Data Driven alle Powerpoints.pptx

# Introductie tot datagedreven management Dit onderwerp introduceert het concept van datagedreven management, benadrukt het belang van besluitvorming op basis van data en schetst de leerdoelen van de cursus. ## 1.1 Wat is datagedreven management? Datagedreven management draait om het nemen van geïnformeerde beslissingen, ondersteund door data, om de prestaties van een organisatie te verbeteren en strategische doelen te bereiken. Succesvolle managers gebruiken data om inzicht te krijgen in complexe zakelijke vraagstukken en proactief te handelen. ### 1.1.1 Het belang van data in managementbeslissingen In de huidige zakelijke omgeving is de mogelijkheid om data te gebruiken voor besluitvorming cruciaal. Dit omvat het analyseren van informatie uit diverse bronnen zoals ERP-systemen, KPI's, Business Intelligence-tools, en technologieën als SQL, NoSQL, AI en Big Data. Het doel is om een 'evidence-based' of datagedreven organisatie te creëren. ### 1.1.2 Kernvragen binnen datagedreven management Tijdens deze cursus worden onder andere de volgende vragen beantwoord: * Hoe beïnvloedt data moderne managementbesluitvorming? * Wat kenmerkt een datagedreven bedrijf en evidence-based besluitvorming? * Welke data wordt gegenereerd in verschillende bedrijfsprocessen? * Welke rol spelen bedrijfstools en ERP-systemen? * Wat zijn de Key Performance Indicators (KPI's) voor elk proces? * Hoe creëren we efficiënte dashboards? ### 1.1.3 Voorbeelden van datagedreven toepassingen Data transformeert de manier waarop bedrijven opereren. Enkele voorbeelden zijn: * **Aanbevelingssystemen (Recommendation engines):** Netflix gebruikt data om content te licenseren, te produceren en aan te bevelen. * **Dynamische prijsstelling:** Hotels passen prijzen aan op basis van real-time vraag en aanbod. * **Gepersonaliseerde marketing:** Bedrijven analyseren consumentengedrag om gerichte aanbiedingen te doen. * **Voorraadbeheer en productieoptimalisatie:** Zara gebruikt data van verkooppunten om designs razendsnel aan te passen en productie te optimaliseren. * **Sportanalyse:** Data wordt gebruikt om prestaties van atleten te verbeteren en strategieën te ontwikkelen. ## 1.2 De rol van data in bedrijfsprocessen en KPI's Elk bedrijfsproces genereert data die waardevol is voor het meten van prestaties en het nemen van beslissingen. Key Performance Indicators (KPI's) helpen om deze data te kwantificeren en te interpreteren. ### 1.2.1 Marketing & Sales * **Marketing Funnel:** Richt zich op het genereren van leads en het converteren ervan. * **Cost per Click (CPC):** De kosten die betaald worden telkens wanneer er op een advertentie wordt geklikt. De prijs is afhankelijk van een veilingalgoritme en factoren zoals de kwaliteit van de advertentie en de bestemmingspagina. > **Voorbeeld:** Een CPC van 0,75 euro. * **Click-through Rate (CTR):** Het percentage personen dat op een link klikt nadat ze een e-mail hebben geopend. > **Formule:** $CTR = \frac{\text{Aantal klikken op link}}{\text{Aantal geopende e-mails}} \times 100\%$ > **Voorbeeld:** 7.500 geopende e-mails, 435 klikken resulteert in een CTR van $ \frac{435}{7500} \times 100\% = 5,8\% $. * **Conversion Rate:** Het percentage websitebezoekers dat een gewenste actie uitvoert (bijv. een aankoop). > **Formule:** $Conversion\ Rate = \frac{\text{Aantal voltooide acties}}{\text{Totaal aantal bezoekers}} \times 100\%$ > **Voorbeeld:** 135.000 bezoekers en 6.200 bestellingen resulteren in een Conversion Rate van $ \frac{6200}{135000} \times 100\% = 4,6\% $. * **Return on Ads Spend (ROAS):** De opbrengst die wordt gegenereerd voor elke euro die aan advertenties wordt uitgegeven. Een ROAS groter dan 1 is positief. > **Formule:** $ROAS = \frac{\text{Extra omzet door campagne}}{\text{Kosten van campagne}}$ > **Voorbeeld:** Een campagne van 6.000 euro genereert 29.000 euro extra omzet, wat resulteert in een ROAS van $ \frac{29000}{6000} = 4,83 $. * **Sales Manager KPI's:** * **Customer Acquisition Cost (CAC):** De totale kosten voor verkoop en marketing gedeeld door het aantal nieuwe klanten. > **Formule:** $CAC = \frac{\text{Totale kosten verkoop en marketing}}{\text{Aantal nieuwe klanten}}$ > **Voorbeeld:** Totale kosten marketing (178.560 euro) + verkoop (68.530 euro) gedeeld door 520 nieuwe klanten = 475,17 euro. * **Customer Lifetime Value (CLV):** De totale waarde die een klant gedurende de gehele relatie met het bedrijf genereert. > **Berekening:** Eerst wordt de gemiddelde klantwaarde berekend (gemiddelde aankoopwaarde x gemiddelde aankoopfrequentie). Vervolgens wordt dit vermenigvuldigd met de gemiddelde klantlevensduur. > **Voorbeeld:** Gemiddelde klantwaarde van 127 euro en een levensduur van 7,6 jaar resulteert in een CLV van $127 \times 7,6 = 965,2$ euro. * **CAC versus CLV:** Het is essentieel dat de CLV hoger is dan de CAC. > **Voorwaarde:** $CLV > CAC$ of $ \frac{CLV}{CAC} > 1 $ > **Voorbeeld:** CLV van 965 euro en CAC van 475 euro geeft $ \frac{965}{475} = 2,03 > 1 $. ### 1.2.2 Operations * **Belangrijke elementen in ERP voor operations:** Bill of Material (BoM), werkcentra, routing, en productieorders. * **Operation Manager KPI's:** * **Productiviteit:** De verhouding tussen output en input. > **Formule:** $Productiviteit = \frac{\text{Output}}{\text{Input}}$ > **Voorbeeld:** De productiviteit van een freesmachine is gedaald van 1,25 platen per uur naar 0,67 platen per uur door gebrek aan onderhoud. > **Arbeidsproductiviteit:** Productiviteit wordt ook berekend als BBP per gewerkt uur. > **Voorbeeld:** Ierland met 140 dollar per uur versus Mexico met 45 dollar per uur. * **Throughput:** De hoeveelheid geproduceerde eenheden per tijdseenheid. > **Formule:** $Throughput = \frac{\text{Totaal geproduceerd}}{\text{Effectieve productietijd}}$ > **Voorbeeld:** 9.550 auto-onderdelen geproduceerd in 56,5 effectieve uren resulteert in een throughput van 169 onderdelen per uur. * **Manufacturing Cost per Unit:** De totale productiekosten per geproduceerde eenheid. > **Formule:** $Manufacturing\ cost\ per\ unit = \frac{\text{Totale productiekosten}}{\text{Aantal geproduceerde eenheden}}$ > **Voorbeeld:** De productiekosten per ijsje zijn 1,58 euro. * **Overall Equipment Effectiveness (OEE):** Een maatstaf voor de prestaties van productieapparatuur, gebaseerd op beschikbaarheid, prestatie en kwaliteit. > **Formule:** $OEE = Beschikbaarheid \times Prestatie \times Kwaliteit$ > **Voorbeeld:** Een OEE van 83,3% wordt behaald met 91,7% beschikbaarheid, 95,5% prestatie en 95,2% kwaliteit. ### 1.2.3 Finance * **Financieel Manager KPI's:** * **Working Capital:** Het verschil tussen kortlopende activa en kortlopende passiva, een indicator voor de korte termijn financiële gezondheid. Een positieve waarde is wenselijk. > **Formule:** $Working\ Capital = \text{Vlottende Activa} - \text{Kortlopende Passiva}$ > **Voorbeeld:** Vlottende activa van 77.800 euro en kortlopende passiva van 23.780 euro resulteert in een working capital van 54.020 euro. * **Current Ratio:** De verhouding tussen vlottende activa en kortlopende passiva. > **Formule:** $Current\ Ratio = \frac{\text{Vlottende Activa}}{\text{Kortlopende Passiva}}$ > **Voorbeeld:** 3,27. * **Quick Ratio:** De current ratio exclusief voorraden. > **Formule:** $Quick\ Ratio = \frac{\text{Vlottende Activa} - \text{Voorraden}}{\text{Kortlopende Passiva}}$ > **Voorbeeld:** 2,16. * **Debt Ratio:** De verhouding tussen totale schulden en totale activa. > **Formule:** $Debt\ Ratio = \frac{\text{Totale Schulden}}{\text{Totale Activa}} \times 100\%$ > **Voorbeeld:** 67% bij 800.000 euro schulden en 1.200.000 euro activa. * **Gross Profit Margin:** De brutowinst als percentage van de omzet. > **Formule:** $Gross\ Profit\ Margin = \frac{\text{Brutowinst}}{\text{Omzet}} \times 100\%$ > **Voorbeeld:** 48,25%. * **Net Profit Margin:** De nettowinst als percentage van de omzet. > **Formule:** $Net\ Profit\ Margin = \frac{\text{Nettowinst}}{\text{Omzet}} \times 100\%$ > **Voorbeeld:** 32,5%. * **Return on Equity (ROE):** De winst als percentage van het geïnvesteerde eigen vermogen. > **Formule:** $ROE = \frac{\text{Winst}}{\text{Eigen Vermogen}} \times 100\%$ > **Voorbeeld:** 10% bij 40.000 euro winst en 400.000 euro eigen vermogen. * **Return on Capital:** De winst als percentage van het totale geïnvesteerde kapitaal (eigen vermogen + schulden). > **Formule:** $Return\ on\ Capital = \frac{\text{Winst}}{\text{Totale Kapitaal}} \times 100\%$ > **Voorbeeld:** 3,3% bij 40.000 euro winst en 1.200.000 euro totaal kapitaal. ### 1.2.4 Purchase & Logistics * **Purchase Manager KPI's:** * **Cost Savings:** Gerealiseerde kostenreductie in de inkoop. > **Berekening:** Vergelijking van inkoopkosten per artikel over verschillende periodes. > **Voorbeeld:** Een besparing van 8% door verbeterde onderhandelingen en factuurcontrole. * **Supplier Lead Time:** De gemiddelde levertijd van een leverancier. > **Berekening:** Gemiddelde van de leverdagen over meerdere orders. > **Voorbeeld:** Rexel met een gemiddelde lead time van 1,8 dagen versus Cebeo met 2,6 dagen. * **On-time Delivery (OTD):** Het percentage leveringen dat op tijd plaatsvindt. > **Formule:** $OTD = \frac{\text{Aantal op tijd geleverde orders}}{\text{Totaal aantal geleverde orders}} \times 100\%$ > **Voorbeeld:** 80%. * **Purchase Cycle Time:** De tijd tussen het plaatsen van een bestelling en de ontvangst van de goederen. > **Berekening:** Datum van ontvangst minus datum van bestelling. > **Voorbeeld:** Gemiddeld 12,86 dagen. * **Invoice Dispute Rate:** Het percentage facturen waarover discussie is. * **Supplier Defect Rate:** Het percentage geleverde producten dat defect is. * **Inventory/Warehouse/Logistics Manager KPI's:** * **Inventory Turnover:** Hoe vaak de voorraad in een bepaalde periode wordt verkocht en vervangen. Een hogere turnover is meestal wenselijk. > **Formule:** $Inventory\ Turnover = \frac{\text{Kosten van verkochte goederen (COGS)}}{\text{Gemiddelde voorraadwaarde}}$ > **Voorbeeld:** 4, wat betekent dat de voorraad ongeveer 4 keer per jaar wordt verkocht. * **Backorder Rate:** Het percentage orders dat niet direct geleverd kan worden door voorraadtekorten. > **Formule:** $Backorder\ Rate = \frac{\text{Aantal backorders}}{\text{Totaal aantal orders}} \times 100\%$ > **Voorbeeld:** 5%. ### 1.2.5 HR * **HR Manager KPI's:** * **Employee Turnover Rate:** Het percentage werknemers dat het bedrijf verlaat in een bepaalde periode. > **Formule:** $Employee\ Turnover\ Rate = \frac{\text{Aantal vertrokken werknemers}}{\text{Gemiddeld aantal werknemers}} \times 100\%$ > **Voorbeeld:** 19,42%. * **Time to Hire:** De gemiddelde tijd die nodig is om een vacature in te vullen. > **Berekening:** Gemiddelde van de dagen per ingevulde positie. > **Voorbeeld:** 32 dagen. * **Cost to Hire:** De gemiddelde kosten per ingevulde vacature. > **Berekening:** Totale kosten gedeeld door het aantal ingevulde posities. > **Voorbeeld:** 2.800 euro. * **Employee Productivity:** De output per werknemer of per gewerkt uur. > **Formule:** $Employee\ Productivity = \frac{\text{Output}}{\text{Input}}$ > **Voorbeeld:** 53 euro per uur of 2.666 euro per werknemer per week. ## 1.3 Data, Business Intelligence en Big Data ### 1.3.1 Van data naar inzicht en actie Het proces van datagedreven besluitvorming omvat meerdere stappen: 1. **Rauwe data:** De oorspronkelijke gegevens. 2. **Informatie:** Gegevens krijgen betekenis door labelling en context. 3. **Kennis:** Interpretatie van informatie en het leggen van verbanden. 4. **Actie:** Op basis van kennis de juiste stappen ondernemen. > **Tip:** Dit proces kan gevisualiseerd worden als een trechter die ruwe data transformeert naar bruikbare inzichten. ### 1.3.2 Business Intelligence (BI) Business Intelligence omvat de processen en tools die data verzamelen, organiseren, analyseren en presenteren om betere zakelijke beslissingen mogelijk te maken. Het doel is om de juiste informatie, op het juiste moment en op de juiste manier beschikbaar te stellen. * **Kerncomponenten van een BI-systeem:** Databases, rapportages, dashboards, analyses. * **Tools:** Er zijn diverse BI-tools beschikbaar, zoals Power BI, Qlik, Tableau, en geïntegreerde oplossingen binnen ERP-systemen. * **Corporate War Room/Decision Cockpit:** Centraal punt waar diverse data en analyses samenkomen om realtime besluitvorming te ondersteunen. ### 1.3.3 Big Data Big Data verwijst naar datasets die zo groot, complex en snel veranderend zijn dat ze niet met traditionele dataverwerkingssystemen kunnen worden beheerd. De "3 V's" kenmerken Big Data: * **Volume:** Enorme hoeveelheden data. > **Voorbeeld:** De wereldwijde data-creatie wordt geschat op 181 zettabytes per jaar in 2025. * **Velocity:** De snelheid waarmee data wordt gegenereerd en moet worden verwerkt. * **Variety:** De diversiteit aan datatypes, inclusief ongestructureerde data zoals tekst, afbeeldingen en video's, naast gestructureerde data in tabellen. > **Tip:** De aard van data is veranderd van voornamelijk gestructureerde data in tabellen naar een mix van gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data. ### 1.3.4 AI, Machine Learning en Deep Learning Kunstmatige Intelligentie (AI) en Machine Learning (ML) zijn essentieel voor het analyseren van Big Data. * **Essentiële componenten voor AI-systemen:** Slimme algoritmen, rekenkracht, en veel data. * **Neurale netwerken:** Geïnspireerd door de structuur en werking van het menselijk brein, simuleren deze netwerken neuronen om complexe patronen te leren. * **Machine Learning:** Systemen die leren van data zonder expliciet geprogrammeerd te worden. * **Supervised Learning:** Algoritmes worden getraind met gelabelde data (input-output paren). Feedback wordt gebruikt om de prestaties te verbeteren. > **Tip:** Hoe meer data een machine learning model krijgt, hoe beter het wordt. * **Deep Learning:** Een geavanceerdere vorm van ML die gebruik maakt van meerdere lagen neurale netwerken, waardoor complexe abstracties kunnen worden geleerd, vaak voorbij menselijke interpretatie. ## 1.4 Datagedreven besluitvormingstechnieken De analyse van data vereist een gestructureerd proces. ### 1.4.1 Het data-analyseproces Het data-analyseproces bestaat uit de volgende stappen: 1. **Definieer het probleem:** Stel duidelijke doelstellingen en verwachte uitkomsten vast. > **Goed voorbeeld:** "De financiële afdeling wil een duidelijk overzicht van de maandelijkse evolutie van inkomsten versus uitgaven." 2. **Verzamel de data:** Haal data uit interne databases, via connectoren, API's, web scraping, of publieke datasets. 3. **Voorbereiding (Pre-processing):** Reinig de data door duplicaten te verwijderen, ontbrekende waarden aan te vullen (bijv. met gemiddelde of mediaan), en formaten te standaardiseren. Categorische data moet mogelijk worden omgezet naar numerieke data. > **Tip:** De voorbereiding van data kan tot 80% van de totale analyse tijd in beslag nemen. 4. **Analyseer de data:** Ontdek patronen, trends en relaties met behulp van statistische technieken. * **Basale statistieken:** Gemiddelde (mean), mediaan (median), variantie (variance). > **Formule voor variantie:** $Variance = \frac{\sum (x_i - \bar{x})^2}{n}$ (waarbij $x_i$ de individuele datapunten zijn, $\bar{x}$ het gemiddelde, en $n$ het aantal datapunten). * **Correlaties, trends, outliers:** Identificeer verbanden tussen variabelen en afwijkingen. * **Geavanceerde methoden:** Regressie (voorspellen van een afhankelijke variabele), clustering (groeperen van vergelijkbare datapunten), en classificatie (toewijzen van datapunten aan categorieën). 5. **Visualiseer de data:** Presenteer de bevindingen grafisch met behulp van dashboards en rapporten. 6. **Interpreteer en communiceer de resultaten:** Vertaal technische bevindingen naar begrijpelijke zakelijke inzichten en neem de juiste beslissingen. > **Tip:** Gebruik duidelijke taal en kies de juiste visualisatievorm voor de boodschap. Vermijd misleiding en geef context bij grafieken. ### 1.4.2 Databases en DBMS * **Database (DB):** Een georganiseerde verzameling gerelateerde data. * **Database Management System (DBMS):** Software die als interface dient tussen de database en gebruikers (personen of applicaties). #### 1.4.2.1 Relational Database Management Systems (RDBMS) * **Structuur:** Data wordt opgeslagen in tabellen met rijen en kolommen, vergelijkbaar met spreadsheets. * **Primary Key:** Een unieke identificatie voor elke rij in een tabel. * **Foreign Key:** Verwijst naar de Primary Key van een andere tabel om relaties te leggen. * **SQL (Structured Query Language):** De standaardtaal voor het manipuleren van relationele databases (CREATE, INSERT, UPDATE, SELECT). * **Voorbeelden:** Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, IBM DB2. #### 1.4.2.2 Non-relational Databases (NoSQL) * **Toepassing:** Vaak gebruikt voor Big Data vanwege de flexibiliteit bij het opslaan van ongestructureerde en semi-gestructureerde data. * **Flexibiliteit:** Data is niet strikt gestructureerd in tabellen. * **Document Stores:** Een type NoSQL database dat documenten opslaat (vaak in JSON-formaat), wat flexibele datastructuren toelaat. > **JSON (JavaScript Object Notation):** Een lichtgewicht data-uitwisselingsformaat dat structuur en flexibiliteit biedt. > **Tip:** NoSQL databases worden ook wel "Not Only SQL" genoemd, wat hun flexibiliteit benadrukt. ## 1.5 Bedrijfstools, ERP en Datagedreven Organisaties ### 1.5.1 ERP (Enterprise Resource Planning) * **Definitie:** Een geïntegreerd softwaresysteem dat bedrijfsprocessen beheert en data centraliseert in één database. * **Voordelen:** * **Data-integratie:** Gegevens worden slechts één keer ingevoerd, wat fouten en duplicaten vermindert. * **Procesoptimalisatie:** Stroomlijnt en koppelt verschillende bedrijfsprocessen (bv. van verkooporder naar productieorder). * **Verbeterde rapportage:** Makkelijker om rapporten en analyses te genereren vanuit één centrale databron. * **Single Source of Truth:** Zorgt voor consistentie en beschikbaarheid van data. * **Overwegingen bij ERP-implementatie:** * Niet elk bedrijf heeft een complex ERP-systeem nodig; de omvang, marktsector en specifieke behoeften spelen een rol. * Voor kleine en middelgrote bedrijven kan een combinatie van geïntegreerde, gespecialiseerde tools een alternatief zijn. * Implementatie is kostbaar en tijdrovend; risico op 'overbuying' (te veel functies die niet gebruikt worden). ### 1.5.2 Business Tools en Integratie * **Alternatieven voor ERP:** Een combinatie van gespecialiseerde tools (bv. CRM, boekhoudsoftware, planningstools) kan geïntegreerd worden. * **API (Application Programming Interface):** Maakt de integratie tussen verschillende softwaretoepassingen mogelijk, vaak via cloud-gebaseerde oplossingen. > **Voorbeeld:** Een API kan klantnamen en projectnummers uit verschillende systemen synchroniseren. * **Custom Development vs. SaaS:** Het zelf ontwikkelen van een ERP-systeem is zelden kosteneffectief of duurzaam vergeleken met Software-as-a-Service (SaaS) oplossingen. ### 1.5.3 ERP en Business Intelligence * **Synergie:** ERP-systemen vormen vaak de basis voor BI-activiteiten door de centrale opslag van bedrijfskritische data. * **Opties voor BI-integratie:** * **Vaste rapporten en dashboards binnen het ERP-systeem.** * **Dynamische rapportages, soms met AI-ondersteuning.** * **Integratie met externe, gespecialiseerde BI-tools** voor geavanceerdere analyses en visualisaties. > **Tip:** "Als je het erin kunt stoppen, kun je het eruit halen" - een principe dat de relatie tussen ERP en data-uitvoer benadrukt. ## 1.6 Test jezelf Dit gedeelte bevat vragen ter controle van de opgedane kennis over de behandelde onderwerpen. --- # Data-analyse proces en technieken Dit gedeelte behandelt de stappen van het data-analyseproces, van het definiëren van een probleem tot het visualiseren en communiceren van resultaten, inclusief statistische en machine learning technieken. ### 2.1 Het data-analyseproces Het data-analyseproces is een gestructureerde aanpak om inzichten te verkrijgen uit data, leidend tot geïnformeerde beslissingen. De kernfasen zijn: #### 2.1.1 Probleemdefinitie * **Doel:** Duidelijke doelstellingen en verwachte resultaten vaststellen op basis van de context en de behoeften van de eindgebruikers. * **Voorbeeld:** In plaats van "Laten we een financieel dashboard opzetten", een specifiekere formulering zoals "We hebben de financiële afdeling bevraagd en zij wensen een duidelijk maandelijks overzicht van de evolutie van de inkomsten ten opzichte van de uitgaven." #### 2.1.2 Dataverzameling * **Doel:** Data verzamelen vanuit diverse bronnen. * **Methoden:** * Interne databases * Vooraf gebouwde connectoren * Aangepaste integraties via API's * Web scraping * Excel-sheets * Publiek beschikbare datasets (open data) * Kaggle #### 2.1.3 Data pre-processing (opschonen) * **Doel:** De data voorbereiden voor analyse door deze schoon en gestandaardiseerd te maken. Dit is vaak de meest tijdrovende fase, soms tot 80% van de totale tijd. * **Stappen:** * **Dubbele data verwijderen:** Identificeren en verwijderen van redundante records. * **Missing data aanpakken:** * Proberen de ontbrekende waarden te achterhalen. * Indien niet mogelijk (te kostbaar of tijdrovend), de data invullen met het gemiddelde (mean) of de mediaan. * **Formatten standaardiseren:** Zorgen voor consistente dataformaten. * **Categorische variabelen omzetten naar numerieke data:** Dit is vaak nodig omdat computers categorische data (tekst) minder direct kunnen verwerken dan numerieke data. #### 2.1.4 Data-analyse * **Doel:** Betekenisvolle patronen, trends en relaties in de data ontdekken. De gebruikte technieken hangen af van het analysedoel. * **Technieken:** * **Beschrijvende statistiek:** * **Gemiddelde (Mean):** De som van alle waarden gedeeld door het aantal waarden. $ \text{Mean} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n} $ * **Mediaan (Median):** De middelste waarde in een gesorteerde dataset. * **Variantie (Variance):** Een maat voor de spreiding van de data rondom het gemiddelde. $ \text{Variance} = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \text{Mean})^2}{n} $ * **Correlaties, trends en uitschieters (outliers):** * **Correlatie:** Een statistische maat die de sterkte en richting van de lineaire relatie tussen twee variabelen aangeeft. Een positieve correlatie betekent dat als de ene variabele toeneemt, de andere ook neigt toe te nemen. * **Trends:** Een algemene richting of beweging in de data over tijd. * **Uitschieters (Outliers):** Datapunten die significant afwijken van de andere observaties. Deze kunnen worden verwijderd of vervangen door een gemiddelde om de analyse niet te veel te beïnvloeden. * **Geavanceerde technieken (Machine Learning):** * **Regressie:** Een techniek om de relatie tussen een afhankelijke variabele en een of meer onafhankelijke variabelen te modelleren. Het doel is om voorspellingen te doen. * *Voorbeeld:* Voor elke extra euro die aan advertenties wordt uitgegeven, nemen de verkopen gemiddeld met €4,63 toe. * **Clustering:** Een techniek om datapunten te groeperen op basis van hun gelijkenis, zonder vooraf gedefinieerde groepen. * *Voorbeeld:* Klanten indelen in verschillende segmenten (bv. voor promoties, loyaliteitsprogramma's, VIP-behandeling) op basis van hun aankoopgedrag. * **Classificatie:** Een techniek om datapunten toe te wijzen aan vooraf gedefinieerde categorieën. * *Voorbeeld:* Voorspellen of een klant waarschijnlijk een lening zal terugbetalen of niet, op basis van historische data. * **Tip:** Voor de toepassing van deze geavanceerde technieken op grote datasets zijn machine learning-algoritmen en gespecialiseerde software nodig. #### 2.1.5 Data-visualisatie * **Doel:** De geanalyseerde data op een begrijpelijke en visueel aantrekkelijke manier presenteren. * **Principe:** "Een beeld zegt meer dan duizend woorden." Effectieve visualisaties helpen om patronen en inzichten snel te communiceren. * **Belangrijk:** De keuze van de juiste grafiek voor de juiste situatie is cruciaal. #### 2.1.6 Interpretatie en communicatie van resultaten * **Doel:** De bevindingen uit de analyse vertalen naar bruikbare inzichten en deze effectief communiceren aan belanghebbenden. * **Communicatie:** * **Gebruik duidelijke taal:** Vermijd jargon en technische termen waar mogelijk. * **Vermijd misleiding:** Zorg ervoor dat visualisaties niet de werkelijkheid vertekenen. * **Begeleid het publiek:** Help hen bij het lezen en begrijpen van de grafieken. * **Kies de juiste woordkeuze:** * "Dit suggereert..." (wijst op een mogelijke oorzaak of trend) * "Dit indiceert dat..." (sterker bewijs, meer vertrouwen in de conclusie) * "De data impliceert dat..." (wat de cijfers indirect aangeven) * "Dit zou kunnen betekenen dat..." (voorzichtige interpretatie, nuttig als correlatie ≠ causaliteit) * **Voorbeeld:** Vertalen van een technische observatie ("De regressielijn heeft een R² van 0,87!") naar een zakelijke taal ("Dit suggereert dat 87% van de variatie in verkopen verklaard kan worden door onze marketinginspanningen."). ### 2.2 Data-analyse technieken Dit gedeelte beschrijft diverse technieken die gebruikt kunnen worden binnen de analysefase van het data-analyseproces. #### 2.2.1 Basis statistische metingen * **Gemiddelde (Mean):** De som van alle waarden gedeeld door het aantal waarden. $ \text{Mean} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n} $ * **Mediaan (Median):** De middelste waarde in een gesorteerde dataset. * **Variantie (Variance):** Een maat voor de spreiding van de data rondom het gemiddelde. $ \text{Variance} = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \text{Mean})^2}{n} $ #### 2.2.2 Correlatie, trends en uitschieters * **Correlatie:** Meet de sterkte en richting van de lineaire relatie tussen twee variabelen. * **Trends:** Identificeren van algemene bewegingen of patronen in de data over tijd. * **Uitschieters (Outliers):** Punten die significant afwijken van de algemene datadistributie. Deze kunnen de analyse vertekenen en worden vaak apart behandeld. #### 2.2.3 Geavanceerde technieken (Machine Learning) * **Regressie:** Modelleren van de relatie tussen variabelen om voorspellingen te doen. * *Voorbeeld:* Het voorspellen van verkoopprestaties op basis van advertentie-uitgaven. * **Clustering:** Groeperen van vergelijkbare datapunten zonder vooraf gedefinieerde groepen. * *Voorbeeld:* Klantsegmentatie op basis van aankoopgedrag. * **Classificatie:** Toewijzen van datapunten aan bestaande categorieën. * *Voorbeeld:* Voorspellen van het risico op wanbetaling van een lening. ### 2.3 Rol van databases en BI-tools #### 2.3.1 Databases * **Database (DB):** Een georganiseerde verzameling van gerelateerde data. * **Database Management System (DBMS):** Software die fungeert als interface tussen de gebruiker (persoon of software) en de database. #### 2.3.2 Relationele databases (RDBMS) * **Structuur:** Data wordt opgeslagen in tabellen met rijen en kolommen, vergelijkbaar met spreadsheets. * **Primaire sleutel (Primary Key):** Een kolom met unieke waarden die elke rij identificeert. * **Vreemde sleutel (Foreign Key):** Een kolom in de ene tabel die verwijst naar de primaire sleutel in een andere tabel, om relaties tussen tabellen te leggen. * **SQL (Structured Query Language):** De standaardtaal voor het manipuleren van relationele databases (bv. `CREATE TABLE`, `INSERT`, `UPDATE`, `SELECT`). * **Voorbeelden:** Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, IBM DB2. #### 2.3.3 Niet-relationele databases (NoSQL) * **Toepassing:** Vaak gebruikt voor Big Data vanwege de flexibiliteit met grote volumes aan ongestructureerde data. * **Kenmerken:** Niet gebaseerd op het relationele model, ontworpen voor schaalbaarheid en snelheid. * **Types:** Document stores (werken met formaten zoals JSON), key-value stores, wide-column stores, graph databases. * **JSON (JavaScript Object Notation):** Een flexibel data-uitwisselingsformaat dat complexe datastructuren kan opslaan. * *Voorbeeld van flexibiliteit:* In JSON kunnen optionele velden worden weggelaten, wat opslagruimte bespaart vergeleken met tabellen waar lege cellen nog steeds ruimte innemen. #### 2.3.4 Big Data * **Definitie:** Grote hoeveelheden ongestructureerde en soms incomplete data die niet efficiënt verwerkt kunnen worden met conventionele databasesystemen. * **De 3 V's:** * **Volume:** De enorme hoeveelheid data die wordt gegenereerd. * **Velocity:** De snelheid waarmee data wordt gecreëerd en verwerkt. * **Variety:** De diversiteit aan dataformaten (gestructureerd, ongestructureerd, semi-gestructureerd). #### 2.3.5 Business Intelligence (BI) * **Doel:** Data omzetten van ruwe data naar informatie, kennis en uiteindelijk actie, om geïnformeerde beslissingen te nemen. * **Proces:** 1. **Ruwe data:** De bron data. 2. **Informatie:** Data met betekenis en labels. 3. **Kennis:** Interpretatie van informatie met context. 4. **Actie:** Beslissingen nemen op basis van kennis. * **Tools:** BI-tools helpen bij het verzamelen, organiseren, analyseren en visualiseren van data (bv. Power BI, Qlik). * **Corporate War Room/Decision Cockpit:** Centraal punt in grote organisaties waar managers toegang hebben tot realtime data en dashboards voor besluitvorming. #### 2.3.6 Artificial Intelligence (AI), Machine Learning en Deep Learning * **Vereisten voor AI:** * Slimme algoritmen * Rekenkracht (computing power) * Grote hoeveelheden data * **Neurale netwerken:** Gesimuleerde computernetwerken die de werking van biologische neuronen nabootsen. Ze zijn in staat om te "leren" van data. * **Machine Learning (ML):** Systemen die leren van data om hun prestaties te verbeteren zonder expliciet geprogrammeerd te worden. * **Supervised learning:** Het algoritme wordt getraind op gelabelde datasets (input-output paren). Feedback wordt gebruikt om de parameters van het algoritme te optimaliseren. * **Deep Learning:** Een subset van machine learning die gebruik maakt van meerdere lagen van neurale netwerken (diepe neurale netwerken) om complexe patronen te leren, vaak buiten menselijk begrip. ### 2.4 Bedrijfsinstrumenten en ERP #### 2.4.1 Enterprise Resource Planning (ERP) * **Definitie:** Een softwarepakket dat alle kernprocessen van een bedrijf integreert in één systeem met één centrale database. * **Voordelen:** * Gegevens worden slechts één keer ingevoerd, wat tijd bespaart en risico's op fouten vermindert. * Eenvoudige koppeling van processen (bv. verkooporder naar productieorder). * Gestroomlijnde bedrijfsprocessen. * Verbeterde rapportagemogelijkheden voor Business Intelligence. * Eén waarheid (single source of truth). * **Nadelen/Overwegingen:** * Niet alle bedrijven hebben een volledig ERP-systeem nodig. * Implementatie is kostbaar en tijdrovend. * Risico op "overkopen" van functionaliteiten die niet gebruikt worden. * Verandering kan weerstand oproepen bij medewerkers. #### 2.4.2 Alternatieven voor ERP * **Integratie van verschillende bedrijfstools:** Voor sommige bedrijven kan een combinatie van gespecialiseerde, geïntegreerde tools een betere oplossing zijn dan een allesomvattend ERP-systeem. * **Voorbeelden van tools:** CRM-systemen, boekhoudsoftware, planningssoftware, e-mailmarketingtools. #### 2.4.3 API (Application Programming Interface) * **Doel:** Stelt verschillende softwareapplicaties in staat om met elkaar te communiceren en data uit te wisselen. * **Toepassing:** Cruciaal voor het integreren van cloudgebaseerde software en het koppelen van ERP-systemen met andere tools (bv. CRM, BI, webshops). ### 2.5 Key Performance Indicators (KPI's) per afdeling KPI's zijn meetbare waarden die aangeven hoe effectief een bedrijf of een afdeling presteert ten opzichte van strategische doelstellingen. #### 2.5.1 Marketing & Sales * **Cost per Click (CPC):** De kosten per keer dat op een advertentie wordt geklikt. $ \text{CPC} = \frac{\text{Totale advertentie kosten}}{\text{Aantal klikken}} $ * **Click-through Rate (CTR):** Het percentage ontvangers van een e-mail dat op een link klikt. $ \text{CTR} = \frac{\text{Aantal klikken}}{\text{Aantal geopende e-mails}} \times 100\% $ * **Conversieratio (Conversion Rate):** Het percentage websitebezoekers dat een gewenste actie uitvoert (bv. aankoop). $ \text{Conversieratio} = \frac{\text{Aantal conversies}}{\text{Totaal aantal bezoekers}} \times 100\% $ * **Return on Ads Spend (ROAS):** De omzet die wordt gegenereerd per euro uitgegeven aan advertenties. Moet groter zijn dan 1 om winstgevend te zijn. $ \text{ROAS} = \frac{\text{Extra omzet door campagne}}{\text{Campagnekosten}} $ * **Customer Acquisition Cost (CAC):** De totale kosten voor verkoop en marketing gedeeld door het aantal nieuw verkregen klanten. $ \text{CAC} = \frac{\text{Totale kosten sales en marketing}}{\text{Aantal nieuwe klanten}} $ * **Customer Lifetime Value (CLV):** De totale verwachte winst die een klant genereert gedurende de gehele relatie met het bedrijf. Het is cruciaal dat CLV hoger is dan CAC ($ \text{CLV} > \text{CAC} $). #### 2.5.2 Operations * **Productiviteit (Productivity):** Output gedeeld door input. $ \text{Productiviteit} = \frac{\text{Output}}{\text{Input}} $ * *Voorbeeld:* Aantal geproduceerde eenheden per uur of GDP per gewerkt uur. * **Doorvoer (Throughput):** De hoeveelheid output geproduceerd over een bepaalde tijdseenheid, rekening houdend met operationele tijd. $ \text{Doorvoer} = \frac{\text{Totaal geproduceerde eenheden}}{\text{Effectieve productietijd}} $ * **Productiekosten per eenheid (Manufacturing Cost per Unit):** Totale kosten (grondstoffen + arbeidsuren + machinekosten) gedeeld door het aantal geproduceerde eenheden. * **Overall Equipment Effectiveness (OEE):** Een maatstaf voor de efficiëntie van productieapparatuur, berekend als het product van Beschikbaarheid, Prestatie en Kwaliteit. $ \text{OEE} = \text{Beschikbaarheid} \times \text{Prestatie} \times \text{Kwaliteit} $ #### 2.5.3 Purchase & Logistics * **Kostenbesparing (Cost Savings):** Gerealiseerde reductie in inkoopprijs of efficiëntieverbeteringen. $ \text{Kostenbesparing} = \frac{\text{Nieuwe kosten per eenheid} - \text{Oude kosten per eenheid}}{\text{Oude kosten per eenheid}} \times 100\% $ * **Leverancierslevertijd (Supplier Lead Time):** De gemiddelde tijd die een leverancier nodig heeft om een bestelling te leveren. $ \text{Leverancierslevertijd} = \frac{\sum \text{Levertijden}}{\text{Aantal bestellingen}} $ * **Tijdigheidspercentage levering (On-time Delivery - OTD):** Het percentage leveringen dat binnen de afgesproken termijn wordt voltooid. $ \text{OTD} = \frac{\text{Aantal tijdig geleverde bestellingen}}{\text{Totaal aantal bestellingen}} \times 100\% $ * **Voorraadomloopsnelheid (Inventory Turnover):** Hoe vaak de voorraad gedurende een periode wordt verkocht en vervangen. Een hogere omloopsnelheid is over het algemeen wenselijk. $ \text{Voorraadomloopsnelheid} = \frac{\text{Kosten van verkochte goederen (COGS)}}{\text{Gemiddelde voorraadwaarde}} $ * **Backorderpercentage (Backorder Rate):** Het percentage orders dat niet direct uit voorraad geleverd kan worden. $ \text{Backorderpercentage} = \frac{\text{Aantal backorders}}{\text{Totaal aantal orders}} \times 100\% $ #### 2.5.4 Finance * **Werkkapitaal (Working Capital):** Het verschil tussen vlottende activa en kortlopende schulden. Een positief werkkapitaal is essentieel voor kortetermijnfinanciële gezondheid. $ \text{Werkkapitaal} = \text{Vlottende activa} - \text{Kortlopende schulden} $ * **Current Ratio:** Verhouding tussen vlottende activa en kortlopende schulden, een maatstaf voor de liquiditeit. $ \text{Current Ratio} = \frac{\text{Vlottende activa}}{\text{Kortlopende schulden}} $ * **Quick Ratio (Acid-test Ratio):** Vergelijkbaar met de Current Ratio, maar exclusief voorraden. Geeft een beeld van de onmiddellijke liquiditeit. $ \text{Quick Ratio} = \frac{\text{Vlottende activa} - \text{Voorraden}}{\text{Kortlopende schulden}} $ * **Schuldratio (Debt Ratio):** Geeft aan welk deel van de activa wordt gefinancierd met schulden. $ \text{Schuldratio} = \frac{\text{Totale schulden}}{\text{Totale activa}} \times 100\% $ * **Brutowinstmarge (Gross Profit Margin):** Het percentage van de omzet dat overblijft na aftrek van de kosten van verkochte goederen. $ \text{Brutowinstmarge} = \frac{\text{Brutowinst}}{\text{Omzet}} \times 100\% $ * **Nettowinstmarge (Net Profit Margin):** Het percentage van de omzet dat overblijft na aftrek van alle kosten. $ \text{Nettowinstmarge} = \frac{\text{Nettowinst}}{\text{Omzet}} \times 100\% $ * **Rentabiliteit eigen vermogen (Return on Equity - ROE):** Hoeveel winst er wordt gegenereerd ten opzichte van het geïnvesteerde eigen vermogen. $ \text{ROE} = \frac{\text{Nettowinst}}{\text{Eigen vermogen}} \times 100\% $ * **Rentabiliteit totaal geïnvesteerd vermogen (Return on Capital - ROC):** Hoeveel winst er wordt gegenereerd ten opzichte van het totale geïnvesteerde vermogen (eigen vermogen + schulden). $ \text{ROC} = \frac{\text{Nettowinst}}{\text{Totaal geïnvesteerd vermogen}} \times 100\% $ #### 2.5.5 Human Resources (HR) * **Medewerkerverloop (Employee Turnover Rate):** Het percentage medewerkers dat een organisatie verlaat binnen een bepaalde periode. $ \text{Medewerkerverloop} = \frac{\text{Aantal vertrokken medewerkers}}{\text{Gemiddeld aantal medewerkers}} \times 100\% $ * **Doorlooptijd voor aanstelling (Time to Hire):** De gemiddelde tijd die nodig is om een vacature te vervullen. * **Kosten per aanstelling (Cost to Hire):** De gemiddelde kosten die gepaard gaan met het werven van een nieuwe medewerker. * **Werknemersproductiviteit (Employee Productivity):** De output van werknemers per eenheid van input (bv. per uur of per medewerker). $ \text{Werknemersproductiviteit} = \frac{\text{Output}}{\text{Input}} $ --- # Business Intelligence, Big Data en AI Dit studieonderwerp duikt in de fundamenten van Business Intelligence, de kenmerken en implicaties van Big Data, en de rol van kunstmatige intelligentie, machine learning en deep learning in het moderne zakelijke landschap. ## 3. Business intelligence, big data en ai ### 3.1 Van data naar inzicht en actie: Business Intelligence (BI) Business Intelligence (BI) is het proces van het verzamelen, verwerken en analyseren van bedrijfsgegevens om inzichten te verkrijgen die leiden tot betere, geïnformeerde beslissingen. Het transformeert ruwe data naar bruikbare informatie, kennis en uiteindelijk tot concrete actie. **De kern van BI bestaat uit de volgende stappen:** * **Ruwe data (RAW DATA):** Dit zijn de onbewerkte gegevens die worden gegenereerd tijdens bedrijfsactiviteiten. * **Informatie (INFORMATION):** Data krijgt betekenis door deze te labelen of te groeperen. Bijvoorbeeld, gespecificeerde verkoopcijfers voor een bepaalde periode. * **Kennis (KNOWLEDGE):** Informatie wordt geïnterpreteerd en voorzien van context. Dit omvat het begrijpen van trends, patronen en oorzakelijke verbanden. Bijvoorbeeld, een significante daling in de verkoopcijfers kan worden verklaard door externe factoren zoals een oorlog. * **Actie (ACTION):** Op basis van de verkregen kennis worden beslissingen genomen en acties ondernomen om bedrijfsdoelstellingen te bereiken. Bijvoorbeeld, het sluiten van winkels om kosten te besparen na een significante omzetdaling. **De rol van BI in het bedrijfsleven:** BI helpt bedrijven bij het beantwoorden van cruciale vragen en het nemen van strategische beslissingen. Dit omvat het monitoren van prestaties via Key Performance Indicators (KPI's), het identificeren van kansen en bedreigingen, en het optimaliseren van bedrijfsprocessen. BI-tools zijn essentieel voor het creëren van dashboards en rapporten die een 'beslissingscockpit' vormen, waardoor managers snel en effectief kunnen reageren op veranderende omstandigheden. > **Tip:** Elke organisatie, ongeacht de omvang, kan profiteren van een vorm van business intelligence om gegevensgestuurde beslissingen te nemen. **BI-tools:** Er zijn talloze BI-tools op de markt, die over het algemeen vergelijkbare functionaliteiten bieden. Deze tools integreren vaak met bestaande bedrijfssystemen zoals ERP (Enterprise Resource Planning) of bieden mogelijkheden voor het creëren van aangepaste dashboards en rapporten. ### 3.2 Big Data: Volume, Variëteit en Snelheid Big Data verwijst naar datasets die zo groot, complex en snel veranderlijk zijn dat traditionele dataverwerkingssystemen er moeite mee hebben. De belangrijkste kenmerken van Big Data worden vaak samengevat in de '3 V's': * **Volume:** De enorme hoeveelheid data die wordt gegenereerd. Wereldwijd wordt dagelijks een astronomisch aantal terabytes aan data gecreëerd, met een verwachte groei tot honderden zettabytes in de nabije toekomst. * **Variëteit (VARIETY):** Data komt uit diverse bronnen en in verschillende formaten. Dit omvat gestructureerde data (zoals in databases en spreadsheets), semi-gestructureerde data (zoals XML of JSON) en ongestructureerde data (zoals tekst, afbeeldingen, video's, social media posts, sensordata). * **Snelheid (VELOCITY):** De snelheid waarmee data wordt gegenereerd en verwerkt. Real-time dataverwerking is vaak cruciaal, vooral bij toepassingen zoals financiële transacties of IoT-sensoren. **Kenmerken van Big Data:** In tegenstelling tot traditionele bedrijfsdatabases, die vaak netjes gestructureerde data in rijen en kolommen bevatten, kenmerkt Big Data zich door: * **Grote hoeveelheden data:** Significante schaal. * **Geen controle op volledigheid:** Data kan ontbrekende componenten bevatten. * **Afwezigheid van orde:** Vaak ongestructureerd of semi-gestructureerd. * **Veranderlijkheid:** De hoeveelheid data kan op elk moment aanzienlijk variëren. Dit leidt tot een overwicht aan ongestructureerde data, wat traditionele database-systemen buiten spel zet. ### 3.3 Kunstmatige Intelligentie, Machine Learning en Deep Learning Kunstmatige Intelligentie (AI) omvat systemen die taken kunnen uitvoeren die normaal menselijke intelligentie vereisen. De recente doorbraken in AI zijn te danken aan drie essentiële pijlers: * **Slimme algoritmen:** Geavanceerde methoden voor dataverwerking en patroonherkenning. * **Rekenkundige kracht (Computing power):** De toegenomen verwerkingscapaciteit van computers, met name gespecialiseerde chips. * **Veel data:** De beschikbaarheid van grote datasets om algoritmen te trainen. #### 3.3.1 Neurale Netwerken en Machine Learning **Neurale netwerken** zijn computerarchitecturen die de structuur en functie van biologische neurale netwerken in het menselijk brein nabootsen. Ze zijn opgebouwd uit onderling verbonden 'neuronen' die informatie verwerken. **Machine learning (ML)** is een tak van AI die systemen in staat stelt te leren van data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Een kernconcept is het 'zelflerende systeem'. **Hoe neurale netwerken werken:** Elke 'neuron' in een neuraal netwerk voert een berekening uit op basis van zijn inputs en past deze aan. Een reeks inputs leidt tot een output, die vervolgens wordt geëvalueerd. Via een feedbacklus worden de reacties verbeterd, wat leidt tot 'leren'. **Machine learning aanpak:** * **Input:** Data die aan het systeem wordt gevoerd. * **Output:** Het resultaat of de voorspelling van het systeem. * **Feedback:** Vergelijking van de output met de verwachte output, wat leidt tot aanpassingen in het algoritme. **Supervised Learning:** Dit is een veelgebruikte vorm van machine learning waarbij het algoritme wordt getraind op gelabelde voorbeelden (input-output paren). Het systeem leert patronen uit deze voorbeelden om voorspellingen te doen op nieuwe, ongeziene data. De kwaliteit van de trainingdata en het leerproces bepalen de nauwkeurigheid van het model. > **Tip:** Hoe meer relevante data aan het systeem wordt gevoed, hoe beter het algoritme en het uiteindelijke model worden. **Voorbeeld van supervised learning:** Een film-inkomsten voorspellingsmodel kan getraind worden met historische data, waarbij inputs zoals filmbudget, advertentiebudget, populariteit van acteurs en lanceringsdatum worden gekoppeld aan de daadwerkelijke inkomsten. Het model leert de relaties tussen deze factoren en kan zo de inkomsten van nieuwe films voorspellen. #### 3.3.2 Deep Learning **Deep learning** is een subveld van machine learning dat gebruik maakt van diepe neurale netwerken met meerdere lagen. Elke laag bouwt voort op de resultaten van de voorgaande lagen, wat resulteert in een complexe reeks van onderling verbonden formules. **Kenmerken van Deep Learning:** * **Meerdere lagen:** De informatie wordt in stappen verwerkt door verschillende 'diepe' lagen. * **Complexe formules:** De berekeningen binnen de neuronen vormen een complex netwerk dat vaak moeilijk te doorgronden is voor mensen. * **Automatische feature-extractie:** Deep learning-modellen kunnen zelfstandig relevante kenmerken uit de data extraheren, zonder dat deze expliciet gespecificeerd hoeven te worden. Vanwege de complexiteit van de modellen, kunnen de interne werking en de redenen achter specifieke voorspellingen soms ongrijpbaar zijn, zelfs voor de ontwikkelaars. ### 3.4 Data-gedreven organisaties, business tools en ERP Een **Enterprise Resource Planning (ERP)** systeem is een geïntegreerd softwarepakket dat bedrijfsprocessen beheert en automatiseert, gebruikmakend van een centrale database. **Voordelen van ERP-systemen:** * **Uniforme data:** Gegevens worden slechts één keer ingevoerd, wat tijd bespaart en het risico op fouten en duplicaten vermindert. * **Procesintegratie:** Processen zoals verkooporders en productieorders kunnen naadloos aan elkaar worden gekoppeld. * **Gestroomlijnde processen:** Automatisering van repetitieve taken. * **Verbeterde rapportage (BI):** Data uit de centrale database maakt het eenvoudiger om BI-rapporten te genereren. * **Centraal punt van waarheid:** Zorgt voor consistentie en beschikbaarheid van informatie, ongeacht personeelsverloop. **ERP vs. geïntegreerde business tools:** Niet elk bedrijf heeft een complex ERP-systeem nodig. Voor kleinere en middelgrote bedrijven kan een combinatie van geïntegreerde, gespecialiseerde business tools een betere oplossing zijn. Dit biedt flexibiliteit en voorkomt de kosten en complexiteit van een volledige ERP-implementatie. **Integratie met API's:** Moderne software, met name cloudgebaseerde oplossingen, kan vaak via **API's (Application Programming Interfaces)** met elkaar worden geïntegreerd. Dit stelt verschillende tools in staat om gegevens uit te wisselen en samen te werken. > **Tip:** Kies software die past bij de specifieke behoeften van uw bedrijf. Het implementeren van de verkeerde software kan leiden tot inefficiëntie en frustratie. **ERP en Business Intelligence:** ERP-systemen vormen vaak de ruggengraat voor data en business intelligence. Ze leveren de data die nodig is voor BI-dashboards en rapportages. Dit kan direct binnen het ERP-systeem gebeuren met vaste of dynamische rapporten, of door externe BI-tools te integreren die de data uit het ERP halen. ### 3.5 De Data-analyseproces Een gestructureerde aanpak is cruciaal voor effectieve data-analyse: 1. **Definieer het probleem (Define the problem):** Stel duidelijke doelen en verwachte resultaten vast, gebaseerd op de behoeften van eindgebruikers. * **Slecht voorbeeld:** "Laten we een financieel dashboard opzetten." * **Goed voorbeeld:** "We hebben de financiële afdeling bevraagd en zij willen een duidelijk overzicht van de evolutie van inkomsten ten opzichte van uitgaven op maandelijkse basis." 2. **Verzamel de data (Collecting the data):** Haal data op uit verschillende bronnen zoals interne databases, externe connectors, API's, web scraping, Excel-bestanden, of openbare datasets. 3. **Voorbereiding van de data (Pre-processing):** Dit is een cruciale stap die tot 80% van de tijd kan innemen. Het omvat: * Opschonen van data: verwijderen van duplicaten, behandelen van ontbrekende waarden (door deze aan te vullen met het gemiddelde, de mediaan, of door ze te verwijderen indien mogelijk). * Standaardiseren van formaten. * Converteren van categorische variabelen naar numerieke data voor computers. 4. **Analyseer de data (Analyze the data):** Ontdek patronen, trends en relaties in de data met behulp van technieken zoals: * **Basisstatistieken:** Gemiddelde (mean), mediaan (median), variantie (variance). * **Correlaties en trends:** Identificeren van verbanden tussen variabelen en het volgen van ontwikkelingen over tijd. * **Outliers:** Opsporen van extreme waarden die de analyse kunnen vertekenen. * **Geavanceerde methoden:** * **Regressie:** Voorspellen van een afhankelijke variabele op basis van één of meer onafhankelijke variabelen. Bijvoorbeeld, de relatie tussen advertentie-uitgaven en verkoopopbrengsten. * **Clustering:** Groeperen van data-punten op basis van hun gelijkenissen. Dit kan helpen bij klantsegmentatie. * **Classificatie:** Toewijzen van data-punten aan vooraf gedefinieerde categorieën. Bijvoorbeeld, het voorspellen of een klant waarschijnlijk zal wanbetalen. 5. **Visualiseer de data (Visualize the data):** Presenteer de inzichten op een begrijpelijke en visueel aantrekkelijke manier met behulp van grafieken en diagrammen. Een beeld zegt meer dan duizend woorden. 6. **Interpreteer en communiceer de resultaten (Interpreting & communicating the results):** * **Communicatie:** Presenteer dashboards en rapporten helder en beknopt. Vermijd misleidende visualisaties. * **Taalgebruik:** Vertaal technische bevindingen naar bedrijfstaal om de resultaten effectief over te brengen. Gebruik voorzichtig taalgebruik zoals "dit suggereert" of "dit duidt erop" om de mate van zekerheid aan te geven. Gebruik geen jargon zoals "R-kwadraat van 0,87" zonder context. > **Tip:** Bij het communiceren van resultaten is het belangrijk om onderscheid te maken tussen correlatie en causaliteit. Een sterke correlatie betekent niet automatisch dat de ene variabele de andere veroorzaakt. ### 3.6 Databases en Datamanagement Databases vormen de fundering voor het opslaan en ophalen van data binnen softwaretoepassingen. Een **Database Management Systeem (DBMS)** is de softwarelaag die communiceert tussen de gebruiker (persoon of software) en de daadwerkelijke database. #### 3.6.1 Relational Database Management Systems (RDBMS) RDBMS is gebaseerd op het **relationele model**, waarbij data wordt opgeslagen in tabellen (vergelijkbaar met spreadsheets) met rijen en kolommen. * **Primaire sleutel (Primary Key):** Een unieke waarde die elke rij in een tabel identificeert (bv. `filmid`). * **Vreemde sleutel (Foreign Key):** Een sleutel die verwijst naar de primaire sleutel van een andere tabel, om relaties tussen tabellen te leggen. * **SQL (Structured Query Language):** De standaardtaal voor het manipuleren van data in relationele databases (aanmaken, invoegen, updaten, selecteren van data). **Voorbeelden van RDBMS:** Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, IBM DB2. In de praktijk wordt SQL-code meestal geschreven binnen softwaretoepassingen die vervolgens met de database communiceren, in plaats van direct in het DBMS te werken. #### 3.6.2 Non-relational Databases (NoSQL) NoSQL, wat staat voor "Not Only SQL", is een verzamelnaam voor databases die geen relationele tabellen gebruiken. Ze zijn ontworpen om grote hoeveelheden ongestructureerde data efficiënt op te slaan en te analyseren, wat aansluit bij de kenmerken van Big Data. **Document Stores:** Een veelvoorkomend type NoSQL-database dat werkt met documenten in formaten zoals JSON. JSON biedt flexibiliteit door complexe data-structuren toe te staan binnen één item en alleen de benodigde ruimte te gebruiken. Een collectie in een document store is vergelijkbaar met een tabel in een RDBMS, en een document met een rij. **Voordelen van NoSQL:** * **Flexibiliteit:** Geschikt voor ongestructureerde en semi-gestructureerde data. * **Schaalbaarheid:** Goed aangepast aan de groeiende volumes van Big Data. * **Snelheid:** Ontworpen voor snelle data-invoer en -ophaling. NoSQL-databases worden vaak gebruikt in toepassingen die grote, diverse datasets vereisen, zoals social media platforms, e-commerce sites en IoT-toepassingen. --- # Databases en dataopslag Dit gedeelte behandelt de fundamentele concepten van databases en database management systemen, inclusief relationele (RDBMS) en niet-relationele (NoSQL) databases, en hun toepassingen. ## 4. Databases en dataopslag ### 4.1 Introductie tot databases en DBMS Een database (DB) is een verzameling van gerelateerde gegevens. Een database management system (DBMS) is een softwarelaag die fungeert als tussenpersoon tussen de gebruiker (een persoon of software) en de database zelf. Dit systeem beheert de opslag, organisatie en ophalen van gegevens. Softwaretoepassingen interageren doorgaans niet rechtstreeks met de database, maar gebruiken de DBMS om met de gegevens te communiceren via gestructureerde querytalen. > **Tip:** Denk aan een DBMS als de bibliothecaris die helpt bij het vinden van specifieke boeken (gegevens) in de bibliotheek (database). ### 4.2 Soorten database management systemen Er zijn twee hoofdtypen database management systemen: relationele databasesystemen (RDBMS) en niet-relationele databasesystemen (NoSQL). #### 4.2.1 Relationele database management systemen (RDBMS) RDBMS zijn gebaseerd op het relationele model, waarbij gegevens worden opgeslagen in tabellen bestaande uit rijen en kolommen, vergelijkbaar met spreadsheets. * **Tabellen:** Gestructureerde verzamelingen van gegevens. * **Rijen (records):** Vertegenwoordigen een enkele invoer of entiteit. * **Kolommen (velden):** Vertegenwoordigen specifieke attributen van de entiteit. * **Primaire sleutel (Primary Key):** Een kolom (of set kolommen) waarvan de waarde elke rij in een tabel uniek identificeert. Deze sleutel mag geen NULL-waarden bevatten. * **Vreemde sleutel (Foreign Key):** Een kolom (of set kolommen) in een tabel die verwijst naar de primaire sleutel van een andere tabel. Dit creëert een relatie tussen de tabellen. De standaardtaal voor het manipuleren van gegevens in RDBMS is **SQL (Structured Query Language)**. Met SQL kunnen gebruikers gegevens opvragen, invoegen, bijwerken en verwijderen. **Voorbeelden van RDBMS:** * Microsoft SQL Server * MySQL * Oracle Database * IBM DB2 #### 4.2.2 Niet-relationele databases (NoSQL) NoSQL (Not Only SQL) is een verzamelterm voor databasesystemen die geen relationele tabellen gebruiken voor dataopslag. Deze systemen zijn ontworpen om te schalen naar grote hoeveelheden ongestructureerde of semi-gestructureerde gegevens, wat vaak wordt gezien in de context van Big Data. * **Big Data en NoSQL:** De drie V's van Big Data (Volume, Velocity, Variety) maken conventionele databasesystemen vaak ongeschikt voor verwerking. NoSQL-databases bieden een oplossing voor deze uitdagingen. * **Documentopslagdatabases:** Een veelvoorkomend type NoSQL-database dat werkt met documenten, vaak in JSON-formaat. JSON (JavaScript Object Notation) is flexibel en maakt de opslag van complexe datastructuren mogelijk. > **Voorbeeld van JSON-flexibiliteit:** > ```json > { > "firstName": "John", > "lastName": "Smith", > "isAlive": true, > "age": 25, > "address": { > "streetAddress": "21 2nd Street", > "city": "New York", > "state": "NY", > "postalCode": "10021-3100" > }, > "phoneNumbers": [ > { "type": "home", "number": "212 555-1234" }, > { "type": "office", "number": "646 555-4567" } > ], > "children": [], > "spouse": null > } > ``` In tegenstelling tot tabellen waar lege velden ruimte innemen, gebruikt JSON alleen de benodigde ruimte. Dit maakt het efficiënter voor gegevens met variërende structuren. * **NoSQL vs. SQL:** NoSQL-databases bieden een alternatief voor de strikte structuur van SQL-databases, waardoor ze sneller en flexibeler kunnen omgaan met diverse en omvangrijke datasets. ### 4.3 Databases in de software architectuur Een database is een essentieel onderdeel van de architectuur van de meeste softwaretoepassingen. Het dient als de permanente opslagplaats voor gegevens die door de applicatie worden gebruikt en gegenereerd. Zonder een database zouden gegevens verloren gaan zodra de applicatie wordt afgesloten. * **Locatie:** De database is een fundamenteel component op de achtergrond, dat gegevens persistent opslaat en beheert. * **Interactie:** Softwarelagen bouwen voort op de DBMS om gegevens efficiënt te kunnen lezen, schrijven en manipuleren. > **Tip:** Begrijpen hoe gegevens worden opgeslagen en opgehaald, is cruciaal voor het ontwerpen van efficiënte en schaalbare softwaretoepassingen. --- # ERP-systemen en bedrijfsapplicaties Dit document behandelt de rol van ERP-systemen en bedrijfsapplicaties in moderne organisaties, met een focus op hun voordelen, nadelen, integratie en alternatieven. ## 5. ERP-systemen en bedrijfsapplicaties Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen vormen het centrale zenuwstelsel van veel organisaties door bedrijfsprocessen te integreren en data in één centrale database te beheren. Dit leidt tot efficiëntieverbeteringen, minder fouten en betere besluitvorming door middel van Business Intelligence (BI). Echter, de implementatie is kostbaar en niet elk bedrijf heeft een complex ERP-systeem nodig. Alternatieven zoals het integreren van losse bedrijfsapplicaties via API's kunnen soms beter passen. ### 5.1 Wat is een ERP-systeem? Een ERP-systeem is een geïntegreerde softwareoplossing die verschillende bedrijfsprocessen beheert en data opslaat in één centrale database. Dit principe van 'één software & één database' zorgt ervoor dat informatie slechts één keer ingevoerd hoeft te worden, wat tijd bespaart en het risico op fouten en duplicaten vermindert. Processen kunnen eenvoudig aan elkaar gekoppeld worden, zoals het automatisch doorzetten van een verkooporder naar een productieorder. #### 5.1.1 Voordelen van ERP-systemen * **Geïntegreerde processen:** Verkooporders kunnen automatisch worden omgezet naar productieorders, met alle informatie die hierbij hoort. * **Databeheer:** Alle data wordt in één grote database opgeslagen, wat het genereren van rapporten en het toepassen van Business Intelligence (BI) vergemakkelijkt. * **Efficiëntie en foutenreductie:** Door data slechts één keer in te voeren, worden tijd bespaard en fouten en duplicaten geminimaliseerd. * **Centrale databron:** Zorgt voor één enkel waarheidsgetrouw beeld van de organisatie, wat essentieel is voor efficiënte besluitvorming. * **Toegankelijkheid:** Als een medewerker vertrekt, blijft alle informatie behouden en toegankelijk. #### 5.1.2 Discussiepunten rondom ERP-systemen * **Noodzaak:** Niet elk bedrijf heeft ERP-software nodig. De omvang, sector en specifieke behoeften van een bedrijf spelen een cruciale rol. * **Toereikendheid:** Voor grote en complexe bedrijven vormt ERP de kern, maar vaak is aanvullende software nodig voor specifieke functionaliteiten die niet standaard in ERP zijn inbegrepen. * **Ontwikkeling in-house:** Het zelf ontwikkelen van een ERP-systeem is een kostbare en tijdrovende onderneming met aanzienlijke risico's. Het "heruitvinden van het wiel" wordt sterk afgeraden. * **Kosten en complexiteit:** Implementatie is kostbaar en tijdrovend. Er is een risico op 'overkopen', waarbij functionaliteiten worden aangeschaft die niet worden gebruikt. #### 5.1.3 Alternatieven en integratie met andere bedrijfsapplicaties Voor middelgrote en kleine bedrijven kan een combinatie van geïntegreerde, gespecialiseerde tools een betere oplossing zijn dan een complex ERP-systeem. Het integreren van losse, efficiënte applicaties kan flexibeler zijn. * **Integratie van tools:** Een website met leadgeneratie kan bijvoorbeeld geïntegreerd worden met CRM-, facturatie- en planningssoftware. * **API's (Application Programming Interfaces):** API's maken het mogelijk voor verschillende softwaretoepassingen om met elkaar te communiceren. Dit is essentieel voor cloudgebaseerde software en integraties tussen systemen zoals ERP, WMS, CRM, BI en webshops. Een API definieert hoe twee systemen met elkaar kunnen interageren, zoals het uitwisselen van klantnamen of projectnummers. > **Tip:** Kies de software die het beste past bij de specifieke behoeften van je bedrijf. Het gebruik van verkeerde software is vergelijkbaar met schoenen die twee maten te klein zijn: het knelt en belemmert de voortgang. ### 5.2 De relatie tussen ERP en Business Intelligence (BI) ERP-systemen zijn een belangrijke bron van data voor Business Intelligence. De data uit de centrale ERP-database kan worden gebruikt voor het creëren van rapporten en dashboards. * **Geïntegreerde BI in ERP:** Veel ERP-systemen bieden ingebouwde BI-functionaliteiten, zoals vaste of dynamische rapporten. * **Externe BI-tools:** Voor meer geavanceerde analyses en dashboards kunnen externe BI-tools worden geïntegreerd met het ERP-systeem. Deze integratie kan gebeuren via API's. > **Tip:** Een ERP-systeem is niet altijd voldoende op zichzelf. Voor geavanceerde functionaliteiten of specifieke sectoreisen is vaak aanvullende software of maatwerkontwikkeling nodig, met name door de integratie via API's. ### 5.3 Databases en Data-integratie Data-integratie is cruciaal voor het effectief gebruiken van ERP-systemen en bedrijfsapplicaties. #### 5.3.1 Databases * **Database (DB):** Een verzameling van gerelateerde gegevens. * **Database Management System (DBMS):** Een softwarelaag die de interactie tussen gebruikers (personen of software) en de database regelt. #### 5.3.2 Relational vs. Non-relational Databases (SQL vs. NoSQL) * **Relationele Databases (RDBMS):** * Data wordt opgeslagen in tabellen met rijen en kolommen. * Elke rij heeft een `Primary Key` die de rij uniek identificeert. * `Foreign Keys` worden gebruikt om relaties tussen tabellen te leggen. * De standaardtaal voor manipulatie is SQL (Structured Query Language). * Voorbeelden: Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, IBM DB2. * **Non-relationele Databases (NoSQL):** * Ontworpen voor grote hoeveelheden ongestructureerde of semi-gestructureerde data. * Bekende types zijn document stores, key-value stores, column-family stores en graph databases. * Document stores werken met formaten zoals JSON, wat flexibiliteit biedt voor complexe datastructuren. * NoSQL staat voor "Not Only SQL" en biedt systemen die grote hoeveelheden data snel en efficiënt kunnen opslaan en analyseren. > **Tip:** NoSQL-databases zijn vaak beter geschikt voor de drie V's van Big Data: Volume, Velocity en Variety. #### 5.3.3 Data-analyseproces Het proces van data-analyse, essentieel voor het verkrijgen van inzichten uit ERP-data en andere bedrijfsapplicaties, omvat de volgende stappen: 1. **Definieer het probleem:** Stel duidelijke doelstellingen en verwachte uitkomsten vast. 2. **Verzamel data:** Haal data uit interne databases, via API's, web scraping, spreadsheets, etc. 3. **Pre-process data:** Reinig de data door duplicaten te verwijderen, ontbrekende waarden aan te vullen, formaten te standaardiseren en categorische data om te zetten naar numerieke data. Dit kan tot 80% van de totale tijd in beslag nemen. 4. **Analyseer data:** Ontdek patronen, trends en relaties met behulp van statistische methoden (gemiddelde, mediaan, variantie), correlaties, regressie, clustering of classificatie. 5. **Visualiseer data:** Maak de bevindingen inzichtelijk met behulp van grafieken en dashboards. 6. **Interpreteer en communiceer resultaten:** Vertaal technische bevindingen naar begrijpelijke business taal en zorg voor heldere presentatie. > **Tip:** Zorg ervoor dat je de data correct interpreteert en communiceert. Vermijd misleidende visualisaties en gebruik taal die aansluit bij het publiek. Correlatie is niet altijd causaliteit. ### 5.4 ERP-implementatie: Een strategische keuze De keuze voor een ERP-systeem of een set van geïntegreerde applicaties moet zorgvuldig worden overwogen, rekening houdend met factoren zoals de grootte van het bedrijf, de marktsector, de bereidheid tot verandering en de kosten. * **Niche vs. General & Size:** Kleine bedrijven kunnen beter af zijn met gespecialiseerde "niche" tools, terwijl grote bedrijven vaak een "general" ERP-systeem als kern nodig hebben, aangevuld met gespecialiseerde modules of externe integraties. * **Kosten en Risico's:** Volledige ERP-implementaties zijn duur en tijdrovend. Het kiezen van de juiste oplossing, die aansluit bij de daadwerkelijke behoeften, is cruciaal om overbodige kosten te vermijden. Door de integratie van ERP-systemen met diverse bedrijfsapplicaties en het strategisch toepassen van data-analyse, kunnen organisaties hun efficiëntie maximaliseren en datagedreven beslissingen nemen. --- # Key Performance Indicators (KPI's) per bedrijfsfunctie Dit gedeelte behandelt de specifieke Key Performance Indicators (KPI's) die worden gebruikt om de prestaties binnen verschillende bedrijfsfuncties te meten, waaronder Marketing & Sales, Operations, Purchase & Logistics, Finance en HR. ### 6.1 Marketing & Sales KPI's De Marketing & Sales functie richt zich op het genereren van leads, het kwalificeren ervan en het uiteindelijk converteren naar betalende klanten. #### 6.1.1 Marketing KPI's * **Cost per Click (CPC)**: De kosten die worden gemaakt telkens wanneer iemand op een advertentie klikt. De prijs is afhankelijk van een veilingalgoritme dat rekening houdt met concurrentie op zoekwoorden, de kwaliteit van de advertentie en de landingspagina. * Formule: De kosten per klik. (Specifieke formule is niet gegeven, maar het concept is dat elke klik een prijs heeft.) * Voorbeeld: Een CPC van 0,75 euro. * **Click-through Rate (CTR)**: Het percentage van de personen die een e-mail openen en vervolgens op een knop in de e-mail klikken. * Formule: $\text{CTR} = \frac{\text{Aantal klikken}}{\text{Aantal geopende e-mails}} \times 100\%$ * Voorbeeld: 7.500 geopende e-mails en 435 klikken resulteert in een CTR van $435 / 7500 \times 100\% = 5,8\%$. * **Conversion Rate (CR)**: Het percentage van de websitebezoekers dat de gewenste actie onderneemt, zoals het plaatsen van een bestelling. * Formule: $\text{CR} = \frac{\text{Aantal gewenste acties}}{\text{Aantal websitebezoekers}} \times 100\%$ * Voorbeeld: 135.000 bezoekers per maand en 6.200 bestellingen resulteert in een conversieratio van $6.200 / 135.000 \times 100\% = 4,6\%$. * **Return on Ads Spend (ROAS)**: De omzet gegenereerd uit een advertentiecampagne gedeeld door de kosten van die campagne. Een ROAS groter dan 1 duidt op winstgevendheid. * Formule: $\text{ROAS} = \frac{\text{Extra omzet door campagne}}{\text{Kosten van campagne}}$ * Voorbeeld: Een campagne kost 6.000 euro en genereert 29.000 euro extra omzet, wat resulteert in een ROAS van $29.000 / 6.000 = 4,83$. #### 6.1.2 Sales KPI's * **Customer Acquisition Cost (CAC)**: De totale kosten van verkoop en marketing gedeeld door het aantal nieuwe klanten dat in een bepaalde periode is verworven. * Formule: $\text{CAC} = \frac{\text{Totale kosten verkoop en marketing}}{\text{Aantal nieuwe klanten verkregen}}$ * Voorbeeld: Totale marketingkosten in 2023 waren 178.560 euro, totale verkoopkosten waren 68.530 euro en 520 nieuwe klanten werden verkregen. De CAC is $(178.560 + 68.530) / 520 = 475,17$ euro. * **Customer Lifetime Value (CLV)**: De totale winst die een bedrijf verwacht te genereren uit een klant gedurende de hele relatie. * Berekening omvat: * Gemiddelde aankoopwaarde: Totale omzet van klanten over een jaar / Aantal aankopen. * Gemiddelde aankoopfrequentie: Aantal aankopen / Aantal unieke klanten die een transactie doen. * Gemiddelde klantwaarde: Gemiddelde aankoopwaarde $\times$ Gemiddelde aankoopfrequentie. * Gemiddelde klantlevensduur: De gemiddelde periode dat een klant actief blijft. * Formule: $\text{CLV} = \text{Gemiddelde klantwaarde} \times \text{Gemiddelde klantlevensduur}$ * Voorbeeld: Een gemiddelde klantwaarde van 127 euro en een gemiddelde klantlevensduur van 7,6 jaar resulteert in een CLV van $127 \times 7,6 = 965,2$ euro. * **Relatie tussen CAC en CLV**: Het is cruciaal dat de CLV hoger is dan de CAC. * Voorwaarde: $\text{CLV} > \text{CAC}$ of $\frac{\text{CLV}}{\text{CAC}} > 1$ * Voorbeeld: Met een CAC van 475 euro en een CLV van 965 euro is de verhouding $965 / 475 = 2,03$, wat aangeeft dat de klantwaarde significant hoger is dan de acquisitiekosten. ### 6.2 Operations KPI's Operations management richt zich op de efficiëntie en effectiviteit van productie- en dienstverleningsprocessen. * **Productiviteit**: De verhouding tussen output en input. * Formule: $\text{Productiviteit} = \frac{\text{Output}}{\text{Input}}$ * Voorbeeld 1 (Milling): In 2019 konden 5 platen in 4 uur worden gefreesd (productiviteit = 1,25 platen/uur), terwijl in 2024 slechts 4 platen in 6 uur kunnen worden gefreesd (productiviteit = 0,67 platen/uur). * Voorbeeld 2 (Arbeidsproductiviteit): Ierland's arbeidsproductiviteit is $140$ dollar per uur (GDP / Totaal gewerkte uren), terwijl Mexico $45$ dollar per uur heeft. * **Throughput**: De totale hoeveelheid output geproduceerd over een bepaalde periode. * Formule: $\text{Throughput} = \frac{\text{Totale Output}}{\text{Effectieve Productietijd}}$ * Voorbeeld: 9.550 auto-onderdelen geproduceerd in 56,5 effectieve productieuren resulteert in een throughput van $9.550 / 56,5 = 169$ onderdelen per uur. * **Manufacturing Cost per Unit**: De totale productiekosten per geproduceerd item. * Formule: $\text{Manufacturing Cost per Unit} = \text{Kosten grondstoffen per eenheid} + \text{Kosten werkcentra per eenheid}$ * Voorbeeld: De productiekosten per eenheid van een ijsje zijn 1,58 euro. * **Overall Equipment Effectiveness (OEE)**: Een maatstaf voor de prestaties van productieapparatuur, die rekening houdt met beschikbaarheid, prestatie en kwaliteit. * Formule: $\text{OEE} = \text{Beschikbaarheid} \times \text{Prestatie} \times \text{Kwaliteit}$ * Berekening componenten: * Beschikbaarheid: $\frac{\text{Geplande productietijd} - \text{Stilstandtijd}}{\text{Geplande productietijd}}$ * Prestatie: $\frac{\text{Werkelijke output}}{\text{Potentiële output (gebaseerd op ideale cyclustijd)}}$ * Kwaliteit: $\frac{\text{Aantal goede eenheden}}{\text{Werkelijke output}}$ * Voorbeeld: Beschikbaarheid van 91,7%, Prestatie van 95,5% en Kwaliteit van 95,2% resulteert in een OEE van $0,917 \times 0,955 \times 0,952 = 0,833$ of 83,3%. ### 6.3 Purchase & Logistics KPI's Deze functie richt zich op inkoop, voorraadbeheer en distributie. #### 6.3.1 Purchase KPI's * **Cost Savings**: Besparingen gerealiseerd door de inkoopafdeling door onderhandelingen en factuurcontrole. * Berekening: Wordt vaak berekend als de procentuele reductie in inkoopkosten per artikel. * Voorbeeld: Inkoopkosten per artikel in 2022 waren 151,79 euro, en in 2023 daalden ze naar 140,15 euro. Dit resulteert in een besparing van $(140,15 - 151,79) / 151,79 = -0,077$ of -8%. * **Supplier Lead Time**: De gemiddelde tijd tussen het plaatsen van een bestelling bij een leverancier en de levering ervan. * Formule: Gemiddelde levertijd van alle orders van een leverancier. * Voorbeeld: Voor leverancier Rexel is de gemiddelde levertijd $(2+3+1+1+2)/5 = 1,8$ dagen. Voor Cebeo is dit $(2+3+1+3+2+2+2+3)/7 = 2,6$ dagen. * **On-Time Delivery (OTD)**: Het percentage leveringen van een leverancier dat op tijd wordt voltooid. * Formule: $\text{OTD} = \frac{\text{Aantal tijdig geleverde orders van leverancier}}{\text{Totaal aantal leveringen van leverancier}} \times 100\%$ * Voorbeeld: 40 tijdig geleverde orders op een totaal van 50 leveringen resulteert in een OTD van $40/50 \times 100\% = 80\%$. * **Purchase Cycle Time**: De gemiddelde tijd die verstrijkt tussen het plaatsen van een bestelling en de ontvangst van de goederen. * Formule: Gemiddelde van (Datum Ontvangst - Datum Bestelling) over alle orders. * Voorbeeld: Een bestelling geplaatst op 1 oktober en ontvangen op 15 oktober resulteert in een purchase cycle time van 14 dagen. Een jaarlijkse gemiddelde van deze cyclus tijden kan berekend worden. #### 6.3.2 Logistics & Inventory KPI's * **Inventory Turnover**: Hoe vaak een bedrijf zijn voorraad verkoopt en vervangt binnen een bepaalde periode. Een hogere omzet duidt op efficiënt voorraadbeheer. * Formule: $\text{Inventory Turnover} = \frac{\text{Kostprijs van de omzet (COGS)}}{\text{Gemiddelde voorraadwaarde}}$ * Gemiddelde voorraadwaarde: $(\text{Beginvoorraad} + \text{Eindvoorraad}) / 2$ * Voorbeeld: COGS van 500.000 euro en een gemiddelde voorraadwaarde van 125.000 euro resulteert in een inventory turnover van $500.000 / 125.000 = 4$. * **Backorder Rate**: Het percentage van de orders dat niet onmiddellijk kan worden geleverd vanwege een tekort aan voorraad. * Formule: $\text{Backorder Rate} = \frac{\text{Aantal backorders}}{\text{Totaal aantal orders}} \times 100\%$ * Voorbeeld: 25 backorders op een totaal van 500 orders resulteert in een backorder rate van $25 / 500 \times 100\% = 5\%$. ### 6.4 Finance KPI's Financiële KPI's meten de financiële gezondheid, efficiëntie en winstgevendheid van een bedrijf. * **Working Capital**: Het verschil tussen de vlottende activa van een bedrijf (zoals contanten, debiteuren en voorraden) en de kortlopende schulden (zoals crediteuren en kortlopende leningen). Het meet de kortetermijn financiële gezondheid. Een positieve waarde is wenselijk. * Formule: $\text{Working Capital} = \text{Vlottende Activa} - \text{Kortlopende Schulden}$ * Voorbeeld: Vlottende activa van (35.000 + 16.300 + 26.500) euro en kortlopende schulden van (12.780 + 11.000) euro resulteren in een working capital van $77.800 - 23.780 = 54.020$ euro. * **Current Ratio**: De verhouding tussen vlottende activa en kortlopende schulden, een specifieke maatstaf voor het working capital. * Formule: $\text{Current Ratio} = \frac{\text{Vlottende Activa}}{\text{Kortlopende Schulden}}$ * Voorbeeld: Met vlottende activa van 77.800 euro en kortlopende schulden van 23.780 euro is de current ratio $77.800 / 23.780 = 3,27$. * **Quick Ratio**: Vergelijkbaar met de current ratio, maar exclusief voorraden uit de vlottende activa. Dit geeft een nog strengere maatstaf voor de liquiditeit op korte termijn. * Formule: $\text{Quick Ratio} = \frac{\text{Vlottende Activa} - \text{Voorraden}}{\text{Kortlopende Schulden}}$ * Voorbeeld: Met vlottende activa van 77.800 euro, voorraden van 26.500 euro en kortlopende schulden van 23.780 euro is de quick ratio $(77.800 - 26.500) / 23.780 = 51.300 / 23.780 = 2,16$. * **Debt Ratio**: De verhouding tussen de totale schulden en de totale activa van een bedrijf, uitgedrukt in een percentage. * Formule: $\text{Debt Ratio} = \frac{\text{Totale Schulden}}{\text{Totale Activa}} \times 100\%$ * Voorbeeld: Totale schulden van 800.000 euro en totale activa van 1.200.000 euro resulteren in een debt ratio van $800.000 / 1.200.000 \times 100\% = 67\%$. * **Gross Profit Margin**: De winst die overblijft na aftrek van de directe kosten van verkochte goederen (COGS) van de omzet, uitgedrukt als percentage van de omzet. * Formule: $\text{Gross Profit Margin} = \frac{\text{Brutowinst}}{\text{Omzet}} \times 100\%$ * Brutowinst: $\text{Omzet} - \text{COGS}$ (COGS omvat directe kosten zoals grondstoffen en arbeid voor productie, exclusief indirecte kosten). * Voorbeeld: Omzet van 160.000 euro, directe productiekosten (inclusief grondstoffen, arbeid, afschrijving machines) van 42.000 + 28.300 + 12.500 = 82.800 euro. Brutowinst is $160.000 - 82.800 = 77.200$ euro. Bruto winstmarge is $77.200 / 160.000 \times 100\% = 48,25\%$. * **Net Profit Margin**: De winst die overblijft na aftrek van alle kosten (directe en indirecte) van de omzet, uitgedrukt als percentage van de omzet. * Formule: $\text{Net Profit Margin} = \frac{\text{Nettowinst}}{\text{Omzet}} \times 100\%$ * Nettowinst: $\text{Omzet} - \text{Totale Kosten}$ (inclusief overheadkosten zoals administratie, verkoop en marketing). * Voorbeeld: Omzet van 160.000 euro, totale kosten (COGS + overhead) van 82.800 + 25.000 = 107.800 euro. Nettowinst is $160.000 - 107.800 = 52.200$ euro. Nettowinstmarge is $52.200 / 160.000 \times 100\% = 32,5\%$. * **Return on Equity (ROE)**: Meet hoe efficiënt het eigen vermogen van aandeelhouders wordt gebruikt om winst te genereren. * Formule: $\text{ROE} = \frac{\text{Nettowinst}}{\text{Eigen Vermogen}} \times 100\%$ * Voorbeeld: Nettowinst van 40.000 euro en eigen vermogen van 400.000 euro resulteert in een ROE van $40.000 / 400.000 \times 100\% = 10\%$. * **Return on Capital (ROC)**: Meet hoe efficiënt het totale geïnvesteerde kapitaal (eigen vermogen plus schulden) wordt gebruikt om winst te genereren. * Formule: $\text{ROC} = \frac{\text{Nettowinst}}{\text{Totaal Geïnvesteerd Kapitaal}} \times 100\%$ * Totaal Geïnvesteerd Kapitaal: Eigen Vermogen + Schulden. * Voorbeeld: Nettowinst van 40.000 euro en een totaal geïnvesteerd kapitaal van 1.200.000 euro (400.000 eigen vermogen + 800.000 schulden) resulteert in een ROC van $40.000 / 1.200.000 \times 100\% = 3,33\%$. ### 6.5 HR KPI's HR KPI's meten de effectiviteit van het human resources management op het gebied van personeelsbeheer en -ontwikkeling. * **Employee Turnover Rate**: Het percentage werknemers dat het bedrijf verlaat binnen een bepaalde periode. * Formule: $\text{Employee Turnover Rate} = \frac{\text{Aantal vertrokken werknemers}}{\text{Gemiddeld aantal werknemers}} \times 100\%$ * Gemiddeld aantal werknemers: $(\text{Aantal werknemers begin jaar} + \text{Aantal werknemers eind jaar}) / 2$. * Voorbeeld: 200 vertrokken werknemers en een gemiddeld aantal van 1030 werknemers resulteert in een turnover rate van $200 / 1030 \times 100\% = 19,42\%$. * **Time to Hire**: De gemiddelde tijd die nodig is om een vacature te vervullen, vanaf het moment van plaatsing tot de aanstelling van een nieuwe werknemer. * Formule: Gemiddelde van de tijdsduur voor elke succesvol ingevulde positie. * Voorbeeld: Drie posities duurden respectievelijk 45, 28 en 23 dagen. Het gemiddelde is $(45 + 28 + 23) / 3 = 32$ dagen. * **Cost to Hire**: De totale kosten die gepaard gaan met het werven van een nieuwe werknemer. * Formule: Totale wervingskosten (inclusief advertenties, bureaus, interne tijd) gedeeld door het aantal ingevulde posities. * Voorbeeld: Met bureaukosten van 1.600 euro (positie 1), eigen personeelskosten van 2.100 euro (positie 2), bureaukosten van 800 euro (positie 3) en globale advertentiekosten van 3.900 euro voor drie posities, is de gemiddelde kosten per positie $(1.600 + 2.100 + 800 + 3.900) / 3 = 2.800$ euro. * **Employee Productivity**: De output per werknemer of per uur werk. * Formule 1 (per uur): $\text{Productiviteit} = \frac{\text{Output (financieel)}}{\text{Totaal aantal gewerkte uren}}$ * Formule 2 (per werknemer): $\text{Productiviteit} = \frac{\text{Output (financieel)}}{\text{Aantal werknemers}}$ * Voorbeeld 1: 80.000 euro aan goederen geproduceerd in 1500 uur werk resulteert in een productiviteit van $80.000 / 1500 = 53,33$ euro per uur. * Voorbeeld 2: 80.000 euro aan goederen geproduceerd door 30 werknemers in één week resulteert in een productiviteit van $80.000 / 30 = 2.666,67$ euro per werknemer per week. --- ## Veelgemaakte fouten om te vermijden - Bestudeer alle onderwerpen grondig voor examens - Let op formules en belangrijke definities - Oefen met de voorbeelden in elke sectie - Memoriseer niet zonder de onderliggende concepten te begrijpen

| Term | Definition | |------|------------| | Datagedreven Management | Een managementbenadering waarbij beslissingen primair worden gebaseerd op de analyse van gegevens en feitelijke informatie, in plaats van op intuïtie of anekdotisch bewijs. | | Business Intelligence (BI) | Een reeks processen, technologieën en tools voor het verzamelen, integreren, analyseren en presenteren van bedrijfsinformatie. Het doel is om betere zakelijke beslissingen te ondersteunen door inzichten te verschaffen uit data. | | KPI (Key Performance Indicator) | Een meetbare waarde die aangeeft hoe effectief een bedrijf of een specifieke activiteit presteert ten opzichte van belangrijke bedrijfsdoelstellingen. KPI's helpen bij het volgen van voortgang en het identificeren van verbeterpunten. | | Big Data | Verwijst naar datasets die zo groot en complex zijn dat ze met traditionele gegevensverwerkingsapplicaties moeilijk te beheren, te verwerken en te analyseren zijn. Kenmerkend zijn de 3 V's: Volume, Velocity en Variety. | | Kunstmatige Intelligentie (AI) | Een tak van informatica die zich richt op het creëren van systemen die taken kunnen uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zoals leren, probleemoplossing en besluitvorming. | | Machine Learning | Een subset van AI die computers in staat stelt te leren van data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Algoritmes verbeteren hun prestaties naarmate ze meer gegevens verwerken. | | Deep Learning | Een geavanceerdere vorm van machine learning, gebaseerd op kunstmatige neurale netwerken met meerdere lagen. Deze techniek is bijzonder effectief in het herkennen van complexe patronen in grote hoeveelheden data, zoals beelden en spraak. | | Database | Een georganiseerde verzameling van gerelateerde gegevens die is opgeslagen en toegankelijk is vanuit een computersysteem. Databases zijn essentieel voor het opslaan en beheren van grote hoeveelheden informatie. | | Database Management System (DBMS) | Een softwareprogramma dat wordt gebruikt om databases te maken, te onderhouden en te beheren. Het fungeert als een interface tussen de gebruiker (of applicatie) en de fysieke database. | | Relationele Database Management Systeem (RDBMS) | Een DBMS dat data organiseert in tabellen met rijen en kolommen, volgens het relationele model. Relaties tussen tabellen worden gelegd met behulp van primaire en vreemde sleutels. | | SQL (Structured Query Language) | Een gestandaardiseerde programmeertaal die wordt gebruikt om gegevens op te vragen, te manipuleren en te beheren in relationele databases. Het is de standaardtaal voor interactie met RDBMS. | | NoSQL Databases | Een categorie databases die niet voldoen aan het traditionele relationele model van tabellen. Ze zijn ontworpen om grote hoeveelheden ongestructureerde, semi-gestructureerde of gestructureerde data efficiënt op te slaan en te verwerken, vaak met betere schaalbaarheid. | | JSON (JavaScript Object Notation) | Een lichtgewicht gegevensuitwisselingsformaat dat gemakkelijk te lezen en te schrijven is voor mensen en gemakkelijk te parsen en te genereren is voor machines. Het wordt veel gebruikt in NoSQL databases en webapplicaties. | | ERP (Enterprise Resource Planning) | Een softwaresysteem dat alle kernprocessen van een bedrijf integreert en beheert, zoals financiën, personeelszaken, productie, inkoop, verkoop en voorraadbeheer, in één centraal systeem. | | API (Application Programming Interface) | Een set regels en protocollen waarmee verschillende softwaretoepassingen met elkaar kunnen communiceren. API's maken het mogelijk om functionaliteit of data tussen systemen uit te wisselen. | | Werkkapitaal | Het verschil tussen de vlottende activa (zoals liquide middelen, debiteuren en voorraden) en de kortlopende schulden (zoals crediteuren en kortlopende leningen) van een bedrijf. Het geeft de kortetermijn financiële gezondheid aan. | | COGS (Cost of Goods Sold) | De directe kosten die gepaard gaan met de productie of inkoop van de goederen die door een bedrijf zijn verkocht gedurende een bepaalde periode. Dit omvat materiaalkosten en directe arbeidskosten. | | Brutowinstmarge | De brutowinst (omzet minus COGS) uitgedrukt als een percentage van de omzet. Het geeft aan hoeveel winst er overblijft na aftrek van de directe kosten van verkochte goederen. | | Nettowinstmarge | De nettowinst (brutowinst minus alle operationele kosten, belastingen en rentelasten) uitgedrukt als een percentage van de omzet. Het geeft de uiteindelijke winstgevendheid van een bedrijf aan. | | Return on Equity (ROE) | Een financiële ratio die meet hoe efficiënt een bedrijf het geld van zijn aandeelhouders gebruikt om winst te genereren. Het wordt berekend als nettowinst gedeeld door het eigen vermogen. | | Return on Capital (ROC) | Een financiële ratio die meet hoe efficiënt een bedrijf het totale geïnvesteerde kapitaal (eigen vermogen plus schulden) gebruikt om winst te genereren. | | Data-analyseproces | Een gestructureerde reeks stappen die worden gevolgd om gegevens te verzamelen, voor te bereiden, te analyseren, te visualiseren en te interpreteren om inzichten te verkrijgen en beslissingen te ondersteunen. | | Correlatie | Een statistische maat die de sterkte en richting van de lineaire relatie tussen twee variabelen aangeeft. Het geeft aan of en hoe variabelen samenhangen, maar impliceert geen causaliteit. | | Regressie | Een statistische methode die wordt gebruikt om de relatie tussen een afhankelijke variabele en een of meer onafhankelijke variabelen te modelleren en te voorspellen. | | Clustering | Een machine learning techniek die data groepeert op basis van hun gelijkenis. Het doel is om natuurlijke groepen of clusters te ontdekken binnen een dataset zonder vooraf gedefinieerde categorieën. | | Classificatie | Een machine learning techniek die wordt gebruikt om gegevenspunten toe te wijzen aan vooraf gedefinieerde categorieën of klassen. Het algoritme leert van gelabelde trainingsdata om voorspellingen te doen voor nieuwe data. | | Medewerkeromzetpercentage (Employee Turnover Rate) | Een KPI die aangeeft welk percentage van de werknemers een organisatie verlaat binnen een bepaalde periode. Het wordt berekend door het aantal vertrokken werknemers te delen door het gemiddeld aantal werknemers. | | Werknemersproductiviteit | Een maatstaf die aangeeft hoeveel output (goederen of diensten) een werknemer produceert per eenheid input (zoals tijd of kosten). Het meet de efficiëntie van werknemers. |