HBO/WO Stage: Data Management Verbetering

Abbott; Netherlands; On-site; EUR 17,000 - 23,000; Part time

Job summary

Abbott in Nederland zoekt een Data Management verbetering stagiair om de huidige processen te analyseren en een framework te ontwikkelen voor betere data governance en projectcapaciteit. Je onderzoekt datatools, besluitvormingscriteria en hoe aanvragen worden beoordeeld en toegewezen.

Je werkt samen met interne klanten en stakeholders om knelpunten te identificeren en verbeteringen te onderbouwen. Daarnaast lever je documentatie en ondersteunend materiaal, en werk je mogelijk aan een pilot of

Responsibilities

• Analyseren van huidige processen, rollen, verantwoordelijkheden en gebruikte datatools.
• Ontwikkelen en vergelijken van oplossingsrichtingen voor data management en governance.
• Ontwerpen van een samenhangend raamwerk voor beoordeling en prioritering van data- en AI-initiatieven.
• Testen van het raamwerk met stakeholders en valideren op bruikbaarheid en overdraagbaarheid.
• Uitwerken van een implementatievoorstel inclusief documentatie en trainingsmateriaal.

Job description

JOB DESCRIPTION:

Wij zijn op zoek naar een Data Management verbetering stagiaire!

Over Abbott

Bij Abbott willen we mensen helpen om zo veel mogelijk uit het leven te halen dankzij een goede gezondheid. Dit doen we met een breed scala van op wetenschap gebaseerde voedingsproducten, diagnostische apparatuur en medische hulpmiddelen. Elke dag ontdekken we weer nieuwe manieren om het leven verder te verbeteren.

Abbott Logistics is een locatie waar mensen werken met een divers pakket aan functies en regionale rollen. Hier richten we ons op het uitvoeren en verbeteren van onze bedrijfsprocessen omtrent; inkoop, planning & service, distributie & transport, douane & finance. Het is een internationale organisatie waarbij we iedere dag in contact staan met leveranciers, fabrieken en klanten uit alle delen van de wereld.

Over het projec t

Het Project Management-team is verantwoordelijk voor het coördineren van projecten en het beschikbaar stellen van rapportages, business analytics en oplossingen voor procesautomatisering aan de planningsafdeling en andere interne businesspartners binnen de supply chain.

De wereld van datamanagement en kunstmatige intelligentie verandert snel. Tegelijkertijd nemen de mogelijkheden, kosten en complexiteit van dataplatformen, analysetools en AI-toepassingen toe. Hierdoor ontstaat de behoefte om bewuster te bepalen welke oplossingen worden ingezet, hoe beschikbare data- en projectresources worden verdeeld en welke toegevoegde waarde daarmee voor interne klanten wordt gerealiseerd.

Binnen deze opdracht onderzoek je hoe de organisatie haar dataresources, projectcapaciteit, datamanagementoplossingen en bijbehorende kosten doelmatiger kan inzetten. Daarbij houd je rekening met onder andere de behoeften van interne klanten, datakwaliteit, toegankelijkheid, beveiliging, eigenaarschap, technische haalbaarheid, beheerbaarheid en de verwachte toegevoegde waarde.

Je begint met het analyseren van de huidige processen, rollen, verantwoordelijkheden, gebruikte datatools en besluitvormingscriteria. Ook breng je in kaart hoe aanvragen van interne klanten momenteel worden beoordeeld, geprioriteerd en toegewezen aan beschikbare resources. Vervolgens onderzoek je welke knelpunten, risico's en verbetermogelijkheden er zijn.

Op basis van deze analyse ontwikkel en vergelijk je verschillende oplossingsrichtingen. Voor één geselecteerde oplossingsrichting ontwerp je een samenhangend raamwerk waarmee toekomstige aanvragen en oplossingen op een consistente en transparante manier kunnen worden beoordeeld en geprioriteerd. Dit raamwerk kan bijvoorbeeld criteria bevatten voor:

• de verwachte waarde voor interne klanten;
• strategische aansluiting;
• datakwaliteit en databeschikbaarheid;
• benodigde capaciteit en competenties;
• ontwikkel-, platform- en beheerkosten;
• technische haalbaarheid en schaalbaarheid;
• informatiebeveiliging en toegangsbeheer;
• eigenaarschap en verantwoordelijkheden;
• risico's, afhankelijkheden en naleving van interne richtlijnen;
• de mogelijkheden en voorwaarden voor het verantwoord toepassen van AI.

Je test het ontworpen raamwerk met verschillende belanghebbenden en valideert in hoeverre het bruikbaar, uitvoerbaar en overdraagbaar is binnen de organisatie. Waar mogelijk pas je het raamwerk toe op bestaande of representatieve praktijkcases. Op basis van de resultaten stel je verbeteringen voor en onderbouw je welke organisatorische, procesmatige en technische aanpassingen nodig zijn.

Tot slot werk je een implementatievoorstel uit. Je documenteert het raamwerk, beschrijft de benodigde rollen en werkwijzen en ontwikkelt ondersteunend materiaal voor de eindgebruikers. Afhankelijk van de scope van de opdracht kan ook een pilot, prototype of training onderdeel zijn van de implementatie.

Verwachte resultaten

De verwachte resultaten van de opdracht zijn:

• Een analyse van de huidige situatie , inclusief processen, gebruikte datatools, besluitvorming, kosten, knelpunten en verbetermogelijkheden.
• Een duidelijke rol- en verantwoordelijkheidsverdeling tussen de verschillende betrokken actoren, bijvoorbeeld uitgewerkt in een RACI-model of vergelijkbare governancestructuur.
• Een gevalideerd raamwerk voor het beoordelen en prioriteren van data-, analytics-, automatiserings- en AI-initiatieven.
• Een uitgewerkt overzicht van toegangsvereisten , beveiligingsvoorwaarden en verantwoordelijkheden, inclusief een voorstel voor de technische inrichting.
• Een onderbouwd implementatieadvies , inclusief randvoorwaarden, risico's, benodigde resources en mogelijke vervolgstappen.
• Documentatie en trainingsmateriaal voor de betrokken beheerders, besluitvormers en eindgebruikers.

Voor deze opdracht heb je kennis nodig van datamanagement en datagovernance, bijvoorbeeld op basis van DAMA-DMBOK®, en van dataplatformen zoals Microsoft Azure en Databricks. Daarnaast zijn onderzoeksvaardigheden, analytisch vermogen, stakeholdermanagement en het vermogen om organisatorische en technische vraagstukken met elkaar te verbinden belangrijk.