Cursus: Drie typen van mining: decision mining, process mining, data mining
Omschrijving
Big Data is een hype. Een hype die bij veel organisaties leidt tot infobesitas. Infobesitas is een overmatige opslag van data waarmee geen toegevoegde waarde voor de organisatie wordt gecreëerd. Hoe voorkomt u infobesitas? Door de data die wordt opgeslagen te koppelen aan drie perspectieven: beslissingen, processen en gegevens. De data is te vergelijken met ruwe olie. Aan ruwe olie op zichzelf hebben we niet heel veel. Maar wanneer ruwe olie is verwerkt kent het vele toepassingen: twee voorbeelden zijn het laten rijden van een auto en het maken van speelgoed. Data is de ruwe olie van uw organisaties om slimmere beslissingen te maken en efficiëntere en effectievere processen te executeren.
U wilt steeds slimmere en betere beslissingen maken? Een beslissing kan slimmer gemaakt worden door de beslissing en de uitkomsten te analyseren. Anders gezegd, hoe vaker een beslissing wordt genomen hoe meer data er beschikbaar komt over de resultaten. Hoe meer data er beschikbaar komt, des te slimmer de beslissing wordt. Hoe slimmer de beslissing wordt, des te meer waarde de beslissing heeft voor uw organisatie. Voorstaande geldt natuurlijk ook voor processen. Maar om de voordelen te realiseren dient u wel de data vanuit drie mining perspectieven te bekijken: decision mining, process mining en data mining.
Op basis van één dataset worden de drie type van mining: decision mining, process mining en data mining met elkaar vergeleken. De vergelijking vindt plaats op basis van de volgende vragen:
- Welke vragen beantwoordt elk type mining?
- Welke data is benodigd voor elk type mining?
- Wat is het werkproces voor elk type mining?
- Wat is de intelligence cycle voor elk type mining?
- Wat is de data science cycle voor elk type mining?
Als laatste wordt er ook aandacht geschonken aan de hoe de drie typen van mining elkaar versterken.
Doelgroep(en)
De cursus is bestemd voor diegenen die een bijdrage leveren aan het eliciteren, specificeren, ontwerpen en beheren van een bedrijfsregelarchitectuur. Te denken valt aan de volgende rollen: Jurist, Fiscalist, Beleidsmedewerker, Bedrijfsregelarchitect, Bedrijfsregelanalist, Enterprise Architect, Business Consultant, Business Analist en Proces Ontwerper, Informatie Architect en Informatie Analist.
Leerdoelen
Na afloop van deze cursus beschikt de cursist over: 1) de kennis om het verschil tussen decision mining, process mining en data mining kunnen duiden, 2) de kennis om op basis van een bedrijfsprobleem te kiezen voor de meest geschikte mining oplossing, 3) de kennis om te beschrijven welke data (structuur) noodzakelijk is om elk van de type mining toe te passen en 4) de basisvaardigheden om elk van de drie type mining toe te passen in uw organisatie of daarbuiten.
Ingangseisen
Er is kennis vereist over de elicitatie, ontwerp, specificatie, verificatie, validatie, uitrol en uitvoering van bedrijfsregels. Verder beschikt u bij voorkeur over HBO werk- en denkniveau en/of minimaal twee jaar relevante werkervaring op het gebied van bedrijfsregelmanagement.
Contactgegevens
Voor meer informatie over deze cursus of het boeken van de cursus: info@martijnzoet.com