Cover
Inizia ora gratuitamente Data Driven alle Powerpoints.pptx
Summary
# Inleiding tot data-gedreven management
Dit document introduceert het concept van data-gedreven management, waarbij de nadruk ligt op het nemen van geïnformeerde beslissingen op basis van data in moderne bedrijfspraktijken.
## 1. Data-gedreven management
### 1.1 Definitie en belang
Management is fundamenteel gericht op het nemen van beslissingen. In de hedendaagse zakelijke omgeving is het cruciaal dat deze beslissingen geïnformeerd zijn, wat betekent dat ze gebaseerd zijn op concrete data in plaats van op intuïtie alleen. Dit vereist dat managers data kunnen verzamelen, analyseren en interpreteren om effectieve strategieën te ontwikkelen en operationele uitdagingen aan te gaan.
### 1.2 Rol van data in besluitvorming
Het gebruik van data in managementprocessen transformeert de manier waarop bedrijven opereren. Data stelt organisaties in staat om:
* **Inzichten te verkrijgen:** Door data te analyseren, kunnen patronen, trends en afwijkingen worden ontdekt die anders verborgen zouden blijven.
* **Processen te optimaliseren:** Data kan leiden tot verbeteringen in efficiëntie, kostenbesparingen en kwaliteitsverbeteringen.
* **Strategische beslissingen te onderbouwen:** Data biedt een solide basis voor investeringsbeslissingen, marktanalyses en concurrentievoordeel.
### 1.3 Kernvragen van de cursus
Deze cursus behandelt diverse aspecten van data-gedreven management, waaronder:
* De impact van data op moderne managementbesluitvorming.
* De kenmerken van een data-gedreven organisatie en het principe van evidence-based decision making.
* De data die wordt gegenereerd binnen verschillende bedrijfsprocessen.
* De rol van zakelijke tools en Enterprise Resource Planning (ERP) systemen.
* De identificatie en het gebruik van Key Performance Indicators (KPI's) per proces.
* De methoden voor het creëren van efficiënte dashboards.
## 2. Data-gedreven praktijken in de praktijk
Verschillende sectoren en bedrijven maken reeds intensief gebruik van data om hun activiteiten te verbeteren:
### 2.1 Case studies
* **Aanbevelingssystemen:** Platforms zoals Netflix gebruiken data om gepersonaliseerde contentaanbevelingen te doen, wat de klantbetrokkenheid verhoogt.
* **Dynamische prijsstelling:** Hotels passen hun prijzen real-time aan op basis van vraag, bezettingsgraad en externe factoren.
* **Voorraadbeheer en mode:** Zara gebruikt data van connected POS-systemen en sensoren om klantgedrag te analyseren, vraag te voorspellen en designs binnen 15 dagen aan te passen aan veranderende consumentenvoorkeuren.
* **Sportanalyse:** Data wordt gebruikt voor prestatieanalyse van atleten, blessurepreventie en strategische teamplanning.
### 2.2 Business processen en Key Performance Indicators (KPI's)
Elk bedrijfsproces genereert specifieke data die kan worden omgezet in bruikbare inzichten via KPI's.
#### 2.2.1 Marketing & Sales
* **Marketing Funnel:** Het proces van het genereren van leads tot het converteren van deze leads naar betalende klanten.
* **Cost per Click (CPC):** De kosten die gemaakt worden voor elke klik op een online advertentie.
$ \text{CPC} = \frac{\text{Totale advertentiekosten}}{\text{Aantal klikken}} $
* **Click-Through Rate (CTR):** Het percentage van de mensen dat op een link klikt in relatie tot het aantal mensen dat de content heeft gezien (bv. e-mail, advertentie).
$ \text{CTR} = \frac{\text{Aantal klikken}}{\text{Aantal vertoningen}} \times 100\% $
* **Voorbeeld:** 7.500 mensen openden een e-mail, 435 klikten op de link. De CTR is $ \frac{435}{7500} \times 100\% = 5,8\% $.
* **Conversion Rate:** Het percentage van bezoekers dat een gewenste actie uitvoert (bv. aankoop).
$ \text{Conversion Rate} = \frac{\text{Aantal conversies}}{\text{Totaal aantal bezoekers}} \times 100\% $
* **Voorbeeld:** 135.000 bezoekers per maand, 6.200 plaatsen een bestelling. De Conversion Rate is $ \frac{6.200}{135.000} \times 100\% = 4,6\% $.
* **Return on Ads Spend (ROAS):** Meet de omzet die gegenereerd wordt voor elke euro die aan advertenties wordt uitgegeven. Een ROAS groter dan 1 is positief.
$ \text{ROAS} = \frac{\text{Extra omzet door campagne}}{\text{Totale advertentiekosten van campagne}} $
* **Voorbeeld:** Campagnekosten 6.000 euro, extra omzet 29.000 euro. ROAS is $ \frac{29.000}{6.000} = 4,83 $.
* **Sales Manager KPI's:**
* **Customer Acquisition Cost (CAC):** De totale kosten van verkoop en marketing gedeeld door het aantal nieuwe klanten dat in een periode is verworven.
$ \text{CAC} = \frac{\text{Totale kosten verkoop + marketing}}{\text{Aantal nieuwe klanten}} $
* **Voorbeeld:** Totale marketingkosten 2023 = 178.560 dollar, totale verkoopkosten 2023 = 68.530 dollar, nieuwe klanten 2023 = 520. CAC = $ \frac{178.560 + 68.530}{520} = 475,17 \text{ dollar} $.
* **Customer Lifetime Value (CLV):** De totale verwachte winst die een klant gedurende de gehele relatie met het bedrijf zal genereren.
$ \text{CLV} = \text{Gemiddelde klantwaarde} \times \text{Gemiddelde klantlevensduur} $
* **Berekening Gemiddelde Klantwaarde:** Gemiddelde aankoopwaarde ($23 \text{ dollar}$) x Gemiddelde aankoopfrequentie ($5,52$).
* **Voorbeeld:** CLV = $127 \text{ dollar} \times 7,6 \text{ jaar} = 965,2 \text{ dollar} $.
* **Relatie CAC en CLV:** Het is essentieel dat de CLV hoger is dan de CAC ($ \text{CLV} > \text{CAC} $ of $ \frac{\text{CLV}}{\text{CAC}} > 1 $).
* **Voorbeeld:** CLV is 965 dollar, CAC is 475 dollar. $ \frac{965}{475} \approx 2,03 $, wat aangeeft dat de klantwinstgevendheid gezond is.
#### 2.2.2 Operations
* **BoM (Bill of Materials):** Een gedetailleerde lijst van alle componenten die nodig zijn om een product te produceren.
* **Work Centers en Routings:** Beschrijven de productiestappen en de benodigde machines of werkplekken.
* **Manufacturing Order:** Een opdracht om een bepaalde hoeveelheid van een product te produceren, inclusief details over benodigde materialen en productiestappen.
* **Operation Manager KPI's:**
* **Productivity:** Meet de efficiëntie van de output ten opzichte van de input.
$ \text{Productivity} = \frac{\text{Output}}{\text{Input}} $
* **Voorbeeld:** Het frezen van ijzeren platen: 2019: 1,25 platen per uur; 2024: 0,67 platen per uur.
* **Labour Productivity:** GDP gedeeld door het totale aantal gewerkte uren.
* **Throughput:** De hoeveelheid output die een proces in een bepaalde tijdseenheid produceert.
$ \text{Throughput} = \frac{\text{Totale output}}{\text{Effectieve productietijd}} $
* **Voorbeeld:** 9.550 auto-onderdelen geproduceerd in 56,5 effectieve productietijd = 169 onderdelen per uur.
* **Manufacturing Cost per Unit:** De totale kosten (grondstoffen, werkcentra) per geproduceerd eenheid.
* **Overall Equipment Effectiveness (OEE):** Meet de prestaties van productieapparatuur door rekening te houden met beschikbaarheid, prestaties en kwaliteit.
$ \text{OEE} = \text{Availability} \times \text{Performance} \times \text{Quality} $
* **Voorbeeld:** OEE van 83,3% wordt als zeer goed beschouwd.
#### 2.2.3 Purchase & Logistics
* **Purchase Manager KPI's:**
* **Cost Savings:** Gerealiseerde kostenreducties door efficiëntere inkoop.
$ \text{Cost Savings} = \frac{\text{Oude prijs per artikel} - \text{Nieuwe prijs per artikel}}{\text{Oude prijs per artikel}} $
* **Voorbeeld:** Kosten per artikel gedaald van 151,79 dollar naar 140,15 dollar, wat een besparing van ongeveer 8% betekent.
* **Supplier Lead Time:** De tijd tussen het plaatsen van een bestelling en de levering.
$ \text{Gemiddelde Supplier Lead Time} = \frac{\sum \text{Levertijden}}{\text{Aantal orders}} $
* **Voorbeeld:** Rexel heeft een gemiddelde lead time van 1,8 dagen, Cebeo van 2,6 dagen.
* **On-Time Delivery (OTD):** Het percentage van de leveringen dat op tijd plaatsvindt.
$ \text{OTD} = \frac{\text{Aantal on-time leveringen}}{\text{Totaal aantal leveringen}} \times 100\% $
* **Purchase Cycle Time:** De totale tijd die nodig is voor het inkoopproces, van aanvraag tot ontvangst.
* **Inventory/Warehouse/Logistics Manager KPI's:**
* **Inventory Turnover:** Meet hoe vaak de voorraad gedurende een periode wordt verkocht en vervangen. Een hogere turnover is doorgaans wenselijker.
$ \text{Inventory Turnover} = \frac{\text{Cost of Goods Sold (COGS)}}{\text{Gemiddelde voorraadwaarde}} $
* **Voorbeeld:** Een turnover van 4 betekent dat de voorraad 4 keer per jaar wordt verkocht en aangevuld.
* **Backorder Rate:** Het percentage van de orders dat niet direct uit voorraad geleverd kon worden.
$ \text{Backorder Rate} = \frac{\text{Aantal backorders}}{\text{Totaal aantal orders}} \times 100\% $
#### 2.2.4 Finance
* **Financial Manager KPI's:**
* **Working Capital:** Het verschil tussen kortlopende activa en kortlopende passiva, een indicatie van de kortetermijnfinanciële gezondheid.
$ \text{Working Capital} = \text{Vlottende activa} - \text{Kortlopende schulden} $
* **Voorbeeld:** Vlottende activa (cash, debiteuren, voorraden) = 77.800 dollar. Kortlopende schulden (crediteuren, kortlopende leningen) = 23.780 dollar. Working Capital = 54.020 dollar.
* **Current Ratio:** Meet het vermogen om kortlopende schulden te voldoen met kortlopende activa.
$ \text{Current Ratio} = \frac{\text{Vlottende activa}}{\text{Kortlopende schulden}} $
* **Voorbeeld:** 3,27.
* **Quick Ratio:** Vergelijkbaar met de Current Ratio, maar exclusief voorraden, omdat deze minder liquied zijn.
$ \text{Quick Ratio} = \frac{\text{Vlottende activa} - \text{Voorraden}}{\text{Kortlopende schulden}} $
* **Voorbeeld:** 2,16.
* **Debt Ratio:** Meet het aandeel van schulden ten opzichte van de totale activa, een indicator van financiële hefboomwerking.
$ \text{Debt Ratio} = \frac{\text{Totale schulden}}{\text{Totale activa}} \times 100\% $
* **Voorbeeld:** 67%.
* **Gross Profit Margin:** Winst uit verkoop exclusief indirecte kosten.
$ \text{Gross Profit Margin} = \frac{\text{Brutowinst}}{\text{Omzet}} \times 100\% $
* **Voorbeeld:** 48,25%.
* **Net Profit Margin:** De uiteindelijke winst na aftrek van alle kosten, inclusief indirecte kosten.
$ \text{Net Profit Margin} = \frac{\text{Nettowinst}}{\text{Omzet}} \times 100\% $
* **Voorbeeld:** 32,5%.
* **Return on Equity (ROE):** Meet hoe effectief het eigen vermogen wordt benut om winst te genereren.
$ \text{ROE} = \frac{\text{Nettowinst}}{\text{Eigen vermogen}} \times 100\% $
* **Voorbeeld:** 10%.
* **Return on Capital:** Meet de winstgevendheid ten opzichte van het totale geïnvesteerde kapitaal (eigen vermogen + schulden).
$ \text{Return on Capital} = \frac{\text{Nettowinst}}{\text{Totaal geïnvesteerd kapitaal}} \times 100\% $
* **Voorbeeld:** 3,3%.
#### 2.2.5 Human Resources (HR)
* **HR Manager KPI's:**
* **Employee Turnover Rate:** Het percentage van werknemers dat een organisatie verlaat gedurende een specifieke periode.
$ \text{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.
* **Cost to Hire:** De gemiddelde kosten die gemaakt worden om een nieuwe werknemer aan te nemen.
* **Employee Productivity:** De waarde van de output per werknemer of per gewerkt uur.
$ \text{Employee Productivity} = \frac{\text{Totale output}}{\text{Aantal werknemers}} $ of $ \frac{\text{Totale output}}{\text{Totaal aantal gewerkte uren}} $
## 3. Data naar inzicht: Business Intelligence en data-analyse
Het proces van het transformeren van ruwe data naar bruikbare inzichten is cruciaal voor data-gedreven besluitvorming.
### 3.1 Van data naar inzicht en actie
* **Ruwe Data:** De initiële, onbewerkte gegevens.
* **Informatie:** Data waaraan betekenis is gegeven door middel van labels en context.
* **Kennis:** De interpretatie en het begrip van de informatie, inclusief de onderliggende verbanden.
* **Actie:** Beslissingen en handelingen gebaseerd op de verkregen kennis.
### 3.2 Business Intelligence (BI)
BI omvat het verzamelen, integreren, analyseren en presenteren van bedrijfsinformatie om beter geïnformeerde beslissingen te nemen.
* **Doel:** Het leveren van de juiste informatie, op het juiste moment, op de juiste manier, zodat deze gemakkelijk interpreteerbaar is.
* **Tools:** Er zijn diverse BI-tools beschikbaar, die vaak geïntegreerd zijn in ERP-systemen. Voorbeelden zijn Power BI en Qlik.
* **Corporate War Room / Decision Cockpit:** Centrale hubs in grote organisaties waar managers data en dashboards kunnen raadplegen voor real-time besluitvorming.
### 3.3 Big Data
Big Data verwijst naar datasets die zo groot, complex en snel veranderend zijn dat traditionele dataverwerkingssystemen ontoereikend zijn.
* **De 3 V's van Big Data:**
* **Volume:** De enorme hoeveelheid data die wordt gegenereerd. (Bijvoorbeeld 181 zettabytes wereldwijd in 2025).
* **Velocity:** De snelheid waarmee data wordt gegenereerd en verwerkt (real-time of nabij real-time).
* **Variety:** De diversiteit aan datatypen, variërend van gestructureerde data (tabellen) tot ongestructureerde data (tekst, beelden, video).
### 3.4 AI, Machine Learning en Deep Learning
Kunstmatige intelligentie (AI), Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL) zijn technologieën die het mogelijk maken om complexe patronen in grote datasets te herkennen en voorspellingen te doen.
* **Essentiële componenten voor AI:** Slimme algoritmen, rekenkracht en grote hoeveelheden data.
* **Neurale Netwerken:** Geïnspireerd door de structuur van het menselijk brein, simuleren neurale netwerken de werking van neuronen om te leren en beslissingen te nemen.
* **Machine Learning:** Algoritmen die systemen in staat stellen te leren van data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.
* **Supervised Learning:** Een type ML waarbij het algoritme wordt getraind met gelabelde data (input-output paren). Feedback wordt gebruikt om de modelparameters aan te passen en de nauwkeurigheid te verbeteren.
* **Deep Learning:** Een geavanceerde vorm van ML die meerdere lagen van neurale netwerken gebruikt, wat leidt tot zeer complexe modellen die vaak verder gaan dan menselijk begrip.
## 4. Data-gedreven besluitvormingstechnieken
Het effectief toepassen van data voor besluitvorming volgt een gestructureerd proces.
### 4.1 Het data-analyseproces
1. **Definieer het probleem:** Stel duidelijke doelstellingen en verwachte resultaten vast.
* **Goed voorbeeld:** "De financiële afdeling wil maandelijks de evolutie van inkomsten versus uitgaven inzichtelijk maken."
* **Slecht voorbeeld:** "Laten we een financieel dashboard opzetten."
2. **Verzamel de data:** Haal data uit interne databases, gebruik connectoren, API's, web scraping, open datasets, etc.
3. **Pre-processing:** Reinig en bereid de data voor analyse voor. Dit omvat:
* Verwijderen van duplicaten.
* Omgaan met ontbrekende waarden (invullen met gemiddelde, mediaan, of weglaten indien acceptabel).
* Standaardiseren van formaten.
* Converteren van categorische variabelen naar numerieke data.
* **Tip:** Dit proces kan tot 80% van de totale analysetijd in beslag nemen.
4. **Analyseer de data:** Ontdek patronen, trends en relaties. Technieken omvatten:
* **Beschrijvende statistieken:** Gemiddelde (mean), mediaan, variantie.
* $ \text{Mean} = \frac{\sum x_i}{n} $
* $ \text{Mediaan} $: de middelste waarde in een gesorteerde dataset.
* $ \text{Variantie} = \frac{\sum (x_i - \bar{x})^2}{n-1} $
* **Correlaties, trends en uitschieters (outliers):** Identificeer verbanden en afwijkingen.
* **Geavanceerdere technieken:** Regressie (voorspellen van een afhankelijke variabele op basis van onafhankelijke variabelen), clustering (groeperen van vergelijkbare datapunten) en classificatie (toewijzen van datapunten aan categorieën).
5. **Visualiseer de data:** Presenteer inzichten grafisch om ze begrijpelijker te maken.
6. **Interpreteer en communiceer de resultaten:** Vertaal technische bevindingen naar zakelijke taal en presenteer ze op een duidelijke, niet-misleidende manier. Gebruik de juiste taal om de mate van zekerheid aan te geven (bv. "suggereert", "duidt erop", "impliceert").
## 5. Zakelijke tools en ERP-systemen
Enterprise Resource Planning (ERP) systemen zijn geïntegreerde softwareoplossingen die alle kernprocessen van een bedrijf beheren en optimaliseren, met dataopslag in één centrale database.
### 5.1 Voordelen van ERP-systemen
* **Datacentralisatie:** Data wordt slechts één keer ingevoerd, wat leidt tot minder fouten en duplicaten.
* **Procesintegratie:** Vloeiende overgangen tussen verschillende bedrijfsprocessen (bv. verkooporder naar productieorder).
* **Verbeterde rapportage:** Eenvoudigere generatie van rapporten en dashboards dankzij de centrale data.
* **Uniformiteit:** Eén centrale bron van waarheid ("single source of truth").
### 5.2 Discussiepunten rondom ERP
* **Niet voor elk bedrijf noodzakelijk:** De behoefte aan ERP hangt af van de omvang, sector en complexiteit van de organisatie.
* **Kosten en implementatie:** ERP-implementaties kunnen kostbaar en tijdrovend zijn.
* **Alternatieven:** Voor sommige bedrijven kan een integratie van verschillende, gespecialiseerde business tools een betere oplossing zijn dan een alomvattend ERP-systeem.
* **Schaalgrootte:** Grote multinationals gebruiken ERP vaak als kern, aangevuld met specifieke software voor bijvoorbeeld Warehouse Management (WMS) of Customer Relationship Management (CRM).
* **API's (Application Programming Interfaces):** Maakt de integratie van verschillende softwaretoepassingen, vaak cloud-gebaseerd, mogelijk.
### 5.3 Ontwikkeling van eigen ERP
Het zelf ontwikkelen van een ERP-systeem ("reinventing the wheel") wordt over het algemeen afgeraden vanwege de enorme kosten, tijdsinvestering en de risico's op mislukking, vergeleken met de aanschaf van bestaande SaaS (Software as a Service) oplossingen.
## 6. Databases en datamanagement
Databases vormen de ruggengraat voor het opslaan en ophalen van data die door softwareapplicaties wordt gebruikt.
### 6.1 Databases en DBMS
* **Database (DB):** Een georganiseerde verzameling van gerelateerde data.
* **Database Management System (DBMS):** Software die de interactie tussen gebruikers (mensen of software) en de database regelt.
### 6.2 Relationele vs. Niet-relationele databases (NoSQL)
* **Relational Database Management Systems (RDBMS):**
* Data is gestructureerd in tabellen met rijen en kolommen.
* Maakt gebruik van **SQL (Structured Query Language)** voor data manipulatie.
* **Primary Key:** Een unieke identificatie voor elke rij in een tabel.
* **Foreign Key:** Een sleutel die verwijst naar de Primary Key van een andere tabel om relaties te leggen.
* Voorbeelden van RDBMS: Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database.
* **Non-relational Databases (NoSQL):**
* Ontworpen voor grote hoeveelheden ongestructureerde of semi-gestructureerde data.
* Vaak flexibeler dan RDBMS.
* Gebruiken verschillende datamodellen, zoals **Document Stores** (bv. JSON-formaat).
* JSON biedt flexibiliteit door de mogelijkheid om geneste structuren en optionele velden te definiëren.
* Toepassingen: Big Data, realtime webapplicaties, content management.
## 7. Data-gedreven organisaties
Data-gedreven organisaties maken systematisch gebruik van data om alle aspecten van hun bedrijf te verbeteren, van strategische beslissingen tot dagelijkse operationele taken. Dit vereist de juiste tools, processen en een cultuur die data-evaluatie stimuleert.
---
Dit onderwerp introduceert het concept van data-gedreven management, de rol van besluitvorming op basis van data en de vragen die tijdens de cursus behandeld zullen worden, waarbij de nadruk ligt op het belang van data in moderne managementpraktijken.
## 1. Wat is data-gedreven management?
Management draait om het nemen van beslissingen. Succesvolle managers nemen geïnformeerde beslissingen, gebaseerd op data. Dit omvat vragen zoals:
* Moeten we investeren in een nieuw magazijn?
* Hoeveel mensen moeten we laten gaan in een kostenbesparende oefening?
* Waarom dalen de verkopen in Azië en wat kunnen we daaraan doen?
* Wat is de gemiddelde marge op onze laatste tien projecten?
* Hoe verhoudt onze EBITDA zich tot die van onze grootste concurrent?
Data-gedreven management transformeert de manier waarop bedrijven opereren door het gebruik van data.
### 1.1 Casestudies in data-gedreven business
* **Aanbevelingssystemen:** Bepalen welke content gelicentieerd en geproduceerd moet worden, en wanneer deze uitgebracht moet worden (bijvoorbeeld Netflix).
* **Dynamische prijzen in de hotelsector:** Prijzen aanpassen op basis van realtime vraag en aanbod.
* **Klantvraag voorspellen:** Gebruikmaken van historische data en realtime informatieverzameling via verbonden systemen (zoals POS-systemen met sensoren en camera's) om de vraag naar producten te voorspellen (bijvoorbeeld in de retail, zoals Zara).
* **Kledingmodificatie en trendgevoeligheid:** Zara kan ontwerpen binnen vijftien dagen aanpassen om in te spelen op veranderende consumentenvoorkeuren.
* **Sport en data:** Gebruik van data in sport om prestaties te verbeteren en strategieën te ontwikkelen.
### 1.2 Vragen die tijdens de cursus beantwoord worden
* Hoe beïnvloedt data moderne managementbesluitvorming?
* Wat is een data-gedreven bedrijf en wat is evidence-based besluitvorming?
* Welke data wordt gegenereerd in welke bedrijfsprocessen?
* Wat is de rol van bedrijfssoftware en ERP-systemen?
* Wat zijn de Key Performance Indicators (KPI's) in elk proces?
* Hoe kunnen we efficiënte dashboards maken?
De cursus is opgedeeld in twee delen: deel 1 behandelt datatrends en -concepten, en deel 2 focust op één bedrijfsproces en de gerelateerde KPI's, met kleine oefeningen.
## 2. Van data naar inzicht: Business Intelligence en KPI's
De transformatie van ruwe data naar bruikbare inzichten en actie verloopt via de volgende stappen:
* **Ruwe data:** De basisgegevens.
* **Informatie:** Gegevens met betekenis gegeven door labelling.
* **Kennis:** Interpretatie van informatie met toegevoegde context.
* **Actie:** Het nemen van beslissingen op basis van kennis.
### 2.1 Bedrijfsprocessen en Key Performance Indicators (KPI's)
Bedrijven genereren data uit diverse processen, waaronder:
* Inkoop & Logistiek
* Marketing & Sales
* Operations
* Financiën (inkomsten, kosten, winst)
* Human Resources (HR)
### 2.2 Business Intelligence (BI)
Business Intelligence (BI) omvat het verzamelen van data tijdens het zakendoen en het omzetten van deze data in informatie om kennis te vergaren en passende actie te ondernemen. Dit leidt tot geïnformeerde en correcte beslissingen.
#### 2.2.1 De rol van BI in besluitvorming
* **Data-inzicht:** BI-tools helpen bij het analyseren van data uit verschillende bronnen zoals HR, financiën, verkoop, marketing, operations, inkoop, service, risicoanalyse, inventaris, IT en inkoop.
* **Beslissingsondersteuning:** Dit resulteert in een "Corporate War Room" of "Decision Cockpit", waar managers data-gedreven beslissingen kunnen nemen.
* **Noodzaak voor elk bedrijf:** Zelfs kleine bedrijven hebben baat bij een vorm van BI om beslissingen te onderbouwen.
### 2.3 Big Data
Big Data kenmerkt zich door de '3 V's':
* **Volume:** Enorme hoeveelheden data. Dagelijks wordt wereldwijd ongeveer 402,74 miljoen terabytes aan data gecreëerd, met een schatting van 181 zettabytes in 2025.
* **Velocity:** De snelheid waarmee data wordt gecreëerd en verwerkt.
* **Variety:** De diversiteit aan datatypes, waaronder gestructureerde data (in tabellen) en ongestructureerde data (zoals sensor data, social media posts, weersvoorspellingen).
Big data bestaat uit een verzameling van ongestructureerde en soms onvolledige data, zo groot dat conventionele databasesystemen deze niet efficiënt kunnen verwerken.
### 2.4 AI, Machine Learning en Deep Learning
De doorbraak van AI is te danken aan slimme algoritmen, rekenkracht en grote hoeveelheden data.
* **Neurale netwerken:** Simuleren de werking van het menselijk brein met 'neuronen' die informatie verwerken en tot conclusies komen.
* **Machine learning:** Systemen die leren van data en hun prestaties verbeteren naarmate ze meer data ontvangen.
* **Supervised learning:** Het algoritme wordt getraind met gelabelde voorbeelden (input-output paren). Een feedbackloop manipuleert de parameters van het algoritme om betere voorspellingen te doen.
* **Deep learning:** Neurale netwerken met meerdere lagen, waarbij latere lagen voortbouwen op de resultaten van eerdere lagen, wat leidt tot complexe structuren die soms moeilijk menselijk te begrijpen zijn.
## 3. Bedrijfsprocessen en KPI's: Een diepere duik
De cursus behandelt KPI's voor verschillende bedrijfsprocessen:
### 3.1 Marketing & Sales
* **Marketing Funnel:** Leidt tot het genereren van leads en het converteren ervan.
* **Cost per Click (CPC):** De kosten per klik op een advertentie (bv. 0,75 dollars).
* **Click-Through Rate (CTR):** Het percentage mensen dat op een link klikt nadat ze een e-mail hebben geopend (bv. 5,8 procent).
$$ \text{CTR} = \frac{\text{Aantal klikken}}{\text{Aantal geopende e-mails}} \times 100\% $$
* **Conversion Rate:** Het percentage websitebezoekers dat een gewenste actie uitvoert (bv. een product kopen, 4,6 procent).
$$ \text{Conversion Rate} = \frac{\text{Aantal conversies}}{\text{Aantal websitebezoekers}} \times 100\% $$
* **Return on Ads Spend (ROAS):** De omzet gegenereerd uit advertenties gedeeld door de advertentiekosten (bv. 4,83). Een ROAS > 1 is positief.
$$ \text{ROAS} = \frac{\text{Extra omzet dankzij campagne}}{\text{Campagnekosten}} $$
* **Customer Acquisition Cost (CAC):** De totale kosten van sales en marketing gedeeld door het aantal nieuwe klanten. Bijvoorbeeld, 475 dollars per klant.
$$ \text{CAC} = \frac{\text{Totale kosten sales en marketing}}{\text{Aantal nieuwe klanten}} $$
* **Customer Lifetime Value (CLV):** De totale waarde die een klant vertegenwoordigt gedurende de gehele relatie met het bedrijf.
$$ \text{CLV} = \text{Gemiddelde klantwaarde} \times \text{Gemiddelde klantlevensduur} $$
Het is cruciaal dat CLV hoger is dan CAC ($ \text{CLV} / \text{CAC} > 1 $).
### 3.2 Operations
* **Belangrijke KPI's:**
* **Productivity:** Output gedeeld door Input (bv. 1,25 platen per uur).
$$ \text{Productivity} = \frac{\text{Output}}{\text{Input}} $$
* **Throughput:** De hoeveelheid geproduceerde eenheden per tijdseenheid (bv. 169 onderdelen per uur).
* **Manufacturing cost per unit:** Totale productiekosten per eenheid.
* **Overall Equipment Effectiveness (OEE):** Een maatstaf voor de prestatie van productieapparatuur, die beschikbaarheid, prestatie en kwaliteit combineert.
$$ \text{OEE} = \text{Beschikbaarheid} \times \text{Prestatie} \times \text{Kwaliteit} $$
Een OEE van 83,3 procent wordt als zeer goed beschouwd.
### 3.3 Financiën
* **Working Capital:** Het verschil tussen de kortetermijnactiva en kortetermijnpassiva van een bedrijf. Moet positief zijn.
$$ \text{Working Capital} = \text{Vlottende Activa} - \text{Kortlopende Schulden} $$
* **Current Ratio:** Vlottende activa gedeeld door kortlopende schulden (bv. 3,27).
$$ \text{Current Ratio} = \frac{\text{Vlottende Activa}}{\text{Kortlopende Schulden}} $$
* **Quick Ratio:** De current ratio exclusief voorraden (bv. 2,16).
$$ \text{Quick Ratio} = \frac{\text{Vlottende Activa} - \text{Voorraden}}{\text{Kortlopende Schulden}} $$
* **Debt Ratio:** Totale schulden gedeeld door totale activa (bv. 67 procent).
$$ \text{Debt Ratio} = \frac{\text{Totale Schulden}}{\text{Totale Activa}} \times 100\% $$
* **Gross Profit Margin:** Bruto winst gedeeld door omzet (bv. 48,25 procent).
$$ \text{Gross Profit Margin} = \frac{\text{Bruto Winst}}{\text{Omzet}} \times 100\% $$
* **Net Profit Margin:** Netto winst gedeeld door omzet (bv. 32,5 procent).
$$ \text{Net Profit Margin} = \frac{\text{Netto Winst}}{\text{Omzet}} \times 100\% $$
* **Return on Equity (ROE):** Winst gedeeld door eigen vermogen (bv. 10 procent).
$$ \text{ROE} = \frac{\text{Winst}}{\text{Eigen Vermogen}} \times 100\% $$
* **Return on Capital:** Winst gedeeld door het totale geïnvesteerde kapitaal (eigen vermogen + schulden) (bv. 3,3 procent).
$$ \text{Return on Capital} = \frac{\text{Winst}}{\text{Totale Kapitaal}} \times 100\% $$
### 3.4 Human Resources (HR)
* **Employee Turnover Rate:** Het percentage medewerkers dat een bedrijf verlaat gedurende een bepaalde periode (bv. 19,42 procent).
$$ \text{Employee Turnover Rate} = \frac{\text{Aantal vertrokken medewerkers}}{\text{Gemiddeld aantal medewerkers}} \times 100\% $$
* **Time to Hire:** De gemiddelde tijd die nodig is om een vacature te vervullen (bv. 32 dagen).
* **Cost to Hire:** De gemiddelde kosten per ingevulde vacature (bv. 2.800 dollars).
* **Employee Productivity:** Output per werknemer of per gewerkt uur (bv. 53 dollars per uur).
### 3.5 Inkoop & Logistiek
* **Cost Savings:** Gerealiseerde besparingen door onderhandelingen of procesverbeteringen (bv. een besparing van 8 procent).
* **Supplier Lead Time:** De gemiddelde levertijd van een leverancier (bv. 1,8 dagen).
* **On-time Delivery Rate (OTD):** Het percentage leveringen dat op tijd wordt geleverd (bv. 80 procent).
$$ \text{OTD} = \frac{\text{Aantal tijdige leveringen}}{\text{Totaal aantal leveringen}} \times 100\% $$
* **Purchase Cycle Time:** De gemiddelde tijd van bestellen tot ontvangen van materialen (bv. 13 dagen).
* **Inventory Turnover:** De mate waarin voorraad wordt verkocht en vervangen (bv. 4 keer per jaar). Een hogere turnover is meestal wenselijk.
$$ \text{Inventory Turnover} = \frac{\text{Kostprijs verkopen (COGS)}}{\text{Gemiddelde Voorraadwaarde}} $$
* **Backorder Rate:** Het percentage orders dat niet direct kan worden vervuld (bv. 5 procent).
$$ \text{Backorder Rate} = \frac{\text{Aantal backorders}}{\text{Totaal aantal orders}} \times 100\% $$
## 4. Data-gedreven organisaties, bedrijfssoftware en ERP
### 4.1 Enterprise Resource Planning (ERP)
ERP-systemen integreren alle bedrijfsprocessen en data in één centrale database.
* **Voordelen:**
* **Datacentralisatie:** Gegevens worden slechts één keer ingevoerd, wat fouten en duplicaten vermindert.
* **Procesintegratie:** Koppeling van verschillende processen (bv. verkooporder naar productieorder).
* **Stroomlijning van processen:** Efficiëntere bedrijfsvoering.
* **Verbeterde rapportage:** Makkelijker om rapportages te creëren vanuit één databron.
* **"Single source of truth":** Eén betrouwbare bron voor alle bedrijfsdata.
#### 4.1.1 Overwegingen bij ERP-implementatie
* **Niet voor alle bedrijven:** De noodzaak hangt af van de grootte, marktsector en complexiteit van het bedrijf.
* **Kosten en tijd:** Implementatie kan kostbaar en tijdrovend zijn.
* **Overbodige functionaliteit:** Risico op het aanschaffen van een systeem met meer functies dan nodig.
* **Alternatieven:** Voor kleinere bedrijven kan een integratie van verschillende gespecialiseerde tools volstaan.
### 4.2 Business Tools en ERP-integratie
* **Integratie met externe tools:** ERP-systemen kunnen worden geïntegreerd met andere bedrijfssoftware (bijvoorbeeld CRM, WMS, BI-tools, webshops) via API's (Application Programming Interfaces).
* **Cloud-gebaseerde software:** Veel moderne software draait in de cloud en maakt integratie via API's mogelijk.
* **Custom development:** Soms is maatwerk op het ERP-systeem of integraties met andere software nodig.
* **Ontwikkelen van eigen ERP:** Dit is zelden een goede strategie ("Don't reinvent the wheel!") vanwege de enorme kosten, tijd en risico's.
### 4.3 ERP en Business Intelligence
* **Geïntegreerde dashboards:** BI-dashboards kunnen geïntegreerd zijn in het ERP-systeem of worden gebouwd met externe BI-tools die data uit het ERP halen.
* **Flexibele rapportage:** Zowel vaste rapporten als dynamische, op maat gemaakte rapporten (soms met AI-ondersteuning) zijn mogelijk.
## 5. Data-gedreven besluitvormingstechnieken
Het data-analyseproces omvat de volgende stappen:
### 5.1 Het data-analyseproces
1. **Definieer het probleem:** Stel duidelijke objectieven en verwachte uitkomsten vast, gebaseerd op de context en behoeften van eindgebruikers (bv. een financieel dashboard maken om inkomsten en uitgaven te volgen).
2. **Verzamel de data:** Haal data uit interne databases, gebruik bestaande connectoren, API's, web scraping, Excel-sheets of publieke datasets.
3. **Pre-processing:** Reinig de data door te zoeken naar ontbrekende waarden, duplicaten te verwijderen, formaten te standaardiseren en categorische variabelen om te zetten naar numerieke waarden. Dit kan tot 80% van de tijd in beslag nemen.
4. **Analyseer de data:** Identificeer patronen, trends en relaties. Technieken variëren van beschrijvende statistieken (gemiddelde, mediaan, variantie) tot meer geavanceerde methoden zoals correlatiestudies, regressie, clustering en classificatie.
* **Beschrijvende statistieken:**
* **Mean (gemiddelde):** De som van waarden gedeeld door het aantal waarden.
* **Median (mediaan):** De middelste waarde in een gesorteerde reeks.
* **Variance:** Een maat voor de spreiding van de waarden rond het gemiddelde.
* **Correlaties, trends en uitschieters (outliers):** Het onderzoeken van relaties tussen variabelen, de richting van de data en extreme waarden.
* **Regressie:** Modelleren van de relatie tussen een afhankelijke variabele en één of meer onafhankelijke variabelen om voorspellingen te doen (bv. de relatie tussen advertentie-uitgaven en verkoopomzet).
* **Clustering:** Groeperen van datapunten op basis van gelijkenis, om segmenten te identificeren (bv. klantsegmenten).
* **Classificatie:** Toewijzen van datapunten aan vooraf gedefinieerde categorieën (bv. voorspellen of een klant zal wanbetalen).
5. **Visualiseer de data:** Gebruik grafieken en dashboards om inzichten op een begrijpelijke manier over te brengen. "Een beeld zegt meer dan duizend woorden."
6. **Interpreteer en communiceer de resultaten:** Formuleer conclusies en aanbevelingen op een duidelijke, zakelijke manier. Vermijd misleidende visualisaties en gebruik de juiste taal om de impact van de bevindingen te duiden. Vertalen van technische uitspraken naar zakelijke taal is essentieel (bv. "Dit suggereert..." in plaats van "De R² is 0.87").
### 5.2 Databanken en DBMS
* **Database (DB):** Een verzameling gerelateerde data.
* **Database Management System (DBMS):** Softwarelaag tussen de database en de gebruikers.
* **RDBMS (Relational Database Management Systems):** Data wordt opgeslagen in tabellen met rijen en kolommen. Gebruikt SQL (Structured Query Language) voor data-manipulatie.
* **Primary Key:** Unieke identificatie voor elke rij.
* **Foreign Key:** Verwijst naar de primary key van een andere tabel om relaties te leggen.
* **NoSQL Databases Management Systems:** Ontworpen voor grote hoeveelheden ongestructureerde data, vaak gebruikt in Big Data-toepassingen. Document stores (met JSON-formaat) zijn een type NoSQL database dat flexibel is in het opslaan van complexe datastructuren.
Het correct toepassen van data-gedreven management technieken, ondersteund door de juiste tools en processen, is cruciaal voor succes in de moderne bedrijfswereld.
---
# Zakelijke processen en key performance indicators (KPI's)
Dit document biedt een overzicht van zakelijke processen en de bijbehorende Key Performance Indicators (KPI's) binnen verschillende afdelingen van een organisatie, met de nadruk op hoe data gebruikt kan worden voor geïnformeerde besluitvorming.
## 2. Zakelijke processen en key performance indicators (KPI's)
### 2.1 Data-gedreven management: van data naar inzicht en actie
Data-gedreven management draait om het nemen van geïnformeerde beslissingen op basis van data. Dit omvat het gebruik van tools zoals ERP-systemen, Business Intelligence (BI), SQL, NoSQL, AI en Big Data-technologieën.
#### 2.1.1 De rol van Business Intelligence (BI)
Business Intelligence is het proces van het verzamelen, analyseren en interpreteren van data om inzichten te verkrijgen en actie te ondernemen. Dit proces transformeert ruwe data naar informatie, vervolgens naar kennis en uiteindelijk naar bruikbare acties. Een BI-systeem helpt bij het visualiseren van data, bijvoorbeeld via dashboards en 'decision cockpits', om besluitvormers te ondersteunen.
#### 2.1.2 Big Data
Big Data verwijst naar grote hoeveelheden ongestructureerde of semi-gestructureerde data die met conventionele databasesystemen moeilijk te verwerken zijn. De belangrijkste kenmerken van Big Data worden beschreven door de "3 V's":
* **Volume:** Enorme hoeveelheden data.
* **Velocity:** De snelheid waarmee data wordt gegenereerd en verwerkt.
* **Variety:** De diversiteit aan databronnen en -formaten (gestructureerd, ongestructureerd, semi-gestructureerd).
#### 2.1.3 Kunstmatige Intelligentie (AI), Machine Learning en Deep Learning
AI-systemen maken gebruik van slimme algoritmen, rekenkracht en grote hoeveelheden data. Machine learning is een subset van AI waarbij systemen leren van data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Deep learning, een verder ontwikkelde vorm van machine learning, maakt gebruik van neurale netwerken met meerdere lagen die complexe patronen kunnen herkennen, vaak voorbij menselijke interpreteerbaarheid.
#### 2.1.4 Data-analyseproces
Het data-analyseproces omvat de volgende stappen:
1. **Probleemdefinitie:** Het vaststellen van duidelijke doelstellingen en verwachte uitkomsten.
2. **Dataverzameling:** Het ophalen van data uit diverse bronnen zoals databases, API's, web scraping, of open datasets.
3. **Data-voorbereiding (Pre-processing):** Het opschonen van data, zoals het behandelen van ontbrekende waarden, verwijderen van duplicaten, standaardiseren van formaten en het omzetten van categorische data naar numerieke data. Dit kan tot 80% van de totale analyse-tijd in beslag nemen.
4. **Data-analyse:** Het identificeren van patronen, trends en relaties met behulp van technieken zoals basisstatistieken (gemiddelde, mediaan, variantie), correlaties, regressie, clustering en classificatie.
5. **Data-visualisatie:** Het presenteren van de geanalyseerde data in een begrijpelijke grafische vorm (dashboards, grafieken).
6. **Interpretatie en communicatie:** Het vertalen van technische bevindingen naar bedrijfstaal en het helder communiceren van de resultaten aan belanghebbenden, waarbij misleiding wordt vermeden.
### 2.2 Zakelijke processen en bijbehorende KPI's
Dit gedeelte belicht de belangrijkste KPI's per bedrijfsproces.
#### 2.2.1 Marketing & Sales
* **Marketing KPI's:**
* **Cost per Click (CPC):** De kosten per klik op een advertentie.
`$CPC = \frac{\text{Totale advertentiekosten}}{\text{Aantal klikken}}`
* **Click-Through Rate (CTR):** Het percentage ontvangers van een e-mail dat op een link klikt.
`$CTR = \frac{\text{Aantal klikken op de link}}{\text{Aantal geopende e-mails}} \times 100\%$`
* **Conversiepercentage:** Het percentage websitebezoekers dat de gewenste actie onderneemt.
`$Conversiepercentage = \frac{\text{Aantal voltooide acties}}{\text{Totaal aantal bezoekers}} \times 100\%$`
* **Return on Advertising Spend (ROAS):** De omzet gegenereerd per euro uitgegeven aan reclame.
`$ROAS = \frac{\text{Extra omzet door campagne}}{\text{Campagnekosten}}`
Een ROAS groter dan 1 is gewenst.
* **Sales KPI's:**
* **Customer Acquisition Cost (CAC):** De totale kosten voor sales en marketing gedeeld door het aantal nieuwe klanten.
`$CAC = \frac{\text{Totale kosten sales en marketing}}{\text{Aantal nieuwe klanten}}`
**Voorbeeld:** Totale marketingkosten = 178.560 dollars, totale salariskosten = 68.530 dollars, aantal nieuwe klanten = 520.
`$CAC = \frac{178.560 \text{ dollars} + 68.530 \text{ dollars}}{520} = 475,17 \text{ dollars}`
* **Customer Lifetime Value (CLV):** De totale waarde die een klant gedurende de gehele relatie met het bedrijf genereert.
* *Gemiddelde aankoopwaarde:* Totale omzet klanten over een periode / aantal aankopen.
* *Gemiddelde aankoopfrequentie:* Aantal aankopen / aantal unieke klanten die een transactie doen.
* *Gemiddelde klantwaarde:* Gemiddelde aankoopwaarde x Gemiddelde aankoopfrequentie.
* *Gemiddelde klantlevensduur:* Gemiddelde duur van de klantrelatie.
`$CLV = \text{Gemiddelde klantwaarde} \times \text{Gemiddelde klantlevensduur}`
**Voorbeeld:** Gemiddelde klantwaarde = 127 dollars, gemiddelde klantlevensduur = 7,6 jaar.
`$CLV = 127 \text{ dollars} \times 7,6 \text{ jaar} = 965,2 \text{ dollars}`
* **CAC vs. CLV:** Het is cruciaal dat de CLV hoger is dan de CAC.
`$\frac{CLV}{CAC} > 1$`
**Voorbeeld:** CLV = 965 dollars, CAC = 475 dollars.
`$\frac{965 \text{ dollars}}{475 \text{ dollars}} = 2,03 > 1$`
#### 2.2.2 Operations
* **Productiviteit:** De verhouding tussen output en input.
`$Productiviteit = \frac{\text{Output}}{\text{Input}}`
**Voorbeeld Arbeidsproductiviteit:**
Ierland: BIP = 630 miljard dollars, totale gewerkte uren = 4,5 miljard uur.
Arbeidsproductiviteit Ierland = 630 miljard dollars / 4,5 miljard uur = 140 dollars per uur.
Mexico: BIP = 1.800 miljard dollars, totale gewerkte uren = 40 miljard uur.
Arbeidsproductiviteit Mexico = 1.800 miljard dollars / 40 miljard uur = 45 dollars per uur.
* **Doorvoersnelheid (Throughput):** De hoeveelheid geproduceerde eenheden per tijdseenheid.
`$Doorvoersnelheid = \frac{\text{Totale output}}{\text{Effectieve productietijd}}`
**Voorbeeld:** 9.550 onderdelen geproduceerd in 56,5 effectieve uren.
Doorvoersnelheid = 9.550 onderdelen / 56,5 uur = 169 onderdelen per uur.
* **Productiekosten per eenheid:** De totale kosten voor productie gedeeld door het aantal geproduceerde eenheden.
`$Productiekosten per eenheid = \frac{\text{Totale productiekosten}}{\text{Aantal geproduceerde eenheden}}`
* **Overall Equipment Effectiveness (OEE):** Een maat voor de prestaties van productiemachines, rekening houdend met beschikbaarheid, prestaties en kwaliteit.
* *Beschikbaarheid:* De verhouding tussen de daadwerkelijke productietijd en de geplande productietijd.
`$\text{Beschikbaarheid} = \frac{\text{Geplande productietijd} - \text{Uitvaltijd}}{\text{Geplande productietijd}}`
* *Prestatie:* De verhouding tussen de daadwerkelijke output en de verwachte output in de effectieve productietijd.
`$\text{Prestatie} = \frac{\text{Werkelijke output}}{\text{Verwachte output (in effectieve tijd)}}`
* *Kwaliteit:* De verhouding tussen het aantal goede eenheden en het totale aantal geproduceerde eenheden.
`$\text{Kwaliteit} = \frac{\text{Aantal goede eenheden}}{\text{Totaal aantal geproduceerde eenheden}}`
`$OEE = \text{Beschikbaarheid} \times \text{Prestatie} \times \text{Kwaliteit}`
**Voorbeeld:** Beschikbaarheid = 91,7%, Prestatie = 95,5%, Kwaliteit = 95,2%.
OEE = 0,917 x 0,955 x 0,952 = 0,833 of 83,3%.
#### 2.2.3 Inkoop & Logistiek
* **Kostenbesparingen (Inkoop):** Het verschil in inkoopprijs per eenheid of per artikel over periodes.
`$\text{Kostenbesparing} = \frac{\text{Nieuwe prijs per eenheid} - \text{Oude prijs per eenheid}}{\text{Oude prijs per eenheid}} \times 100\%$`
**Voorbeeld:** Inkoopkosten per artikel 2022 = 151,79 dollars, inkoopkosten per artikel 2023 = 140,15 dollars.
Kostenbesparing = (140,15 - 151,79) / 151,79 = -7,7% (dit is een besparing van 8% op de oorspronkelijke kosten).
* **Levertijd van de leverancier (Supplier Lead Time):** De gemiddelde tijd die een leverancier nodig heeft om een bestelling te leveren.
`$\text{Gemiddelde levertijd leverancier} = \frac{\text{Som van alle levertijden}}{\text{Aantal leveringen}}`
**Voorbeeld Rexel:** (2+3+1+1+2) / 5 = 1,8 dagen.
**Voorbeeld Cebeo:** (2+3+1+3+2+2+2+3) / 7 = 2,6 dagen.
* **Levering op tijd (On-Time Delivery - OTD):** Het percentage leveringen dat binnen de afgesproken termijn wordt geleverd.
`$OTD = \frac{\text{Aantal op tijd geleverde orders}}{\text{Totaal aantal geleverde orders}} \times 100\%$`
* **Factuurgeschillenpercentage (Invoice Dispute Rate):** Het percentage facturen dat wordt betwist.
* **Leveranciersdefectpercentage (Supplier Defect Rate):** Het percentage geleverde goederen dat defect is.
* **Inkoopprocescyclus (Purchase Cycle Time):** De gemiddelde tijd van het plaatsen van een bestelling tot de ontvangst van de goederen.
`$\text{Inkoopprocescyclus} = \text{Datum ontvangst} - \text{Datum bestelling}`
* **Voorraadomzet (Inventory Turnover):** Hoe vaak de voorraad gedurende een periode wordt verkocht en vervangen. Een hogere omzet is meestal gunstiger.
`$\text{Voorraadomzet} = \frac{\text{Omzet van goederen (COGS)}}{\text{Gemiddelde voorraad}}`
**Voorbeeld:** COGS = 500.000 dollars, Gemiddelde voorraad = (Beginvoorraad + Eindvoorraad) / 2 = (100.000 + 150.000) / 2 = 125.000 dollars.
Voorraadomzet = 500.000 dollars / 125.000 dollars = 4.
* **Backorderpercentage:** Het percentage orders dat niet direct uit voorraad kan worden geleverd.
`$\text{Backorderpercentage} = \frac{\text{Aantal backorders}}{\text{Totaal aantal orders}} \times 100\%$`
**Voorbeeld:** Backorders = 25, Totaal aantal orders = 500.
Backorderpercentage = 25 / 500 x 100% = 5%.
#### 2.2.4 Financiën
* **Werkkapitaal:** Het verschil tussen vlottende activa en kortlopende schulden. Een positief werkkapitaal is wenselijk voor de financiële gezondheid op korte termijn.
`$\text{Werkkapitaal} = \text{Vlottende activa} - \text{Kortlopende schulden}`
**Voorbeeld:** Vlottende activa = 35.000 (cash) + 16.300 (debiteuren) + 26.500 (voorraden) = 77.800 dollars.
Kortlopende schulden = 12.780 (crediteuren) + 11.000 (kortlopende leningen) = 23.780 dollars.
Werkkapitaal = 77.800 dollars - 23.780 dollars = 54.020 dollars.
* **Current Ratio (Liquiditeit in de eerste graad):** De verhouding tussen vlottende activa en kortlopende schulden.
`$\text{Current Ratio} = \frac{\text{Vlottende activa}}{\text{Kortlopende schulden}}`
**Voorbeeld:** 77.800 dollars / 23.780 dollars = 3,27.
* **Quick Ratio (Liquiditeit in de tweede graad):** Vergelijkbaar met de Current Ratio, maar exclusief voorraden.
`$\text{Quick Ratio} = \frac{\text{Vlottende activa} - \text{Voorraden}}{\text{Kortlopende schulden}}`
**Voorbeeld:** (77.800 dollars - 26.500 dollars) / 23.780 dollars = 51.300 dollars / 23.780 dollars = 2,16.
* **Schuldgraad (Debt Ratio):** Het percentage van de totale activa dat gefinancierd is met schulden.
`$\text{Schuldgraad} = \frac{\text{Totale schulden}}{\text{Totale activa}} \times 100\%$`
**Voorbeeld:** Totale schulden = 800.000 dollars, Totale activa = 1.200.000 dollars.
Schuldgraad = 800.000 dollars / 1.200.000 dollars x 100% = 66,67%.
* **Bruto- en Nettowinstmarge:**
* **Cost of Goods Sold (COGS):** De directe kosten van de verkochte goederen (materiaal en arbeid).
* **Brutowinst:** Omzet - COGS.
* **Brutowinstmarge:** Brutowinst / Omzet x 100%.
**Voorbeeld:** Omzet = 160.000 dollars, COGS (materiaal, arbeid, afschrijving machine) = 42.000 + 28.300 + 12.500 = 82.800 dollars.
Brutowinst = 160.000 - 82.800 = 77.200 dollars.
Brutowinstmarge = 77.200 dollars / 160.000 dollars x 100% = 48,25%.
* **Nettowinst:** Brutowinst - Bedrijfskosten (overhead, administratie, etc.).
* **Nettowinstmarge:** Nettowinst / Omzet x 100%.
**Voorbeeld:** Nettowinst = 77.200 dollars - 25.000 dollars (overhead) = 52.200 dollars.
Nettowinstmarge = 52.200 dollars / 160.000 dollars x 100% = 32,5%.
* **Rentabiliteit Eigen Vermogen (Return on Equity - ROE):** De winstgevendheid ten opzichte van het geïnvesteerde eigen vermogen.
`$ROE = \frac{\text{Winst}}{\text{Eigen vermogen}} \times 100\%$`
**Voorbeeld:** Winst = 40.000 dollars, Eigen vermogen = 400.000 dollars.
ROE = 40.000 dollars / 400.000 dollars x 100% = 10%.
* **Rentabiliteit Totaal Vermogen (Return on Capital - ROC):** De winstgevendheid ten opzichte van het totale geïnvesteerde vermogen (eigen vermogen + schulden).
`$ROC = \frac{\text{Winst}}{\text{Totaal geïnvesteerd vermogen}} \times 100\%$`
**Voorbeeld:** Winst = 40.000 dollars, Totaal geïnvesteerd vermogen = 1.200.000 dollars.
ROC = 40.000 dollars / 1.200.000 dollars x 100% = 3,33%.
#### 2.2.5 HR
* **Personeelsverloop (Employee Turnover Rate):** Het percentage werknemers dat het bedrijf verlaat in een bepaalde periode.
`$\text{Personeelsverloop} = \frac{\text{Aantal vertrokken werknemers}}{\text{Gemiddeld aantal werknemers}} \times 100\%$`
**Voorbeeld:** Gemiddeld aantal werknemers = (1050 + 1010) / 2 = 1030. Vertrokken werknemers = 200.
Personeelsverloop = 200 / 1030 x 100% = 19,42%.
* **Tijd tot aanstelling (Time to Hire):** De gemiddelde tijd die nodig is om een functie in te vullen.
* **Kosten per aanstelling (Cost to Hire):** De gemiddelde kosten die gemoeid zijn met het aannemen van een nieuwe werknemer.
* **Werknemerproductiviteit:** De output per werknemer of per gewerkt uur.
`$\text{Werknemerproductiviteit} = \frac{\text{Output}}{\text{Aantal werknemers}}` of `$\frac{\text{Output}}{\text{Totaal aantal gewerkte uren}}`
### 2.3 Zakelijke tools en ERP-systemen
* **Enterprise Resource Planning (ERP):** Een geïntegreerd softwaresysteem dat alle kernprocessen van een bedrijf beheert en data centraal opslaat in één database. Dit leidt tot efficiëntie, vermindering van fouten en betere rapportagemogelijkheden.
* **Voordelen ERP:**
* Data-invoer slechts één keer.
* Vermindering van fouten en duplicaten.
* Eenvoudigere proceskoppeling.
* Verbeterde rapportage en Business Intelligence.
* Centrale bron van waarheid.
* **Alternatieven voor ERP:** Voor sommige bedrijven kan een integratie van verschillende gespecialiseerde tools een betere oplossing zijn dan een complex ERP-systeem, vooral voor kleine en middelgrote ondernemingen.
* **API (Application Programming Interface):** Een interface die verschillende softwareapplicaties in staat stelt om met elkaar te communiceren en data uit te wisselen, vaak gebruikt voor cloudgebaseerde diensten.
### 2.4 Databases
* **Database (DB):** Een georganiseerde verzameling van gerelateerde data.
* **Database Management System (DBMS):** Software die dient als interface tussen de database en gebruikers.
* **Relational Database Management Systems (RDBMS):** Data wordt opgeslagen in tabellen met rijen en kolommen. SQL (Structured Query Language) is de standaardtaal voor het manipuleren van data in RDBMS. Primaire sleutels maken rijen uniek, terwijl vreemde sleutels relaties tussen tabellen leggen. Voorbeelden: MySQL, Oracle Database.
* **Non-relational Databases (NoSQL):** Ontworpen voor grote hoeveelheden ongestructureerde data, vaak gebruikt voor Big Data. Ze bieden meer flexibiliteit dan RDBMS. Documentdatabases (bijv. met JSON-formaat) zijn een voorbeeld, waarbij data flexibel in documenten wordt opgeslagen.
### 2.5 Data-gedreven besluitvormingstechnieken
Dit omvat het begrijpen van de data-analysecyclus, het effectief visualiseren van data en het communiceren van resultaten aan belanghebbenden, zodat beslissingen op feiten gebaseerd zijn.
> **Tip:** De effectiviteit van data-gedreven besluitvorming hangt sterk af van de kwaliteit van de data en de vaardigheid om de data correct te interpreteren en te communiceren.
---
Dit deel van de cursus introduceert de belangrijkste bedrijfsfuncties en hun bijbehorende Key Performance Indicators (KPI's) om prestaties te meten en te sturen.
### 2.1 Introductie tot data-gedreven management
Data-gedreven management draait om het nemen van geïnformeerde beslissingen op basis van data. Dit vereist het begrijpen van welke data wordt gegenereerd in verschillende bedrijfsprocessen, de rol van bedrijfssoftware zoals ERP-systemen, en hoe deze data kan worden omgezet in bruikbare inzichten door middel van Business Intelligence (BI) en KPI's.
#### 2.1.1 De rol van data in besluitvorming
Succesvolle managers nemen beslissingen op basis van data. Vragen als "Moeten we investeren in een nieuw magazijn?", "Waarom dalen de verkopen in Azië?" of "Wat is de gemiddelde marge op onze laatste tien projecten?" vereisen een data-gedreven benadering. Dit omvat het gebruik van tools zoals ERP, KPI's, Business Intelligence, SQL, NoSQL en AI.
#### 2.1.2 Business Intelligence (BI)
Business Intelligence transformeert ruwe data naar informatie, kennis en uiteindelijk naar actie. Het proces omvat:
1. **Ruwe data:** De onbewerkte gegevens.
2. **Informatie:** Gegevens met context en betekenis, bijvoorbeeld door labelling.
3. **Kennis:** Interpretatie van informatie met toevoeging van context, leidend tot inzichten.
4. **Actie:** Het nemen van beslissingen gebaseerd op de verworven kennis.
Een "corporate war room" of "decision cockpit" is een centrale plek waar managers toegang hebben tot dashboards en rapporten om data-gedreven beslissingen te nemen. BI is essentieel voor elk bedrijf, ongeacht de grootte, om geïnformeerde keuzes te maken.
#### 2.1.3 Big Data
Big Data kenmerkt zich door de "3 V's":
* **Variëteit:** Diverse soorten data, waaronder ongestructureerde data zoals sensor data, social media posts, etc.
Big Data wordt gedefinieerd als een set van ongestructureerde en soms incomplete data die zo groot is dat verwerking met conventionele databasesystemen niet mogelijk is.
#### 2.1.4 AI, Machine Learning en Deep Learning
AI-systemen vereisen slimme algoritmes, rekenkracht en veel data.
* **Neurale netwerken:** Simuleren de werking van het menselijk brein met lagen van verwerkende eenheden (neuronen).
* **Machine learning:** Systemen die leren van data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.
* **Supervised learning:** Het algoritme wordt getraind met gelabelde input-output paren en leert patronen te herkennen. Feedback wordt gebruikt om de parameters van het algoritme aan te passen en te verbeteren.
* **Deep learning:** Een subset van machine learning die gebruik maakt van neurale netwerken met meerdere lagen. Deze modellen kunnen zeer complex worden en soms moeilijk te interpreteren voor mensen.
### 2.2 Bedrijfsprocessen en gerelateerde KPI's
De cursus behandelt KPI's voor verschillende bedrijfsfuncties: Marketing & Sales, Operations, Inkoop & Logistiek, en Financiën.
**Marketing:**
* **Cost per Click (CPC):** De kosten die betaald worden voor elke klik op een advertentie.
`$CPC = \frac{\text{Totale advertentiekosten}}{\text{Aantal klikken}}$`
* **Click-through Rate (CTR):** Het percentage van ontvangers dat op een link in een e-mail klikt.
`$CTR = \frac{\text{Aantal klikken op link}}{\text{Aantal geopende e-mails}} \times 100\%$`
* **Conversion Rate:** Het percentage websitebezoekers dat de gewenste actie uitvoert (bv. een aankoop).
`$Conversion Rate = \frac{\text{Aantal conversies}}{\text{Totaal aantal bezoekers}} \times 100\%$`
* **Return on Ads Spend (ROAS):** De omzet gegenereerd uit advertenties ten opzichte van de advertentiekosten. Een ROAS groter dan 1 is winstgevend.
`$ROAS = \frac{\text{Extra omzet door campagne}}{\text{Campagnekosten}}$`
**Sales:**
* **Customer Acquisition Cost (CAC):** De totale kosten voor marketing en sales gedeeld door het aantal nieuwe klanten.
`$CAC = \frac{\text{Totale kosten verkoop en marketing}}{\text{Aantal nieuwe klanten verkregen}}$`
* **Customer Lifetime Value (CLV):** De totale verwachte winst uit een klant gedurende de gehele relatie.
* Gemiddelde klantwaarde = Gemiddelde aankoopwaarde $\times$ Gemiddelde aankoopfrequentie
* `$CLV = \text{Gemiddelde klantwaarde} \times \text{Gemiddelde klantlevensduur}$`
Het is cruciaal dat CLV hoger is dan CAC (`$CLV > CAC$`) voor winstgevendheid.
* **Productiviteit:** Output per input.
`$Productiviteit = \frac{\text{Output}}{\text{Input}}$`
* **Arbeidsproductiviteit:** Bruto Binnenlands Product (BBP) per gewerkt uur.
* **Throughput:** Het aantal geproduceerde eenheden per tijdseenheid.
`$Throughput = \frac{\text{Totaal aantal geproduceerde eenheden}}{\text{Effectieve productietijd}}$`
* **Manufacturing Cost per Unit:** De totale productiekosten per geproduceerd artikel.
`$Manufacturing Cost per Unit = \frac{\text{Totale productiekosten}}{\text{Totaal aantal geproduceerde eenheden}}$`
* **Overall Equipment Effectiveness (OEE):** Een maat voor hoe effectief productieapparatuur presteert, berekend als:
`$OEE = \text{Beschikbaarheid} \times \text{Prestatie} \times \text{Kwaliteit}$`
**Inkoop:**
* **Cost Savings:** Percentage reductie in inkoopkosten.
`$\text{Cost Savings} = \frac{\text{Nieuwe kosten per artikel} - \text{Oude kosten per artikel}}{\text{Oude kosten per artikel}} \times 100\%$`
* **Supplier Lead Time:** De gemiddelde tijd tussen het plaatsen van een bestelling en de levering.
* **On-time Delivery (OTD):** Het percentage leveringen dat op tijd wordt voltooid.
`$OTD = \frac{\text{Aantal op tijd geleverde bestellingen}}{\text{Totaal aantal bestellingen}} \times 100\%$`
* **Purchase Cycle Time:** De gemiddelde tijd die verstrijkt tussen het bestellen en ontvangen van goederen.
**Logistiek/Magazijn:**
* **Inventory Turnover:** Hoe vaak de voorraad gedurende een periode wordt verkocht en vervangen. Een hogere turnover is doorgaans wenselijk.
`$Inventory Turnover = \frac{\text{Kosten van verkochte goederen (COGS)}}{\text{Gemiddelde voorraadwaarde}}$`
* **Backorder Rate:** Het percentage orders dat niet direct kan worden geleverd en op een wachtlijst komt.
`$Backorder Rate = \frac{\text{Aantal backorders}}{\text{Totaal aantal orders}} \times 100\%$`
* **Working Capital:** Het verschil tussen vlottende activa en kortlopende schulden, geeft de financiële gezondheid op korte termijn aan. Een positieve waarde is wenselijk.
`$Working Capital = \text{Vlottende activa} - \text{Kortlopende schulden}$`
* **Current Ratio:** Een verhouding van vlottende activa tot kortlopende schulden.
`$Current Ratio = \frac{\text{Vlottende activa}}{\text{Kortlopende schulden}}$`
* **Quick Ratio (Acid-test ratio):** De current ratio exclusief voorraden.
`$Quick Ratio = \frac{\text{Vlottende activa} - \text{Voorraden}}{\text{Kortlopende schulden}}$`
* **Debt Ratio:** De mate van schuldfinanciering ten opzichte van de totale activa.
`$Debt Ratio = \frac{\text{Totale schulden}}{\text{Totale activa}} \times 100\%$`
* **Gross Profit Margin:** De winstmarge na aftrek van de directe productiekosten.
`$Gross Profit Margin = \frac{\text{Bruto winst}}{\text{Omzet}} \times 100\%$`
* **Net Profit Margin:** De winst na aftrek van alle kosten.
`$Net Profit Margin = \frac{\text{Netto winst}}{\text{Omzet}} \times 100\%$`
* **Return on Equity (ROE):** De winstgevendheid ten opzichte van het eigen vermogen.
* **Return on Capital (ROC):** De winstgevendheid ten opzichte van het totale geïnvesteerde kapitaal (eigen vermogen + schulden).
`$ROC = \frac{\text{Winst}}{\text{Totale geïnvesteerd kapitaal}} \times 100\%$`
#### 2.2.5 HR (Human Resources)
* **Employee Turnover Rate:** Het percentage medewerkers dat het bedrijf verlaat binnen een bepaalde periode.
`$Employee Turnover Rate = \frac{\text{Aantal vertrokken medewerkers}}{\text{Gemiddeld aantal medewerkers}} \times 100\%$`
* **Time to Hire:** De gemiddelde tijd die nodig is om een vacature in te vullen.
* **Cost to Hire:** De gemiddelde kosten die gemoeid zijn met het werven van een nieuwe medewerker.
* **Employee Productivity:** De output per medewerker of per gewerkt uur.
### 2.3 Data-gedreven besluitvormingstechnieken
Het data-analyseproces omvat meerdere 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, etc.
3. **Pre-processing:** Opschonen van data door het verwijderen van duplicaten, het omgaan met ontbrekende waarden en het standaardiseren van formaten. Dit kan tot 80% van de tijd in beslag nemen.
4. **Analyseer data:** Identificeer patronen, trends en relaties met technieken zoals basisstatistieken (gemiddelde, mediaan, variantie), correlaties, regressie, clustering en classificatie.
5. **Visualiseer data:** Presenteer de bevindingen grafisch met behulp van dashboards en rapporten.
6. **Interpreteer en communiceer resultaten:** Vertaal technische bevindingen naar begrijpelijke bedrijfstaal, waarbij de juiste taal en nadruk worden gebruikt om conclusies te presenteren zonder te misleiden.
### 2.4 Databases en ERP-systemen
#### 2.4.1 Databases en DBMS
Een database (DB) is een verzameling gerelateerde gegevens. Een Database Management System (DBMS) is de softwarelaag die interactie met de database mogelijk maakt.
* **Relationele Database Management Systems (RDBMS):** Data wordt opgeslagen in tabellen met rijen en kolommen. Elke rij heeft een `Primary key` (unieke identificatie) en relaties tussen tabellen worden gelegd via `Foreign keys`. SQL (Structured Query Language) is de standaardtaal voor RDBMS.
* **Non-relational Databases (NoSQL):** Geschikt voor Big Data en ongestructureerde data. Ze bieden meer flexibiliteit dan traditionele tabellen en maken vaak gebruik van formats zoals JSON (JavaScript Object Notation).
#### 2.4.2 ERP-systemen
Enterprise Resource Planning (ERP) systemen integreren alle kernprocessen van een bedrijf in één software en database.
**Voordelen:**
* Voorkomt dubbele invoer van data, vermindert fouten.
* Maakt het koppelen van processen eenvoudiger (bv. verkooporder naar productieorder).
* Stroomlijnt bedrijfsprocessen.
* Verbetert de rapportage en Business Intelligence mogelijkheden.
* Centrale database ("single source of truth").
**Overwegingen:**
Niet elk bedrijf heeft een complex ERP-systeem nodig; een combinatie van geïntegreerde tools kan volstaan, vooral voor kleine en middelgrote ondernemingen (MKB). De implementatie van een ERP-systeem is kostbaar en tijdrovend.
**Integratie met BI:**
ERP-systemen kunnen ingebouwde BI-functies hebben of geïntegreerd worden met externe BI-tools via API's (Application Programming Interfaces).
#### 2.4.3 Data-analyse Proces
Het data-analyse proces omvat de stappen van probleemdefinitie tot communicatie van resultaten, waarbij aandacht wordt besteed aan dataverzameling, pre-processing, analyse, visualisatie en interpretatie. Goede visualisaties en duidelijke communicatie zijn cruciaal om de inzichten effectief over te brengen.
---
# Data-technologieën: Databases, Big Data en AI
Hieronder volgt een gedetailleerde samenvatting van het onderwerp "Data-technologieën: Databases, Big Data en AI", opgesteld voor studiedoeleinden, met aandacht voor diepgang en duidelijkheid.
## 3. Data-technologieën: databases, big data en AI
Dit onderwerp duikt in de fundamentele technologieën die de basis vormen van data-gedreven management, met inbegrip van verschillende soorten databases, de kenmerken van Big Data en de toepassingen van Kunstmatige Intelligentie.
### 3.1 Databases en databasemanagementsystemen (DBMS)
#### 3.1.1 Introductie tot databases
Een database (DB) is een verzameling van gerelateerde gegevens. Een database management system (DBMS) fungeert als een softwarelaag tussen de database en de gebruikers (personen of software). Deze systemen zijn essentieel voor het opslaan en ophalen van de gegevens die door applicaties worden gebruikt. Voorbeelden van databases zijn studenten-, personeels-, product- of reserveringsdatabases.
#### 3.1.2 Relationele databasesystemen (RDBMS)
Een RDBMS is gebaseerd op het relationele model, waarbij gegevens worden opgeslagen in tabellen (vergelijkbaar met spreadsheets) met rijen en kolommen.
* **Primaire sleutel (Primary key):** Een waarde die een rij uniek identificeert binnen een tabel.
* **Vreemde sleutel (Foreign key):** Een sleutel die verwijst naar de primaire sleutel van een gerelateerde tabel, waarmee verbanden tussen tabellen worden gelegd.
De standaardtaal voor het manipuleren van relationele databases is SQL (Structured Query Language).
**Voorbeeld van SQL-instructies:**
```sql
CREATE TABLE films (
filmid INT IDENTITY NOT NULL PRIMARY KEY,
title NVARCHAR(100) NOT NULL,
year INT,
score DECIMAL(2,1)
);
INSERT INTO films(title, year, score) VALUES ('The Da Vinci Code', 2006, 4.2);
UPDATE films SET score = 4.1 WHERE title = 'The Professor and the Madman';
SELECT city, COUNT(*) AS number
FROM employees
JOIN jobs ON employees.jobname = jobs.jobname
JOIN offices ON employees.officename = offices.officename
WHERE employees.salary > jobs.maximumsalary
GROUP BY city;
```
**Voorbeelden van relationele databasesystemen:**
* Microsoft SQL Server
* MySQL
* Oracle Database
* IBM DB2
In de praktijk wordt SQL-code meestal geschreven binnen de softwareapplicaties die interactie hebben met de database, in plaats van direct via het DBMS.
#### 3.1.3 Niet-relationele databasesystemen (NoSQL)
NoSQL ("Not Only SQL") is een verzamelterm voor databasesystemen die data opslaan op een niet-relationele manier. Ze zijn ontworpen om grote hoeveelheden ongestructureerde data snel en efficiënt op te slaan en te analyseren, wat cruciaal is in de context van Big Data.
* **Document-georiënteerde databases:** Een veelvoorkomend type NoSQL-database dat gebruikmaakt van formaten zoals JSON (JavaScript Object Notation). JSON biedt flexibiliteit doordat gegevensstructuren flexibel kunnen worden opgeslagen en alleen de benodigde ruimte wordt gebruikt.
**Voorbeeld van JSON-data:**
```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"
"type": "mobile",
"number": "123 456-7890"
}
],
"children": [],
"spouse": null
In een document-georiënteerde database kan een "collectie" worden vergeleken met een tabel in een RDBMS, en een "document" met een rij.
### 3.2 Big Data
Big Data verwijst naar datasets die zo groot, complex en snel veranderlijk zijn dat ze met traditionele dataverwerkingssystemen niet efficiënt kunnen worden beheerd of geanalyseerd. De drie kenmerkende V's van Big Data zijn:
* **Volume:** De enorme hoeveelheid data die wordt gegenereerd. De totale hoeveelheid data wereldwijd wordt geschat op honderden zettabytes en groeit exponentieel.
* **Velocity:** De snelheid waarmee data wordt gecreëerd en moet worden verwerkt. Dit omvat real-time data, zoals sensor- of social media-gegevens.
* **Variety:** De diverse soorten data, zowel gestructureerd (bv. in databases) als ongestructureerd (bv. tekst, afbeeldingen, video, sensor data, social media posts).
**Kenmerken van Big Data vergeleken met vroeger:**
* **Vroeger:** Netjes gestructureerde data in rijen en kolommen, opgeslagen op eenvoudige servers.
* **Nu:** Grote hoeveelheden data, met variëteit, zonder checks op volledigheid, en afwezigheid van een strikte orde. Dit resulteert in veel ongestructureerde data die conventionele databasesystemen niet aankunnen.
### 3.3 AI, Machine Learning en Deep Learning
Kunstmatige Intelligentie (AI) is een breed veld dat zich richt op het creëren van systemen die taken kunnen uitvoeren die normaal menselijke intelligentie vereisen. Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL) zijn subdomeinen van AI.
#### 3.3.1 Essentiële componenten voor AI
Om een AI-systeem te bouwen, zijn drie hoofdelementen cruciaal:
1. **Slimme algoritmen:** Geavanceerde wiskundige modellen en procedures.
2. **Rekenkracht (Computing power):** Krachtige hardware om complexe berekeningen uit te voeren.
3. **Veel data:** Grote hoeveelheden data om de systemen te trainen en te laten leren.
#### 3.3.2 Neurale netwerken
Neurale netwerken zijn geïnspireerd op de structuur en werking van het menselijk brein, dat miljarden neuronen bevat. Ze simuleren de manier waarop biologische neuronen informatie verwerken en doorgeven.
* **Neuronfunctie:** Elk neuron ontvangt inputs, past er een formule op toe, en produceert een output. Dit proces is vergelijkbaar met het menselijk leervermogen, waarbij ervaringen en observaties leiden tot conclusies en reacties die mettertijd verbeteren.
#### 3.3.3 Machine Learning (ML)
Machine Learning stelt systemen in staat om te leren van data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.
* **Leren van data:** ML-algoritmen gebruiken data om modellen te ontwikkelen die voorspellingen kunnen doen of beslissingen kunnen nemen.
* **Supervised Learning:** Bij deze methode worden de algoritmen getraind met gelabelde data (input-output paren). Het systeem leert verbanden te leggen tussen inputs en de verwachte outputs. Feedback (verschil tussen voorspelde en werkelijke output) wordt gebruikt om de parameters van het algoritme aan te passen en de prestaties te verbeteren. Dit proces wordt herhaald met honderden of duizenden voorbeelden.
**Voorbeeld van ML voor het voorspellen van filmopbrengsten:**
Een model kan getraind worden met historische data zoals filmbudget, reclamebudget, populariteit van acteurs, en lanceringsdatum, om de verwachte opbrengst van een nieuwe film te voorspellen. De output van het model wordt vergeleken met de werkelijke opbrengst, en via een feedbacklus worden de algoritmes aangepast voor betere toekomstige voorspellingen.
#### 3.3.4 Deep Learning (DL)
Deep Learning is een subveld van Machine Learning dat gebruikmaakt van neurale netwerken met vele lagen (diepe neurale netwerken).
* **Gelaagde verwerking:** Elke laag in een diep neuraal netwerk bouwt voort op de resultaten van de voorgaande lagen. Dit creëert complexe, onderling verbonden formules en modellen die vaak moeilijk te interpreteren zijn voor mensen.
* **Complexiteit:** De vele lagen zorgen voor een geavanceerdere en gedetailleerdere patroonherkenning, wat leidt tot state-of-the-art prestaties in taken zoals beeld- en spraakherkenning.
### 3.4 Business Intelligence (BI) en Data-gedreven Besluitvorming
Business Intelligence (BI) is het proces van het verzamelen van gegevens tijdens het runnen van een bedrijf en het omzetten van die gegevens in informatie om kennis op te doen en passende actie te ondernemen.
#### 3.4.1 Van ruwe data naar actie
Het BI-proces omvat verschillende stappen:
1. **Ruwe data:** De oorspronkelijke, ongerepte gegevens.
2. **Informatie:** Gegevens met betekenis, label en context.
3. **Kennis:** Interpretatie van informatie en het begrijpen van relaties en trends.
4. **Actie:** Het nemen van geïnformeerde beslissingen op basis van de opgedane kennis.
#### 3.4.2 Het belang van BI
BI stelt organisaties in staat om:
* De juiste cijfers op het juiste moment en op de juiste manier te verkrijgen.
* Gegevens gemakkelijk interpreteerbaar te maken voor geïnformeerde besluitvorming.
* Dashboards en rapporten te creëren die inzicht geven in de bedrijfsprestaties.
#### 3.4.3 BI-tools
Er zijn diverse BI-tools op de markt die helpen bij het visualiseren en analyseren van data. Voorbeelden zijn Microsoft Power BI en Qlik. Vaak zijn deze functionaliteiten ook geïntegreerd in ERP-systemen.
#### 3.4.4 Corporate War Room / Decision Cockpit
In grote multinationals worden soms "corporate war rooms" of "decision cockpits" ingericht. Dit zijn ruimtes waar realtime dashboards en rapporten worden weergegeven, zodat besluitvormers direct inzicht hebben in de actuele bedrijfssituatie en snel kunnen reageren.
### 3.5 ERP-systemen
Enterprise Resource Planning (ERP) software integreert verschillende bedrijfsfuncties en data in één enkel systeem met één centrale database.
#### 3.5.1 Voordelen van ERP
* **Data-integratie:** Gegevens (klanten, leveranciers, artikelen) worden slechts één keer ingevoerd, wat tijd bespaart en de kans op fouten en duplicaten vermindert.
* **Procesintegratie:** Koppeling van verschillende bedrijfsprocessen, bijvoorbeeld van een verkooporder naar een productieorder.
* **Gestroomlijnde bedrijfsprocessen:** Verbetering van de efficiëntie en coördinatie van activiteiten.
* **Rapportagemogelijkheden:** Eenvoudiger creëren van rapporten en dashboards (Business Intelligence) vanuit de centrale database.
* **Single source of truth:** Alle data is op één plek beschikbaar, wat betrouwbaarheid en consistentie garandeert.
#### 3.5.2 Nadelen en alternatieven
Niet alle bedrijven hebben complexe ERP-software nodig. Voor kleinere en middelgrote bedrijven kan een combinatie van geïntegreerde, gespecialiseerde tools soms een betere oplossing zijn. Volledige ERP-implementaties zijn kostbaar, tijdrovend en kunnen leiden tot "overbuying" (te veel functies aanschaffen die niet gebruikt worden).
* **Alternatief:** Integratie van verschillende business tools (bv. CRM, boekhoudsoftware, projectmanagementtools) via API's (Application Programming Interfaces).
#### 3.5.3 ERP en Business Intelligence
ERP-systemen vormen vaak de kern voor Business Intelligence. Ze leveren de data die BI-tools gebruiken om dashboards en rapporten te genereren. Dit kan gebeuren via ingebouwde rapportagemogelijkheden in het ERP of via integratie met externe BI-tools.
### 3.6 Data-analyseproces
Een gestructureerd data-analyseproces is essentieel om van data tot bruikbare inzichten te komen:
1. **Definieer het probleem (Define the problem):** Stel duidelijke doelstellingen en verwachte resultaten vast.
* *Slecht voorbeeld:* "Laten we een financieel dashboard opzetten."
* *Goed voorbeeld:* "De financiële afdeling wil een duidelijk overzicht van de evolutie van inkomsten versus uitgaven op maandelijkse basis."
2. **Verzamel de data (Collecting the data):** Haal gegevens uit interne databases, externe bronnen, API's, web scraping, of datasets.
3. **Voorbereiding (Pre-processing):** Maak de data schoon en klaar voor analyse. Dit omvat:
* Verwijderen van duplicaten.
* Behandelen van ontbrekende waarden (invullen met gemiddelde/mediaan of negeren indien mogelijk).
* Standaardiseren van formaten.
* Converteren van categorische variabelen naar numerieke data.
* *Tip:* Dit kan tot wel 80% van de totale analysetijd in beslag nemen.
4. **Analyseer de data (Analyze data):** Onthul patronen, trends en relaties. Technieken omvatten:
* **Basisstatistieken:** Gemiddelde (mean), mediaan (median), variantie.
* **Correlaties, trends en uitschieters (outliers):** Onderzoeken van verbanden en afwijkingen.
* **Meer geavanceerde technieken:**
* **Regressie:** Voorspellen van een continue variabele op basis van andere variabelen (bv. sales per euro reclame).
* **Clustering:** Groeperen van datapunten met vergelijkbare kenmerken (bv. klantsegmentatie).
* **Classificatie:** Toewijzen van datapunten aan vooraf gedefinieerde categorieën (bv. voorspellen of een klant zal falen met een lening).
* *Tip:* Voor grootschalige datasets worden hier vaak machine learning-algoritmen voor gebruikt.
5. **Visualiseer de data (Visualize data):** Presenteer de inzichten op een begrijpelijke manier, vaak met grafieken en dashboards.
6. **Interpreteer en communiceer de resultaten (Interpreting & communicating the results):** Vertaal de technische bevindingen naar zakelijke taal, vermijd misleiding en begeleid de publieke interpretatie.
* *Voorbeelden van communicatieterminologie:* "Dit suggereert...", "Dit indiceert dat...", "De data impliceert dat...", "Dit zou kunnen betekenen dat...".
Het kiezen van de juiste visualisatie (grafiektype) is cruciaal voor effectieve communicatie.
### 3.7 Belangrijke KPI's per afdeling
Naast de algemene data-analyse en databases, zijn specifieke Key Performance Indicators (KPI's) van belang voor verschillende afdelingen:
#### 3.7.1 Marketing & Sales
* **Marketing:**
* Cost per Click (CPC): Kosten per klik op een advertentie.
* Click-through rate (CTR): Percentage kliks op een link ten opzichte van het aantal opens (bv. e-mails).
* Conversion rate: Percentage bezoekers dat een gewenste actie uitvoert (bv. aankoop).
* Return on Ads Spend (ROAS): Opbrengst gegenereerd uit advertentie-uitgaven.
* **Sales:**
* Totale verkoopcijfers.
* Customer Acquisition Cost (CAC): Kosten om een nieuwe klant te werven.
* Customer Lifetime Value (CLV): Totale winst die een klant gedurende de relatie met het bedrijf genereert.
* *Cruciaal principe:* CLV moet hoger zijn dan CAC ($CLV > CAC$, of $CLV/CAC > 1$).
#### 3.7.2 Operations
* **Productiviteit:** Output gedeeld door Input (bv. geproduceerde eenheden per uur).
* **Doorlooptijd (Throughput):** Hoeveel eenheden er per tijdseenheid worden geproduceerd of verwerkt.
* **Productiekosten per eenheid (Manufacturing cost per unit):** Som van grondstofkosten en werkcenterkosten per eenheid.
* **Overall Equipment Effectiveness (OEE):** Een maatstaf voor de prestatie van productiemachines, berekend als de product van Beschikbaarheid, Prestatie en Kwaliteit.
* $OEE = Beschikbaarheid \times Prestatie \times Kwaliteit$
#### 3.7.3 Purchase & Logistics
* **Kostenbesparingen (Cost savings):** De reductie in inkoopprijzen of kosten.
* **Leverancierslevertijd (Supplier lead time):** De gemiddelde tijd tussen het plaatsen van een bestelling en de levering.
* **Tijdige leveringsgraad (On-time delivery - OTD):** Percentage leveringen dat op tijd wordt voltooid.
* **Voorraadomzet (Inventory turnover):** Hoe vaak de voorraad in een bepaalde periode wordt verkocht en vervangen.
* $Voorraadomzet = Kosten van verkochte goederen (COGS) / Gemiddelde voorraad$
* **Backorder percentage (Backorder rate):** Percentage bestellingen dat niet direct kan worden uitgeleverd wegens voorraadtekort.
#### 3.7.4 Finance
* **Werkkapitaal (Working capital):** Het verschil tussen courante activa en courante passiva ($Courante activa - Courante passiva$).
* **Current ratio:** Verhouding tussen courante activa en courante passiva.
* $Current ratio = Courante activa / Courante passiva$
* **Quick ratio:** Verhouding tussen zeer liquide activa (exclusief voorraden) en courante passiva.
* $Quick ratio = (Courante activa - Voorraden) / Courante passiva$
* **Schuldratio (Debt ratio):** De totale schuld als percentage van de totale activa.
* $Schuldratio = Totale schuld / Totale activa \times 100\%$
* **Bruto en netto winstmarge (Gross and net profit margin):** Winst als percentage van de omzet.
* $Bruto winstmarge = Bruto winst / Omzet \times 100\%$
* $Netto winstmarge = Netto winst / Omzet \times 100\%$
* **Rendement op eigen vermogen (Return on equity - ROE):** Winst als percentage van het geïnvesteerde eigen vermogen.
* $ROE = Winst / Eigen vermogen \times 100\%$
* **Rendement op geïnvesteerd vermogen (Return on capital - ROC):** Winst als percentage van het totale geïnvesteerde vermogen (eigen vermogen + schulden).
* $ROC = Winst / Totaal geïnvesteerd vermogen \times 100\%$
#### 3.7.5 HR (Human Resources)
* **Personeelsverloop (Employee Turnover rate):** Het percentage werknemers dat een organisatie verlaat binnen een bepaalde periode.
* **Doorlooptijd aanwerving (Time to Hire):** De gemiddelde tijd die nodig is om een vacature in te vullen.
* **Kosten aanwerving (Cost to Hire):** De gemiddelde kosten die gepaard gaan met het werven van een nieuwe werknemer.
* **Ziekteverzuimpercentage (Absenteeism Rate):** Het percentage gemiste werkdagen door ziekte.
* **Werknemerstevredenheidsscore (Employee satisfaction score):** Een indicatie van de tevredenheid van werknemers.
* **Werknemersproductiviteit (Employee productivity):** Output (bv. financiële waarde) gedeeld door het aantal werknemers of gewerkte uren.
---
Dit onderwerp behandelt de fundamentele data-technologieën die essentieel zijn voor data-gedreven management, waaronder databases, de principes van Big Data en de toepassingen van Artificiële Intelligentie.
### 3.1 Databases
Een database (DB) is een georganiseerde verzameling van gerelateerde gegevens. Een database management system (DBMS) is de software die fungeert als tussenlaag tussen de gebruikers (personen of software) en de database zelf. Dit stelt gebruikers in staat om gegevens op te slaan, op te vragen en te beheren.
#### 3.1.1 Relationele databases (RDBMS)
Relationele databases zijn gebaseerd op het relationele model, waarbij gegevens worden opgeslagen in tabellen die bestaan uit rijen en kolommen, vergelijkbaar met spreadsheets.
* **Primaire sleutel (Primary key):** Een unieke identificator voor elke rij in een tabel.
* **Vreemde sleutel (Foreign key):** Een veld in een tabel dat verwijst naar de primaire sleutel van een andere tabel, om zo relaties tussen tabellen te leggen.
* **SQL (Structured Query Language):** De standaardtaal voor het manipuleren van relationele databases. Voorbeelden van SQL-instructies zijn `CREATE TABLE` voor het aanmaken van tabellen, `INSERT INTO` voor het toevoegen van gegevens, `UPDATE` voor het wijzigen van gegevens en `SELECT` voor het opvragen van gegevens.
Enkele voorbeelden van relationele databasesystemen zijn Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database en IBM DB2. In de praktijk wordt SQL-code geschreven binnen softwareapplicaties die communiceren met het DBMS.
#### 3.1.2 Niet-relationele databases (NoSQL)
NoSQL (Not Only SQL) databasesystemen zijn ontworpen om grote hoeveelheden ongestructureerde data efficiënt op te slaan en te analyseren, wat een vereiste is voor Big Data.
* **Onderscheid met SQL:** NoSQL-databases gebruiken niet per se de relationele tabelstructuur. Ze bieden flexibelere modellen.
* **Documentopslag databases:** Een type NoSQL-database die gegevens opslaat in documenten, vaak in JSON-formaat. JSON (JavaScript Object Notation) is een flexibele notatie die complexe datastructuren in één item kan opslaan en alleen de benodigde ruimte gebruikt.
* Een 'collectie' in een documentdatabase kan vergeleken worden met een tabel.
* Een 'document' kan vergeleken worden met een rij in een tabel.
* **Flexibiliteit:** JSON-notatie biedt aanzienlijke flexibiliteit; als bepaalde gegevensvelden ontbreken, wordt er geen ruimte verspild, in tegenstelling tot tabellen waar lege cellen nog steeds opslagruimte innemen.
Big Data verwijst naar datasets die zo groot en complex zijn dat ze niet efficiënt kunnen worden verwerkt met conventionele databasebeheersystemen. De kenmerken van Big Data worden vaak samengevat in de '3 V's':
* **Volume:** De enorme hoeveelheid data die wordt gegenereerd. Dagelijks worden er honderden miljoenen terabytes aan data gecreëerd, met schattingen die aangeven dat het totale datavolume in 2025 181 zettabytes zal bereiken.
* **Velocity:** De snelheid waarmee data wordt gegenereerd en verwerkt. Dit kan in real-time gebeuren, zoals bij sensor- of sociale media data.
* **Variety:** De diversiteit aan datatypes. Dit omvat gestructureerde data (zoals in relationele databases), maar ook semi-gestructureerde en ongestructureerde data (zoals tekst, afbeeldingen, video, sensor data, social media posts).
**Definitie:** Big Data is een verzameling van (vaak) ongestructureerde en soms incomplete data die zo omvangrijk is dat traditionele databasesystemen niet meer toereikend zijn voor verwerking.
Artificiële Intelligentie (AI) is een breed veld gericht op het creëren van systemen die taken kunnen uitvoeren die normaal menselijke intelligentie vereisen. De doorbraak van AI is mede te danken aan drie essentiële componenten:
1. **Slimme algoritmen:** Geavanceerde methoden voor dataverwerking en patroonherkenning.
2. **Rekenkracht:** Moderne computers en hardware bieden de benodigde rekenkracht om complexe algoritmen uit te voeren.
3. **Veel data:** Grote hoeveelheden data zijn cruciaal voor het trainen van AI-systemen.
#### 3.3.1 Neurale Netwerken
Neurale netwerken zijn geïnspireerd op de structuur en werking van het menselijk brein, dat miljarden neuronen bevat. Een neuraal computernetwerk simuleert de functie van deze neuronen. Elk neuraal netwerk kan inputs verwerken en outputs genereren, vergelijkbaar met hoe de hersenen waarnemingen, sensaties en ervaringen omzetten in conclusies, emoties en acties.
#### 3.3.2 Machine Learning (ML)
Machine learning is een subset van AI die computers in staat stelt om te 'leren' van data zonder expliciet geprogrammeerd te worden.
* **Zelflerende systemen:** Machine learning-algoritmen kunnen hun prestaties geleidelijk verbeteren naarmate ze meer data verwerken.
* **Training:** Een ML-model wordt getraind door het te voeden met bekende voorbeelden van inputs en outputs. Dit proces wordt "supervised learning" genoemd.
* **Feedbackloop:** Naarmate het systeem meer data ontvangt, vergelijkt het de voorspelde output met de werkelijke output. Deze feedback wordt gebruikt om de parameters in het algoritme aan te passen en de nauwkeurigheid in de toekomst te verbeteren.
* **Modelopbouw:** Elk neuron in een neuraal netwerk bevat een formule die het systeem zelf ontwikkelt en verfijnt. Gezamenlijk vormen deze formules het model.
> **Tip:** Het trainen van een machine learning model vereist honderden tot duizenden voorbeelden om effectief te zijn.
#### 3.3.3 Deep Learning
Deep learning is een verdere ontwikkeling binnen machine learning, die gebruikmaakt van diepere neurale netwerken met meerdere lagen.
* **Gelaagde structuren:** In tegenstelling tot eenvoudigere neurale netwerken, stoppen deep learning modellen niet na één laag. Elke opeenvolgende laag bouwt voort op de resultaten van de vorige laag, wat resulteert in een complexe reeks onderling verbonden formules.
* **Complexiteit:** Deze gelaagde structuren kunnen vaak zo complex worden dat ze voor mensen moeilijk te doorgronden zijn.
> **Voorbeeld:** Een deep learning model kan worden getraind om patronen in beelden te herkennen, zoals het identificeren van objecten, gezichten of medische afwijkingen, door de hiërarchische representaties die in de verschillende lagen worden geleerd.
---
# Enterprise Resource Planning (ERP) systemen en business tools
Dit onderdeel bespreekt de rol van ERP-systemen en andere business tools in het stroomlijnen van bedrijfsprocessen en het centraliseren van data.
### 4.1 De rol van ERP-systemen
Enterprise Resource Planning (ERP) systemen zijn geïntegreerde softwareoplossingen die alle kernprocessen van een bedrijf beheren en automatiseren. Het principe achter een ERP-systeem is één enkele, centrale database die alle informatie bevat die nodig is voor verschillende afdelingen binnen een organisatie. Dit betekent dat gegevens over bijvoorbeeld klanten, leveranciers, artikelen en werknemers slechts één keer ingevoerd hoeven te worden, wat tijd bespaart en het risico op fouten en duplicaten minimaliseert.
#### 4.1.1 Voordelen van ERP-systemen
* **Gestroomlijnde bedrijfsprocessen:** ERP-systemen koppelen verschillende processen aan elkaar. Een verkooporder kan bijvoorbeeld automatisch worden omgezet in een productieorder, waarbij alle relevante informatie direct wordt overgedragen.
* **Centralisatie van data:** Alle data bevindt zich in één grote, geïntegreerde database. Dit vergemakkelijkt de creatie van rapporten en analyses (Business Intelligence).
* **Eén bron van waarheid:** Doordat alle informatie op één plek staat, ontstaat er één uniforme en betrouwbare bron van data. Dit is ook nuttig wanneer personeel het bedrijf verlaat, aangezien alle informatie behouden blijft.
* **Efficiëntie en foutreductie:** Het eenmalig invoeren van data vermindert de kans op fouten en de noodzaak tot het handmatig corrigeren van duplicaten.
* **Verbeterde rapportage en analyse:** De gecentraliseerde data maakt het eenvoudiger om rapporten te genereren en data-gedreven beslissingen te nemen.
#### 4.1.2 Nadelen en overwegingen bij ERP-implementatie
Niet alle bedrijven hebben een ERP-systeem nodig. De keuze hangt af van factoren zoals de grootte van het bedrijf en de specifieke marktsector waarin het opereert. Voor kleine en middelgrote bedrijven kan een combinatie van geïntegreerde, gespecialiseerde tools een betere oplossing zijn dan een complex ERP-systeem.
* **Kosten en implementatietijd:** De implementatie van een volledig ERP-systeem kan kostbaar en tijdrovend zijn.
* **Risico op 'overbuying':** Bedrijven kunnen een oplossing implementeren die verder gaat dan hun werkelijke behoeften, waardoor ze te veel betalen en veel functies ongebruikt blijven.
* **Complexiteit:** Voor kleinere organisaties kan een uitgebreid ERP-systeem te complex zijn.
* **Verandering is moeilijk:** Werknemers die gewend zijn aan bestaande software, kunnen weerstand bieden tegen de invoering van een nieuw, complex systeem. In dergelijke gevallen kan het beter zijn om bestaande, vertrouwde software te behouden en deze te integreren met add-on oplossingen.
#### 4.1.3 Alternatieven en integratie met andere tools
Een alternatief voor een volledig ERP-systeem is het integreren van verschillende gespecialiseerde business tools. Dit kan bestaan uit een website voor leadgeneratie, CRM-software voor klantrelatiebeheer, boekhoudsoftware voor facturatie en administratie, planningstools, en e-mailmarketingsoftware.
* **API's (Application Programming Interfaces):** Steeds meer software draait in de cloud en kan worden geïntegreerd via API's. Een API maakt het mogelijk voor verschillende softwaretoepassingen om met elkaar te communiceren en data uit te wisselen.
> **Voorbeeld:** Een API kan de klantnaam, projectnummer en aankoopprijs uit een ERP-systeem doorgeven aan een ander systeem voor projectbeheer.
* **De keuze van de juiste tool:** Het is cruciaal om de juiste software voor een specifiek proces te kiezen. Het gebruik van verkeerde software kan leiden tot inefficiënties en problemen. Er zijn duizenden business tools beschikbaar op de markt die gespecialiseerd zijn voor verschillende niches en bedrijfsformaten.
#### 4.1.4 Zelf ontwikkelen versus commerciële software
Het zelf ontwikkelen van een ERP-systeem wordt over het algemeen afgeraden. Dit proces is extreem tijdrovend, kostbaar en brengt aanzienlijke risico's met zich mee (het 'reinvent the wheel'-principe). Commerciële ERP-oplossingen en SaaS (Software as a Service) bieden vaak een meer kosteneffectieve en efficiënte oplossing.
### 4.2 De relatie tussen ERP en Business Intelligence (BI)
ERP-systemen vormen de ruggengraat voor data en Business Intelligence binnen een organisatie. Ze verzamelen en centraliseren alle transactiedata, zoals verkooptransacties, boekhoudkundige gegevens, projectplanningen en logistieke registraties. Dit vormt de basis voor het genereren van inzichten.
* **Geïntegreerde dashboards:** Veel ERP-systemen bieden geïntegreerde dashboards die standaardrapportages kunnen weergeven.
* **Externe BI-tools:** Voor complexere analyses en meer dynamische rapportages kunnen externe BI-tools worden geïntegreerd met het ERP-systeem. Deze tools kunnen gebruikmaken van de data uit het ERP om aangepaste dashboards en diepgaande analyses te creëren. Voorbeelden hiervan zijn Power BI, Qlik, en Google Looker Studio.
* **Data pipelines:** Dit zijn processen die data uit verschillende bronnen (waaronder ERP) verzamelen, transformeren en laden in een datawarehouse of analysedatabase, zodat deze beschikbaar is voor BI-doeleinden.
### 4.3 Belangrijke KPI's in relatie tot ERP en business tools
ERP-systemen en business tools faciliteren het meten en monitoren van Key Performance Indicators (KPI's) binnen verschillende bedrijfsprocessen.
#### 4.3.1 KPI's voor Marketing en Sales
* **Cost per Click (CPC):** De kosten die betaald worden per klik op een online advertentie. De prijs wordt bepaald door een veilingalgoritme.
* **Click-through Rate (CTR):** Het percentage van de ontvangers van een e-mail dat op een link klikt. Gecalkuleerd als: `(aantal klikken / aantal geopende e-mails) * 100%`.
* **Conversion Rate:** Het percentage websitebezoekers dat een gewenste actie onderneemt (bv. een product kopen). Gecalkuleerd als: `(aantal conversies / totaal aantal bezoekers) * 100%`.
* **Return on Ads Spend (ROAS):** De omzet gegenereerd door advertenties gedeeld door de kosten van die advertenties. Een ROAS groter dan 1 is positief. Gecalkuleerd als: `(extra omzet door campagne / kosten campagne)`.
* **Customer Acquisition Cost (CAC):** De totale kosten van verkoop en marketing gedeeld door het aantal nieuw verworven klanten.
* **Customer Lifetime Value (CLV):** De verwachte totale winst die een klant gedurende de gehele relatie met het bedrijf zal opleveren. Een belangrijke vuistregel is dat CLV > CAC moet zijn.
#### 4.3.2 KPI's voor Operations
* **Productiviteit:** De verhouding tussen output en input. Bijvoorbeeld: `aantal geproduceerde eenheden / aantal gewerkte uren`.
* **Doorlooptijd (Throughput):** De hoeveelheid geproduceerde eenheden per tijdseenheid (bijvoorbeeld per uur) tijdens de effectieve productietijd.
* **Productiekosten per eenheid:** De totale productiekosten gedeeld door het aantal geproduceerde eenheden. Dit omvat grondstofkosten en werkcenterkosten.
* **Overall Equipment Effectiveness (OEE):** Een maatstaf voor de effectiviteit van productieapparatuur, die rekening houdt met beschikbaarheid, prestaties en kwaliteit. Gecalkuleerd als: `Beschikbaarheid * Prestatie * Kwaliteit`.
#### 4.3.3 KPI's voor Purchase & Logistics
* **Kostenbesparingen (Cost Savings):** De reductie in inkoopkosten, vaak uitgedrukt als een percentage. Gecalkuleerd als: `(Nieuwe kosten per eenheid - Oude kosten per eenheid) / Oude kosten per eenheid`.
* **Leveranciersdoorlooptijd (Supplier Lead Time):** De gemiddelde tijd die een leverancier nodig heeft om een bestelling te leveren.
* **Levering-op-tijd percentage (On-Time Delivery Rate - OTD):** Het percentage leveringen van een leverancier dat binnen de afgesproken termijn wordt geleverd. Gecalkuleerd als: `(aantal op tijd geleverde orders / totaal aantal orders) * 100%`.
* **Voorraadomloopsnelheid (Inventory Turnover):** Hoe vaak de voorraad in een bepaalde periode wordt verkocht en vervangen. Gecalkuleerd als: `Kostprijs van de omzet (COGS) / Gemiddelde voorraadwaarde`. Een hogere omloopsnelheid is meestal wenselijk.
* **Backorderpercentage (Backorder Rate):** Het percentage orders dat niet direct uit voorraad kan worden geleverd. Gecalkuleerd als: `(aantal backorders / totaal aantal orders) * 100%`.
#### 4.3.4 KPI's voor Finance
* **Werkkapitaal (Working Capital):** Het verschil tussen de vlottende activa (zoals cash, debiteuren, voorraden) en de kortlopende schulden (zoals crediteuren, kortlopende leningen). Gecalkuleerd als: `Vlottende Activa - Kortlopende Schulden`. Een positief werkkapitaal is doorgaans gewenst.
* **Current Ratio:** De verhouding tussen vlottende activa en kortlopende schulden. Gecalkuleerd als: `Vlottende Activa / Kortlopende Schulden`. Een ratio boven de 1 geeft aan dat een bedrijf aan zijn kortetermijnverplichtingen kan voldoen.
* **Quick Ratio:** Vergelijkbaar met de current ratio, maar exclusief voorraden. Gecalkuleerd als: `(Vlottende Activa - Voorraden) / Kortlopende Schulden`.
* **Schuldratio (Debt Ratio):** Hoeveel schuld een bedrijf heeft in verhouding tot de totale activa. Gecalkuleerd als: `Totale Schulden / Totale Activa * 100%`.
* **Bruto en nettowinstmarge (Gross and Net Profit Margin):** De winst (respectievelijk voor en na aftrek van operationele kosten) als percentage van de omzet.
* **Rendement op Eigen Vermogen (Return on Equity - ROE):** De winst als percentage van het eigen vermogen dat door de eigenaren is geïnvesteerd. Gecalkuleerd als: `Winst / Eigen Vermogen * 100%`.
* **Rendement op geïnvesteerd vermogen (Return on Capital - ROC):** De winst als percentage van het totale in een bedrijf geïnvesteerde kapitaal (eigen vermogen plus schulden). Gecalkuleerd als: `Winst / Totaal Geïnvesteerd Vermogen * 100%`.
#### 4.3.5 KPI's voor HR
* **Verlooppercentage werknemers (Employee Turnover Rate):** Het percentage werknemers dat het bedrijf verlaat gedurende een bepaalde periode. Gecalkuleerd als: `(aantal vertrokken werknemers / gemiddeld aantal werknemers) * 100%`.
* **Gemiddelde tijd tot aanstelling (Time to Hire):** De gemiddelde duur vanaf het moment dat een vacature wordt geopend tot het moment dat een kandidaat wordt aangenomen.
* **Gemiddelde aanstellingskosten (Cost to Hire):** De totale kosten gemoeid met het werven van personeel, gedeeld door het aantal aangenomen werknemers.
* **Werknemersproductiviteit:** De output (bijvoorbeeld omzet of geproduceerde waarde) gedeeld door de input (bijvoorbeeld aantal werknemers of gewerkte uren).
### 4.4 Databases en Business Tools
Data wordt opgeslagen in databases. Een database is een gestructureerde verzameling van gerelateerde data. Een Database Management System (DBMS) is de softwarelaag die de interactie tussen gebruikers (mensen of software) en de database regelt.
#### 4.4.1 Relationele Databases (RDBMS)
Relationele databases slaan data op in tabellen met rijen en kolommen, vergelijkbaar met spreadsheets.
* **Primaire Sleutel (Primary Key):** Een waarde die elke rij uniek identificeert binnen een tabel.
* **Vreemde Sleutel (Foreign Key):** Een sleutel in een tabel die verwijst naar de primaire sleutel in een andere tabel, om zo relaties tussen tabellen te leggen.
* **SQL (Structured Query Language):** De standaardtaal voor het manipuleren van data in relationele databases (aanmaken, invoegen, bijwerken, selecteren).
#### 4.4.2 Niet-relationele Databases (NoSQL)
NoSQL-databases (Not Only SQL) zijn ontworpen om grote hoeveelheden ongestructureerde en semi-gestructureerde data efficiënt op te slaan en te verwerken. Ze zijn geschikt voor de 3 V's van Big Data: Volume, Velocity en Variety.
* **Document Stores:** Een type NoSQL-database dat data opslaat in flexibele documenten, vaak in JSON-formaat. Een document kan complexe datastructuren bevatten, wat flexibiliteit biedt ten opzichte van rigide tabelstructuren.
> **Voorbeeld met JSON:** Een JSON-document kan eenvoudig adressen en telefoonnummers bevatten, inclusief verschillende typen nummers (thuis, kantoor, mobiel), wat in een traditionele tabel minder gestroomlijnd kan zijn.
* **Voordelen:** NoSQL-databases zijn vaak sneller en schaalbaarder voor specifieke taken, met name voor Big Data-toepassingen.
### 4.5 Data-analyseproces
Het omzetten van ruwe data naar bruikbare inzichten volgt een gestructureerd proces:
1. **Definieer het probleem:** Stel duidelijke doelen en verwachte uitkomsten op basis van de behoeften van eindgebruikers.
2. **Verzamel de data:** Haal data op uit interne databases, externe connectoren, API's, web scraping, spreadsheets of openbare datasets.
3. **Voorbewerken (Pre-processing):** Reinig de data door ontbrekende waarden aan te vullen, duplicaten te verwijderen, formaten te standaardiseren en categorische variabelen om te zetten naar numerieke data. Dit kan tot 80% van de tijd in beslag nemen.
4. **Analyseer de data:** Ontdek patronen, trends en relaties. Dit kan variëren van basisstatistieken (gemiddelde, mediaan, variantie) tot complexere methoden zoals regressie, clustering en classificatie (machine learning).
5. **Visualiseer de data:** Gebruik grafieken en dashboards om de resultaten inzichtelijk te maken. Een visualisatie kan meer zeggen dan duizend woorden.
6. **Interpreteer en communiceer de resultaten:** Vertaal technische bevindingen naar begrijpelijke bedrijfstaal, met de juiste nuance en context. Communicatie is essentieel om de inzichten effectief te laten landen en te leiden tot actie.
---
Dit onderdeel bespreekt de rol van Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen en andere business tools in het stroomlijnen van bedrijfsprocessen, het centraliseren van data en het faciliteren van geïnformeerde besluitvorming.
Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen zijn integrale softwareoplossingen die ontworpen zijn om de belangrijkste bedrijfsprocessen van een organisatie te beheren en te integreren, zoals financiën, inkoop, productie, verkoop en human resources. Het doel is om een centraal, uniform systeem te creëren dat een "enkele bron van waarheid" biedt voor alle bedrijfsdata.
### 4.1 De rol van ERP-systemen en business tools
* **Centralisatie van data:** ERP-systemen bundelen data uit verschillende afdelingen en functies in één centrale database. Dit elimineert data-silo's, vermindert duplicatie en zorgt voor consistentie.
* **Stroomlijnen van bedrijfsprocessen:** Door processen te integreren en te automatiseren, helpt ERP bedrijven om efficiënter te opereren. Een verkooporder kan bijvoorbeeld automatisch een productieorder genereren, waarbij alle benodigde informatie wordt overgedragen.
* **Verbeterde besluitvorming:** Met gecentraliseerde en gestroomlijnde data kunnen managers beter geïnformeerde beslissingen nemen. Business Intelligence (BI)-tools en dashboards, vaak geïntegreerd in of gekoppeld aan ERP-systemen, bieden inzichten op basis van deze data.
* **Ondersteuning voor Business Intelligence (BI):** Een van de belangrijkste voordelen van een ERP-systeem is het faciliteren van BI. Doordat alle data op één plek is opgeslagen, is het eenvoudiger om rapporten te genereren en analyses uit te voeren.
* **Gebruikersinterfaces:** Bovenop de database bieden ERP-systemen gebruiksvriendelijke schermen voor input en output, waardoor interactie met de data toegankelijk wordt.
### 4.2 Voordelen van ERP-implementatie
* **Efficiëntie en tijdsbesparing:** Gegevens hoeven slechts één keer te worden ingevoerd, wat leidt tot minder handmatig werk en een lagere kans op fouten en duplicaten.
* **Verbeterde proceskoppeling:** Processen kunnen gemakkelijker aan elkaar worden gekoppeld, wat zorgt voor een naadloze workflow.
* **Eén bron van waarheid:** Gecentraliseerde data minimaliseert inconsistenties en biedt een betrouwbaar overzicht.
* **Toegankelijkheid van rapportages:** Het genereren van rapporten en het uitvoeren van analyses wordt vereenvoudigd door de gecentraliseerde datastructuur.
* **Continuïteit:** Door data centraal op te slaan, blijft informatie beschikbaar, zelfs wanneer medewerkers het bedrijf verlaten.
### 4.3 Nadelen en discussiepunten rondom ERP
* **Complexiteit en kosten:** De implementatie van een volwaardig ERP-systeem kan kostbaar en tijdrovend zijn.
* **Risico op overbodige functionaliteit:** Bedrijven kunnen oplossingen implementeren die hun werkelijke behoeften overstijgen, wat leidt tot ongebruikte functies en hogere kosten.
* **Niet voor elk bedrijf noodzakelijk:** Vooral voor kleine en middelgrote bedrijven kan een combinatie van geïntegreerde, gespecialiseerde tools een betere oplossing zijn dan een complex ERP-systeem.
* **Veranderingsweerstand:** Het implementeren van een nieuw ERP-systeem vereist vaak aanzienlijke veranderingen in bestaande workflows en kan leiden tot weerstand bij werknemers.
### 4.4 Alternatieven voor ERP-implementatie: Integratie van business tools
In plaats van een omvangrijk ERP-systeem, kiezen sommige bedrijven ervoor om verschillende gespecialiseerde business tools te integreren. Dit kan een flexibelere en kosteneffectievere aanpak zijn, vooral voor kleinere bedrijven.
* **Voorbeelden van geïntegreerde tools:**
* Website met leadgeneratie
* Verkoop & CRM (Customer Relationship Management)
* Facturatie
* Planning
* Boekhouding
* HR-software
* E-mailmarketing
* **API's (Application Programming Interfaces):** Deze interfaces maken het mogelijk voor verschillende softwareapplicaties om met elkaar te communiceren en data uit te wisselen, zelfs als ze cloud-gebaseerd zijn. Dit is cruciaal voor het integreren van diverse business tools.
### 4.5 De rol van ERP in Business Intelligence (BI)
ERP-systemen vormen de ruggengraat voor veel BI-toepassingen. De gestructureerde data die in het ERP is opgeslagen, is essentieel voor het creëren van:
* **Vaste rapporten:** Standaard rapporten die regelmatig worden gegenereerd binnen het ERP-systeem.
* **Dynamische rapporten:** Meer flexibele rapporten die specifieke queries toestaan.
* **Dashboards:** Visuele weergaven van belangrijke KPI's en data, die direct uit het ERP kunnen worden gehaald of via externe BI-tools kunnen worden geïntegreerd.
#### 4.5.1 Integratieopties voor ERP en BI
Er zijn verschillende manieren waarop ERP en BI met elkaar kunnen worden verbonden:
* **Geïntegreerde BI in ERP:** Sommige ERP-systemen bieden ingebouwde BI-functionaliteiten.
* **Externe BI-tools:** Bedrijven kunnen gespecialiseerde BI-tools gebruiken die vervolgens worden geïntegreerd met het ERP-systeem. Dit biedt vaak meer geavanceerde analyse- en visualisatiemogelijkheden.
* **Voorbeelden van BI-tools en hun integratie:**
* Teamleader (vaste rapporten)
* Robaws (integratie met Google Looker Studio)
* Odoo (dynamische rapportage, ook met AI-ondersteuning)
### 4.6 Factoren voor de keuze van ERP of Business Tools
Bij het kiezen van de juiste softwareoplossing zijn diverse factoren belangrijk:
* **Grootte van het bedrijf:** Grote multinationals hebben vaak baat bij een uitgebreid ERP, terwijl kleinere bedrijven beter af kunnen zijn met een combinatie van gespecialiseerde tools.
* **Marktsector:** De specifieke behoeften van een bepaalde sector kunnen de keuze van de software beïnvloeden.
* **Niche vs. Generalistisch:** Sommige tools zijn specifiek voor een nichemarkt, terwijl andere algemeen toepasbaar zijn.
* **Kosten en implementatietijd:** De financiële investering en de benodigde tijd voor implementatie zijn cruciale overwegingen.
* **Gebruiksgemak en acceptatie:** De mate waarin werknemers de software kunnen en willen gebruiken, is essentieel voor succes.
* **Schaalbaarheid:** De software moet meegroeien met de organisatie.
### 4.7 Het ontwikkelen van ERP-systemen inhouse
Het ontwikkelen van een eigen ERP-systeem vanaf nul wordt over het algemeen afgeraden. Dit is een extreem kostbare, tijdrovende en risicovolle onderneming. Het is vaak efficiënter en effectiever om bestaande, bewezen oplossingen te gebruiken of aan te passen. De focus zou moeten liggen op het slim gebruiken van de data die uit het ERP of andere systemen komt ("If you can get it in, you can get it out").
### 4.8 Voorbeelden van ERP-software
De markt voor ERP-systemen is divers en populairiteit kan per regio verschillen. Bekende merken zijn onder andere:
* SAP
* Oracle
* Microsoft Dynamics
* Odoo
* Teamleader
* Robaws
> **Tip:** Het selecteren van de juiste software is cruciaal. Een verkeerde keuze kan leiden tot aanzienlijke operationele problemen en inefficiënties, vergelijkbaar met het dragen van schoenen die twee maten te klein zijn.
>
> **Voorbeeld:** Een kleine webshop kan beter starten met een combinatie van een e-commerce platform, een boekhoudprogramma en een CRM-tool die via API's met elkaar integreren, dan met een volledig geïntegreerd, complex ERP-systeem dat meer functionaliteit biedt dan nodig is.
---
# Data-analyseproces en communicatie van resultaten
Het datagegevensanalyseproces is een gestructureerde aanpak om inzichten uit data te verkrijgen, beginnend bij het definiëren van het probleem en eindigend met de effectieve communicatie van bevindingen aan belanghebbenden.
## 5. Het data-analyseproces en communicatie van resultaten
Het data-analyseproces omvat verschillende cruciale stappen om van ruwe data tot bruikbare inzichten te komen. Dit proces is essentieel voor data-gedreven management, waarbij beslissingen worden genomen op basis van feiten en cijfers in plaats van op intuïtie alleen.
### 5.1 De fasen van het data-analyseproces
Het data-analyseproces kan worden onderverdeeld in de volgende kernfasen:
#### 5.1.1 Probleemdefinitie
Dit is de initiële en meest fundamentele stap. Het gaat om het helder formuleren van de doelstellingen en de verwachte uitkomsten van de analyse, afgestemd op de behoeften van de eindgebruikers. Een goed gedefinieerd probleem zorgt ervoor dat de analyse gefocust blijft en relevant is.
* **Voorbeeld:** In plaats van algemeen te zeggen "We willen een financieel dashboard," zou een specifieke probleemdefinitie kunnen zijn: "Het financiële departement wenst een duidelijk overzicht van de evolutie van inkomsten versus uitgaven op maandelijkse basis om kostenbesparende maatregelen te evalueren."
#### 5.1.2 Dataverzameling
Na het definiëren van het probleem is de volgende stap het verzamelen van de benodigde data. Deze data kan afkomstig zijn uit diverse bronnen:
* **Interne databases:** Gegevens opgeslagen binnen de organisatie (bijv. ERP-systemen).
* **Voorgebouwde connectoren:** Gestandaardiseerde koppelingen die veel rapportagetools bieden om data uit specifieke systemen te halen.
* **Custom integraties via API's:** Maatwerk koppelingen voor specifieke data-uitwisseling tussen systemen.
* **Web scraping:** Het automatisch extraheren van data van websites.
* **Excel-sheets:** Veelgebruikt voor kleinere datasets of specifieke analyses.
* **Publiek beschikbare datasets:** Open data-initiatieven, zoals Kaggle of overheidsdatabases.
#### 5.1.3 Pre-processing van data
Voordat data geanalyseerd kan worden, moet deze vaak worden schoongemaakt en voorbereid. Dit is een tijdrovende, maar cruciale stap die tot 80% van de totale analysetijd kan innemen. Belangrijke pre-processing taken omvatten:
* **Opschonen van data:**
* **Missing values:** Identificeren en omgaan met ontbrekende gegevens. Dit kan door het vinden van de ontbrekende data en deze aan te vullen, of, indien dit te kostbaar of tijdrovend is, door te kiezen voor het invullen met het gemiddelde of de mediaan.
* **Verwijderen van duplicaten:** Zorgen dat elke dataset-record uniek is.
* **Standaardiseren van formaten:** Zorgen voor consistentie in datum-, tijds- en nummerformaten.
* **Converteren van categorische variabelen:** Variabelen die niet-numerieke waarden vertegenwoordigen (bijv. "rood", "blauw") moeten vaak worden omgezet naar numerieke representaties (bijv. 1, 2) om door computers te kunnen worden verwerkt.
#### 5.1.4 Data-analyse
Dit is de kernfase waarin betekenisvolle patronen, trends en relaties in de data worden ontdekt. De specifieke technieken zijn afhankelijk van het analysedoel en variëren van eenvoudige statistieken tot geavanceerde machine learning methoden.
* **Beschrijvende statistieken:**
* **Gemiddelde (Mean):** De som van alle waarden gedeeld door het aantal waarden.
`\text{Gemiddelde} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}`
* **Mediaan (Median):** De middelste waarde in een gesorteerde reeks getallen.
* **Variantie (Variance):** Een maat voor hoe verspreid de waarden zijn ten opzichte van het gemiddelde.
`\text{Variantie} = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}{n}`
waarbij $x_i$ een individuele waarde is, $\bar{x}$ het gemiddelde, en $n$ het aantal waarden.
* **Correlaties, trends en uitschieters (outliers):**
* **Correlatie:** Onderzoekt de mate waarin twee variabelen samenhangen (bijv. stijgt de omzet wanneer de advertentie-uitgaven toenemen?).
* **Trends:** Identificeert de algemene richting van de data over tijd (bijv. een gestage stijging of daling).
* **Uitschieters:** Waarden die significant afwijken van de rest van de data. Deze kunnen soms worden verwijderd of aangepast om de resultaten niet te vertekenen.
* **Geavanceerde technieken:**
* **Regressie:** Modellen die de relatie tussen een afhankelijke variabele en één of meer onafhankelijke variabelen voorspellen (bijv. "voor elke extra euro aan reclame, stijgt de omzet met €4,63").
* **Clustering:** Algoritmen die datapunten groeperen op basis van hun gelijkenissen, waardoor natuurlijke segmenten in de data worden ontdekt (bijv. klantsegmenten).
* **Classificatie:** Algoritmen die leren om datapunten toe te wijzen aan vooraf gedefinieerde categorieën (bijv. voorspellen of een klant waarschijnlijk zal wanbetalen op een lening).
#### 5.1.5 Datavisualisatie
Visualisatie is cruciaal omdat een beeld vaak meer zegt dan duizend woorden. Het presenteert de bevindingen uit de analyse op een begrijpelijke en toegankelijke manier.
* **Doel:** Complexe data en inzichten toegankelijk maken voor een breder publiek.
* **Belang:** Verbetert de interpretatie en helpt bij het snel identificeren van patronen en trends.
#### 5.1.6 Interpretatie en communicatie van resultaten
Dit is de laatste fase waarin de bevindingen worden vertaald naar bruikbare inzichten en worden gecommuniceerd aan de relevante belanghebbenden.
* **Communicatiestrategie:**
* **Gebruik van duidelijke taal:** Vermijd jargon en technische termen waar mogelijk. Vertaal technische interpretaties naar bedrijfstaal.
* **Context bieden:** Zorg ervoor dat de ontvangers de betekenis van de resultaten in de context van hun werk begrijpen.
* **Nadruk leggen op bruikbaarheid:** Communiceer hoe de inzichten kunnen leiden tot betere besluitvorming en actie.
* **Vermijd misleiding:**
* Zorg ervoor dat visualisaties niet misleidend zijn (bijv. door onjuiste schalen of grafiektypen te gebruiken).
* Gebruik de juiste grafiektypes die passen bij het type data en de boodschap die overgebracht moet worden.
* **Taalgebruik en nuance:**
* **"Dit suggereert..."**: Geeft een mogelijke oorzaak of trend aan.
* **"Dit geeft aan dat..."**: Sterker bewijs, meer vertrouwen in de conclusie.
* **"De data impliceert dat..."**: Wijst indirect naar wat de cijfers suggereren.
* **"Dit zou kunnen betekenen dat..."**: Voorzichtige interpretatie, nuttig wanneer correlatie niet gelijk staat aan causaliteit.
### 5.2 Belang van Business Intelligence en ERP
* **Business Intelligence (BI):** BI-systemen verzamelen, analyseren en presenteren ruwe data om deze om te zetten in bruikbare informatie, kennis en uiteindelijk actie. Ze helpen organisaties om "de juiste cijfers op het juiste moment op de juiste manier" te krijgen voor geïnformeerde besluitvorming.
* **Enterprise Resource Planning (ERP) systemen:** ERP-systemen integreren alle kernprocessen van een organisatie (zoals financiën, HR, inkoop, productie, verkoop) in één systeem met één database. Dit zorgt voor gegevensconsistentie, stroomlijnt processen en faciliteert rapportage en analyse.
> **Tip:** Een krachtige combinatie is het integreren van een ERP-systeem met BI-tools. Dit stelt organisaties in staat om de gestructureerde data uit het ERP effectief te analyseren en te visualiseren.
### 5.3 Data-analyse tools en technieken
* **SQL (Structured Query Language):** De standaardtaal voor het manipuleren van relationele databases. Het wordt gebruikt om data op te vragen, in te voegen, bij te werken en te verwijderen.
* **NoSQL-databases:** Ontworpen voor grote hoeveelheden ongestructureerde of semi-gestructureerde data, wat essentieel is in het tijdperk van Big Data. Ze bieden flexibiliteit, met name document-opslagdatabases die gebruik maken van formaten zoals JSON.
* **AI, Machine Learning en Deep Learning:** Deze technologieën stellen systemen in staat om te leren van data en voorspellingen te doen.
* **Machine Learning:** Algoritmen die leren van data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn voor elke taak.
* **Deep Learning:** Een subset van machine learning die gebruik maakt van neurale netwerken met meerdere lagen om complexe patronen te herkennen.
> **Tip:** Het begrijpen van de data-analyseprocesfasen helpt bij het systematisch aanpakken van complexe data-uitdagingen, van probleemdefinitie tot het delen van inzichten.
---
Het data-analyseproces omvat een gestructureerde reeks stappen om van ruwe data tot bruikbare inzichten te komen en deze effectief te communiceren aan belanghebbenden.
## 5. Data-analyseproces en communicatie van resultaten
Het data-analyseproces is een systematische aanpak die wordt gebruikt om betekenisvolle patronen, trends en inzichten uit data te extraheren, wat leidt tot beter geïnformeerde besluitvorming.
### 5.1 Het data-analyseproces
Het proces bestaat uit verschillende kernfasen die elkaar logisch opvolgen:
Dit is de initiële en cruciale stap waarbij de doelstellingen en verwachte uitkomsten van de analyse duidelijk worden vastgesteld, gebaseerd op de context en de behoeften van de eindgebruikers. Een goed gedefinieerd probleem zorgt voor focus en relevantie.
> **Tip:** Vermijd vage probleemdefinities zoals "het opzetten van een financieel dashboard". Een betere definitie is: "het verkrijgen van een duidelijk overzicht van de evolutie van inkomsten ten opzichte van uitgaven op maandelijkse basis voor het financiële departement."
Nadat het probleem is gedefinieerd, wordt de benodigde data verzameld. Dit kan uit verschillende bronnen komen:
* **Interne databases:** Systemen zoals ERP- en CRM-systemen.
* **Vooraf gebouwde connectoren:** Standaardkoppelingen in BI-tools.
* **Custom integraties via API's:** Programmatische koppelingen met andere systemen.
* **Web scraping:** Het extraheren van data van websites.
* **Excel-bestanden:** Handmatig ingevoerde of geëxporteerde data.
* **Publiek beschikbare datasets:** Open data van overheidsinstanties of platforms zoals Kaggle.
Dit is een tijdrovende maar essentiële fase waarin de verzamelde data wordt schoongemaakt en voorbereid voor analyse. Veelvoorkomende taken zijn:
* **Identificeren en behandelen van ontbrekende waarden:** Ontbrekende data kan resultaten vertekenen. Mogelijkheden zijn het opzoeken en invullen van de data, of het invullen met het gemiddelde of de mediaan.
* **Verwijderen van duplicaten:** Dubbele records kunnen de analyse verstoren.
* **Standaardiseren van formaten:** Zorgen voor consistentie in datatypes en notaties.
* **Converteren van categorische variabelen naar numerieke vormen:** Computeranalyse vereist vaak numerieke input.
* **Normaliseren van data:** Het aanpassen van de schaal van variabelen voor vergelijkbaarheid.
> **Tip:** De pre-processing fase kan tot wel 80% van de totale tijd van een data-analyseproject in beslag nemen. Onderschat het belang ervan niet.
In deze centrale fase worden patronen, trends en relaties in de data onthuld. De gebruikte technieken variëren afhankelijk van het doel:
* **Beschrijvende statistieken:** Het samenvatten van data.
* **Gemiddelde (Mean):** De som van waarden gedeeld door het aantal waarden.
Voorbeeld: Gegeven de getallen 8, 12, 10, 10, 15, is het gemiddelde $ \frac{8+12+10+10+15}{5} = 11 $.
* **Mediaan (Median):** De middelste waarde in een gesorteerde dataset.
Voorbeeld: Gesorteerde lijst [8, 10, 10, 12, 15]. De mediaan is 10.
* **Variantie (Variance):** Een maat voor de spreiding van waarden rond het gemiddelde.
Voorbeeld: Voor de getallen 8, 12, 10, 10, 15 met een gemiddelde van 11:
1. Verschillen van het gemiddelde: $8-11=-3$, $12-11=1$, $10-11=-1$, $10-11=-1$, $15-11=4$.
2. Kwadrateren van de verschillen: $ (-3)^2=9 $, $ (1)^2=1 $, $ (-1)^2=1 $, $ (-1)^2=1 $, $ (4)^2=16 $.
3. Gemiddelde van de gekwadrateerde verschillen: $ \frac{9+1+1+1+16}{5} = \frac{28}{5} = 5.6 $. De variantie is 5.6.
* **Correlaties, trends en uitschieters (outliers):** Het identificeren van relaties tussen variabelen en het herkennen van patronen die afwijken van het gemiddelde.
* **Correlatie:** Een positieve correlatie suggereert dat wanneer de ene variabele toeneemt, de andere ook neigt toe te nemen (bijvoorbeeld: hogere advertentie-uitgaven leiden tot hogere verkopen).
* **Trends:** Een gestage stijging of daling van data over tijd.
* **Uitschieters:** Extreem hoge of lage waarden die de resultaten kunnen vertekenen en die soms verwijderd of aangepast moeten worden.
* **Meer geavanceerde technieken:**
* **Regressie:** Het modelleren van de relatie tussen een afhankelijke variabele en een of meer onafhankelijke variabelen om voorspellingen te doen.
Voorbeeld: "Voor elke extra dollar die aan reclame wordt besteed, nemen de verkopen gemiddeld met 4,63 dollar toe, exclusief initiële verkopen zonder reclame."
* **Clustering:** Het groeperen van datapunten met vergelijkbare kenmerken. Dit helpt bij het identificeren van klantsegmenten of patronen.
Voorbeeld: Klanten kunnen worden gegroepeerd in segmenten (bijvoorbeeld: potentieel voor promoties, loyaliteitsprogramma's, VIP-behandeling) om gerichte acties te ondernemen.
* **Classificatie:** Het toewijzen van datapunten aan vooraf gedefinieerde categorieën op basis van hun kenmerken.
Voorbeeld: Een bank kan classificatiemodellen gebruiken om te voorspellen of een klant waarschijnlijk zal wanbetalen op een lening.
> **Tip:** Voor het toepassen van geavanceerde technieken op grote datasets zijn machine learning-algoritmen en gespecialiseerde software nodig.
#### 5.1.5 Visualisatie van data
Data visualiseren maakt complexe informatie toegankelijk en begrijpelijk. Een afbeelding kan meer zeggen dan duizend woorden, waardoor inzichten sneller worden overgebracht.
> **Tip:** Kies de juiste grafiek voor de data en het verhaal dat je wilt vertellen. Een 3D-taartdiagram wordt vaak als minder leesbaar beschouwd dan een eenvoudig staafdiagram.
Dit is de fase waarin de bevindingen worden vertaald naar bruikbare inzichten en worden gecommuniceerd aan de relevante belanghebbenden.
* **Manieren van presenteren:** Dashboards en rapporten moeten zo worden ontworpen dat ze de gebruiker leiden en helpen bij het interpreteren van de data.
* **Taalgebruik:** Het is essentieel om de juiste taal en nadruk te gebruiken bij het communiceren van resultaten. Dit betekent het vertalen van technische bevindingen naar zakelijke taal.
> **Voorbeeld:**
> * Technische bewering: "De regressielijn heeft een $R^2$ van 0,87."
> * Zakelijke vertaling: "Dit suggereert een sterke relatie en hoge voorspellingskracht."
> * Technische bewering: "De data impliceert dat..."
> * Zakelijke vertaling: "Dit wijst indirect op wat de cijfers suggereren."
> * Gebruik van nuances zoals "Dit suggereert...", "Dit indiceert dat...", "De data impliceert dat...", "Dit zou kunnen betekenen dat..." helpt om de mate van zekerheid correct over te brengen en onderscheid te maken tussen correlatie en causaliteit.
### 5.2 Belang van Business Intelligence en hulpmiddelen
Business Intelligence (BI) is het proces van het verzamelen, organiseren en interpreteren van bedrijfsdata om kennis te genereren en geïnformeerde beslissingen te nemen.
* **Van ruwe data naar actie:**
* **Ruwe data:** Onbewerkte gegevens.
* **Informatie:** Data waaraan betekenis is gegeven (bijvoorbeeld labels, eenheden).
* **Kennis:** Interpretatie van informatie, context toevoegen.
* **Actie:** Beslissingen nemen op basis van de gegenereerde kennis.
* **BI-hulpmiddelen:** Software die helpt bij het verzamelen, analyseren en visualiseren van data. Voorbeelden zijn Power BI, Qlik en Tableau. Deze tools integreren vaak met databases en ERP-systemen.
* **"Corporate War Room" / "Decision Cockpit":** Een centrale plek waar realtime data en dashboards worden weergegeven, zodat managementteams snel geïnformeerde beslissingen kunnen nemen.
#### 5.2.1 Big Data
De opkomst van Big Data wordt gekenmerkt door de volgende "V's":
* **Volume:** Grote hoeveelheden data. De hoeveelheid data die dagelijks wereldwijd wordt gecreëerd, is enorm en blijft groeien.
* **Velocity:** De snelheid waarmee data wordt gegenereerd en verwerkt.
* **Variety:** De diversiteit aan datatypes, waaronder gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data (zoals sensordata, social media-posts, weerberichten).
> **Definitie:** Big Data is een verzameling van ongestructureerde en soms incomplete data die zo omvangrijk is dat conventionele databasesystemen deze niet efficiënt kunnen verwerken.
#### 5.2.2 AI, Machine Learning en Deep Learning
* **AI (Artificiële Intelligentie):** Het creëren van systemen die taken kunnen uitvoeren die normaal menselijke intelligentie vereisen.
* **Machine Learning (ML):** Algoritmen die systemen in staat stellen te leren van data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.
* **Supervised Learning:** Algoritmen worden getraind met gelabelde data (input-output paren). Feedback is cruciaal om de prestaties te verbeteren.
* **Neural Networks:** Geïnspireerd door de structuur van het menselijk brein (neuronen), worden deze netwerken gebruikt om complexe patronen te herkennen.
* **Deep Learning:** Een subveld van ML dat gebruikmaakt van diepe neurale netwerken met meerdere lagen, waardoor nog complexere patronen en abstracties kunnen worden geleerd. Deze modellen kunnen vaak moeilijk te interpreteren zijn voor mensen.
### 5.3 Rol van ERP-systemen en business tools
* **ERP (Enterprise Resource Planning):** Geïntegreerde softwareoplossingen die verschillende bedrijfsfuncties (zoals financiën, inkoop, verkoop, operations, HR) beheren vanuit één database. Dit elimineert dubbele invoer, vermindert fouten en stroomlijnt processen.
* **Voordelen van ERP:**
* Centrale dataopslag (één bron van waarheid).
* Efficiëntere rapportage en Business Intelligence.
* Verbeterde procesintegratie.
* Risicobeperking bij personeelsverloop.
* **Alternatieven voor ERP:** Voor sommige bedrijven, met name kleinere, kan een combinatie van geïntegreerde, gespecialiseerde tools (bijvoorbeeld een CRM, boekhoudpakket, marketing automation tool) een betere oplossing zijn dan een complex ERP-systeem.
* **API's (Application Programming Interfaces):** Hiermee kunnen verschillende softwaretoepassingen met elkaar communiceren en data uitwisselen, wat integratie van tools vergemakkelijkt, ook in cloud-gebaseerde omgevingen.
> **Tip:** De keuze voor een ERP-systeem of een combinatie van tools moet gebaseerd zijn op de specifieke behoeften, markttak en omvang van het bedrijf. Het zelf ontwikkelen van een ERP-systeem is vaak kostbaar en risicovol ("Don't reinvent the wheel!").
### 5.4 Communicatie van resultaten aan belanghebbenden
Effectieve communicatie is essentieel om de waarde van data-analyse te realiseren. Dit omvat:
* **Duidelijke en interpreteerbare dashboards:** Presenteer data op een manier die gemakkelijk te begrijpen is voor niet-technische gebruikers.
* **Gebruik van de juiste taal:** Vertaal technische analyses naar zakelijke implicaties en aanbevelingen.
* **Nadruk op inzichten:** Focus op wat de data betekent en welke acties hieruit voortvloeien, in plaats van alleen de technische details te presenteren.
* **Context en nuances:** Geef aan wat de beperkingen zijn van de analyse en wees voorzichtig met causale claims wanneer alleen correlaties zijn aangetoond.
---
## 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
Glossary
| Term | Definition |
|------|------------|
| Data-gedreven management | Management waarbij beslissingen worden genomen op basis van analyse van verzamelde data in plaats van op intuïtie of ervaring. Dit leidt tot meer geïnformeerde en effectieve strategische keuzes. |
| Business Intelligence (BI) | Een verzameling van processen, technologieën en tools die gebruikt worden om ruwe data te verzamelen, te analyseren en om te zetten in bruikbare informatie voor het nemen van zakelijke beslissingen. |
| Key Performance Indicator (KPI) | Een meetbare waarde die aangeeft hoe effectief een bedrijf of een specifiek proces presteert ten opzichte van de gestelde doelen. KPI's helpen bij het monitoren van voortgang en het identificeren van verbeterpunten. |
| ERP-systeem (Enterprise Resource Planning) | Een geïntegreerd softwaresysteem dat organisaties helpt bij het beheren van hun kernbedrijfsprocessen, zoals financiën, inkoop, productie, verkoop en human resources, vanuit één centraal systeem. |
| Big Data | Een omvangrijke en complexe dataset die te groot, te snel of te gevarieerd is om te worden verwerkt met traditionele dataverwerkingssoftware. Het wordt gekenmerkt door de '3 V's': Volume, Velocity en Variety. |
| Machine Learning (ML) | Een tak van kunstmatige intelligentie die systemen in staat stelt om te leren van data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Algoritmes passen zich aan op basis van de input die ze ontvangen om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen. |
| SQL (Structured Query Language) | Een standaard programmeertaal die wordt gebruikt voor het beheren en manipuleren van relationele databases. Hiermee kunnen gebruikers data opvragen, invoegen, bijwerken en verwijderen. |
| NoSQL databases | Een klasse van databasesystemen die afwijken van het traditionele relationele model. Ze zijn ontworpen om grote hoeveelheden ongestructureerde of semi-gestructureerde data efficiënt op te slaan en te verwerken, vaak gebruikt voor Big Data-toepassingen. |
| Data-analyseproces | De gestructureerde reeks stappen die wordt gevolgd om data te verzamelen, voor te bewerken, te analyseren, te visualiseren en de resultaten te interpreteren en te communiceren, met als doel inzichten te verkrijgen en problemen op te lossen. |
| Dashboard | Een visuele interface die een overzicht biedt van de belangrijkste KPI's en statistieken van een organisatie of proces. Dashboards maken het eenvoudig om de prestaties in één oogopslag te beoordelen en trends te identificeren. |
| Werkkapitaal | Het verschil tussen de vlottende activa (zoals cash, debiteuren en voorraden) en de kortlopende schulden van een bedrijf. Een positief werkkapitaal duidt op een gezonde financiële situatie op korte termijn. |
| Bruto winstmarge | De winst die overblijft nadat de directe kosten van verkochte goederen (COGS) van de omzet zijn afgetrokken, uitgedrukt als een percentage van de omzet. Het geeft de winstgevendheid van de kernactiviteiten weer. |
| Nettowinstmarge | De winst die overblijft nadat alle kosten, inclusief indirecte kosten zoals overhead en belastingen, van de omzet zijn afgetrokken, uitgedrukt als een percentage van de omzet. Het vertegenwoordigt de uiteindelijke winstgevendheid van het bedrijf. |
| API (Application Programming Interface) | Een set definities en protocollen die softwaretoepassingen in staat stelt met elkaar te communiceren. API's faciliteren de integratie tussen verschillende systemen, zoals een ERP-systeem en een CRM-tool. |
| Klantlevenswaardepercentage (CLV) | Een voorspelling van de totale winst die een bedrijf verwacht te behalen uit een klant gedurende de gehele relatie. Het helpt bij het waarderen van klanten en het sturen van marketing- en retentie-inspanningen. |
| Klantacquisitiekosten (CAC) | De totale kosten die gemaakt worden om een nieuwe klant te werven, gedeeld door het aantal nieuwe klanten dat in een bepaalde periode is verkregen. Het is een cruciale maatstaf voor de efficiëntie van marketing- en verkoopactiviteiten. |