Cases (Digitale) informatiesystemen
Inhoud
1 Data en risicobeheer in een kredietinstelling ................................................................................. 2
2 ERP-systemen .................................................................................................................................. 3
3 Data Mining ..................................................................................................................................... 5
4 Lezing Dries Buytaert ....................................................................................................................... 6
4.1 The startup story ..................................................................................................................... 6
4.2 A look back .............................................................................................................................. 7
4.3 A look ahead ............................................................................................................................ 8
4.4 The big reverse of the web ...................................................................................................... 8
4.5 Dries Buytaert in gesprek met prof. Bart Goethals ................................................................. 9
5 Haven............................................................................................................................................. 11
6 ERP als SAP-consultant .................................................................................................................. 13
6.1 Sap ......................................................................................................................................... 13
6.2 S4 hana .................................................................................................................................. 13
1
,1 Data en risicobeheer in een kredietinstelling
Wat is het belang van data in een kredietinstelling?
-> Inleiding: Balans bank
Bankinkomsten:
-> netto-renteresultaat (ontvangen rente op kredieten – betaalde rente op deposito’s)
-> Commissielonen
-> inkomsten uit eigen portefeuille (uit effecten, ..)
Netto-renteresultaat:
-> Waar zitten de risico’s?
-> “golden rule of banking” : even veel kt leningen als lt leningen uitschrijven/ aangaan
-> Bij renteschommeling -> Kan men LT-rente niet aanpassen, KT kan men sneller aanpassen
-> Mismatching tussen lt en kt leningen omdat banken meer winst willen maken door de balans te
verschuiven risico op verlies aan inkomsten wanneer rente stijgt
-> renterisico : RenteGevoelige Passiva (RGP) is niet gelijk aan RenteGevoelige Activa (RGA) (= op KT)
-> gap (=RGA-RGP) is negatief verlies bij rente stijging
Wat heb je nodig om zo’n tabel van de rentepositie te maken? Wat moet je meenemen van info?
-> voor ieder contract : contractuele looptijd, rentetypische looptijd, uitstaande bedrag
-> localisatie renterisico : per business-unit, per land, per munt
Gebruik van de info
-> renterisico ontstaat enkel wanneer rentevoeten veranderen info over rentevoeten, economie
nodig : soorten rentevoet, beweeglijkheid vd rentevoet, samenhang vd rentevoet
Gebruik van de data: dynamiek
-> dynamiek van de balans : (vervroegd) terugbetalingspatroon, achterstalligheid, kredietfaciliteiten,
concentratie (land, sector, munt, ..)
Gebruik van de data: beheer
-> Je kan commercieel of financieel voeren
-> info nodig: vervaldagconcentratie per product, cliëntinformatie, waarderingsinfo, kenmerken
afgeleide producten
2
, 2 ERP-systemen
Wat is een ERP systeem?
Het is een bedrijfsoverkoepelend geïntegreerd digitaal systeem
-> dat beschikt over alle informatie die werknemers van verschillende afdelingen nodig hebben om
correct en efficiënt te kunnen samenwerken
-> dat de bedrijfsprocessen ondersteunt ahv transactionele applicaties (kleine ‘ondeelbare’
toepassingen)
Het bevat bedrijfsinformatie en het ondersteunt bedrijfsprocessen
(vb. SISA, )
-> het is een bedrijfsoverkoepelend systeem
Wat verkoopt het bedrijf
- producten, services, … (vb. SISA: studenten, leerkrachten,…)
- vb. lego
Aan wie verkoopt het bedrijf wat?
- consumenten
- andere bedrijven: lego verkoopt zelden aan ons dus B2B
- overheid
Hoe zit een product in elkaar?
- Bill of Material (BoM) (=alles wat in deze doos zit moet beschreven worden vb. lego-> zakjes,
ventjes, lego
Productie geeft de volgorde aan…
- ze moeten weten wanneer alles gemaakt is
Hoe maak je deze dingen?
- Machines, tanks, opgeleid personeel, werktuigen…
Wat is de beschikbare ‘resource’ capaciteit?
- Productiesnelheid (volume/tijd) van een resource
- Aantal resources
- Werkkalender (shiftregimes, …)
ERP: supply chain netwerk
- Goederenstroom + waar bevinden zich de leveranciers/distributiecentra, klanten?
ERP: kostenstructuur
Variabele kosten: kosten verpakkingen, de lonen
Vaste kosten: kosten van machine
ERP: voorraadinformatie
-Waar ligt wat? Kan je daaraan? Zijn er genoeg blokken? -> IN ERP-SYSTEEM
3
Inhoud
1 Data en risicobeheer in een kredietinstelling ................................................................................. 2
2 ERP-systemen .................................................................................................................................. 3
3 Data Mining ..................................................................................................................................... 5
4 Lezing Dries Buytaert ....................................................................................................................... 6
4.1 The startup story ..................................................................................................................... 6
4.2 A look back .............................................................................................................................. 7
4.3 A look ahead ............................................................................................................................ 8
4.4 The big reverse of the web ...................................................................................................... 8
4.5 Dries Buytaert in gesprek met prof. Bart Goethals ................................................................. 9
5 Haven............................................................................................................................................. 11
6 ERP als SAP-consultant .................................................................................................................. 13
6.1 Sap ......................................................................................................................................... 13
6.2 S4 hana .................................................................................................................................. 13
1
,1 Data en risicobeheer in een kredietinstelling
Wat is het belang van data in een kredietinstelling?
-> Inleiding: Balans bank
Bankinkomsten:
-> netto-renteresultaat (ontvangen rente op kredieten – betaalde rente op deposito’s)
-> Commissielonen
-> inkomsten uit eigen portefeuille (uit effecten, ..)
Netto-renteresultaat:
-> Waar zitten de risico’s?
-> “golden rule of banking” : even veel kt leningen als lt leningen uitschrijven/ aangaan
-> Bij renteschommeling -> Kan men LT-rente niet aanpassen, KT kan men sneller aanpassen
-> Mismatching tussen lt en kt leningen omdat banken meer winst willen maken door de balans te
verschuiven risico op verlies aan inkomsten wanneer rente stijgt
-> renterisico : RenteGevoelige Passiva (RGP) is niet gelijk aan RenteGevoelige Activa (RGA) (= op KT)
-> gap (=RGA-RGP) is negatief verlies bij rente stijging
Wat heb je nodig om zo’n tabel van de rentepositie te maken? Wat moet je meenemen van info?
-> voor ieder contract : contractuele looptijd, rentetypische looptijd, uitstaande bedrag
-> localisatie renterisico : per business-unit, per land, per munt
Gebruik van de info
-> renterisico ontstaat enkel wanneer rentevoeten veranderen info over rentevoeten, economie
nodig : soorten rentevoet, beweeglijkheid vd rentevoet, samenhang vd rentevoet
Gebruik van de data: dynamiek
-> dynamiek van de balans : (vervroegd) terugbetalingspatroon, achterstalligheid, kredietfaciliteiten,
concentratie (land, sector, munt, ..)
Gebruik van de data: beheer
-> Je kan commercieel of financieel voeren
-> info nodig: vervaldagconcentratie per product, cliëntinformatie, waarderingsinfo, kenmerken
afgeleide producten
2
, 2 ERP-systemen
Wat is een ERP systeem?
Het is een bedrijfsoverkoepelend geïntegreerd digitaal systeem
-> dat beschikt over alle informatie die werknemers van verschillende afdelingen nodig hebben om
correct en efficiënt te kunnen samenwerken
-> dat de bedrijfsprocessen ondersteunt ahv transactionele applicaties (kleine ‘ondeelbare’
toepassingen)
Het bevat bedrijfsinformatie en het ondersteunt bedrijfsprocessen
(vb. SISA, )
-> het is een bedrijfsoverkoepelend systeem
Wat verkoopt het bedrijf
- producten, services, … (vb. SISA: studenten, leerkrachten,…)
- vb. lego
Aan wie verkoopt het bedrijf wat?
- consumenten
- andere bedrijven: lego verkoopt zelden aan ons dus B2B
- overheid
Hoe zit een product in elkaar?
- Bill of Material (BoM) (=alles wat in deze doos zit moet beschreven worden vb. lego-> zakjes,
ventjes, lego
Productie geeft de volgorde aan…
- ze moeten weten wanneer alles gemaakt is
Hoe maak je deze dingen?
- Machines, tanks, opgeleid personeel, werktuigen…
Wat is de beschikbare ‘resource’ capaciteit?
- Productiesnelheid (volume/tijd) van een resource
- Aantal resources
- Werkkalender (shiftregimes, …)
ERP: supply chain netwerk
- Goederenstroom + waar bevinden zich de leveranciers/distributiecentra, klanten?
ERP: kostenstructuur
Variabele kosten: kosten verpakkingen, de lonen
Vaste kosten: kosten van machine
ERP: voorraadinformatie
-Waar ligt wat? Kan je daaraan? Zijn er genoeg blokken? -> IN ERP-SYSTEEM
3
