Powered by chatwoo.com

DATA ANALYTICS FORUM 2017

Wyzwania nowoczesnej analityki biznesowej

Data rozpoczęcia:
24.10.2017
Data zakończenia:
25.10.2017

Program

Dzień I
Wtorek
24 października 2017
09:00

Rejestracja uczestników Forum

09:30

Nowe trendy w zaawansowanej analityce biznesowej – jakie narzędzia i rozwiązania przyniosą największą wartość Twojej firmie?

Przemysław Dobosz, ITS & Digital Business Partner, Sanofi

  • Machine learning – jakie są kluczowe trendy w rozwoju sztucznej inteligencji w służbie biznesu
  • Rozwój narzędzi cloud i hybrydowych w analityce – jakie rozwiązania pozwalają zwiększyć wartość biznesu?
  • Internet of Things – jak wdrożenie elementów IoT w przedsiębiorstwie może wspierać procesy analityczne i poprawić jakość posiadanych danych?
  • Jak rozwój analityki w biznesie wpływa na strategię Data Management w organizacji
10:10

ENG Data Governance – how to structure Data Governance process for high performing organisation

Mark Kukolus, Business Intelligence Analyst, Generali – United Kingdom Branch

  • Performance culture & Data Governance as a core process for long term strategic & operational drivers
  • Multidimensional analytical models as Data Governance baseline framework
  • Importance of business rules in data governance - how to establish them and who should do it?
  • Data Governance execution automation – budget as is vs. to be
10:50

Przerwa networkingowa

BLOK SESJI RÓWNOLEGŁYCH – STWÓRZ WŁASNĄ ŚCIEŻKĘ UDZIAŁU!

11:20

Ilościowe metodologie powiedzą co, ale nie zawsze powiedzą dlaczego – jak zobaczyć w swoich danych więcej i prawidłowo je interpretować

CASE STUDY

Tomasz Jamiński, Head of Consumer to User Data Team Europe, OLX Group

  • Data blindness – jak znaleźć złoty środek i wykorzystać posiadane dane do zwiększenia wartości biznesu
  • Jak uniknąć błędów wynikających z posiadania dużych ilości danych
  • Jak uniknąć zbędnego mnożenia danych i analiz
  • Praktyczne wskazówki dotyczące weryfikacji danych płynących z analiz
11:20

W jakich obszarach biznesowych machine learning może wspierać podejmowanie decyzji i pomóc zwiększyć efektywność procesów

CASE STUDY

Artur Grządziel, Big Data Solution Architect, Data Scientist, GE Digital

  • Dla kogo jest machine learning – kiedy warto zaintestować w rozwiązania automatyzacji procesów analitycznych?
  • Jakie działy mogą zyskać z wdrożenia narzędzi machine learning
  • Czego potrzebujesz, aby wdrożyć machine learning w swojej firmie?
12:00

Przerwa na zmianę sal

12:10

Demokratyzacja danych – jak narzędzia self-service zmieniają funkcjonowanie biznesu i wykorzystanie analityki

CASE STUDY

Waldemar Kruk, Business Solutions Advisor, AMS , Robert Piętka, Analityk Business Intelligence, AMS

  • Jak narzędzia self-service w analityce biznesowej zmieniają przebieg procesów w firmie?
  • Jakie narzędzia wybrać i jak je efektywnie wdrożyć, aby zapewnić szerokiej grupie pracowników możliwość samodzielnego przeprowadzania analiz i tworzenia raportów
  • Każdy ma swoją prawdę? Jakie ryzyka wynikają z wdrożenia narzędzi self-service?
12:10

Analityka w biznesie - jak zapewnić sprawną komunikację i realizację celów przez odpowiednie umocowanie w strukturze organizacji?

CASE STUDY

Michał Plit, Dyrektor Departamentu Analiz Strategicznych, Grupa LUX MED , Adam Sienkiewicz, Business Controller, Lux Med

  • Internal consulting – jako narzędzie realizacji wyniku
  • Gdzie w strukturze organizacji ulokować analityków, aby byli realnym wsparciem dla biznesu
  • DDD – Date driven decision – wyzwania dnia codziennego
  • Nowe role, nowe oczekiwania – jakie umiejętności miękkie muszą posiadać analitycy, aby efektywnie wspierać biznes w codziennej pracy
12:55

Lunch

13:55

Jak mieć doskonałe narzędzia analityczne i nie przepłacić? Czy narzędzia open source są dobre dla wszystkich?

CASE STUDY

Artur Maliszewski, Kierownik zespołu Business Intelligence, Currency One

  • ROI działów analitycznych – jak dzięki obniżeniu kosztów wdrożenia i utrzymania narzędzi analitycznych zwiększyć dochody z biznesu
  • Narzędzia open source vs płatne w działach analitycznych – jakie narzędzia wybrać zależnie od potrzeb zespołów analitycznych
  • Jak przyspieszyć utylizację narzędzi open source
  • Zaawansowana analityka w zasięgu ręki - na przykładzie R
13:55

Wzbogacanie danych organizacji na podstawie zewnętrznych baz i słowników referencyjnych

CASE STUDY

Przemysław Pawlak, Data Quality Manager, Metlife

  • Jakie dane możemy pozyskać z zewnątrz organizacji i w jaki sposób możemy uzyskać z nich użyteczną wartość biznesową
  • Jakość danych zewnętrznych - w jaki sposób zweryfikować wiarygodność, kompletność i aktualność pozyskiwanej informacji
  • Jak powinna wyglądać idealna współpraca z organami państwowymi i regulatorami w zakresie wymiany danych
14:35

Przerwa networkingowa

15:05

Data & Analytics Governance – jak opracować i wdrożyć strategię zarządzania danymi i analityką w organizacji

CASE STUDY

Marek Wilczewski, Dyrektor Biura Zarządzania Informacją, Grupa PZU

  • Role i zadania biznesu i działów analitycznych w zarządzaniu danymi organizacji
  • Jak przejść ze starego do nowego modelu zarządzania danymi
  • Jakie przeprowadzić transformację obecnego sytemu, aby wykorzystać w pełni potencjał posiadanych danych
15:05

Cloud BI – jakie korzyści może osiągnąć organizacja z wdrożenia analityki w Chmurze?

CASE STUDY

Dariusz Flisiak, Business Intelligence & Data Warehouse Director, Credit Suisse

  • Modele BI w Chmurze, wyzwania z integracją danych
  • Potencjał analityki i dojrzałość organizacji
  • Obecnie wykorzystywane narzędzia BI / analityczne
  • Architektura IT oraz architektura danych
  • Kompetencje
  • Bezpieczeństwo / aspekty prawne
15:45

Zakończenie pierwszego dnia Forum

Dzień II
Środa
25 października 2017
09:00

Rejestracja uczestników Forum i poranna kawa

09:30

ENG Steps to find suitable BI set-up and making it work in the reality: from implementation of the system towards creating a data driven culture

Mari Hermanns, Head of Business Intelligence, solarisBank

  • Definition of expectations for BI: defining the need for business intelligence in the organization
  • Decision on tools: simple steps to take to find the BI tool most suitable for the needs of the organization
  • Durability of BI: building a data-driven culture that maximises the return of investment of BI
10:10

Efektywna i efektowna komunikacja wyników analiz – jak przygotować prezentację aby była zrozumiała dla odbiorców

CASE STUDY

Paweł Kopacki, Kierownik Działu Analiz Sprzedażowych i Big Data, Grupa Wirtualna Polska

  • Jak kreować interesujące opowieści w oparciu o dane
  • Innowacyjne narzędzia i rozwiązania wspierające wizualizację wyników
  • Budowanie kontekstu
  • Strategiczne użycie koloru
  • Innowacyjne rozwiązania w wizualizacji wyników
  • Przykłady – wizualizacje w praktyce
10:50

Przerwa networkingowa

11:20

Jak stworzyć środowisko data science w analityce digitalowej – koszty, narzędzia, współpraca z biznesem

CASE STUDY

Adam Wiatkowski, Digital Data Scientist, Orange

  • Jak stworzyć efektywne  środowisko data science w digitalu, odpowiadające na potrzeby biznesowe?
  • Jak dobrać najlepszą metodykę, architekturę i narzędzia do pracy z dostępnymi danymi
  • Narzędzia oraz zakres działań dedykowany dla data scientist - automatyzacja działań, eksploracja, analiza dużych zbiorów, logi
  • Przykłady wykorzystania niestandardowych źródeł danych
  • Ograniczenia w wykorzystaniu data science
12:00

Przerwa na zmianę sal

BLOK SESJI RÓWNOLEGŁYCH – STWÓRZ WŁASNĄ ŚCIEŻKĘ UDZIAŁU!

12:10

Analytics on the edge – jak wykorzystać dane płynące z Internetu Rzeczy dla osiągnięcia korzyści biznesowej

CASE STUDY

Kazik Surała, Manager Business Intelligence, JLL

  • Jakie dane warto zbierać i analizować i jaką korzyść można z nich uzyskać
  • Internet of Things – jak wdrożenie elementów IoT oraz związanej z nimi analityki może wspierać procesy analityczne, operacyjne i poprawić jakość posiadanych danych
  • Korzyści i ryzyka związane z wykorzystaniem rozwiązań IoT w analityce
12:10

Jakość danych – kluczowy warunek sukcesu wykorzystania danych w organizacji przy wsparciu narzędzi BI

CASE STUDY

Dariusz Gałęzowski, Szef ds. Systemu Zarządzania Danymi oraz Jakością Danych, PKO BP SA

  • Definicje i słowniki – w jaki sposób uzgodnić rozumienie danych i ich definicji
  • Co zrobić, aby pracownicy na każdym szczeblu stale dbali o jakość wprowadzanych i przetwarzanych danych?
  • Jak rozwijać kulturę organizacji, aby zapewnić dbałość o jakość wprowadzanych danych
  • Najefektywniejsze narzędzia weryfikacji jakości wprowadzanych i przetwarzanych danych
12:50

Lunch

13:50

Jak zarządzać danymi w organizacji - rola Chief Data Officera

CASE STUDY

Michał Hoppel, Chief Data Officer, BZ WBK

  • Po co w firmie CDO?
  • Wdrożenie zasad zarządzania danymi w firmie
  • Jak zaangażować właścicieli danych
  • Korzyści z działających procesów jakości danych
13:50

Jak Business Intelligence może wspierać bieżącą działalność operacyjną

CASE STUDY

Wojciech Olszówka, Head for the reporting systems IT, NC+

  • W jaki sposób zwiększyć zyski firmy przez wykorzystanie narzędzi BI w punkcie sprzedaży?
  • Zintegrowanie analityki na różnych poziomach zarządzania
  • Operacjonalizacja BI
14:30

Przerwa na zmianę sal

14:40

Jak wdrożyć i wykorzystać data mining w Twojej firmie

CASE STUDY

Rafał Latkowski, Director of Analytics, Payback

  • Realizacja projektu data mining – od planowania do wdrożenia
  • Przygotowanie danych – jak przeprowadzić audyt posiadanych zasobów i przygotować je do wykorzystania narzędzi zgłębiania danych
  • Na co zwracać uwagę tworząc modele predykcyjne?
14:40

Cykl życia modeli uczenia maszynowego i statystycznego w firmie

Łukasz Grala, Architekt danych, TIDK

  • Czy uruchomienie modelu przez Data Scientist to koniec projektu?
  • Czy modele się audytuje i koryguje?
  • Jak to jest w metodyce CRISP-DM?
15:20

Zakończenie Forum i wręczenie certyfikatów