Introductietraining Data Science

De opleiding data-science bestaat uit de volgende vier modules:

  • Introductie data (science) en GDPR.
  • Data-architecturen en datakwaliteit.
  • Data-governance en data-organisatie.
  • Projectuitvoering en verandermanagement.

Na het volgen van de diverse modules beheers je de volgende onderdelen:

Je hebt inzicht in de BI-ontwikkelingen en in de gevolgen die de nieuwe wetgeving op datagebied voor een organisatie heeft. Vanuit de data ben je in staat om de verschillende architecturen te herkennen en er BI-oplossingen in te plaatsen. Ook wordt duidelijk welke (belangrijke) rol datakwaliteit hierin speelt.

Je bent in staat om de verschillende functies binnen een (data) organisatie te herkennen en deze een plaats te geven in de organisatie, inclusief de rollen en verantwoordelijkheden. Tevens ben je in staat om de verschillende data-governance modellen toe te passen. Dit alles aan de hand van praktijkcases (o.a. Passionned Group) en gebruikmakend van software die bij klanten kan worden gebruikt.

Als laatste onderdeel wordt aandacht besteed aan het toepassen van de kennis in de praktijk van alle dag en wordt nader ingegaan op hoe dit moet worden georganiseerd en wat er vanuit verandermanagement voor nodig is.

1. Introductie data (science) en GDPR

In de module Introductie data (science) en GDPR wordt de basis van de te ontwikkelen kennis op datagebied gelegd. Verder wordt een start gemaakt met de uit te voeren opdracht.

  • Introductie BI, data science en data driven organisaties.
  • Wat zijn de ontwikkelingen en trends?
  • Wat is belangrijk voor de finance professional?
  • Hoe ga je om met data en de GDPR?
  • Hoe voorkomt je een ‘excel dorado’?

Resultaten

Je kunt de verschillende definities plaatsen en toepassen in de praktijk. Je kent de belangrijkste trends en kunt deze vertalen naar je eigen werkomgeving. Je weet wat de vereisten zijn als finance professional, als het om data gaat en bent in staat om de GDPR-begrippen toe te passen in de eigen omgeving. Er komen voorbeelden aan de orde vanuit Passionned op de gebieden als Public, GRC (Audit, Risk Management, Compliance) en Financial- en Business Control met als doel om de theorie te plaatsen in de praktijk van alle dag. Als laatste ben je in staat om een eigen (data) project op te starten.

Opdracht 

De opdracht betreft: het in groepen uitvoeren van een opdracht/onderzoeksvraag, waarin de belangrijkste onderwerpen van de opleiding aan de orde komen. Formuleer een opdracht voor de komende periode waarin aangegeven wordt welke verbeteringen met data kunnen worden bereikt.

Welke data is aanwezig binnen de organisatie en wat raakt de GDPR. Analyseer hoe de data is beschreven en maak een korte presentatie (op directieniveau) van de opdracht en de bevindingen uit de data ten aanzien van de GDPR. Inventariseer welke databronnen er zijn en welke tooling hiervoor wordt gebruikt.

2. Data-architecturen en datakwaliteit

In de module Data-architecturen en datakwaliteit wordt dieper ingegaan op hoe data is opgeslagen en wat datakwaliteit voor een organisatie betekent.

  • Presentatie van de opdracht.
  • Introductie datawarehousing en haar componenten inclusief voorbeelden uit de Passionned praktijk.
  • Big data en haar architecturen.
  • Is het mogelijk om een integrale oplossing en een integrale architectuur te realiseren?
  • Wat is datakwaliteit?
  • Hoe ga je om met datakwaliteit en hoe analyseer je dat?
  • Wat zijn de verschillende (software)systemen en welke kunt u in uw dagelijkse praktijk gebruiken?
  • Wat zijn de gevolgen, als datakwaliteit onvoldoende geborgd is in een organisatie.

Resultaten

Je kunt de verschillende onderdelen van een data architectuur benoemen en plaatsen in de eigen organisatie. Je bent in staat om van elk onderdeel het belang te begrijpen, wat het doel is, maar ook wat de valkuilen en risico’s zijn. Ten aanzien van de datakwaliteit ben je in staat om de verschillende aspecten te benoemen en met tooling te meten. Als laatste ben je in staat om een plan te maken om de datakwaliteit in een organisatie te verbeteren. Je maakt gebruik van de verschillende systemen die op de markt beschikbaar zijn.

Opdracht 

De opdracht betreft het in groepen uitvoeren van een analyse van de gebruikte systemen en waarom voor deze systemen is gekozen. Maak tevens een voorstel over de vraag of en zo ja, welke componenten er moeten worden toegevoegd om de opdracht/onderzoeksvraag beter te kunnen vormgeven. Motiveer het antwoord.

Ten aanzien van datakwaliteit zal een concrete bron geanalyseerd worden. Daarnaast wordt vastgesteld wat de kwaliteit van deze bron is. Het gaat er erom dat je adviseert wat er aan datakwaliteit verbeterd moet gaan worden.

3. Data Governance en data organisatie

In de module Data Governance en data organisatie komt de proceskant en de organisatorische kant van data aan de orde. Hoe wordt data gemanaged en welke rollen zijn daarin te onderkennen.

  • Presentatie datakwaliteit en data-architectuur.
  • Er zijn verschillende scholen t.a.v. data-governance. Wat zijn de voor- en nadelen?
  • Welke rol speelt datavolwassenheid bij data-governance?
  • Welke rollen zijn er te onderkennen in een organisatie?
  • Wat zijn de competenties die het succes bepalen?
  • Welke rol speelt de finance professional daarin en wat veranderd er in zijn rol?

Resultaten 

Je kunt de verschillende scholen van data-governance plaatsen en aangeven welke van deze scholen voor een specifieke organisatie het beste is. Je bent in staat om een van de modellen (DMBOK) ook daadwerkelijk toe te passen. Je kunt de volwassenheid van organisaties globaal vaststellen en aangeven wat een stap in volwassenheid betekent voor een organisatie. Het is mogelijk om de verschillende rollen te onderkennen in de organisatie en duidelijk aan te geven wat voor jou eigen rol in de organisatie betekent. Dit alles wordt besproken aan de hand van concrete voorbeelden uit de dagelijkse adviespraktijk van de Passionned Group.

Opdracht 

De opdracht betreft het in groepen analyseren van de data-governance organisatie bij een opdrachtgever. Wat wordt er gebruikt, wat is de volwassenheid en welke competenties zijn er vereist om succesvol met data aan de slag te kunnen gaan. Welke kansen maar ook risico’s loopt de organisatie op datagebied. Maak daarnaast een persoonlijk plan dat je in de komende periode gaat uitvoeren om de datagedrevenheid van jezelf te verhogen. Wat heb je nodig?

4. Projectuitvoering en verandermanagement

In de laatste module komt alles samen. Hierbij wordt het plan voor een organisatie gepresenteerd, komt het persoonlijke plan aan de orde en wordt afgesloten met een stuk veranderingsmanagement rondom data.

  • Presentatie analyse data-governance en eigen plan.
  • Discussie in groepen over wat hebben we geleerd en wat zijn de vervolgstappen.
  • Hoe kan verandermanagement helpen om organisaties meer datagedreven te maken.
  • De do’s en don’ts van verandermanagement bij data.
  • Hoe nu verder?

Resultaten 

Je kunt een plan maken voor de organisatie en een persoonlijk ontwikkelplan op het gebied van data-science. Je bent in staat om op basis van best practices nog beter het verandermanagement in te richten en nu ben je ook in staat alles wat je geleerd hebt in samenhang te zien. In dit laatste onderdeel worden ook casussen besproken uit de praktijk van de Passionned Group.

Opdracht 

Geen.

Overige informatie:

Locatie:
RSG Finance, Vestdijk 57a, 5611 CA Eindhoven

Opleider:
Passionned Group, trainer: Dick Pouw

PE punten:
8 PE punten (2 PE punten per sessie)

 

Heb je vragen over deze opleiding of wil je meer informatie over ons opleidingenprogramma?
Mail dan naar opleidingen@rsg.nl en je krijgt zo snel mogelijk antwoord!