BI) oplossing voor uw organisatie centraal. Aan de hand van uw vraag om informatie gaan de studenten een business case maken. Vervolgens wordt een oplossing ontworpen en een proof of concept gerealiseerd. Mogelijke oplossingen kunnen zijn een datawarehouse, dashboard, rapportagestructuren, BI tooling, koppeling van data.


_____________________

Jaar 3 :: project 1 :: IPBDAMH
data architecturen & predictive analytics
1 september – 11 november of 8 februari – 18 april

In dit project experimenteren studenten met verschillende complexe data architecturen. Om data optimaal te ontsluiten in een organisatie is vaak een combinatie van verschillende oplossingen noodzakelijk, zoals een combinatie van relationele en niet relationele databases, centrale en decentrale opslag en clustered databases. Aan de hand van verschillende datasets gaan de studenten experimenteren wat de optimale wijze van data opslag is.
Predictive analytics gaat over het doen van voorspellingen op basis van patronen in een dataset. Studenten gaan aan de hand van een dataset een model opstellen om kansen of bedreigingen voor uw organisatie te ontdekken. In deze module staan naast het maken van een voorspellend model ook het visualiseren van de data en het in kaart brengen van de consequenties voor uw organisatie centraal.