×

Iščite po straneh Agitavit

NAJBOLJ POGOSTA ISKANJA
17. junij 2016
Kristalna palača, BTC Ljubljana

Nova obzorja za poslovno obveščanje

Kakšna je vloga poslovne inteligence v dobi informacij, iskanja globalne konkurenčnosti in hitrih sprememb? Je lahko računalnik eden od članov kolegija, ki podaja svoje analize in neodvisen pogled? Si takšnega svetovalca lahko privoščijo samo velika, globalna podjetja ali pa je nastopil čas, ko je postala analitika razumljiva in dostopna za večino organizacij?​

Na dogodku želimo predstaviti širok spekter področij in izzivov, ki jih lahko naslavljamo s poslovno inteligenco, in na razumljiv način, skozi primere in izkušnje iz prakse pokazati vlogo tehnologije, brez buzzwordov in matematičnih funkcij. Spregovorili bomo tudi o tem, kako se lotiti tovrstnih projektov in kako obvladovati pričakovanja.​

Namen

Dogodek je namenjen:

  • direktorjem oziroma vodjem oddelkov, poslovnim analitikom in tistim odločevalcem, ki želijo v podjetju izboljšati uporabnost podatkov, zagotoviti boljšo povezavo informacij med oddelki, preglednejša poročila, pridobiti nov vpogled v problem, razumeti prihodnost iz zgodovinskih podatkov,
  • direktorjem IT in odgovornim za poslovno inteligenco, vodjem BI projektov,  
  • vsem, ki se ukvarjajo z optimizacijo poslovnih procesov v podjetju,
  • vsem, ki jih zanima uporaba poslovne inteligence in napredne analitike.
Spored

Podatki namesto ciganke: Predstavitev tehnologij in njihove uporabe v praksi, ki ponavadi prekosijo stekleno kroglo

Jože Marinček, Agitavit Solutions

Pri sprejemanju odločitev bi pomagal dober vpogled v prihodnost. Nekateri ljudje se zatekajo po nasvet k lokalni ciganki, ki poseže, glede na potrebe in naravo vprašanj stranke, po različnih orodjih - od steklena krogle, kavne usedline, črt na dlani do kart in fižolčkov. Računalniki so danes ogrozili tudi delovna mesta cigank – metodologij na področju poslovne inteligence in napredne analitike je mnogo, katere so uporabne kdaj, pa v poplavi informacij postaja vse težje razumeti. Naredili bomo povzetek skozi metodologije BI, ponazorjene s primeri ter pogledali, kaj lahko uporabimo namesto steklene krogle.

Primer uporabe IoT in vizualizacije: Upravljanje z energijo v Gorenju

Žiga Rančov, GGE

V Gorenju so imeli dolgoletno željo po vzpostavitvi informacijskega sistema nad rabo energije. Z izbiro podjetja GGE d.o.o. kot glavnega nosilca projekta in finančnega partnerja je Gorenju uspelo realizirati projekt. Sistem zbira podatke iz 267 merilnikov in jih pošilja v bazo. Baza se razdeli na hrambo podatkov in na analitični del, kjer poteka BI analitika.

Primer uporabe računalniškega učenja pri vodenju prodajalcev na osnovi podatkov v CRM

Marko Bohanec, Salvirt

Skozi primer bodo podani odgovori na vprašanja, ki so pomembna v B2B prodaji. Kaj najbolj vpliva na uspešnost pridobivanja poslov? Kako v enem stavku opisati želen potek prodaje? Na kaj se naj prodajalci osredotočijo v okviru konkretne prodajne priložnosti? Pri odgovorih na zastavljena vprašanja si bomo pomagali izključno s prodajno zgodovino in interpretacijo zgrajenih modelov.

Primer uporabe računalniškega učenja pri zmanjševanju možnosti za odhod sodelavcev

Marko Bohanec, Salvirt

Na podlagi kadrovskih podatkov obstoječih sodelavcev bomo zgradili model, ki nam bo omogočil vizualno interpretacijo pri naslednjih vprašanjih: Kateri podatki so močneje povezani z odhodom? Kateri so tisti obstoječi sodelavci, ki so pri nas sicer zadovoljni, pa vendar obstaja realna možnost, da odidejo drugam? Kako identificirati sicer zelo uspešne sodelavcev, ki bodo verjetno zapustili naše podjetje? Vsi odgovori bodo podani na osnovi računalniškega učenja.

Od črne račke do laboda: Uvajanje rešitev s področja naprednejše obdelave podatkov

Jože Marinček, Agitavit Solutions

Projekt uvajanje rešitev s področja (napredne) obdelave podatkov naj ne bo še eden v vrsti IT projektov. Običajno naslavlja zelo specifična vprašanja podjetja in čisto enakega izziva nimajo niti zelo podobna podjetja. Zato so tovrstni projekti unikatni. Pomembno je, da tu sodeluje poslovni del z roko v roki z IT in pomembno je, da razumemo, kakšna je pot do zastavljenih ciljev. Bo iz črne kepice, ki se enkrat vmes izvali iz jajca, nekoč postal eleganten labod? Razložili bomo med drugim, od kod pridejo črni rački in kako jih sprejeti.

The art and science of data-turning analytics into business results

Michal Zylinski, Microsoft

Projects involving big data and advanced analytics technologies quite often fail or be delayed. Do you know how to overcome usual pitfalls and challenges? How to manage user expectations without overpromising too much? This session will help you learn on someone else’s mistakes

Želite biti obveščeni o naših novih vsebinah?

Vpišite elektronski naslov, kamor bomo pošiljali obvestila.