SlideShare a Scribd company logo
September 25, 2017
Meer grip op outsourcingscontracten met
Data Driven customer experience
September 25, 2017
Meer grip op outsourcingscontracten met data
driven customer experience!
 Outsourcing op basis van SLA of XLA
 Big Data en Data Analyse
 Waarde creëren en toevoegen
 De relatie tussen IT en tevredenheid
September 25, 2017
IT Outsourcing
STURING EN RAPPORTAGE
KLANTTEVREDENHEID
September 25, 2017
Big Data…?
BIG DATA?
Veracity
Data Uncertainty
Managing the reliability
and predictability of data.
Variety
Data in many forms
Structured, unstructured,
text, multimedia.
Volume
Data at Scale
Terabytes to petabytes of
data.
Velocity
Data in Motion
Analysis of streaming data
to enable quick decisions.
Value
Create Value
Data is no good unless we
can turn it into value.
THINK BIG, act small
DATA VERZAMELEN
Azure / O365
Personeel &
Organisatie
GiarteActive Directory Applicatie Virtualisatie
System Center
Configuration Manager
System Center
Operations Manager
Service Management
Tool
GIARTE
VERSIE 1
RESULTAAT
Naam 1
Naam 2
Naam 3
Naam 1
Naam 2
Naam 3
Naam 4
Naam 5
Naam 1
Naam 2
Naam 3
Naam 4
RESULTAAT
September 25, 2017
VERBETERINGEN
Omruilen systemen
Dekkingsgraad
middelen
Klanttevredenheid
Augustus 2016 September 2017
Augustus 2016 September 2017
Augustus 2016 September 2017 >>>
September 25, 2017
Vragen?
Transform data
into decisions
Bezoek ons op:
Stand 86

More Related Content

What's hot

Big Data LDN 2017: Data Integration & Big Data Management
Big Data LDN 2017: Data Integration & Big Data ManagementBig Data LDN 2017: Data Integration & Big Data Management
Big Data LDN 2017: Data Integration & Big Data Management
Matt Stubbs
 
David Waxman Keynote
David Waxman KeynoteDavid Waxman Keynote
David Waxman Keynote
Data Con LA
 
Vejen til digital transformation
Vejen til digital transformationVejen til digital transformation
Vejen til digital transformation
Microsoft
 
Derfor skal du bruge en DataLake
Derfor skal du bruge en DataLakeDerfor skal du bruge en DataLake
Derfor skal du bruge en DataLake
Microsoft
 
CONNtext presentation
CONNtext presentationCONNtext presentation
CONNtext presentation
Armedia LLC
 
Dell hans timmerman v1.1
Dell hans timmerman v1.1Dell hans timmerman v1.1
Dell hans timmerman v1.1
BigDataExpo
 
Multi Cloud Data Integration- Manufacturing Industry
Multi Cloud Data Integration- Manufacturing IndustryMulti Cloud Data Integration- Manufacturing Industry
Multi Cloud Data Integration- Manufacturing Industry
alanwaler
 
Microsoft Next 2014 - Insights session 2 - Turning data into a business advan...
Microsoft Next 2014 - Insights session 2 - Turning data into a business advan...Microsoft Next 2014 - Insights session 2 - Turning data into a business advan...
Microsoft Next 2014 - Insights session 2 - Turning data into a business advan...
Microsoft
 
Liberate Your Data: Integrate Data From Traditional On-Prem Systems to Next-G...
Liberate Your Data: Integrate Data From Traditional On-Prem Systems to Next-G...Liberate Your Data: Integrate Data From Traditional On-Prem Systems to Next-G...
Liberate Your Data: Integrate Data From Traditional On-Prem Systems to Next-G...
Precisely
 
Big Data LDN 2017: Building a Data-Driven Culture
Big Data LDN 2017: Building a Data-Driven CultureBig Data LDN 2017: Building a Data-Driven Culture
Big Data LDN 2017: Building a Data-Driven Culture
Matt Stubbs
 
Bde presentation dv
Bde presentation dvBde presentation dv
Bde presentation dv
BigDataExpo
 
Talend Summer 16 launch présentation: Open Data Preparation for Everyone
Talend Summer 16 launch présentation: Open Data Preparation for Everyone Talend Summer 16 launch présentation: Open Data Preparation for Everyone
Talend Summer 16 launch présentation: Open Data Preparation for Everyone
Jean-Michel Franco
 
Every angle jacques adriaansen
Every angle   jacques adriaansenEvery angle   jacques adriaansen
Every angle jacques adriaansen
BigDataExpo
 
Sisense is Redefining Business Analytics
Sisense is Redefining Business Analytics Sisense is Redefining Business Analytics
Sisense is Redefining Business Analytics
Sisense
 
Asking the Right Questions of Your Data
Asking the Right Questions of Your DataAsking the Right Questions of Your Data
Asking the Right Questions of Your Data
DataWorks Summit
 
Drowning in Data but Thirsty for Insights
Drowning in Data but Thirsty for InsightsDrowning in Data but Thirsty for Insights
Drowning in Data but Thirsty for Insights
Benjamin Nussbaum
 
Self -Service Data preparation for Data-Driven marketing
Self -Service Data preparation for Data-Driven marketingSelf -Service Data preparation for Data-Driven marketing
Self -Service Data preparation for Data-Driven marketing
Jean-Michel Franco
 
Credon - Qlik Sense Presentation
Credon - Qlik Sense PresentationCredon - Qlik Sense Presentation
Credon - Qlik Sense Presentation
Wim Wuytens
 
Self-service data and data governance: friends or foes?
Self-service data and data governance: friends or foes?Self-service data and data governance: friends or foes?
Self-service data and data governance: friends or foes?
Jean-Michel Franco
 
Data is cheap; strategy still matters by Jason Lee
Data is cheap; strategy still matters by Jason LeeData is cheap; strategy still matters by Jason Lee
Data is cheap; strategy still matters by Jason Lee
Data Con LA
 

What's hot (20)

Big Data LDN 2017: Data Integration & Big Data Management
Big Data LDN 2017: Data Integration & Big Data ManagementBig Data LDN 2017: Data Integration & Big Data Management
Big Data LDN 2017: Data Integration & Big Data Management
 
David Waxman Keynote
David Waxman KeynoteDavid Waxman Keynote
David Waxman Keynote
 
Vejen til digital transformation
Vejen til digital transformationVejen til digital transformation
Vejen til digital transformation
 
Derfor skal du bruge en DataLake
Derfor skal du bruge en DataLakeDerfor skal du bruge en DataLake
Derfor skal du bruge en DataLake
 
CONNtext presentation
CONNtext presentationCONNtext presentation
CONNtext presentation
 
Dell hans timmerman v1.1
Dell hans timmerman v1.1Dell hans timmerman v1.1
Dell hans timmerman v1.1
 
Multi Cloud Data Integration- Manufacturing Industry
Multi Cloud Data Integration- Manufacturing IndustryMulti Cloud Data Integration- Manufacturing Industry
Multi Cloud Data Integration- Manufacturing Industry
 
Microsoft Next 2014 - Insights session 2 - Turning data into a business advan...
Microsoft Next 2014 - Insights session 2 - Turning data into a business advan...Microsoft Next 2014 - Insights session 2 - Turning data into a business advan...
Microsoft Next 2014 - Insights session 2 - Turning data into a business advan...
 
Liberate Your Data: Integrate Data From Traditional On-Prem Systems to Next-G...
Liberate Your Data: Integrate Data From Traditional On-Prem Systems to Next-G...Liberate Your Data: Integrate Data From Traditional On-Prem Systems to Next-G...
Liberate Your Data: Integrate Data From Traditional On-Prem Systems to Next-G...
 
Big Data LDN 2017: Building a Data-Driven Culture
Big Data LDN 2017: Building a Data-Driven CultureBig Data LDN 2017: Building a Data-Driven Culture
Big Data LDN 2017: Building a Data-Driven Culture
 
Bde presentation dv
Bde presentation dvBde presentation dv
Bde presentation dv
 
Talend Summer 16 launch présentation: Open Data Preparation for Everyone
Talend Summer 16 launch présentation: Open Data Preparation for Everyone Talend Summer 16 launch présentation: Open Data Preparation for Everyone
Talend Summer 16 launch présentation: Open Data Preparation for Everyone
 
Every angle jacques adriaansen
Every angle   jacques adriaansenEvery angle   jacques adriaansen
Every angle jacques adriaansen
 
Sisense is Redefining Business Analytics
Sisense is Redefining Business Analytics Sisense is Redefining Business Analytics
Sisense is Redefining Business Analytics
 
Asking the Right Questions of Your Data
Asking the Right Questions of Your DataAsking the Right Questions of Your Data
Asking the Right Questions of Your Data
 
Drowning in Data but Thirsty for Insights
Drowning in Data but Thirsty for InsightsDrowning in Data but Thirsty for Insights
Drowning in Data but Thirsty for Insights
 
Self -Service Data preparation for Data-Driven marketing
Self -Service Data preparation for Data-Driven marketingSelf -Service Data preparation for Data-Driven marketing
Self -Service Data preparation for Data-Driven marketing
 
Credon - Qlik Sense Presentation
Credon - Qlik Sense PresentationCredon - Qlik Sense Presentation
Credon - Qlik Sense Presentation
 
Self-service data and data governance: friends or foes?
Self-service data and data governance: friends or foes?Self-service data and data governance: friends or foes?
Self-service data and data governance: friends or foes?
 
Data is cheap; strategy still matters by Jason Lee
Data is cheap; strategy still matters by Jason LeeData is cheap; strategy still matters by Jason Lee
Data is cheap; strategy still matters by Jason Lee
 

Similar to Bigdataexpo2017 170925065034

Webinar: Building a Multi-Cloud Strategy with Data Autonomy featuring 451 Res...
Webinar: Building a Multi-Cloud Strategy with Data Autonomy featuring 451 Res...Webinar: Building a Multi-Cloud Strategy with Data Autonomy featuring 451 Res...
Webinar: Building a Multi-Cloud Strategy with Data Autonomy featuring 451 Res...
DataStax
 
Cloud Migration Strategies that Ensure Greater Value for the Business
Cloud Migration Strategies that Ensure Greater Value for the BusinessCloud Migration Strategies that Ensure Greater Value for the Business
Cloud Migration Strategies that Ensure Greater Value for the Business
Denodo
 
Analytics in a Day Ft. Synapse Virtual Workshop
Analytics in a Day Ft. Synapse Virtual WorkshopAnalytics in a Day Ft. Synapse Virtual Workshop
Analytics in a Day Ft. Synapse Virtual Workshop
CCG
 
The Value of Metadata
The Value of MetadataThe Value of Metadata
The Value of Metadata
DATAVERSITY
 
Transform Your DBMS to Drive Application Innovation
Transform Your DBMS to Drive Application InnovationTransform Your DBMS to Drive Application Innovation
Transform Your DBMS to Drive Application Innovation
EDB
 
Webinar_102317_Heffner.ppt
Webinar_102317_Heffner.pptWebinar_102317_Heffner.ppt
Webinar_102317_Heffner.ppt
ssuserc04f7b
 
Business Insight 2014 - Data insights flyer
Business Insight 2014 - Data insights flyerBusiness Insight 2014 - Data insights flyer
Business Insight 2014 - Data insights flyerMicrosoft
 
Optimize App Performance and Security by Managing Microsoft Workloads on AWS ...
Optimize App Performance and Security by Managing Microsoft Workloads on AWS ...Optimize App Performance and Security by Managing Microsoft Workloads on AWS ...
Optimize App Performance and Security by Managing Microsoft Workloads on AWS ...
Amazon Web Services
 
Microsoft cloud big data strategy
Microsoft cloud big data strategyMicrosoft cloud big data strategy
Microsoft cloud big data strategy
James Serra
 
Cloud Customer Architecture for Big Data and Analytics V2.0
Cloud Customer Architecture for Big Data and Analytics V2.0Cloud Customer Architecture for Big Data and Analytics V2.0
Cloud Customer Architecture for Big Data and Analytics V2.0
Cloud Standards Customer Council
 
Mike Palmer of Veritas: Debunking the myths of multi-cloud to achieve 360 Dat...
Mike Palmer of Veritas: Debunking the myths of multi-cloud to achieve 360 Dat...Mike Palmer of Veritas: Debunking the myths of multi-cloud to achieve 360 Dat...
Mike Palmer of Veritas: Debunking the myths of multi-cloud to achieve 360 Dat...
Veritas Technologies LLC
 
Keynote & Introduction
Keynote & IntroductionKeynote & Introduction
Keynote & Introduction
Amazon Web Services
 
Enabling 360-degree Business Insights with SAP Data
Enabling 360-degree Business Insights with SAP DataEnabling 360-degree Business Insights with SAP Data
Enabling 360-degree Business Insights with SAP Data
Enterprise Management Associates
 
AWS Enterprise Summit Netherlands - Keynote
AWS Enterprise Summit Netherlands - KeynoteAWS Enterprise Summit Netherlands - Keynote
AWS Enterprise Summit Netherlands - Keynote
Amazon Web Services
 
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...
Amazon Web Services Korea
 
3D Results 3DRCube
3D Results 3DRCube3D Results 3DRCube
3D Results 3DRCubeSteve Jensen
 
The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...
The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...
The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...
John Head
 
The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...
The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...
The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...
LetsConnect
 
Automate Migration to AWS with Datapipe
Automate Migration to AWS with DatapipeAutomate Migration to AWS with Datapipe
Automate Migration to AWS with Datapipe
Amazon Web Services
 

Similar to Bigdataexpo2017 170925065034 (20)

Webinar: Building a Multi-Cloud Strategy with Data Autonomy featuring 451 Res...
Webinar: Building a Multi-Cloud Strategy with Data Autonomy featuring 451 Res...Webinar: Building a Multi-Cloud Strategy with Data Autonomy featuring 451 Res...
Webinar: Building a Multi-Cloud Strategy with Data Autonomy featuring 451 Res...
 
Cloud Migration Strategies that Ensure Greater Value for the Business
Cloud Migration Strategies that Ensure Greater Value for the BusinessCloud Migration Strategies that Ensure Greater Value for the Business
Cloud Migration Strategies that Ensure Greater Value for the Business
 
Analytics in a Day Ft. Synapse Virtual Workshop
Analytics in a Day Ft. Synapse Virtual WorkshopAnalytics in a Day Ft. Synapse Virtual Workshop
Analytics in a Day Ft. Synapse Virtual Workshop
 
The Value of Metadata
The Value of MetadataThe Value of Metadata
The Value of Metadata
 
Transform Your DBMS to Drive Application Innovation
Transform Your DBMS to Drive Application InnovationTransform Your DBMS to Drive Application Innovation
Transform Your DBMS to Drive Application Innovation
 
Webinar_102317_Heffner.ppt
Webinar_102317_Heffner.pptWebinar_102317_Heffner.ppt
Webinar_102317_Heffner.ppt
 
Business Insight 2014 - Data insights flyer
Business Insight 2014 - Data insights flyerBusiness Insight 2014 - Data insights flyer
Business Insight 2014 - Data insights flyer
 
Optimize App Performance and Security by Managing Microsoft Workloads on AWS ...
Optimize App Performance and Security by Managing Microsoft Workloads on AWS ...Optimize App Performance and Security by Managing Microsoft Workloads on AWS ...
Optimize App Performance and Security by Managing Microsoft Workloads on AWS ...
 
Microsoft cloud big data strategy
Microsoft cloud big data strategyMicrosoft cloud big data strategy
Microsoft cloud big data strategy
 
Cloud Customer Architecture for Big Data and Analytics V2.0
Cloud Customer Architecture for Big Data and Analytics V2.0Cloud Customer Architecture for Big Data and Analytics V2.0
Cloud Customer Architecture for Big Data and Analytics V2.0
 
Mike Palmer of Veritas: Debunking the myths of multi-cloud to achieve 360 Dat...
Mike Palmer of Veritas: Debunking the myths of multi-cloud to achieve 360 Dat...Mike Palmer of Veritas: Debunking the myths of multi-cloud to achieve 360 Dat...
Mike Palmer of Veritas: Debunking the myths of multi-cloud to achieve 360 Dat...
 
Keynote & Introduction
Keynote & IntroductionKeynote & Introduction
Keynote & Introduction
 
Spotfire
SpotfireSpotfire
Spotfire
 
Enabling 360-degree Business Insights with SAP Data
Enabling 360-degree Business Insights with SAP DataEnabling 360-degree Business Insights with SAP Data
Enabling 360-degree Business Insights with SAP Data
 
AWS Enterprise Summit Netherlands - Keynote
AWS Enterprise Summit Netherlands - KeynoteAWS Enterprise Summit Netherlands - Keynote
AWS Enterprise Summit Netherlands - Keynote
 
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...
 
3D Results 3DRCube
3D Results 3DRCube3D Results 3DRCube
3D Results 3DRCube
 
The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...
The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...
The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...
 
The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...
The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...
The Data & Analytics Journey – Why it’s more attainable for your company than...
 
Automate Migration to AWS with Datapipe
Automate Migration to AWS with DatapipeAutomate Migration to AWS with Datapipe
Automate Migration to AWS with Datapipe
 

More from BigDataExpo

Centric - Jaap huisprijzen, GTST, The Bold, IKEA en IENS. Zomaar wat toepassi...
Centric - Jaap huisprijzen, GTST, The Bold, IKEA en IENS. Zomaar wat toepassi...Centric - Jaap huisprijzen, GTST, The Bold, IKEA en IENS. Zomaar wat toepassi...
Centric - Jaap huisprijzen, GTST, The Bold, IKEA en IENS. Zomaar wat toepassi...
BigDataExpo
 
Google Cloud - Google's vision on AI
Google Cloud - Google's vision on AIGoogle Cloud - Google's vision on AI
Google Cloud - Google's vision on AI
BigDataExpo
 
Pacmed - Machine Learning in health care: opportunities and challanges in pra...
Pacmed - Machine Learning in health care: opportunities and challanges in pra...Pacmed - Machine Learning in health care: opportunities and challanges in pra...
Pacmed - Machine Learning in health care: opportunities and challanges in pra...
BigDataExpo
 
PGGM - The Future Explore
PGGM - The Future ExplorePGGM - The Future Explore
PGGM - The Future Explore
BigDataExpo
 
Universiteit Utrecht & gghdc - Wat zijn de gezondheidseffecten van omgeving e...
Universiteit Utrecht & gghdc - Wat zijn de gezondheidseffecten van omgeving e...Universiteit Utrecht & gghdc - Wat zijn de gezondheidseffecten van omgeving e...
Universiteit Utrecht & gghdc - Wat zijn de gezondheidseffecten van omgeving e...
BigDataExpo
 
Rob van Kranenburg - Kunnen we ons een sociaal krediet systeem zoals in het o...
Rob van Kranenburg - Kunnen we ons een sociaal krediet systeem zoals in het o...Rob van Kranenburg - Kunnen we ons een sociaal krediet systeem zoals in het o...
Rob van Kranenburg - Kunnen we ons een sociaal krediet systeem zoals in het o...
BigDataExpo
 
OrangeNXT - High accuracy mapping from videos for efficient fiber optic cable...
OrangeNXT - High accuracy mapping from videos for efficient fiber optic cable...OrangeNXT - High accuracy mapping from videos for efficient fiber optic cable...
OrangeNXT - High accuracy mapping from videos for efficient fiber optic cable...
BigDataExpo
 
Dynniq & GoDataDriven - Shaping the future of traffic with IoT and AI
Dynniq & GoDataDriven - Shaping the future of traffic with IoT and AIDynniq & GoDataDriven - Shaping the future of traffic with IoT and AI
Dynniq & GoDataDriven - Shaping the future of traffic with IoT and AI
BigDataExpo
 
Teleperformance - Smart personalized service door het gebruik van Data Science
Teleperformance - Smart personalized service door het gebruik van Data Science Teleperformance - Smart personalized service door het gebruik van Data Science
Teleperformance - Smart personalized service door het gebruik van Data Science
BigDataExpo
 
FunXtion - Interactive Digital Fitness with Data Analytics
FunXtion - Interactive Digital Fitness with Data AnalyticsFunXtion - Interactive Digital Fitness with Data Analytics
FunXtion - Interactive Digital Fitness with Data Analytics
BigDataExpo
 
fashionTrade - Vroeger noemde we dat Big Data
fashionTrade - Vroeger noemde we dat Big DatafashionTrade - Vroeger noemde we dat Big Data
fashionTrade - Vroeger noemde we dat Big Data
BigDataExpo
 
BigData Republic - Industrializing data science: a view from the trenches
BigData Republic - Industrializing data science: a view from the trenchesBigData Republic - Industrializing data science: a view from the trenches
BigData Republic - Industrializing data science: a view from the trenches
BigDataExpo
 
Bicos - Hear how a top sportswear company produced cutting-edge data infrastr...
Bicos - Hear how a top sportswear company produced cutting-edge data infrastr...Bicos - Hear how a top sportswear company produced cutting-edge data infrastr...
Bicos - Hear how a top sportswear company produced cutting-edge data infrastr...
BigDataExpo
 
Endrse - Next level online samenwerkingen tussen personalities en merken met ...
Endrse - Next level online samenwerkingen tussen personalities en merken met ...Endrse - Next level online samenwerkingen tussen personalities en merken met ...
Endrse - Next level online samenwerkingen tussen personalities en merken met ...
BigDataExpo
 
Bovag - Refine-IT - Proces optimalisatie in de automotive sector
Bovag - Refine-IT - Proces optimalisatie in de automotive sectorBovag - Refine-IT - Proces optimalisatie in de automotive sector
Bovag - Refine-IT - Proces optimalisatie in de automotive sector
BigDataExpo
 
Schiphol - Optimale doorstroom van passagiers op Schiphol dankzij slimme data...
Schiphol - Optimale doorstroom van passagiers op Schiphol dankzij slimme data...Schiphol - Optimale doorstroom van passagiers op Schiphol dankzij slimme data...
Schiphol - Optimale doorstroom van passagiers op Schiphol dankzij slimme data...
BigDataExpo
 
Veco - Big Data in de Supply Chain: Hoe Process Mining kan helpen kosten te r...
Veco - Big Data in de Supply Chain: Hoe Process Mining kan helpen kosten te r...Veco - Big Data in de Supply Chain: Hoe Process Mining kan helpen kosten te r...
Veco - Big Data in de Supply Chain: Hoe Process Mining kan helpen kosten te r...
BigDataExpo
 
Rabobank - There is something about Data
Rabobank - There is something about DataRabobank - There is something about Data
Rabobank - There is something about Data
BigDataExpo
 
VU Amsterdam - Big data en datagedreven waardecreatie: valt er nog iets te ki...
VU Amsterdam - Big data en datagedreven waardecreatie: valt er nog iets te ki...VU Amsterdam - Big data en datagedreven waardecreatie: valt er nog iets te ki...
VU Amsterdam - Big data en datagedreven waardecreatie: valt er nog iets te ki...
BigDataExpo
 
Booking.com - Data science and experimentation at Booking.com: a data-driven ...
Booking.com - Data science and experimentation at Booking.com: a data-driven ...Booking.com - Data science and experimentation at Booking.com: a data-driven ...
Booking.com - Data science and experimentation at Booking.com: a data-driven ...
BigDataExpo
 

More from BigDataExpo (20)

Centric - Jaap huisprijzen, GTST, The Bold, IKEA en IENS. Zomaar wat toepassi...
Centric - Jaap huisprijzen, GTST, The Bold, IKEA en IENS. Zomaar wat toepassi...Centric - Jaap huisprijzen, GTST, The Bold, IKEA en IENS. Zomaar wat toepassi...
Centric - Jaap huisprijzen, GTST, The Bold, IKEA en IENS. Zomaar wat toepassi...
 
Google Cloud - Google's vision on AI
Google Cloud - Google's vision on AIGoogle Cloud - Google's vision on AI
Google Cloud - Google's vision on AI
 
Pacmed - Machine Learning in health care: opportunities and challanges in pra...
Pacmed - Machine Learning in health care: opportunities and challanges in pra...Pacmed - Machine Learning in health care: opportunities and challanges in pra...
Pacmed - Machine Learning in health care: opportunities and challanges in pra...
 
PGGM - The Future Explore
PGGM - The Future ExplorePGGM - The Future Explore
PGGM - The Future Explore
 
Universiteit Utrecht & gghdc - Wat zijn de gezondheidseffecten van omgeving e...
Universiteit Utrecht & gghdc - Wat zijn de gezondheidseffecten van omgeving e...Universiteit Utrecht & gghdc - Wat zijn de gezondheidseffecten van omgeving e...
Universiteit Utrecht & gghdc - Wat zijn de gezondheidseffecten van omgeving e...
 
Rob van Kranenburg - Kunnen we ons een sociaal krediet systeem zoals in het o...
Rob van Kranenburg - Kunnen we ons een sociaal krediet systeem zoals in het o...Rob van Kranenburg - Kunnen we ons een sociaal krediet systeem zoals in het o...
Rob van Kranenburg - Kunnen we ons een sociaal krediet systeem zoals in het o...
 
OrangeNXT - High accuracy mapping from videos for efficient fiber optic cable...
OrangeNXT - High accuracy mapping from videos for efficient fiber optic cable...OrangeNXT - High accuracy mapping from videos for efficient fiber optic cable...
OrangeNXT - High accuracy mapping from videos for efficient fiber optic cable...
 
Dynniq & GoDataDriven - Shaping the future of traffic with IoT and AI
Dynniq & GoDataDriven - Shaping the future of traffic with IoT and AIDynniq & GoDataDriven - Shaping the future of traffic with IoT and AI
Dynniq & GoDataDriven - Shaping the future of traffic with IoT and AI
 
Teleperformance - Smart personalized service door het gebruik van Data Science
Teleperformance - Smart personalized service door het gebruik van Data Science Teleperformance - Smart personalized service door het gebruik van Data Science
Teleperformance - Smart personalized service door het gebruik van Data Science
 
FunXtion - Interactive Digital Fitness with Data Analytics
FunXtion - Interactive Digital Fitness with Data AnalyticsFunXtion - Interactive Digital Fitness with Data Analytics
FunXtion - Interactive Digital Fitness with Data Analytics
 
fashionTrade - Vroeger noemde we dat Big Data
fashionTrade - Vroeger noemde we dat Big DatafashionTrade - Vroeger noemde we dat Big Data
fashionTrade - Vroeger noemde we dat Big Data
 
BigData Republic - Industrializing data science: a view from the trenches
BigData Republic - Industrializing data science: a view from the trenchesBigData Republic - Industrializing data science: a view from the trenches
BigData Republic - Industrializing data science: a view from the trenches
 
Bicos - Hear how a top sportswear company produced cutting-edge data infrastr...
Bicos - Hear how a top sportswear company produced cutting-edge data infrastr...Bicos - Hear how a top sportswear company produced cutting-edge data infrastr...
Bicos - Hear how a top sportswear company produced cutting-edge data infrastr...
 
Endrse - Next level online samenwerkingen tussen personalities en merken met ...
Endrse - Next level online samenwerkingen tussen personalities en merken met ...Endrse - Next level online samenwerkingen tussen personalities en merken met ...
Endrse - Next level online samenwerkingen tussen personalities en merken met ...
 
Bovag - Refine-IT - Proces optimalisatie in de automotive sector
Bovag - Refine-IT - Proces optimalisatie in de automotive sectorBovag - Refine-IT - Proces optimalisatie in de automotive sector
Bovag - Refine-IT - Proces optimalisatie in de automotive sector
 
Schiphol - Optimale doorstroom van passagiers op Schiphol dankzij slimme data...
Schiphol - Optimale doorstroom van passagiers op Schiphol dankzij slimme data...Schiphol - Optimale doorstroom van passagiers op Schiphol dankzij slimme data...
Schiphol - Optimale doorstroom van passagiers op Schiphol dankzij slimme data...
 
Veco - Big Data in de Supply Chain: Hoe Process Mining kan helpen kosten te r...
Veco - Big Data in de Supply Chain: Hoe Process Mining kan helpen kosten te r...Veco - Big Data in de Supply Chain: Hoe Process Mining kan helpen kosten te r...
Veco - Big Data in de Supply Chain: Hoe Process Mining kan helpen kosten te r...
 
Rabobank - There is something about Data
Rabobank - There is something about DataRabobank - There is something about Data
Rabobank - There is something about Data
 
VU Amsterdam - Big data en datagedreven waardecreatie: valt er nog iets te ki...
VU Amsterdam - Big data en datagedreven waardecreatie: valt er nog iets te ki...VU Amsterdam - Big data en datagedreven waardecreatie: valt er nog iets te ki...
VU Amsterdam - Big data en datagedreven waardecreatie: valt er nog iets te ki...
 
Booking.com - Data science and experimentation at Booking.com: a data-driven ...
Booking.com - Data science and experimentation at Booking.com: a data-driven ...Booking.com - Data science and experimentation at Booking.com: a data-driven ...
Booking.com - Data science and experimentation at Booking.com: a data-driven ...
 

Recently uploaded

一比一原版(Adelaide毕业证书)阿德莱德大学毕业证如何办理
一比一原版(Adelaide毕业证书)阿德莱德大学毕业证如何办理一比一原版(Adelaide毕业证书)阿德莱德大学毕业证如何办理
一比一原版(Adelaide毕业证书)阿德莱德大学毕业证如何办理
slg6lamcq
 
一比一原版(UMich毕业证)密歇根大学|安娜堡分校毕业证成绩单
一比一原版(UMich毕业证)密歇根大学|安娜堡分校毕业证成绩单一比一原版(UMich毕业证)密歇根大学|安娜堡分校毕业证成绩单
一比一原版(UMich毕业证)密歇根大学|安娜堡分校毕业证成绩单
ewymefz
 
Machine learning and optimization techniques for electrical drives.pptx
Machine learning and optimization techniques for electrical drives.pptxMachine learning and optimization techniques for electrical drives.pptx
Machine learning and optimization techniques for electrical drives.pptx
balafet
 
Malana- Gimlet Market Analysis (Portfolio 2)
Malana- Gimlet Market Analysis (Portfolio 2)Malana- Gimlet Market Analysis (Portfolio 2)
Malana- Gimlet Market Analysis (Portfolio 2)
TravisMalana
 
Empowering Data Analytics Ecosystem.pptx
Empowering Data Analytics Ecosystem.pptxEmpowering Data Analytics Ecosystem.pptx
Empowering Data Analytics Ecosystem.pptx
benishzehra469
 
一比一原版(CBU毕业证)不列颠海角大学毕业证成绩单
一比一原版(CBU毕业证)不列颠海角大学毕业证成绩单一比一原版(CBU毕业证)不列颠海角大学毕业证成绩单
一比一原版(CBU毕业证)不列颠海角大学毕业证成绩单
nscud
 
Sample_Global Non-invasive Prenatal Testing (NIPT) Market, 2019-2030.pdf
Sample_Global Non-invasive Prenatal Testing (NIPT) Market, 2019-2030.pdfSample_Global Non-invasive Prenatal Testing (NIPT) Market, 2019-2030.pdf
Sample_Global Non-invasive Prenatal Testing (NIPT) Market, 2019-2030.pdf
Linda486226
 
一比一原版(CBU毕业证)卡普顿大学毕业证成绩单
一比一原版(CBU毕业证)卡普顿大学毕业证成绩单一比一原版(CBU毕业证)卡普顿大学毕业证成绩单
一比一原版(CBU毕业证)卡普顿大学毕业证成绩单
nscud
 
一比一原版(RUG毕业证)格罗宁根大学毕业证成绩单
一比一原版(RUG毕业证)格罗宁根大学毕业证成绩单一比一原版(RUG毕业证)格罗宁根大学毕业证成绩单
一比一原版(RUG毕业证)格罗宁根大学毕业证成绩单
vcaxypu
 
standardisation of garbhpala offhgfffghh
standardisation of garbhpala offhgfffghhstandardisation of garbhpala offhgfffghh
standardisation of garbhpala offhgfffghh
ArpitMalhotra16
 
Data Centers - Striving Within A Narrow Range - Research Report - MCG - May 2...
Data Centers - Striving Within A Narrow Range - Research Report - MCG - May 2...Data Centers - Striving Within A Narrow Range - Research Report - MCG - May 2...
Data Centers - Striving Within A Narrow Range - Research Report - MCG - May 2...
pchutichetpong
 
Levelwise PageRank with Loop-Based Dead End Handling Strategy : SHORT REPORT ...
Levelwise PageRank with Loop-Based Dead End Handling Strategy : SHORT REPORT ...Levelwise PageRank with Loop-Based Dead End Handling Strategy : SHORT REPORT ...
Levelwise PageRank with Loop-Based Dead End Handling Strategy : SHORT REPORT ...
Subhajit Sahu
 
一比一原版(UofM毕业证)明尼苏达大学毕业证成绩单
一比一原版(UofM毕业证)明尼苏达大学毕业证成绩单一比一原版(UofM毕业证)明尼苏达大学毕业证成绩单
一比一原版(UofM毕业证)明尼苏达大学毕业证成绩单
ewymefz
 
哪里卖(usq毕业证书)南昆士兰大学毕业证研究生文凭证书托福证书原版一模一样
哪里卖(usq毕业证书)南昆士兰大学毕业证研究生文凭证书托福证书原版一模一样哪里卖(usq毕业证书)南昆士兰大学毕业证研究生文凭证书托福证书原版一模一样
哪里卖(usq毕业证书)南昆士兰大学毕业证研究生文凭证书托福证书原版一模一样
axoqas
 
Algorithmic optimizations for Dynamic Levelwise PageRank (from STICD) : SHORT...
Algorithmic optimizations for Dynamic Levelwise PageRank (from STICD) : SHORT...Algorithmic optimizations for Dynamic Levelwise PageRank (from STICD) : SHORT...
Algorithmic optimizations for Dynamic Levelwise PageRank (from STICD) : SHORT...
Subhajit Sahu
 
一比一原版(TWU毕业证)西三一大学毕业证成绩单
一比一原版(TWU毕业证)西三一大学毕业证成绩单一比一原版(TWU毕业证)西三一大学毕业证成绩单
一比一原版(TWU毕业证)西三一大学毕业证成绩单
ocavb
 
Criminal IP - Threat Hunting Webinar.pdf
Criminal IP - Threat Hunting Webinar.pdfCriminal IP - Threat Hunting Webinar.pdf
Criminal IP - Threat Hunting Webinar.pdf
Criminal IP
 
一比一原版(UVic毕业证)维多利亚大学毕业证成绩单
一比一原版(UVic毕业证)维多利亚大学毕业证成绩单一比一原版(UVic毕业证)维多利亚大学毕业证成绩单
一比一原版(UVic毕业证)维多利亚大学毕业证成绩单
ukgaet
 
FP Growth Algorithm and its Applications
FP Growth Algorithm and its ApplicationsFP Growth Algorithm and its Applications
FP Growth Algorithm and its Applications
MaleehaSheikh2
 
一比一原版(BU毕业证)波士顿大学毕业证成绩单
一比一原版(BU毕业证)波士顿大学毕业证成绩单一比一原版(BU毕业证)波士顿大学毕业证成绩单
一比一原版(BU毕业证)波士顿大学毕业证成绩单
ewymefz
 

Recently uploaded (20)

一比一原版(Adelaide毕业证书)阿德莱德大学毕业证如何办理
一比一原版(Adelaide毕业证书)阿德莱德大学毕业证如何办理一比一原版(Adelaide毕业证书)阿德莱德大学毕业证如何办理
一比一原版(Adelaide毕业证书)阿德莱德大学毕业证如何办理
 
一比一原版(UMich毕业证)密歇根大学|安娜堡分校毕业证成绩单
一比一原版(UMich毕业证)密歇根大学|安娜堡分校毕业证成绩单一比一原版(UMich毕业证)密歇根大学|安娜堡分校毕业证成绩单
一比一原版(UMich毕业证)密歇根大学|安娜堡分校毕业证成绩单
 
Machine learning and optimization techniques for electrical drives.pptx
Machine learning and optimization techniques for electrical drives.pptxMachine learning and optimization techniques for electrical drives.pptx
Machine learning and optimization techniques for electrical drives.pptx
 
Malana- Gimlet Market Analysis (Portfolio 2)
Malana- Gimlet Market Analysis (Portfolio 2)Malana- Gimlet Market Analysis (Portfolio 2)
Malana- Gimlet Market Analysis (Portfolio 2)
 
Empowering Data Analytics Ecosystem.pptx
Empowering Data Analytics Ecosystem.pptxEmpowering Data Analytics Ecosystem.pptx
Empowering Data Analytics Ecosystem.pptx
 
一比一原版(CBU毕业证)不列颠海角大学毕业证成绩单
一比一原版(CBU毕业证)不列颠海角大学毕业证成绩单一比一原版(CBU毕业证)不列颠海角大学毕业证成绩单
一比一原版(CBU毕业证)不列颠海角大学毕业证成绩单
 
Sample_Global Non-invasive Prenatal Testing (NIPT) Market, 2019-2030.pdf
Sample_Global Non-invasive Prenatal Testing (NIPT) Market, 2019-2030.pdfSample_Global Non-invasive Prenatal Testing (NIPT) Market, 2019-2030.pdf
Sample_Global Non-invasive Prenatal Testing (NIPT) Market, 2019-2030.pdf
 
一比一原版(CBU毕业证)卡普顿大学毕业证成绩单
一比一原版(CBU毕业证)卡普顿大学毕业证成绩单一比一原版(CBU毕业证)卡普顿大学毕业证成绩单
一比一原版(CBU毕业证)卡普顿大学毕业证成绩单
 
一比一原版(RUG毕业证)格罗宁根大学毕业证成绩单
一比一原版(RUG毕业证)格罗宁根大学毕业证成绩单一比一原版(RUG毕业证)格罗宁根大学毕业证成绩单
一比一原版(RUG毕业证)格罗宁根大学毕业证成绩单
 
standardisation of garbhpala offhgfffghh
standardisation of garbhpala offhgfffghhstandardisation of garbhpala offhgfffghh
standardisation of garbhpala offhgfffghh
 
Data Centers - Striving Within A Narrow Range - Research Report - MCG - May 2...
Data Centers - Striving Within A Narrow Range - Research Report - MCG - May 2...Data Centers - Striving Within A Narrow Range - Research Report - MCG - May 2...
Data Centers - Striving Within A Narrow Range - Research Report - MCG - May 2...
 
Levelwise PageRank with Loop-Based Dead End Handling Strategy : SHORT REPORT ...
Levelwise PageRank with Loop-Based Dead End Handling Strategy : SHORT REPORT ...Levelwise PageRank with Loop-Based Dead End Handling Strategy : SHORT REPORT ...
Levelwise PageRank with Loop-Based Dead End Handling Strategy : SHORT REPORT ...
 
一比一原版(UofM毕业证)明尼苏达大学毕业证成绩单
一比一原版(UofM毕业证)明尼苏达大学毕业证成绩单一比一原版(UofM毕业证)明尼苏达大学毕业证成绩单
一比一原版(UofM毕业证)明尼苏达大学毕业证成绩单
 
哪里卖(usq毕业证书)南昆士兰大学毕业证研究生文凭证书托福证书原版一模一样
哪里卖(usq毕业证书)南昆士兰大学毕业证研究生文凭证书托福证书原版一模一样哪里卖(usq毕业证书)南昆士兰大学毕业证研究生文凭证书托福证书原版一模一样
哪里卖(usq毕业证书)南昆士兰大学毕业证研究生文凭证书托福证书原版一模一样
 
Algorithmic optimizations for Dynamic Levelwise PageRank (from STICD) : SHORT...
Algorithmic optimizations for Dynamic Levelwise PageRank (from STICD) : SHORT...Algorithmic optimizations for Dynamic Levelwise PageRank (from STICD) : SHORT...
Algorithmic optimizations for Dynamic Levelwise PageRank (from STICD) : SHORT...
 
一比一原版(TWU毕业证)西三一大学毕业证成绩单
一比一原版(TWU毕业证)西三一大学毕业证成绩单一比一原版(TWU毕业证)西三一大学毕业证成绩单
一比一原版(TWU毕业证)西三一大学毕业证成绩单
 
Criminal IP - Threat Hunting Webinar.pdf
Criminal IP - Threat Hunting Webinar.pdfCriminal IP - Threat Hunting Webinar.pdf
Criminal IP - Threat Hunting Webinar.pdf
 
一比一原版(UVic毕业证)维多利亚大学毕业证成绩单
一比一原版(UVic毕业证)维多利亚大学毕业证成绩单一比一原版(UVic毕业证)维多利亚大学毕业证成绩单
一比一原版(UVic毕业证)维多利亚大学毕业证成绩单
 
FP Growth Algorithm and its Applications
FP Growth Algorithm and its ApplicationsFP Growth Algorithm and its Applications
FP Growth Algorithm and its Applications
 
一比一原版(BU毕业证)波士顿大学毕业证成绩单
一比一原版(BU毕业证)波士顿大学毕业证成绩单一比一原版(BU毕业证)波士顿大学毕业证成绩单
一比一原版(BU毕业证)波士顿大学毕业证成绩单
 

Bigdataexpo2017 170925065034

Editor's Notes

  1. Sebastiaan: Presentatie Big Data Expo 2017 Marc Lelijveld en Sebastiaan Boonstoppel over Data Driven customer experience. Ook wel: Outsourcing contracten die worden gegeven op basis van XLA (en niet de bekende SLA). Volledige sturing op XLA. Echter hoe brengen we nu gebruikers tevredenheid in kaart. En nog mooier, hoe kunnen we gebruikerstevredenhied linken aan de bedrijfsprocessen.
  2. Sebastiaan
  3. Sebastiaan: Korte Introductie over Heijmans. Wat doet Heijmans.
  4. Marc
  5. Marc: Centric is een van de grootste IT-dienstverleners van Nederland. Wij zijn actief in 10 landen binnen Europa met een totaal rond de 4300 werknemers. De activiteiten van Centric zijn grofweg in de volgende sectoren onder te verdelen; Public sector Supply Chain Financial Sector Overig Binnen de publieke sector heeft iedereen van zijn geboorte tot zijn dood indirect met Centric te maken. Binnen de publieke sector zijn wij voornamelijk actief binnen gemeenten waarin wij voorzien in software voor basisregistratie, belastingen, aanvragen en uitlevering van officiële documenten, begraven en nog veel meer. Daarnaast is supply chain ook een van de focusmarkten waarin wij voorzien in onder andere software voor Transport-Management-Systemen en Papierloos transport. Vanuit Centric leveren wij op vier gebieden onze dienstverlening aan. Software Solutions, denk daarbij aan ontwikkeling, implementatie en beheer standaard en maatwerk software voor zowel onze focusmarkten maar ook daar buiten. IT Outsourcing, leveren van cloud diensten, werkplekken en outsourcing van de volledige IT dienstverlening zoals Centric voor Heijmans doet. Business Proces Outsourcing, het uitbesteden van bijvoorbeeld de servicedesk, monteurs zoals die van Ziggo. Staffing services, voor detachering van professionals op verschillende vlakken zoals BI-professionals en software ontwikkelaars maar ook financial professionals.
  6. Korte Introductie over Centric en Heijmans. Wat doen beide bedrijven en welke relatie hebben we tot elkaar. In gaan op welke technieken we gebruiken en introductie van Power Bi als koppelmiddel voor verschillende data en rapportage bronnen.
  7. Korte Introductie over Centric en Heijmans. Wat doen beide bedrijven en welke relatie hebben we tot elkaar. In gaan op welke technieken we gebruiken en introductie van Power Bi als koppelmiddel voor verschillende data en rapportage bronnen.
  8. Sebastiaan: Agenda punten doornemen in verhaalvorm, niet punt voor punt opnoemen.
  9. Sebastiaan: Introductie over Outsourcing. Waarop deze contracten veelal zijn opgemaakt en hoe dit beter kan.
  10. Sebastiaan
  11. Sebastiaan: Uitleg over XLA. Waarop meten we als SLA maatstaven niet meer van toepassing zijn.
  12. Marc: Introductie Big Data. Een buzzword kunnen we het onderhand wel noemen. Iedereen om ons heen beweert Big Data te hebben. Maar wat is dat nu precies? En hoe kunnen wij, vanuit Centric, een toepassing van Big Data ook echt van toegevoegde waarde laten zijn voor u en uw organisatie?
  13. Marc: Als we het over Big Data hebben, hebben we het vaak over de 5 V’s. Maar wat zegt dat nu eigenlijk? Als we nog even door zoeken op google, vind je er nog 10. Iedereen heeft zo zijn eigen visie op de 5V’s of hoeveel je er dan ook vind. Vanuit Centric spreken we over deze 5 V’s: Volume, de omvang van de dataset Variety, de verscheidenheid in data, op verschillende locaties en in verschillende vormen. Velocity, De veranderlijkheid en snelheid van data. Veracity, De betrouwbaarheid en voorspelbaarheid van data. Value, De meest voor de hand liggende, de waarde van data. Kort gezegd, als er geen spraken is van Value, dan kun je je afvragen waarom je er aan begint. Als we kijken naar Gartner, dan wordt er beweert dat er spraken is van Big Data wanneer men aan 3 van de 5 V’s voldoet. Voor de huidige casus is er helaas NOG GEEN spraken van volume. Het gaat om relatief kleine dataset die bij elkaar zijn gebracht. Maar de huidige opzet heeft wel degelijk de potentie om ook aan de V van Volume te voldoen in combinatie met databronnen die op dit moment nog niet gekoppeld zijn. Daar komen we later in deze presentatie nog even op terug.
  14. Marc: Maar welke data gebruiken we dan allemaal? - Personeel & Organisatie: gegevens over personeel, in dienst, afdeling, … - Active Directory: Beschikking over alle Windows Domein informatie, bijvoorbeeld systemen, gebruiker, en groepen - Applicatie virtualisatie: Toegekende software en applicatie gebruik - Giarte: Klanttevredenheid gegevens - Service Managemet Tool: Bevat gegevens over alle wijzigingen, incidenten, problemen en configuratie items - SCCM: Hardware en Software gegevens van alle systemin. Van beschikbaarheid tot gebruik - SCOM: Monitor gegevens van de omgeving, hierin zitten alle reguliere informative meldingen, uitzonderingen en ctitical warnings - Azure & Office365: bevat alle gegevens vanuit Office 365 en Azure. Hierbij zitten toegewezen licenties, gebruik van Software, meldingen en locaties waarop software wordt gebruikt
  15. Sebastiaan: Overzichten vanuit Giarte geven een overzicht van de terugkoppeling maar zijn niet direct te relateren aan andere gegegeves over deze periode. Je bent snel zoeken in een grote berg aan data die niet is gekoppeld aan elkaar. !!Afbeelding toevoegen van Giarte data gekoppeld aan back-end.
  16. Sebastiaan: Eerste opzet, spelend opgezet als POC
  17. Marc: Gezien de behoefte van Heijmans en de verandering in rapportage vorm, hebben wij er voor gekozen om de inzichten middels een interatief dashboard beschikbaar te stellen. Daarbij maken wij gebruik van Microsoft Power BI. De stap die we hierbij met name hebben gemaakt ten opzichte van de voorgaande status, is het professionaliseren van de wijze waarop de data bij elkaar is gebracht, en het vertalen in begrijpbare en tot de verbeelding sprekende visualisaties.
  18. Marc: Uiteindelijk hebben wij er voor gekozen om deze rapportages aan onze klant, in dit geval Heijmans, beschikbaar te stellen via het klanten portal in SharePoint. Binnen deze Office365 omgeving is het voor de eind-gebruiker mogelijk om de rapportages op ieder gewenst moment te raadplegen op een centrale locatie. Hiermee hebben we de omslag gemaakt van een grote berg papier waarmee de servicemanager iedere maand op pad gaat naar de Klant, naar realtime rapportage die iedere 24 uur wordt bijgewerkt. Daarmee heeft de eind-gebruiker de rapportage tot zijn of haar beschikking op ieder gewenst moment en is niet meer afhankelijk van de maandelijkse afspraak met de Servicemanager. Daarnaast is de rapportage ook gepersonaliseerd en specifiek voor de gebruiker zijn of haar afdeling en wordt niet meer lastig gevallen met alle overhead in de papieren rapportage. Informatie specifiek voor de afdelingen en gebruikers en altijd beschikbaar en up-to-date.
  19. Marc: Maar hoe leggen wij het verband tussen de harde en de zachte factoren? Concreet, de klanttevredenheid vanuit Giarte en de overige data. In het getoonde dashboard, ziet u de inzichten en waardering van de eindgebruikers, afgezet tegen de gegevens die wij hebben uit de Personeel & Organisatie systemin zoals welke afdeling het betreft, en de hardware (configuration item) die door de betreffende gebruikers ingezet wordt. Door de interactiviteit van Power BI, is het gemakkelijk om door te drillen op een bepaalde waardering, afdeling, locatie of hardware. Daarmee kunnen wij direct zien welke hardware gebruik wordt door personen die een lagere waardering geven, of welke afdeling dit betreft. Dit brengt ons ook direct bij de winstpunten die wij tot nu toe uit deze inzichten en opzet gehaald hebben.
  20. Sebastiaan: 1. Omruilen van sysemen kan zonder specifieke voorberijden worden uitgevoerd met directe beschikbaarheid van gebruikte applicaties en instellingen. SLA en XLA meetpunten benoemen per punt. Hoe het koppelen van Giarte aan de back-end dit heeft kunnen opleveren. CAD gebruikers hebben een hogere ontevredenheid. 2. Kloppend dynamisch CMDB. Bijproduct een volledig kloppend CMDB 3. Sweet spot voor doorlooptijd van meldingen en wizigingen Basis gemaakt om vervolgens voorspellend verder op te kunnenbouwen.
  21. Marc: Als we kijken naar de huidige opzet, dan kunnen we spreken van een hybride omgeving. We maken namelijk gebruik van zowel on-premises als cloud databronnen.
  22. Marc: Als we kijken naar het toekomst perspectief op korte termijn, en daarmee kom ik direct terug op de slide waarin we spraken over Big Data, zijn er nog mooie en uitdagende optimalisaties realiseerbaar. Als eerste willen wij gaan kijken naar het koppelen van externe databronnen zoals: Weer gegevens: meer mensen die thuiswerken, waarbij ze gebruik maken van een VPN-verbinding wat wellicht effect heeft op de prestaties van de IT. Daarnaast worden mensen wellicht chagrijnig van slecht weer wat leidt tot slechtere beoordelingen, of nemen geen tijd om de enquete in te vullen bij goed weer omdat ze liever op het strand liggen. Meetgegevens: en benchmarking van andere trajecten. Kalender met betrekking tot vakanties en dergelijke. Net na vakanties is het aantal tickets bij een servicedesk veel hoger omdat mensen hun wachtwoord vergeten zijn. Tijdstip, zijn er bepaalde meldingen en acties die we iedere ochtend, of middag terug zien komen. Deze combinatie met deze gegevens willen we ook gebruiken om vervolgens voorspellingen te doen aan de hand van Machine Learning om bijvoorbeeld de bezetting bij de servicedesk optimaal af te stemmen, of de voorraad van hardware op peil te houden.
  23. Marc: Tot slot nog de lange termijn. Uiteindelijk willen we de inzichten ook koppelen aan de operationele bedrijfsprocessen bij Heijmans. Daarmee kun je denken aan koppelingen met Dynamics365, Exact en SAP. Hiermee willen we inzichtelijk maken wat het effect is van de optimalisaties en klanttevredenheid van de IT op het bedrijfsresultaat van Heijmans. Je kunt je voorstellen dat het niet zinvol is om een investering te doen van 100.000 euro in de IT, als het voor Heijmans een effect oplevert van 10.000 euro. Die businesscase is snel gemaakt. Uiteindelijk blijft dit een iteratief ontwikkelend proces. Dit zijn de stappen die wij tot op heden in het vizier hebben. Maar wat hierna een mogelijke uitbreiding is… weten wij ook nog niet.