Program

Monetizace dat: Data jako surovina pro datové produkty

Ondřej Tomas, CEO & Co-Founder, CleverMaps

Stejně jako většina surovin, i data potřebují úpravu před finální konzumací. Surová data byznysovým konzumentům nechutnají a nevnímají jejich skutečnou hodnotu. Pro lepší monetizaci dat a jejich následné využití v byznysových situacích se z nich nejprve musí stát produkt s jasným účelem, funkcemi, cenou a prezentací. S tím je spojena řada otázek: Jak se vyznat v záplavě nabízených dat? Kde je koupit? Jak ověřit bezpečnost a kvalitu dat? Ukážeme si srovnání surových dat a finálních datových produktů s mobilními daty, včetně jejich využití pro tvorbu datových příběhů.

Platební data - od čištění k využití

Ivan Dovica, Co-Founder, Dateio

Když jsme před lety založili Dateio, velice rychle jsme si uvědomili, že banky disponují velkým množstvím dat, ale často z nich ani není jasné, kde klient platil. Takhle jsme si "dobu datovou" nepředstavovali, protože bez kvalitních vstupních dat nejde dělat kvalitní rozhodnutí a budovat algoritmy. Proto jsme postupně vybudovali službu, která poskytuje detailní informace o platbách a je využívaná bankami po celém světě. Na pár příkladech si také zdokumentujeme, jak obohacení dat zásadně změnilo jejich hodnotu a potenciál využití.

Datová geoanalytika

Petr Paščenko, Head of Data Science, Profinit

V doméně otevřených dat existuje množství zajímavých datových zdrojů zaměřených na geografická data. Kombinací těchto dat vzniká plastický obraz České republiky a jejích obyvatel. S využitím analytických metod strojového učení je možné z nich získat množství netriviálních postřehů a cenných podkladů pro strategická rozhodnutí ve veřejné i komerční sféře.

Optimalizace skladových procesů na základě dat

Martin Kavřík, Head of Data Office, Notino

Skladové procesy mají velký vliv na úspěch každého e-commerce projektu, protože ovlivňují jak nemalou část nákladů každé společnosti, tak i zákaznickou zkušenost s obchodem skrz rychlost dodání. Chcete-li vidět, jak na základě dat můžeme zefektivnit skladové procesy, zvýšit dostupnost zboží a zrychlit jeho dodávku, přijďte se podívat na naši přednášku.

Data a obchodní prokrastinace

Martin Hošek, Business Consultant, IMPER

Data jsou zaklínadlem doby. Jejich nepřeberné množství a často neorganizovaná potřeba nekonečných analýz vede ke ztrátě jejich primárního přínosu – efektivity. Rozhodujícím faktorem není množství informací, ale jejich relevance, čas a kontext. Jak zkrotit divoké vody „chytrých dat“ díky využívání moderních nástrojů a postupů pro jejich použití a integraci?

Google Looker z pohledu Tableau analytika

Michal Charvát, Data Practice Lead, KINDRED

Řekněme si to rovnou – Google nám neplatí za tuto prezentaci :). Poprvé jsme měli možnost podílet se na implementaci Lookeru jako nástroje pro kompletní řešení firemního reportingu a self-service BI. Vzhledem k tomu, že většinou pracujeme s Tableau nebo PowerBI, všimli jsme si několika zajímavých rozdílů v přístupu těchto nástrojů k práci s daty a jejich vizualizaci. A není to jen o existenci LookML. Ukážeme vám, s čím musí organizace, která by o přechodu na Looker uvažovala, počítat a jak se může její přístup k Business Intelligence změnit.

Od pokladny na internet aneb analýza (nejen) e-shopových dat

Kryštof Kadlec, Consultant, Sophia Solutions

Jedna z oblastí, která se v posledních letech výrazně rozrostla, je oblast e-shopů. Zvýšil se jejich počet, velikost, a tím pádem i objem dat, kterými disponují a která si zaslouží analýzu. Správná rozhodnutí je třeba podložit daty, vhodnými pohledy na ně a jejich šikovnou interpretací. Jak tomu mohou napomoci v Sophia Solutions si ukážeme na jednoduchých příkladech.

Zkušenosti s vyhledáváním anomálií ve velkých datech průmyslového podniku

Jiří Gregor, člen představenstva, Plastika

Tomáš Fürst, Data Science učitel a vědec, Přírodovědecká fakulta UPOL

Popíšeme vám zkušenosti s vyhledáváním anomálií v procesních datech. Obecným cílem vyhledávání anomálií je pochopit, kdy se v procesu děje něco nežádoucího. Detekci anomálií můžete provádět buďto zpětně, abychom algoritmus naučili "chápat" strukturu procesních dat, pochopili souvislosti či došli až k příčinám nebo můžeme anomálie detekovat v reálném čase, abychom zabránili jejich neblahým důsledkům. Během spolupráce jsme získali zajímavé zkušenosti v interdisciplinárním týmu složeném z technologů a dalších specialistů výrobce komplexních dílů pro automotive, univerzitních odborníků z oblasti statistiky, AI a špičkových vývojářů.

IoT kombajn od DELLu – sběr a zpracování informací v těžkém terénu

Jan Haken, Business Development Manager for Global Compute, Dell Technologies

Jak spolehlivě sbírat a vyhodnocovat informace v náročných podmínkách? V průmyslu, v dopravních prostředcích, rudných dolech nebo na ropných plošinách? Na těchto i dalších místech na vás čekají mnohá úskalí, která otestují kvalitu vašich návrhů a hlavně – odolnost výzbroje. Jste připraveni?

Data jako nástroj k urychlení přechodu na udržitelné zemědělství

Vojtěch Malina, CEO, CleverFarm

Neustálé plýtvání vodou, hnojivy nebo chemickými postřiky s negativním vlivem na půdu, životní prostředí či lidi nás v CleverFarm motivuje pracovat na platformě, která učí zemědělce rozhodovat se na základě dat, a nejen na základě předchozích zkušeností. Ukážeme si konkrétní příklady, jak jsme schopni snižovat zemědělské vstupy a zároveň zvyšovat výnosy.

Data a jejich integrace do každodenního života vyústila v nezbytnost digitální transformace firem a institucí. Pokud chce podnik do budoucna prosperovat a ulehčit práci svým zaměstnancům, je zcela nezbytné, aby ve svých procesech maximalizoval využití dat a informací v nich ukrytých. Data musí nejen sklízet, ale také správně třídit, a hlavně z nich „vyrábět“ strategické informace pro kvalifikovaná rozhodnutí. Diskusní panel složený z pestré struktury odborníků nám poskytne šanci porovnat efektivitu práce s daty v různých odvětvích.

Účastníci:
Pavel Bulowski, Co-Founder a Chief Product Officer, Meiro
Radek Hájek, BI Manager, Kofola
Radovan Jirka, datový detektiv, BizzTreat
Karel Macek, Senior AI/ML Architect, Generali Česká pojišťovna
Radovan Parrák, Head of Data, Alza