Program konference Primetime for Big Data 2025

Data jsou dnes stejně důležitým aktivem jako finance, lidé nebo značka. Jak ale zajistit, aby přinášela reálnou hodnotu, nikoliv jen náklady? CIOs, kteří vidí v datech jen IT agendu, ztrácejí příležitost. Ti, kteří je chápou strategicky, mění pravidla hry.

Případová studie ze tří let spolupráce s velkým hráčem na e-commerce trhu, během nichž byla nalezena cesta od přetlaku dat k informacím, které pomáhají dělat lepší rozhodnutí. Autor začínal jako Power BI specialista a postupně převzal roli product ownera, se zodpovědností za směřování datových produktů a spolupráci napříč týmy. V přednášce ukáže, proč je získání kvalitních dat často teprve začátek, jaké nástrahy přináší jejich interpretace a jak může pomoci AI při čištění špinavých dat. Zaměří se také na to, co vlastně znamená „mít produkt“ v oblasti reportingu, jak nasměrovat cíle různých týmů jedním směrem a proč je lepší dotáhnout jednu věc než jich rozpracovat pět. Na konkrétních příkladech ukáže, jak lze postupně vybudovat spolehlivý reporting, zlepšit NPS mechanismus a identifikovat nové use-casy s měřitelnou hodnotou pro firmu.

Big data architektura evokuje něco velkého, složitého a nákladného (ať už on premise nebo v cloudu). Musí to tak ale být? Nemusí!  Ukážeme, jak jsme doplnili výkonnou analytickou a vizualizační platformu o specializovanou datovou vrstvu, abychom ušetřili náklady na výpočetní zdroje, zvýšili odezvu pro uživatele a uvolnili ruce analytickému týmu.
A popíšeme, jak může vypadat jednoduchá architektura, která podporuje spolehlivé zpracování velkých objemů dat (terabyty), je flexibilní a snadno integrovatelná.  A jak se používá v praxi. Sama o sobě pak vytváří odrazový můstek pro rychlou implementaci AI use casů – data jsou totiž často hlavní překážkou úspěšné realizace.

Microsoft Fabric přináší vizi sjednocené datové platformy, která zvládne vše, od integrace dat až po jejich vizualizaci.  Mnoho firem ale při migraci nenaráží na technologii samotnou, ale na očekávání, s nimiž do projektu vstupují. Tento příspěvek otevřeně pojmenuje nejčastější chyby, které se při přechodu na Fabric opakují, od podceněné architektury a kapacitního plánování až po přehnanou víru, že nový systém nahradí dosavadní řešení 1:1. Naznačí, jak špatně nastavená očekávání dokážou zpomalit projekt, znechutit tým a zpochybnit přínosy celé platformy.  Cílem je ukázat, jak k adopci Fabricu přistoupit realisticky a s jasně nastavenými rolemi, prioritami a očekáváními na obou stranách - IT i byznysu.

Začali jsme s excelovým prototypem Data Boutique. Dnes budujeme moderní platformu pro data governance podporující datové produkty a AI. Pavlína vám ukáže, jak proměnila nápad ve strategii a získala podporu napříč firmou. Štěpán vám na konkrétních příkladech představí, co všechno obnášela realizace — od výběru nástroje, přes školení uživatelů, až po správu obsahu. Společně se podíváme na pět očekávání, která se střetla s realitou, a na praktické lekce, které si z toho můžete odnést.

Připojte se k nám a seznamte se s řešením, které přesahuje možnosti tradičních platforem zákaznických dat (CDP). Dozvíte se, jak sjednotit a harmonizovat data z vašich prodejních, servisních i externích aplikací tak, aby vznikly prakticky využitelné a skutečně sjednocené profily zákazníků. Naučte se využívat pokročilé funkce jako je identifikace napříč kanály, detailní segmentace a AI-řízené poznatky k podpoře personalizace a zapojení napříč vaším call centrem, obchodními zástupci a marketingem. Zjistíte také, jak efektivně měřit a reportovat strategické ukazatele výkonnosti postavené na vašich datech a placených kanálech.

V době, kdy je často nutné se velmi rychle rozhodnout, musí se potřebná data a signály ze sítě nebo chytrých zařízení (IoT) okamžitě dostat k těm, kdo na ně mohou hned reagovat. Přednáška ukáže, jak fungují systémy T-Mobile, které v reálném čase propojují data z 5G a IoT, od zařízení až po cloud. Díky nim je možné odhalovat odchylky, předvídat problémy a automaticky spouštět procesy, které na ně reagují, třeba při údržbě strojů nebo řízení dodávek a logistiky.

Dozvíte se, jak tyto systémy vznikají, jak se zpracovávají datové toky, zajišťuje kvalita a bezpečnost dat a sleduje jejich dopad na byznys, třeba zkrácení doby oprav, snížení prostojů a zlepšení včasnosti dodávek. Nejde o žádná „AI kouzla“, ale o praktické přístupy, které skutečně fungují a osvědčují se v reálném provozu.

Umělá inteligence mění způsob, jakým firmy pracují s daty. Otevírá nové příležitosti, ale zároveň přináší zásadní otázky v oblasti odpovědnosti, regulace a bezpečnosti. Jak nastavit data governance, aby inovace byly nejen efektivní, ale i bezpečné a v souladu s právními předpisy? V přednášce se dozvíte, jaké konkrétní výzvy dnes firmy řeší při zavádění AI nástrojů – od řízení rizik až po praktické nastavení procesů pro ochranu dat a odpovědné využívání umělé inteligence.