Software Wydawnictwo

Opis wydarzenia

Grupa docelowa:

Kadra zarządzająca wyższego i średniego szczebla, kierownicy projektów, analitycy oraz specjaliści, w szczególności osoby mające być zaangażowane od strony biznesowo-analitycznej we wdrażanie inicjatywy Business Intelligence w organizacji.

Cel szkolenia:

Po ukończeniu szkolenia, uczestnik będzie:
- posiadał przekrojową wiedzę z zakresu szeroko rozumianego Business Intelligence, w tym Hurtowni Danych, Integracji Danych (ETL/ELT, Data Quality, Data Cleansing, Data Profiling, MDM), raportowania i zaawansowanej analityki biznesowej (Data Mining);
- swobodnie poruszał się w terminologii dziedzinowej oraz obszarach merytorycznych BI;
- znał najpopularniejsze praktyczne zastosowania rozwiązań klasy Business Intelligence;
- znał aspekty korzystania w stopniu zaawansowanym z narzędzi informatycznych klasy BI;
- potrafił zidentyfikować wartość dodaną oraz miejsce dla rozwiązań BI dla danego biznesu;
- znał specyfikę przygotowania wdrożenia Business Intelligence, w szczególności zbierania i definiowania wymagań, wyboru dostawcy, planowania projektu/programu;
- znał specyfikę kierowania wdrożeniem (projektem/programem) klasy Business Intelligence w organizacji;

Tematyka szkolenia:

Moduł 1 – Biznesowy

• Wprowadzenie w tematykę Business Intelligence (2h)
  - Definicja BI
  - Historia BI
  - Dlaczego BI? Konkurencja Analityczna
  - Integracja Danych
  - Hurtownie Danych (Data Warehpuse, Data Marts)
  - Wielowymiarowy model danych (fakty, miary, wymiary, OLAP)
  - Master Data Management
  - Analityka biznesowa, eksploracja danych (Data Mining)
  - Aplikacje biznesowe, prezentacja danych
  - Narzędzia BI
  - Kompletna architektura

• Wstęp do zaawansowanej analityki biznesowej – Eksploracja Danych (Data Mining) (1h)
  - Wprowadzenie w tematykę, Data Mining a BI
  - Metodyka CRISP-DM (alternatywne Virtuous Cycle of DM, SEMMA)
  - Wybrane modele DM (regresja, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, reguły asocjacyjne)
  - Zastosowania biznesowe DM (analizy koszykowe, cross/up-sell, churn, response, sna, itp.)

• Konkurencja Analityczna (1h)
  - Praktyczne przykłady konkurowania w oparciu o analitykę
  - Kluczowe aspekty wdrażania analityki w biznesie
  - Stopnie zaawansowania analityki w organizacji
  - Mapa drogowa wdrażania analityki

• Metodyka wdrażania BI wg Kimball Lifecycle (1h)
  - Koncepcyjne omówienie kompletnej metodyki Kimballa
  - Omówienie podstawowych założeń alternatywnego Inmon Approach

• Planowanie projektu, zbieranie i analiza wymagań dla systemu BI (2h)
  - Zaplanowanie i przygotowanie projektu/programu BI
  - Organizacja procesu zbierania wymagań
  - Analiza wymagań
  - Modelowanie wielowymiarowe (Bus Matrix)

Dzień 2

• Kierowanie projektem oraz zarządzanie programem BI w organizacji (1h)
• Organizacja Centrum Kompetencyjnego Business Intelligence (BICC) (1h)
• Praktyczne zastosowania BI – Performance Management i Controlling (2h)
  - Balanced Scorecard (BSC, Zrównoważona Karta Wyników)
  - Planowanie i Budżetowanie
  - Activity-Based Costing (ABC, Zarządzanie Kosztami Działań)

Moduł 2 – Techniczny

• Wielowymiarowy model danych (2h)
  - Architektura danych (gwiazda a płatek śniegu), kostki OLAP (ROLAP, MOLAP, etc.)
  - Rodzaje tabel faktów i ich zastosowania (transakcyjne, migawki, migawki akumulowane)
  - Wolno zmieniające się wymiary – typy i zastosowania
  - Inne, wybrane aspekty technologiczne (wymiary zdegenerowane, śmieciowe, fakty bez faktów, etc.)
  - Przykłady praktyczne

Dzień 3

• Integracja Danych – Część I (3h)
  - Wprowadzenie do tematyki integracji danych
  - Architektury integracji danych
  - Narzędzia wspierające integrację danych
  - Projektowanie systemów integracji danych
  - Metadane
  - Zarządzanie systemami integracji danych

• Integracja Danych – Część II (2h)
  - Wprowadzenie do problematyki jakości danych
  - Profilowanie danych
  - Weryfikacja jakości danych
  - Zapewnienie jakości danych
  - Czyszczenie danych

• Aplikacje Business Intelligence (1h)
  - Architektura
  - Adaptacyjne tworzenie aplikacji

• Architektura techniczna, budowa infrastruktury, utrzymanie i rozwój (1h)

Czas trwania: 3 dni

Moduł I – Biznesowy – wprowadzenie w tematykę BI oraz zagadnienia związane z wdrażaniem i kierowaniem inicjatywami klasy Business Intelligence;
Moduł II – Techniczny – wybrane aspekty technologiczne BI, w szczególności modelowanie wielowymiarowe oraz integracja danych;

Cena szkolenia: 3 600 PLN
Do ceny należy doliczyć 23% VAT

Kontakt z organizatorem:

Katarzyna Oloś
katarzyna.olos@bamt.pl
tel.: 22 427 36 72
fax: 22 244 24 59

Prelekcje

1. • Marcin Choiński
   • Tomasz Mierzwa
   • Jarosław Łach

   -

Prelegenci

• 

  Marcin Choiński

  Marcin Choiński to pasjonat wszystkiego co związane z Hurtowniami Danych, Business Intelligence oraz zaawansowaną analizą i odkrywaniem wiedzy w danych. Człowiek, który wierzy, że światy biznesu i IT da się pogodzić, a nawet zapewnić pomiędzy nimi synergię.  Posiada bogatą wiedzę teoretyczną, jak i kilkuletnie doświadczenie w tworzeniu i wdrażaniu rozwiązań klasy Business Intelligence.
  Karierę zawodową rozpoczynał w firmie Comarch, gdzie jako programista brał udział w tworzeniu narzędzi analityczno-raportujących. Później pracował jako konsultant BI oraz jako Product Manager kierował rozwojem produktów klasy Business Intelligence.
  Kierował pracami badawczymi w międzynarodowym projekcie naukowym w dziedzinie eksploracji danych. Był także głównym analitykiem oraz kierownikiem projektu wdrożenia Hurtowni Danych oraz systemu analityczno-raportującego w zagranicznym koncernie telekomunikacyjnym. System ten pozwala obecnie 150 tysiącom użytkowników na analizę danych z ponad 20 milionów transakcji miesięcznie.
  Jest założycielem i redaktorem naczelnym pierwszego i jedynego polskiego portalu internetowego w pełni poświęconego Business Intelligence – BI.PL. Obecnie pracuje jako dyrektor ds. rozwoju biznesu i kierownik wdrożeń Business Intelligence w firmie Innotion.

• 

  Tomasz Mierzwa

  Zajmuje się rozwiązaniami klasy Business Intelligence nieprzerwanie od ponad czternastu lat. Pełnił z sukcesem rolę analityka, architekta i project managera w wielu złożonych projektach realizowanych w różnych sektorach rynku. Posiada bardzo dużą wiedzę formalną oraz doświadczenie praktyczne, związane zarówno z metodykami Project Management jak i metodykami wytwórczymi, specyficznymi dla systemów klasy Business Intelligence. Obecnie specjalizuje się we wdrożeniach centrów kompetencyjnych Business Intelligence (BICC) w dojrzałych organizacjach.

• 

  Jarosław Łach

  Dyrektor Departramentu Informacji Zarządzczej.
  Od ponad 9 lat związany zawodowo z sektorem bankowym. Pracując w Departamencie Planowania i Kontrolingu był
  odpowiedzialny za rozwój systemu raportowania zarządczego.
  Posiada bogate doświadczenie we wdrażaniu systemów hurtowni danych oraz narzędzi raportowych w obszarze finansów, ryzyka i sprzedaży.
  Zbudował od podstaw Departament, który w banku pełni rolę Centrum Kompetencyjnego Business Inetelligence.
  Absolwent Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej. Ukończył również Studium Controllingu Bankowego
  organizowane przez Warszawski Instytut Bankowości

Program szkolenia:

Moduł 1 – Biznesowy

• Wprowadzenie w tematykę Business Intelligence (2h)
  – Definicja BI
  – Historia BI
  – Dlaczego BI? Konkurencja Analityczna
  – Integracja Danych
  – Hurtownie Danych (Data Warehpuse, Data Marts)
  – Wielowymiarowy model danych (fakty, miary, wymiary, OLAP)
  – Master Data Management
  – Analityka biznesowa, eksploracja danych (Data Mining)
  – Aplikacje biznesowe, prezentacja danych
  – Narzędzia BI
  – Kompletna architektura

• Wstęp do zaawansowanej analityki biznesowej – Eksploracja Danych (Data Mining) (1h)
  – Wprowadzenie w tematykę, Data Mining a BI
  – Metodyka CRISP-DM (alternatywne Virtuous Cycle of DM, SEMMA)
  – Wybrane modele DM (regresja, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, reguły asocjacyjne)
  – Zastosowania biznesowe DM (analizy koszykowe, cross/up-sell, churn, response, sna, itp.)

• Konkurencja Analityczna (1h)
  – Praktyczne przykłady konkurowania w oparciu o analitykę
  – Kluczowe aspekty wdrażania analityki w biznesie
  – Stopnie zaawansowania analityki w organizacji
  – Mapa drogowa wdrażania analityki

• Metodyka wdrażania BI wg Kimball Lifecycle (1h)
  – Koncepcyjne omówienie kompletnej metodyki Kimballa
  – Omówienie podstawowych założeń alternatywnego Inmon Approach

• Planowanie projektu, zbieranie i analiza wymagań dla systemu BI (2h)
  – Zaplanowanie i przygotowanie projektu/programu BI
  – Organizacja procesu zbierania wymagań
  – Analiza wymagań
  – Modelowanie wielowymiarowe (Bus Matrix)

Dzień 2

• Kierowanie projektem oraz zarządzanie programem BI w organizacji (1h)
• Organizacja Centrum Kompetencyjnego Business Intelligence (BICC) (1h)
• Praktyczne zastosowania BI – Performance Management i Controlling (2h)
  – Balanced Scorecard (BSC, Zrównoważona Karta Wyników)
  – Planowanie i Budżetowanie
  – Activity-Based Costing (ABC, Zarządzanie Kosztami Działań)

Moduł 2 – Techniczny

• Wielowymiarowy model danych (2h)
  – Architektura danych (gwiazda a płatek śniegu), kostki OLAP (ROLAP, MOLAP, etc.)
  – Rodzaje tabel faktów i ich zastosowania (transakcyjne, migawki, migawki akumulowane)
  – Wolno zmieniające się wymiary – typy i zastosowania
  – Inne, wybrane aspekty technologiczne (wymiary zdegenerowane, śmieciowe, fakty bez faktów, etc.)
  – Przykłady praktyczne

Dzień 3

• Integracja Danych – Część I (3h)
  – Wprowadzenie do tematyki integracji danych
  – Architektury integracji danych
  – Narzędzia wspierające integrację danych
  – Projektowanie systemów integracji danych
  – Metadane
  – Zarządzanie systemami integracji danych

• Integracja Danych – Część II (2h)
  – Wprowadzenie do problematyki jakości danych
  – Profilowanie danych
  – Weryfikacja jakości danych
  – Zapewnienie jakości danych
  – Czyszczenie danych

• Aplikacje Business Intelligence (1h)
  – Architektura
  – Adaptacyjne tworzenie aplikacji

• Architektura techniczna, budowa infrastruktury, utrzymanie i rozwój (1h)