Van datalab naar data factory

1-daagse masterclass, exclusief voor de uitgeefmediasector (max. 15 deelnemers)

We hechten veel belang aan het ontmoetings- en netwerkaspect van onze bijeenkomsten. Daarom zijn we dan ook verheugd dat we – zolang dat nodig is vanwege Covid-19 –  kleinschalige bijeenkomsten kunnen organiseren. Dat betekent wel dat VOL = VOL. Aanmeldingen worden gehonoreerd op volgorde van binnenkomst en als definitief beschouwd.

!!! DEZE BIJEENKOMST IS VOLLEDIG VOLGEBOEKT. Als u zich aanmeldt, dan komt u op de reservelijst. Als er alsnog een plaats vrijkomt dan laten we u dat direct weten. !!!

Veel bedrijven beschikken over data, maar benutten die nog onvoldoende om er waarde uit te halen. Vaak blijven initiatieven om meer datagedreven te worden steken en ontstijgen nooit de experimentele laboratoriumfase. Reden daarvoor is dat de datastrategie van die organisaties nog onvoldoende in lijn is gebracht met de bedrijfsstrategie. In deze workshop staat het ontwikkelen van een datastrategie centraal om u te helpen om een succesvol datagedreven bedrijf te worden.

Het resultaat is een datastrategie die de huidige mate van datagedrevenheid van uw organisatie beschrijft, de gewenste status beschrijft en een stappenplan definieert voor het verhogen van datagedrevenheid van uw bedrijf, evenals een initiële aanpak en oplossingen om die toekomstige status te bereiken.

De masterclass is interactief. Naast theorie en praktijkvoorbeelden zullen de deelnemers ook aan de slag gaan met use cases en stappen zetten in het ontwikkelen van een voor hun organisatie passende datastrategie. Deelnemers ontvangen hand-outs, modellen en templates die ze ook in de eigen organisaties kunnen toepassen.

Het doel van deze masterclass is:

  • datagestuurde oplossingen en producten te identificeren op basis van de behoeften van de gebruikers of klanten en de beschikbare data van uw organisatie,
  • om de vereiste functies, processen, gegevensbronnen, tools, kwalificaties van werknemers en partners te concretiseren,
  • en om de kosten-baten, de technische, juridische en economische risico’s te kunnen evalueren.

Sprekers

  • Werner van Sprundel

    Werner van Sprundel

    Werner van Sprundel is actief als freelancer op gebied van data science en digitale strategie. Hij heeft veel ervaring op deze gebieden, waarbij het zijn passie is om data analytics te koppelen aan de business om zo toe te werken naar resultaten waar klanten ook echt iets aan hebben. Hij studeerde af in Finance, Vastgoedkunde en Rechten en heeft zich gedurende en na zijn studies in toenemende mate ontwikkeld als data scientist. Hij heeft een algoritme bedacht om woningprijzen te voorspellen en dat via zijn onderneming succesvol gepositioneerd en verkocht aan verschillende partijen. Werner is altijd op zoek naar het volgende grote idee waarin data science een grote component is.
  • Vladimir Nedovic

    Vladimir Nedovic

    Vladimir Nedovic is eigenaar van het consultancybedrijf Synemedia dat zich richt op het ontwikkelen van data- en AI-strategieën. Daarnaast leidt hij het AI Startup Lab van de academische start-up incubator ACE (Amsterdam Center for Entrepreneurship). Tussen 2017 en 2020 was hij technisch directeur van het AI-programma van Rockstart. Vladimir is oprichter van de start-up Flavourspace die AI-technologieën ontwikkelt voor gepersonaliseerd voedingsadvies.

Programma

  • - Ontvangst en deelnemersregistratie

  • - Inleiding en context

    • Overzicht datagedreven bedrijfsvoering, voorbeelden, succesverhalen
  • - Wat is een datastrategie?

    • Datastrategie, aanpak en structuur
    • Design thinking & business model canvas
    • Uitleg value proposition canvas en hoe het gebruikt kan worden om verbeteringen/kansen van datagedreven toepassingen in uw organisatie te identificeren
  • - Pauze

  • - Aan de slag

    • Uitwerken van een value proposition canvas voor uw eigen organisatie (business problem framing, interviewstijl, in 2-tallen)
    • Presentatie aan elkaar (brown paper, met value proposition canvas)
    • Lessons Leaned Business Model Canvas/Value Proposition Canvas
  • - Evaluatie

  • - Lunch

  • - Het datalandschap

    • In kaart brengen datalandschap, identificeren witte vlekken, identificeren nieuwe databronnen (aanpak, voorbeelden)
  • - Zonder Analytics geen inzicht

    • Data alleen is niet genoeg
    • Soorten Analytics
      • Descriptive,
      • Predictive, en
      • Prescriptive analytics
    • Analytics/datagedreven toepassingen identificeren en concretiseren met het analytics maturity model
  • - Pauze

  • - Hands-on datastrategie ontwikkeling

    • Concretisering value proposition canvas, identificatie databronnen, benodigde analytics capabilities (in 2-tallen)
    • Fit gap analyse (wisseling van 2-tallen, uitleg aan elkaar, outside in view)
    • Identificeren mogelijke oplossingen en globaal plan van aanpak (individueel)
  • - Pauze

  • - Pitches en dialoog

  • - Einde