Samenvatting Slides en Lesnotities Business Intelligence (F710377A;Ugent;2023)
103 views 0 purchase
Course
Business intelligence (F710377A)
Institution
Universiteit Gent (UGent)
Dit document is een samenvatting van de slides en lesnotities bij het vak Business Intelligence, gegeven door L. Lemeire. De samenvatting bevat NIET hoofdstuk 6, aangezien dit moeilijk samen te vatten is. Practica en zelftest NIET inbegrepen. De samenvatting is in het Nederlands, dus de slides werd...
BUSINESS INTELLIGENCE
PROF. L. LEMEIRE, E. CLARYSSE & G. MAES
ACADEMIEJAAR 2022-2023
1
,1.1 DATA-ANALYTICAL THINKING
WAAROM?
Verschillende redenen om na te denken over data-analytical thinking & data science:
1. Data opportunities: verschillende opportuniteiten door data
2. Compliance to regulations: belangrijk voor bedrijven om te bewijzen dat ze aan bepaalde regelgeving voldoen
3. Possible applications: allerlei applicaties beschikbaar die ingezet kunnen worden in bedrijven
Data gebruikt om een competitive advantage (concurrentievoordeel) te verkrijgen!
DATA OPPORTUNITIES
Oorzaken beschikbaarheid data:
1. Amounts of data
2. Variety of data: data vanuit verschillende bronnen vb. internet, vanuit een bedrijf
3. Technological advances
• Computer strength: computers worden krachtiger (kunnen complexere berekeningen uitvoeren)
• Networks to connect databases
• Good algorithms (stelt ons in staat data op een juiste manier te analyseren, handmatige analyse overtroffen)
Van Big Data 1.0 (vandaag nog) naar Big Data 2.0:
o Web 1.0 vb. bedrijven hebben website (internettechnologie)
• Basic internet technologies
• Create online presence
• Build electronic commerce capability
o Big Data 1.0
• Processing large data
• Improving efficiency
o Web 2.0
• Integration of social-networking components: end-user content vb. social media
o Big Data 2.0
• We can process big data now => What can this data do for us?
2
,COMPLIANCE TO REGULATIONS
2 belangrijke regelgevingen waarbij de instanties gebruik kunnen maken van een analyse van hun data
o Basel II: bank moet risicomodel kunnen opbouwen voor 3 credit, market & operational
o Solvency II: verzekeringsmaatschappijen moeten kunnen bewijzen dat ze in staat zijn om de polissen die ze dekken ook
effectief uit te betalen
POSSIBLE APPLICATIONS
Verschillende applicaties op verschillende departementen
o Marketing
• Targeted marketing: op voorhand bepalen welke doelgroep je wilt bereiken
• Online advertising: o.a. gericht adverteren
• Recommendations for cross selling vb. personen die product X kochten, waren ook geïnteresseerd in product Y & Z =>
op die manier kan je ze overtuigen de andere producten te bekijken & eventueel aan te kopen
o Customer relationship management: zorgen dat de relatie naar de klant toe verbetert door op de juiste manier data te
analyseren
• Analyzing customer behavior
• Manage attrition/churn
• Maximize expected customer value
o Finance vb. datamining gebruiken om beursspeculaties te sturen
• Credit scoring
• Trading
o Operations management
• Fraud detection
• Workforce management
o Corporate performance management: de manier waarop bedrijven zichzelf in de mark gepositioneerd hebben of mate
waarin bedrijf in staat is om zijn doelstellingen waar te maken
o Market
• Mergers
• Globalization
Þ Kunnen enkel gebeuren als we zouden beschikken over nog meer data, uit nog meer verschillende bronnen
(heterogeneous sources) + tegelijkertijd moeten we in staat zijn om die data nog sneller te doen evolueren
VOORBEELDEN
o Hurricane Frances – Walmart (anlyzing customer behavior + targeted marketing)
• Orkaan die op het punt stond aan land te gaan in de VS
• Walmart beschikte over veel data van klanten via de getrouwheidskaart
• Konden zien welke producten populair waren op dat moment (sommige voor de hand liggend vb. zaklampen,
andere minder vb. poptarts, bier (best sold))
• Al vooraf inspelen op ongebruikelijke vraag gepaard met die gebeurtenis, zorgen dat er voldoende stock is
3
, o Pregnancy prediction – Target (anlyzing customer behavior + targeted marketing)
• Voorspellen wanneer een koppel zwanger is, om gericht special offers uit te sturen
• Wanneer men kinderen krijgt verandert het aankoopgedrag: ‘Daar waar klanten pampers kopen, zullen ze ook
de rest van hun producten kopen’ (want minder tijd)
• Ze vergeleken aankopen in periode van zwangerschap (9 maand voor eerste pamper) met periode voor
zwangerschap
• Konden effectief vanaf de 3e of 4e maand aantonen of koppels al dan niet zwanger waren
o Churn prediction – MegaTelco (anlyzing customer behavior + targeted marketing + manage churn + maximize expected customer
value + corporate performance management)
• Churn prediction = overstappen van klanten naar ander bedrijf/concurrentie na afloop van hun contract
• Standpunt = ‘de markt is min of meer verzadigd’
• Idee: iedereen heeft toegang tot mobiele telefoons dus de enige manier om nieuwe klanten te verwerven, is
door ze weg te nemen bij de concurrentie
• Voorspellen welke klant potentieel naar de concurrentie zou gaan & deze met gerichte marketing proberen
binden aan een verlenging van het contract (het overtuigen van bestaande klanten kost minder dan het
aanwerven van nieuwe)
o Signet Bank
• Kleine regionale bank in VS
• Capital One = grootste verstrekker van creditkaarten wereldwijd
• Ontdekking: bij het toekennen van credits is er maar een beperkte groep waarop grote winsten gemaakt
worden à Als je deze groep betere voorwaarden van creditverstrekking zou geven, dan kan je al die klanten
winnen & op die manier grote winsten maken
• Probleem: men beschikte niet over de juiste data om deze analyse uit te voeren
• Oplossing: men ging random voorwaardes toekennen aan mensen om een dataset op te stellen voor analyse
• Maar: zeer duur want sommige kregen gunstigere voorwaarden, wat ze niet waard waren (eerste jaren veel
verlies) à Signet was de enige die risico waagde & is daardoor uitgegroeid tot Capital One
o Amazon: rankings & aanbevelingen
o Herrah’s Casino’s: was een kleine speler maar verzamelde data over gokkers & kon zo enkele jaren geleden Caesars
Palace kopen (1 van de grootste casino’s)
o The valuation of Facebook and Twitter
Þ Geen hypothese-test! We gaan modellen opstellen die vertrekken vanuit de vraag ‘Zouden we dit probleem kunnen
oplossen a.d.h.v. data?’ (Hypothese-test = je geformuleerde hypothese a.d.h.v. bepaalde data controleren)
WAT (DATA-ANALYTICAL THINKING) à HEFBOOMWERKING
Data-analytical thinking probeert antwoord te geven op een aantal vragen
o Zullen data helpen bij het oplossen van een bedrijfsprobleem?
o Hoe doe je dat systematisch?
o Venture capitalists die willen investeren: gebruiken om mensen te overtuigen te investeren?
4
The benefits of buying summaries with Stuvia:
Guaranteed quality through customer reviews
Stuvia customers have reviewed more than 700,000 summaries. This how you know that you are buying the best documents.
Quick and easy check-out
You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.
Focus on what matters
Your fellow students write the study notes themselves, which is why the documents are always reliable and up-to-date. This ensures you quickly get to the core!
Frequently asked questions
What do I get when I buy this document?
You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.
Satisfaction guarantee: how does it work?
Our satisfaction guarantee ensures that you always find a study document that suits you well. You fill out a form, and our customer service team takes care of the rest.
Who am I buying these notes from?
Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller studentje789. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $7.01. You're not tied to anything after your purchase.
