Kies op maat

Inloggen Menu

Data Driven Decision Making (English-Nederlands)

In het laatste decennium zijn de technologische mogelijkheden om data efficiënt en effectief te verwerken enorm gegroeid. Big data is dan ook een integraal onderdeel van ons economische en sociale leven geworden. Dit leidt ertoe dat zowel in de bedrijfs- als ook in de individuele context steeds meer beslissingen op basis van data  worden genomen. In de praktijk stelt het begrijpen van deze data (te) hoge eisen aan een groot deel van de bevolking1. Visualisatie is een effectieve manier om de begrijpelijkheid van data te verhogen. Het menselijk brein kan beeldinformatie duizende keer sneller verwerken en beter onthouden dan tekst of cijfers alleen.

De minor Data Driven Decision Making bestaat uit drie delen:

  1. a) Een algemeen, verbredend deel waarin de focus ligt op databewerking, -analyse en -visualisatie. (Kennis wordt overgedragen door middels van lezingen/ oefeningen /discussies over het wetenschappelijke/theoretische perspectief)
  2. b) Een opleiding specifiek onderdeel waarin de domein specifieke technologieën en methodes aangeleerd en toegepast worden (tutorials/oefeningen - praktijkgericht).

c) Een real-life casus uit de bedrijfspraktijk die tijdens de minor door een team van studenten uitgewerkt wordt. 

We are looking forward to work with you in the minor Data Driven Decision Making (DDDM). As you probably already know plays data an increasingly growing role in society. More and more information about business processes and the business environment are being used to gain competetative advantage, to optimize organisation processes and to manage people.

In order to manage properly, you need to know what to measure and why. Just collecting data is not sufficient. Using correct, relevant data provides you with insights that enable you to archieve organisational goals.

We will communicate mostly in English. If you have difficulties with English, feel free to interact with your fellow students and lecturer in Dutch. The domain Commerce will be in Dutch, as will the domain HR. 

Leerdoelen

In deze minor leren de studenten de principes en methodes kennen die datagedreven besluitvormingsprocessen kunnen faciliteren. Dit gebeurt op basis van vraagstellingen uit de bedrijfspraktijk en in een interdisciplinaire setting.

During this minor you will learn how to analyse data; to recognize the relationship between data and the functioning of the organization; recognize relevant data and analyze and visualize it adequately.

Aanvullende informatie

De voertaal van het generieke/algemene deel van de minor zal Engels zijn. De voertaal van het opleidingsspecifieke deel van de minor is in de taal van de opleiding.

Ingangseisen

Propedeuse bij een van de genoemde opleidingen (of gelijkwaardig).

Affiniteit met nieuwe technologische ontwikkelingen  en werken met data, of de bereidheid dit te leren.

De minor richt zich op de volgende opleidingen:
Accountancy, Bedrijfseconomie, Commercieel Management, Commerciële Economie, Communication & Multimedia Design, Facility Management, Finance & Control, Hotel Management School Maastricht, HBO-ICT, HBO-Rechten, Business studies, PBM, Engineering, Technische Bedrijfskunde, Elektrotechniek, Werktuigbouwkunde, Built Environment.

Toetsing

Business Dashboard Development (6 EC, weight 2): Een beroepsproduct dat met een team wordt ontwikkeld, maar individueel wordt beoordeeld op basis van de individuele bijdrage

Management Consultancy (3 EC, weight 1): De beoordeling van de oplevering van het dashboard met behulp van een zelf ontwikkelde infographic inclusief verdediging op basis van vragen van opdrachtgevers en experts

Fundamentals of Statistics Data-analysis (6 EC, weight 2): Een digitale kennistoets

Literatuur

Aan te schaffen lesmateriaal en bijzondere kosten: Laptop, Softwarelicenties (bijv. Power BI; sowieso)

Rooster

Contacttijden: 10-16 uur per week, zoveel mogelijk, doch niet uitsluitend, geconcentreerd op 2 dagen en vaste locaties

Werkvormen: Het interdisciplinaire karakter van de minor leidt tot een zeer heterogene leergroep. Dit heeft invloed op de werkvormen.

Colleges: De colleges zullen een overzicht geven van de fundamentele principes van databewerking, -analyse en -visualisatie. Door middel van praktische oefeningen wordt geleerd de opgedane kennis toe te passen.

Tutorial meetings: Naast de colleges vinden tutorial meetings in kleinere groepen studenten plaats die door henzelf in grote mate zelf vormgegeven kunnen worden. In een minorenwijzer wordt het onderwerp/de vraagstelling uit de praktijk voor de opeenvolgende bijeenkomsten nauwkeurig beschreven, incl. de leerdoelen en gerelateerde literatuur.  De studententeams gaan actief met de materie aan de slag en zijn zelf verantwoordelijk voor het uitwerken en presenteren van bevindingen. Van alle studenten wordt verwacht dat zij actief betrokken zijn tijdens de bijeenkomsten. Deze onderwijsaanpak is gebaseerd op de Problem Based Learning (PBL)-methodiek.

Hands-on-Tutorials: Opleidingsspecifieke bijeenkomsten waarin domeinspecifieke technologieën en methoden aangeleerd en toegepast worden.

Real-Life-Case: In samenwerking met het bedrijfsleven wordt een real-life casus uitgewerkt. De studenten zijn niet alleen voor het resultaat, maar ook voor de planning van het proces verantwoordelijk.  De opdracht wordt in week 2 door het bedrijf zelf aan het studententeam voorgesteld. Het project moet binnen 8 weken uitgewerkt worden en in week 10 gepresenteerd worden.  De studenten maken zelfstandig afspraken en stemmen de voortgang rechtstreeks met het bedrijf af.

Of als bij de context passend ook andere werkvormen die de multidisciplinariteit benadrukken, zoals een hackathon