GSE Belgium-Luxemburg Regional Conference 25 & 26 April 2013 Business Continuity and IT Services

Maat: px

Weergave met pagina beginnen:

Download "GSE Belgium-Luxemburg Regional Conference 25 & 26 April 2013 Business Continuity and IT Services"

René de Winter
8 jaren geleden
Aantal bezoeken:

1 GSE elgium-luxemburg Regional Conference 25 & 26 April 2013 usiness Continuity and T Services * Prof. dr. Jan Vanthienen, KU Leuven, FE

Knowledge Management * Decision models * usiness intelligence & Analytics M Faculty Award Chairholder

2 Jan Vanthienen KU Leuven Faculty of Economics and usiness usiness nformation Systems Group LRS (Leuven nstitute for Research in nformation Systems) Research and teaching: * usiness rules, processes and information systems * nformation & Knowledge Management * Decision models * usiness intelligence & Analytics M Faculty Award Chairholder PricewaterhouseCoopers Chair on E-usiness Co-Chairholder Microsoft Research Chair on ntelligent Environments jan.vanthienen@kuleuven.be 2

3 *T skills for business *T lessons for business *nformation attitude for all * Work smarter, not harder *usiness knowledge for T *asic knowledge for everyone 3

4 For business For T For all usiness skills usiness concepts Analysis T skills nformation attitude What can go wrong Work smarter, not harder Technology Application domains General Planning Organizing Soft skills 4

Doelstellingen mbt. algemene competenties (information skills, soft skills, communication skills, learning skills, leadership) Doelstellingen mbt.

5 Doelstellingen mbt. algemene competenties (information skills, soft skills, communication skills, learning skills, leadership) Doelstellingen mbt. algemeen wetenschappelijke competenties (kritische reflectie, onderzoekende houding, onderzoeksmethode, integriteit General and general-scientific goals and skills for every academic program Doelstellingen mbt. disciplinaire wetenschappelijke competenties Gedeelde disciplinaire wetenschappelijke competenties usiness knowledge Opleidingsspecifieke basiscompetenties Specialisatie in beleidsinformatica, functionele domeinen en evt. verbreding asisvorming in het FD asisvorming in het FD asisvorming techn. dom. asisvorming in het FD asisvorming in het FD asisvorming in het FD Vorming beleidsinformatica Verdere uitdieping of verbreding Verdere naar FD in het Verdere FD in het FD Specialisatie Specialisatie Technology domains (energy, materials, physics) Quantitative methods usiness nformatics (modeling, architecture, systems, requirements, analytics, processes, infrastructure) Application areas & specialization 5

6 asisvorming functionele domeinen (54) Kwantitatieve methoden (30) Wetenschap & Technologie (12) Talen (12) 42 (eleids)informatica (42) Resterende clusters (18) Specialisatie/verbreding (12) Uitdieping functionele domeinen (18) Kwantitatieve methoden (12) 12 Wetenschap & Technologie (12) 12 (eleids)informatica (24) 24 Masterproef (24) 24 Specialisatie/verbreding/ keuze (30) 6

7 usiness T * Management skills, soft skills, general knowledge, domains 7

8 Economie, Management & usiness T& - Technology & Wetenschap T& - Wiskunde & Kwanitatieve S - Modeleren S - Economische Aspecten S - Technisch * Economie, Management & usiness T& - Technology & Wetenschap T& - Wiskunde & Kwanitatieve Methoden S - Modeleren S - Economische Aspecten S - Technisch S - Thesis & Geïntegreerde Proef rede Algemene vorming Vrije Keuze stp Katholieke Universiteit Leuven Handelsingenieur in de eleidsinformatica Economie, Management & Technologie & stp Universiteit Economie, Programma Management Naam & usiness usiness ngenieursvakken Universiteit T& - Technology Programma & Wetenschap Naam nformatiesystemen T& - Wiskunde & Kwanitatieve Methoden S - Economische Aspecten Katholieke Handelsingenieur S - Technisch Universiteit in de Leuven S - Thesis eleidsinformatica & Geïntegreerde Proef Universiteit Antwerpen S - Modeleren Handelsingenieur rede Algemene vorming in de Vrije Keuze eleidsinformatica Katholieke Universiteit Leuven Handelsingenieur in de eleidsinformatica

9 6 STP = basisvorming = verdieping (plicht) = specialisatie of verbreding (keuze) leerlijn 1e fase 2e fase 3e fase 1e fase 2e fase Acc & Fin Alg Econ edr Econ & Strat Kwant Meth Marketing Personeel & Organ Prod & Logist Wet en Tech Recht Talen Religie en Zing eleidsinformatica (basis, gedeeld) eleidsinformatica (specifiek) bachelor HR master HR 9

10 (groep van) doelstellingen in bachelor asisvorming in micro-economie DSC(EW+TEW+HR+HR)--1 Financiële en boekhoudkundige basisvorming DSC(EW+TEW+HR+HR)--2 Maatschappelijke vorming DSC(EW+TEW+HR+HR)--3 Kwantitatieve managementmethoden DSC(HR+HR)--1 Gedragswetenschappelijke vorming juridische en institutionele context DSC(HR+HR)--DS-2.1 asisvorming in bedrijfskundige domeinen DSC(HR+HR)--3 asisvorming in CT DSC(HR+HR)--4 asisvorming in economisch Frans en Engels DSC(HR+HR)--5 asisvorming in fysica en technologie DSC(HR+HR)--6 asisvorming beleidsinformatica DSC(HR)--7 Leerlijn/domeincluster Leerlijn algemene economie Leerlijn accountancy en financiering Cluster religie en zingeving Leerlijn kwantitatieve methoden Cluster rechten De overeenkomstige leerlijnen in marketing, productie en logistiek, personeel en organisatie, bedrijfseconomie en strategie Leerlijn informatica (gedeeld met HR) Cluster talen Cluster wetenschap en technologie Leerlijn beleidsinformatica 10

11 (groep van) doelstellingen in master Strategisch management DSC(HR+HR)-M-1 Kwantitatieve managementmethoden DSC(HR+HR)-M-2 asisvorming in belangrijke technologische domeinen DSC(HR+HR)-M-3 ntegrale kwaliteitsbeheersing DSC(HR+HR)-M-4 asisvorming in macro-economie DSC(HR)-M-0.1 asisvorming Management Accounting DSC(HR)-M-0.2 Vorming beleidsinformatica DSC(HR)-M-5 Leerlijn/domeincluster Leerlijn bedrijfseconomie en strategie Leerlijn kwantitatieve methoden Cluster wetenschap en technologie Leerlijn productie en logistiek Leerlijn algemene economie Leerlijn accountancy en financiering Leerlijn beleidsinformatica 11

12 * Specializations: Architecture & big data / Data science & analytics * Enlargement: usiness nformatics & Logistics / Marketing / Finance / Entrepreneurship / Man-machine communication 12

13 * nternship as course * Masterproject in industry (in team) * Free internship * ndustry seminars (LRS lue Academy with M) * Seminars for industry (SA, CO forum) * Research chairs (Analytics, Process mining, Variability, ERP) * Educational chairs (scholarships) * Fellowship * Student initiatives (seminars, Academics for companies junior enterprise, Management skills program, T skills, job fairs) * nternational contacts 13

14 For business For T For all usiness skills usiness concepts Analysis T skills nformation attitude What can go wrong Work smarter, not harder Technology Application domains General Planning Organizing Soft skills 14

15 *How does business operate * Goals, strategy * usiness processes * usiness operations T G nformation attitude usiness concepts Application domains A Analysis What can go wrong Work smarter, not harder Planning Organizing Soft skills *asic business concepts * Accounting, marketing, finance, logistics *usiness conduct * Results are more important than the technology playground * Keep it simple, time is money 15

16 *usiness analysis * eing able to describe and analyze things * usiness semantics, requirements, decisions, processes T G nformation attitude usiness concepts Application domains A Analysis What can go wrong Work smarter, not harder Planning Organizing Soft skills *Problem analysis * What is the real problem * What is the impact of a solution? * Modeling a solution *usiness optimization 16

17 *Productivity tools * Work smarter, not harder T G nformation attitude usiness concepts Application domains A Analysis What can go wrong Work smarter, not harder Planning Organizing Soft skills *Analytics, data science, big data *Privacy, security, continuity, backups, risks *nnovative solutions 17

18 *Spreadsheet features *Comparing *Editing *Searching 18

19 *Simple information attitude for all * What can go wrong? * Single version of the truth * usiness data management * Data Quality * Separate know from show from flow T G nformation attitude usiness concepts Application domains A Analysis What can go wrong Work smarter, not harder Planning Organizing Soft skills *What are the consequences *Analyze, model before you implement 20

20 *Obvious error? "more than 90% of corporate spreadsheets contain material errors. With each error costing between $10K and 100K per month, one expert estimates corporate America loses in excess of $10 annually through the misuse and abuse of spreadsheets." 21

21 *Spreadsheet errors * adding, sorting, overwriting formulas, * errors * reply to all, bcc:, T G nformation attitude usiness concepts Application domains A Analysis What can go wrong Work smarter, not harder Planning Organizing Soft skills *Twitter errors *Multiple versions of the truth * updating copies 22

22 *Planning *Organizing *Reporting T G nformation attitude usiness concepts Application domains A Analysis What can go wrong Work smarter, not harder Planning Organizing Soft skills *Structuring *Presenting *Reading *There is nothing soft about soft skills, they are hard 23

23 24

Vergelijkbare documenten

Masteropleidingen aan de Faculteit Economie en Bedrijfswetenschappen na een economische professionele bachelor

Masteropleidingen aan de Faculteit Economie en Bedrijfswetenschappen na een economische professionele bachelor Masteropleidingen aan de na een economische professionele bachelor Prof. dr. Katrien Antonio Programmadirecteur Masters FEB Leuven Prof. dr. Tom Verbeke Docent Handelswetenschappen / Business Administration