BI Conference & Data Visualization Workshop

Bevezető

A konferencia és a workshop kiemelt témái:

• BI trendek Magyarországon és a világban
• Az adatkezelés kihívásai a digitális átalakulásban
• Az adatvezéreltség nem sikk, hanem norma
• AI megoldások gyakorlati bevezetése – tapasztalatok A.N.I.T.A. , az AI back office asszisztensünk implementációiból
• Machine learning a gyakorlatban
• A Data Science projekted legnagyobb ellensége: a saját céged
• Gépi látással kapcsolatos újdonságok
• AI
• Hogyan támogathatja a jövő autóját a mesterséges intelligencia?
• GDPR megfelelés a gyakorlatban
• Future Workplace
• Adatvizualizáció módszertan dióhéjban
• Marketing automatizálás hatása az üzleti eredményekre
• A változó föld, avagy hogyan alakítsunk műholdas jeleket végrehajtást támogató tudássá
• Interdiszciplináris alapok
• Az adatvizualizációk rövid története
• Adatvizualizációk készítésének módszertana
• Alapvető adatvizualizáció-típusok és táblázatok
• Komplex adatvizualizációk
• Dashboardok és mérőszámok
• BI Maturity model

Előadók

Akiket már biztosan a konferencia és a workshop előadói között köszönthetünk:

Biczó Zoltán, Fellow / Data Sciences, STRATIS Kft.

Fehér Anna, Adatfeldolgozási osztályvezető, Díjbeszedő Informatikai Kft.

Fekete Csaba Csongor,   Vezérigazgató, Grape Solutions Zrt.

Janovszki Zsolt, CEO, Tekiré International – a Hexagon VAR

Krasznai Gergely, Data Analyst, Prezi

Mester Tomi, Adatelemző és oktató, Data36.com

Minkó Mihály, Adatvizualizáció tréner, ComNest

Kinek ajánljuk?

A konferencia és a workshop szólni kíván:

Közép- és nagyvállalatok:

• BI szakértőihez
• BI Kompetencia Központ vezetőihez
• Adatelemzőihez
• IT szakembereihez
• Fejlesztőihez
• Rendszertervezőihez
• Stratégiai vezetőihez
• Controlling szakértőihez
• Értékesítési és kereskedelmi vezetőihez
• Marketing és üzletfejlesztési szakembereihez
• Ügyvezetőihez, vezérigazgatóihoz és üzletágvezetőihez

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

Konferencia

A nap elnöke: Minkó Mihály, Adatvizualizáció tréner, ComNest

8:30-tól Regisztráció

8:50 Megnyitó

9:00 – 9:50 A Data Science projekted legnagyobb ellensége: a saját céged

Nagyon sok Data Science projekt nem az adatszakértő szakmai hozzáértésén bukik el, hanem szervezeti problémákon. Kommunikáció, csapatmunka, szervezeti felépítés. Ebben az előadásban megmutatom a tipikus problémákat és hosszú távú (valós cégekben is működő) megoldásokat rá. Továbbá bemutatom azt is, hogy mire kell figyelni, amikor az ember az adat csapatot bővítené. (Keresési és interjúzási hibák, trükkök és best practice-ek.)

Mindezt nem egy HR-es, hanem egy gyakorló adatelemző szemüvegén keresztül.

Előadó: Mester Tomi, Adatelemző és oktató, Data36.com

9:50 – 10:30 Az adatvezéreltség nem sikk, hanem norma

Az előadás során először megvitatjuk, hogyan lehet napi szinten hatékonyan támaszkodni az adatokra. Mert ha csak a projektzáró beszámolóhoz keressük a számokat fejvesztve, legalábbis csatát vesztettünk. A haladás előfeltétele többek között - és semmiképpen sem elemzői monopólium -, hogy megfelelően tudjunk kérdezni, mérési tervet készíteni és szükség esetén beavatkozni a folyamatokba.

A példák segítségével körbejárt elméleti blokk után rátérek arra, hogy miként működik mindez a Prezinél. Ennek részeként az adatgyűjtési módszerünk evolúciójába és az elemzőcsapat működésébe kaphattok bepillantást.

Előadó: Krasznai Gergely, Data Analyst, Prezi

10:30 – 11:00 Kávészünet

11:00 – 11:50 AI megoldások gyakorlati bevezetése – tapasztalatok A.N.I.T.A. , az AI back office asszisztensünk implementációiból

A különböző világcégek egyre érdekesebb módokon csatornáznak be az életünkbe a mesterséges intelligenciát, az adat terület zsúfolásig van a gépi tanulás ígéretével, még a sajtó is az AI-tól hangos.

A mindennapi életünk megváltozása mellett egy párhuzamos, kicsit csendesebb, de fontos folyamat is zajlik: a back office munkafolyamatok kiegészítése és kiváltása gépi tanulási megoldásokkal.

A prezentáció fókusza a mély neurális hálók által vezérelt komplex vertikális megoldások implementálása, melyek egymásba kapcsolódva olvasnak, megértenek, kategorizálnak és emberek által generált szövegek, üzenetek és dokumentumok százezreit fordítják le. AI back office asszisztensünk, A.N.I.T.A (Artificial Neural Intelligent Translation Assistant) segítségével megmutatjuk ennek gyakorlati hasznát és egy ilyen rendszer vállalati környezetbe integrálásának nehézségeit.

Tanulság akad bőven:

• AI-t „nevelni” és egyidejűleg óránként dokumentumok ezreit feldolgozni lehetséges, ugyanakkor a munka- és üzleti folyamatokról egészen másként érdemes gondolkozni
• A biztonság és bizalmasság kizárja a globális felhős megoldások használatát, a limitált hardver erőforrás pedig számos érdekes és sokszor fájdalmas problémát teremt, de ezekre is van megoldás
• Az emberi munkavállalók tudásának átadása az AI-nak a rendszer sikeresen megvalósításának egyik nagy kihívása, a gyakorlatban jónéhány „trükkel” segíthető
• A reális és elérhető célok, a „helyes és elvárt” működés megfogalmazása, számokba öntése embert próbáló, de mutatunk egy megérthető megközelítést, mely szakmán kívüliek számára is kommunikálható

Előadó: Biczó Zoltán, Fellow / Data Sciences, STRATIS Kft.

11:50 – 12:40 Machine learning a gyakorlatban

Előadó: Fekete Csaba Csongor,  Vezérigazgató ,  Grape Solutions Zrt . 

12:40 – 13:40 Ebédszünet

13:40 – 14:20 Az adatkezelés kihívásai a digitális átalakulásban

• A digitalizáció feladatai és a digitális átalakítás hatása az üzleti modellre
• Az ’adat’ hatása a digitális átalakításra
• Adatstratégia: milyen a szervezet adatközpontúsága?
• Felhő alapú adattárolás (O365) vs. lokális tárolás

Előadó: Fehér Anna, Adatfeldolgozási osztályvezető, Díjbeszedő Informatikai Kft.

14:20 – 15:00 Adatvizualizáció módszertan dióhéjban

Az adatvizualizációk sokfélesége olykor megnehezíti a döntést egy konkrét helyzetben. Azonban a megfelelő módszertan ismerete megkönnyítheti, sőt, magától értetődővé teheti egy bizonyos vizualizáció-típus kiválasztását. Előadásomban ezt a módszert fogom a közönséggel megismertetni, amely segíti a mindennapi munka során a különböző helyzeteknek megfelelő adatvizualizáció kiválasztását és helyes alkalmazását.

• Jacques Bertin módszertana
• Az invariáns és a komponensek
• Vizuális változók
• Reprezentáció csoportjai
  • Diagramok
  • Térképek
  • Hálózatok
  • Szimbólumok
• Konstrukció típusai

Előadó: Minkó Mihály, Adatvizualizáció tréner, ComNest

15:00 – 15:20 Kávészünet

15:20 – 16:00 A változó föld, avagy hogyan alakítsunk műholdas jeleket végrehajtást támogató tudássá

Rheticus® is a cloud-based geospatial information platform switching from the data provision model, to the continuous delivery of information.

The platform is able to process radar and optical data from multiple open data satellite constellations (like Copernicus Program Sentinel and Landsat satellites). Rheticus® provides information by means of graphic indicators, dynamic diagrams and preset reports. Access to Rheticus® is made available by subscription and allows users to have continually updated information.

Rheticus® Displacement provides the ground deformation satellite monitoring service with 24 months of historical data and monthly updates. This actionable location business intelligence data provide instant help for authorities when they're trying to find a potentially disaster marker situation via contiuous monitoring the potential threats. For example they would have been able to prevent  the red mud spill at Ajka if they had used this technology 8 years ago. 

Consuming these data, the vertical applications Rheticus® Network Alert , Rheticus® Safeway (Road, Bridges and Railways) provide the smart turnkey solution for asset-management companies, especially for road and subterraneous duct/pipeline management.

Előadó: Janovszki Zsolt, CEO, Tekiré International – a Hexagon VAR

16:00 A konferencia vége

Workshop

Data Visualization Workshop

2019. február 20.

Tréner: Minkó Mihály, Adatvizualizáció tréner, ComNest

Délelőtt (közben kávészünet)

• Interdiszciplináris alapok
  • Gestalt pszichológia
  • Tipográfia
  • Színtan
• Az adatvizualizációk rövid története
  • William Playfair
  • Charles Minard
  • John Snow
  • Otto Neurath
  • Edward Tufte
  • Jacques Bertin
• Adatvizualizációk készítésének módszertana
  • Az invariáns és a komponensek viszonya
  • Vizuális változók és komponensek viszonya
• Alapvető adatvizualizáció-típusok és táblázatok
  • Diagramok, alapvető diagramtípusok
  • Hálózatok
  • Térképek
  • Szimbólumok
  • Táblázatok
• Komplex adatvizualizációk
• Dashboardok és mérőszámok
  • Stratégiai dashboardok
  • Taktikai dashboardok
  • Operatív dashboardok
• BI Maturity model

Ebédszünet

Délután (közben kávészünet)

A délután folyamán a délelőtti anyagra építve mindenki elkészíti saját adatvizualizációját az általunk biztosított számítógépeken vagy saját laptopján.

PDF letöltés

A rendezvény programját megtekintheti itt PDF formátumban