Op reis naar data fluency! Aan het begin van de cursus leer je wat data fluency is en hoe het verschilt van data literacy. Je ontdekt ook welke resultaten data fluency oplevert en welke onderdelen nodig zijn om data fluency te bereiken, zowel op individueel niveau als binnen organisaties.  

Data fluency begrijpen

De elementen van data fluency

Data fluency versus literacy

De resultaten van datafluency

Discussies over data

Acties met data

Datafluency bereiken

Een ondersteunend data-ecosysteem

Doelen stellen voor datafluentie

De reis naar Data Fluency

Individuele data fluency omvat de vaardigheden die mensen nodig hebben om effectief datagedreven beslissingen te nemen. In dit hoofdstuk leer je hoe data-fluente individuen bedrijfsproblemen met data herkennen, die problemen vertalen naar analytische vragen, hoe ze effectief met data werken en hun bevindingen communiceren om in actie te komen. 

Bedrijfsproblemen oplossen met data

Problemen identificeren met KPI's

KPI-bomen in actie!

Analytische vragen formuleren

Gegevens verkennen en beschrijven

Zorgen voor datakwaliteit

Effectief werken met data

Analytische expertise benutten

Analytische oplossingen in de praktijk

Best practices voor samenwerken

Resultaten interpreteren en communiceren

Praktijken voor effectieve communicatie

Een probleem oplossen met data

Data-fluente individuen

In dit hoofdstuk ga je dieper in op de verschillende elementen die de data fluency van een organisatie vormgeven. Je leert welk gedrag hoort bij een data-fluente cultuur en hoe een sterk data-ecosysteem data fluency ondersteunt, inclusief de datainfrastructuur, tools en tot slot de processen en organisatiestructuur.  

Een data-fluente cultuur ontwikkelen

Opties

Relevante

Niet relevant

Leiders die data-fluentie bevorderen

Gedeelde datataal en -begrip

Integratie van data in dagelijkse gewoontes

Data-gewoontes in de praktijk!

Een robuuste datainfrastructuur

Begrippen rond data-infrastructuur

De elementen die data-infrastructuur mogelijk maken

Sectie datastandaarden

Sectie data governance

Hoort niet behandeld te worden

Datastandaarden en governancepraktijken

Data tools en technologieën mogelijk maken

Voordelen van BI-tools

Tools en technologieën

Het juiste hulpmiddel kiezen

Schaalbare processen & organisatie

Options

Samenwerking

Kwaliteitscontrole

Inzichten delen

Processen implementeren voor datafluency

Data Tools & Technologies

Data-infrastructuur

Processen & organisatie

Het data-ecosysteem mogelijk maken

Afronding

Data-fluente organisatie

Data is overal, en in de huidige datagedreven wereld is data-fluent zijn een must — niet alleen voor individuen, maar voor hele organisaties. Data fluency gaat verder dan data begrijpen; het draait om effectief met data kunnen werken en data benutten om datagedreven beslissingen te nemen. Deze boeiende, conceptuele cursus laat je best practices en essentiële vaardigheden ontdekken die je nodig hebt om data fluency te beheersen!

Je begint met wat data fluency betekent en hoe het verschilt van data literacy. Je leert ook waarom data fluency vandaag zo belangrijk is. Je maakt kennis met een raamwerk om data fluency te bereiken — zowel op individueel niveau als op organisatieniveau!

Vervolgens ontdek je het gedrag van data-fluente professionals en de vaardigheden die zij inzetten: van het met data identificeren van bedrijfsproblemen tot het effectief communiceren van inzichten voor besluitvorming.

Je sluit af met een deep dive in de elementen van een data-fluente organisatie. Je ontdekt het gedrag en de gewoonten van een data-fluente cultuur en hoe je zo’n cultuur vormgeeft. Tot slot leer je hoe een sterk ecosysteem met infrastructuur, tools en processen de data fluency van een organisatie mogelijk maakt!


Data is overal, en in de wereld van nu, waar alles om data draait, is het belangrijk om goed met data om te kunnen gaan, niet alleen voor mensen, maar ook voor bedrijven in het algemeen. Datageletterdheid gaat niet alleen over het snappen van data; het gaat over het kunnen werken met en gebruiken van data om beslissingen te nemen op basis van data. Deze toffe conceptuele cursus laat je kennismaken met de beste praktijken en essentiële vaardigheden die je nodig hebt om data onder de knie te krijgen!
<br><br>

<h2>Wat is datavaardigheid?</h2>
Je begint met het leren van wat datavaardigheid betekent en hoe dat anders is dan datageletterdheid. Je leert ook hoe belangrijk datavaardigheid tegenwoordig is. Je leert een manier om goed met data om te gaan, zowel individueel als op organisatieniveau!
<br><br>

<h2>Gedragingen die goed met data omgaan </h2>
Vervolgens ontdek je hoe mensen die goed met data omgaan zich gedragen en welke vaardigheden ze gebruiken, vanaf het moment dat ze zakelijke problemen met data identificeren tot het moment dat ze inzichten effectief communiceren voor besluitvorming.
<br><br>

<h2>Organisaties die goed met data omgaan</h2>
Je sluit af met een diepgaande analyse van de elementen van een organisatie die goed met data omgaat. Je leert over de gedragingen en gewoontes van een cultuur die goed met data omgaat, en hoe je zo'n cultuur kunt vormen. Tot slot leer je hoe een sterk ecosysteem met infrastructuur, tools en processen ervoor kan zorgen dat je organisatie goed met data omgaat!

Introduction to Data Literacy

Beheers data vloeiendheid! Leer vaardigheden, begrijp gedrag en bouw een data-vloeiende cultuur.

Data Fluency

Beheers data fluency! Ontwikkel vaardigheden voor jezelf en organisaties, begrijp gedrag en bouw een data-fluente cultuur.

Oliver, de data scientist, moet een aanbevelingsengine ontwikkelen voor gepersonaliseerde productsuggesties op basis van gebruikersgedrag

Liam, een data-analist, haalt klantgegevens op uit de database om een rapport voor klantsegmentatie te maken

Sophie, de Finance Manager, moet de winstgevendheid van speelgoedproductlijnen analyseren, inclusief omzet- en kostencalculaties

Als data-analist moet Emma een maandelijks verkoopdashboard maken om omzet te volgen en bestverkopende speelgoedcategorieën te analyseren

Lucas, een data scientist, wil codewijzigingen van zijn Machine Learning-model naar een gedeelde repository pushen zodat hij met zijn team kan samenwerken

Het juiste hulpmiddel kiezen

Data Fluency

Interactieve oefening met praktijkervaring