Business Analytics - BI rendszerek a vállalati stratégiák szolgálatában

Bevezető

Az üzleti elemzések a vállalatok döntésképességének és sikerességének mérőszámait tartalmazzák. A hatékonyság növelése érdekében elengedhetetlen lépést tartani a legújabb BI technológiákkal, eszközökkel, innovációkkal.

Csatlakozzon Ön is a konferenciánkhoz és ismerje meg, hogyan növelheti az üzleti területek és menedzsmentjük teljesítményét! Így könnyedén fog tudni új üzleti célokat kialakítani, valamint a megismert módszerek segítségével nagyobb bevételt generálni.

Rendezvényünkön vállalati esettanulmányok, szakmai előadások és a legújabb technológiák bemutatása mellett betekintést nyújtunk a BI számos egyéb aspektusába is.

Konferenciánk célja, hogy információt nyújtson arról, hogyan alkalmazza az új BI és elemzési technológiákat annak érdekében, hogy

• növelje a menedzsment teljesítményét
• az ezzel elért fejlődést üzleti célokká alakítsa
• és nagyobb bevételt generálhasson!

Előadók

Előadóink között köszönthetjük:

• Basa Richárd, Partner, Oriana
• Brinzik Béla, főosztályvezető, Magyar Nemzeti Bank
• Csillag Péter, CEO, Starschema
• Csite László, BI vezető, Raiffeisen Bank Zrt.
• Csonka Ferenc, technikai projektvezető, Grape Solutions Zrt.
• Dr. Csorbai Hajnalka, stratégiai igazgató, Opten Kft.
• Dóczi Barnabás, Szabadúszó, BI szakértő és story builder
• Dunai Albert, szenior adatbányász, K&H Bank Zrt.
• Gál István, CIO & COO, FŐGÁZ Zrt.
• Horváth Gergő, PR & Marketing Manager, NISSAN Sales CEE Kft.
• Kiss Tibor, BI terület vezetője, K&H Bank Zrt.
• Kulcsár Attila, System and Reporting Executive, BAT Pécsi Dohánygyár Kft.
• Kovács Ivett, Business Analyst, Starschema
• Körmendi György, ügyvezető, Clementine Consulting
• Kővári Attila, BI szakértő
• Németh Tamás, termékmenedzser, Lakossági Hiteltermékek Osztály, Erste Bank Hungary Zrt.
• Oláh Zsolt, elemző, Magyar Nemzeti Bank
• Palotás Ádám, BI kompetencia terület vezető, Clarity Consulting
• Parázs Dávid, Csoportszintű Szenior Modellező, MOL Nyrt.
• Sipos Roland, PhD Student, CERN
• Szabados Gábor, CIO – IT igazgató, NNG
• Dr. Szentiványi Gábor, ügyvezető igazgató, ULX Kft.
• Szücs Imre, Senior Advisor, Head Of Advanced Analytics, Commercial BI and Targeted Marketing Campaign Office , Senior Advisor, Telenor Magyarország Kft.
• Vágujhelyi Ferenc, elnök, Nemzeti Hírközlési és Informatikai Tanács

Kinek ajánljuk?

Rendezvényünk szólni kíván:

A szakkonferencia megszólítja a közép- és nagyvállalatok:

• BI Expert / Szakértőit
• BI Kompetencia Központ vezetőit
• IT vezetőit
• Fejlesztőit
• Stratégiai vezetőit
• Controlling vezetőit
• Értékesítési és kereskedelmi vezetőit
• Marketing vezetőit
• Ügyvezetőit, vezérigazgatóit, üzletágvezetőit

Szakfórumunkra várjuk továbbá a BI megoldásokat kínáló beszállító és tanácsadó cégek képviselőit is.

1.nap

08:30 – 08:50 Érkezés, regisztráció

08:50 – 09:00 Köszöntő az IIR és az elnök részéről

A nap levezető elnöke: Gál István, CIO & COO, FŐGÁZ Zrt.

09:00 – 09:40 KEREKASZTAL-BESZÉLGETÉS

Hol van a BI helye a vállalaton belül? Tanulságok és tapasztalatok vállalati szemmel

• Mely szervezeti egységben helyezkedjen el a BI? Mik a tapasztalatok? Melyek az egyes elhelyezkedések előnyei és hátrányai?
• Egy BI csapat kell vagy több?
• Centralizált vagy decentralizált legyen? Mi az, ami jól működik?  
• Lehetséges-e hogy egy szolgáltató központba tesszük, és onnan látjuk el a cégeink érdekeit?
• Önálló szervezeti egység legyen, vagy a meglévőhöz kell csatlakozzon?
• Kell-e önálló stratégiával rendelkeznie a cégnek?
• Szükséges-e speciális tudás/képesítés az itt dogozó embereknek, a jó IT-s az jó BI-os?

Moderátor: Kiss Tibor, BI terület vezetője, K&H Bank Zrt.

A beszélgetés résztvevői:

Brinzik Béla, főosztályvezető, Magyar Nemzeti Bank

Kulcsár Attila, System and Reporting Executive, BAT Pécsi Dohánygyár Kft.

Parázs Dávid, Csoportszintű Szenior Modellező, MOL Nyrt.

09:40 – 10:20 Oriana: BI támogatás önfejlesztő üzleti alkalmazásokkal - BI kialakítása mesterséges intelligencia használatával kódolás nélkül

• Hogyan lehet kezelni és rendszerezni forrás nélküli adatokat?
• Hol a BI határa? Tekinthetünk-e egy bonyolultabb excel file-t is mini BI rendszernek? Ebben az esetben milyen kihívásokkal kell szembenéznie egy vállalatnak?
• Hogyan alakítsunk ki önkiszolgáló BI rendszereket private cloud-ban?
• Milyen lehetőségeket rejtenek magukban a programozás/kódolás nélkül kialakítható BI csatornák? Mit profitálhatnak ebből a vállalatok?
• Hogyan hozzunk létre dashboard-okat és riportokat egyszerű felületeken pilóta vizsga nélkül?

Előadó: Basa Richárd, Partner, Oriana és Kővári Attila, BI szakértő

10:20 – 11:00 Kávészünet

11:00 – 11:40 Teljes körű cégadatbázisra épített BI megoldások

• Üzleti kvíz
• Belső és külső adatforrások összekapcsolása
• Adattisztítás a BI alapfolyamata
• Business Intelligence megoldások az adatok információvá alakításához
• A BIG DATA lehetőségei a kockázatelemzéstől az értékesítés támogatásig

Előadó: Dr. Csorbai Hajnalka, stratégiai igazgató, Opten Kft.

11:40 – 12:20 Self-service BI rendszer a Downstream ellátási lánc optimalizálásához

• Downstream ellátási lánc tervezés és optimalizálás
• A felmerülő probléma
• Self-service BI megoldásunk
• Felkészülés az átállásra
• Élesbeállás
• Fél év használat - közben és után
• Számvetés és további lépések

Előadó: Parázs Dávid, Csoportszintű Szenior Modellező, MOL Nyrt.

12:20 – 13:30 Ebédszünet

13:30 –14:10 Alteryx és Tableau az önkiszolgáló BI szolgálatában

• adatokból érték - mindenkinek
• Alteryx: adat-előkészítés és prediktív analitika üzleti felhasználók számára
• Tableau: az adatvizualizáció forradalma, a világ elsőszámú BI eszköze, amely millóknak segít megérteni az adatok és kiaknázni a bennük rejlő üzleti előnyöket
• Use-case: Alteryx + Tableau - egységben az erő

Előadó: Kovács Ivett, Business Analyst, Starschema

14:10 –14:50 Hogyan mászik vissza a felhős BI az ablakon (ha becsukjuk az ajtót)  - esettanulmányok itthonról, és a nagyvilágból

• Hogyan épül fel a Felhő architectúra BI szempontból?
• Melyek a felhő adatbiztonsági és adatvédelmi kritériumai?
• Hogyan erősíthető az üzleti felhasználás agilitása a Cloud megoldások alkalmazásával?
• Mi történik, ha kikerülnek az adatok, mi ennek a reputációs kockázata? Mi a helyzet, ha már megtörtént a baj, kihez fordulhat jogorvoslatért?
• Milyen szabályozásokkal történik az adatok visszavétele, hogyan lehet ezeket visszakapni?
• Milyen fenntartásokkal kezeljük a kikerült adatokat?
• Milyen tévhitek élnek a Felhővel kapcsolatban?
• Milyen költségmegtakarítási potenciál rejlik benne és hol jelentkezhet ez?
• Hogyan lehet hatékonyan és gyorsan lekérdezni milyen front-end rendszerekkel?
• Felhő szisztémában elérhető adattárház rendszerek bemutatása

Előadó: Dóczi Barnabás, szabadúszó, BI szakértő és story builder

14:50 – 15:20 Kávészünet

15:20– 16:00 ESETTANULMÁNY

Hang alapú adatbányászat

Miként zajlik az ügyfél elégedettség mérés és csalásfelderítés?

Hogyan lehet-e úgy alkalmazni, hogy a felhasználó vállalat megfeleljen az adatvédelmi szabályoknak?

Előadó: Dunai Albert, szenior adatbányász, K&H Bank Zrt. és Körmendi György, ügyvezető, Clementine Consulting

16:00 –16:40 A CERN CMS kísérlet Conditions adatainak tárolása NoSQL technológiákkal

• A Conditions adatok karakterisztikája
• Empirikus kiértékelés és eredmény összehasonlítás
• Integráció a CMS szoftver keretrendszerben
• Tesztelés valós adatok használatával

Előadó: Sipos Roland, PhD Student, CERN

16:40 A rendezvény első napjának zárása

2.nap

08:30 – 08:50 Érkezés, regisztráció

08:50 – 09:00 Köszöntő az IIR és az elnök részéről

A nap levezető elnöke: Szabados Gábor, CIO, NNG

09:00 – 09:40 Értékteremtés „Big” Data megközelítéssel – Nem (csak) technológiai cégeknek

• Mit fognak tenni a fogyasztóim? – Felhasználási lehetőségek a fogyasztók viselkedésének az előrejelzésében
  Esettanulmány: Márkapreferencia előrejelzés közösségi média adatok felhasználásával
• Mit kell tennem, hogy megfeleljek ezeknek az elvárásoknak? – Termék- és szolgáltatásfejlesztési alkalmazások
  Esettanulmány: Hang- és szövegbányászati eszközök eredményeinek beépítése a termékfejlesztésbe
• Hogyan tudok leghatékonyabban eljutni a potenciális vásárlóimhoz, ügyfeleimhez? – Csatorna-preferencia modellezése
  Esettanulmány: mobil alkalmazások lokációs- és weblog elemzése a fogyasztók elérésének és az árazásnak az optimalizálására
• Hogyan adjuk el házon belül a Big Data megközelítést?

Előadó: Dunai Albert, szenior adatbányász, K&H Bank Zrt.

09:40 – 10:20 Nissan víziója az önjáró autókról

• Teszteredmények a vezetéstámogató rendszerrel ellátott autókról
• A Nissan célkitűzései 2020-ig
• Az önjáró autók K+F háttere
• A Nissan Aktív Biztonsági Pajzs bemutatása, további fejlesztési céljai
• Kutatási irányok a jövőre nézve

Előadó: Horváth Gergő, PR & Marketing Manager, NISSAN Sales CEE Kft.

10:20 – 11:00 Kávészünet

11:00 – 11:40 Memória alapú adattárolás

• Hogyan működik, milyen kapacitásokkal bír, milyen eredmények érhetőek el?
• Milyen szempontok alapján történik a memóriák méretezése, visszamérése?
• Melyek az előnyei a klasszikus adattároláshoz képest? (válaszidő, költségmegtakarítás, egyéb)
• Mennyire elterjedtek ezek a rendszer, mi várható a jövőben?
• Mennyire stabilak, mikor jelentkeznek a rendszer korlátai?
• Mekkora adatbázist lehet egyidejűleg beletölteni?
• Hol történik az elsődleges tárolás?
• Hogyan biztosítható az üzletmenet folytonosság?
• Több tároló együttműködésénél hogyan tarthatóak a memóriák szinkronban?
• Milyen riportokat készítsen a felhasználásról a hatékonyság növelése érdekében?

Előadó: Dr. Szentiványi Gábor, ügyvezető igazgató, ULX Kft.

11:40 – 12:20 Open source alapú adatbányászati és BigData megoldások

• Nagyvállalati BI – Analitikai architektúra
• Open source adatbányászat és BigData körkép
• Hogyan tud a meglévő rendszerek mellett megvalósulni?
• Milyen előnyei / hátrányai vannak a nyílt forráskódnak és nyílt szabványoknak?
• Milyen speciális beszerzési kérdésekkel kell szembenéznünk?
• Hogyan “pótolható” a gyártói támogatás hiánya?
• Mennyire gyorsan lehet ezek használatát elsajátítani?
• Milyen plusz költségekkel kell számolnunk? Mennyi a beruházás ROI-ja?
• Mennyire leszünk kiszolgáltatottak?
• Hogyan vegyük át a forráskódot? Milyen biztonsági kockázat van az átvételnél?
• Stratégia alkotás folyamata: mit akarok megoldani? stratégiát akarok megoldani? Kontrollálni akarok? Milyen időtávra gondolkodok? Mi az a kockázat ami menedzsment szinten eladható?
• Mennyire ekvivalens egy közösségi fejlesztésen alapuló rendszer biztonsága a gyártóival?
• Tud-e ez valódi alternatíva lenni?

Előadó: Szücs Imre , Senior Advisor, Head Of Advanced Analytics, Commercial BI and Targeted Marketing Campaign Office, Telenor Magyarország Kft.

12:20 – 12:50 Közel valós idejű BI és analitikai megoldások a Microsoft BI platformon

• Milyen feladatok igénylik a közel valós idejű BI és analitikai megoldásokat?
• Milyen lehetőségeket nyújt ezen feladatok megoldására a Microsoft BI platform on-premise környezetben?
• Esettanulmány: közel valós idejű BI megoldás többfelhasználós környezetben
• Milyen lehetőségeket biztosít ezen feladatok megoldására a Microsoft Azure felhő alapú számítási platform relációs adatbázisok és big data megközelítés esetén?

Előadó: Csonka Ferenc, technikai projektvezető, Grape Solutions Zrt.

12:50 – 14:00 Ebédszünet

14:00 –14:40 KEREKASZTAL-BESZÉLGETÉS

Milyen szerepet játszottak a BI eszközök és módszerek a forintosítás során a pénzintézeteknél?

• MNB képlet kalkulációjának modellezése 10 év termékeinek tükrében
• Adatforrások feltérképezése: adattárházból vagy forrásrendszerből
• Szükséges-e adattisztítás 10 év adataira vagy totális adattisztítás szükséges
• Kalkulációhoz szükséges alkalmazások kifejlesztésének technikái
• Az elszámolásban érintett egy évtizedes időszak szervezeti tudásának összesítése
• Hogyan lehet felkészülni egy ilyen lehetséges jövőben eseményre

Moderátor: Palotás Ádám, BI kompetencia terület vezető, Clarity Consulting

A beszélgetés résztvevői:

Csite László, BI vezető, Raiffeisen Bank Zrt.

Németh Tamás, termékmenedzser, Lakossági Hiteltermékek Osztály, Erste Bank Hungary Zrt.

Oláh Zsolt, elemző, Magyar Nemzeti Bank

14:40 –15:20 (Meta)adatok hatékony menedzselése

• Vállalati szintű adattárház esetén hogyan lehet az üzleti és technikai metaadatokat megfelelően kordában tartani és kezelni?
• Hogyan lehet a felhasználókat leghatékonyabban kiszolgálni információval?
• Üzemeltetési szempontból hogyan zajlik a  technikai metaadatok kezelése?
• Milyen dimenziókat kapcsolunk az egyes adatokhoz?
• Hogyan tudok hatást elemezni? Hogyan lehet követni az életútját egy adatnak? Hogyan lehet a forrást visszakövetni?

Előadó: Kulcsár Attila, System and Reporting Executive, BAT Pécsi Dohánygyár Kft., társelőadó: Csillag Péter, CEO, Starschema

15:20 – 15:40 Kávészünet

15:40 – 16:20 Megfelelő adatminőség biztosítása a big data világában

• Mit nevezünk pontosan adatnak a vállalaton belül?
• Hogyan biztosítható a megfelelő adatminőség?
• Hogyan biztosítható az adatforrások és az adatok hitelessége?
• Hogyan alakíthatóak ki a felelősségi körök?
• Kikényszeríthető-e az elemzett adatforrástól a jó minőségű adat?
• Architektúra szempontból hogyan néz ki ennek háttere?
• Milyen minőségű javítást és milyen gyakran érdemes végezni, valamint hogyan lehet a rendelkezésre álló forrásrendszereket összehangolni?
• Milyen törvényi szabályozásoknak kell megfelelni?
• Hogyan lehet biztosítani az adatok minőségét, megfelelőségét?

Előadó: Vágujhelyi Ferenc, elnök, Nemzeti Hírközlési és Informatikai Tanács

16:20 A konferencia vége

PDF letöltés

A rendezvény programját megtekintheti itt PDF formátumban.