Agenda 2021 | Chief Data Officer Forum

Poznajmy się - sesja networkingowa

Uczestnicy przybywający w Internecie na konferencję zostaną podzieleni na kilkuosobowe grupy (losowo), po to, by w bezpośredniej rozmowie za pomocą nowoczesnych systemów wideokonferencyjnych, mogli chwilę porozmawiać i dowiedzieć się: (1) skąd przybyli, (2) co ich zachęciło do udziału w cdo Forum – czego chcieliby się dowiedzieć i czego na konferencji szukają, a wreszcie (3) czym sami mogliby podzielić się z innymi.

Przy okazji wcześniejsze pojawienie się uczestników pozwoli im sprawdzić funkcjonowanie sprzętu i oprogramowania po stronie użytkownika, poznać interfejs konferencji, zrozumieć „jak to wszystko działa”.

Data Mesh – Opportunity and Challenges for Enterprise Data Management*

Over the last couple of years, the data mesh approach has emerged as a new framework to help solve many of the challenges that have plagued organizations as the number and diversity of their data sources has increased. Integrating those sources to satisfy an ever growing set of data consumers and use cases has become increasingly difficult. Data mesh proposes a domain-centric distributed ownership and architecture to serve “data as a product” with federated governance. While this offers substantial benefits for data agility it often requires a significant transformation in a company’s enterprise data management. This session discusses the benefits and challenges of the data mesh approach and describes a Snowflake sample architecture for a data mesh implementation.

Jak budować programy Data Governance tak, aby to biznes był najważniejszy / A Business-first Approach to Building Data Governance Programs *

Tradycyjne podejście do wprowadzania Data Governance niesie ryzyko porażki, bo za bardzo skupia się tutaj na zasadach, zgodności i wymogach, co sprawia, że biznes przestaje się takimi inicjatywami interesować i je wspierać. To wymuszą na Chief Data Officer’ach i liderach ładu w obszarze danych ciągłe wynajdywanie kejsów, które są ważne dla biznesu. Podczas prezentacji postaram się pokazać, jak można zastosować lekkie podejście Data Governance, gdzie biznes zawsze jest na pierwszym miejscu i gdzie udaje się połączyć kluczowe inicjatywy i elementy ładu, tak by możliwie szybko dostarczać długofalowe korzyści biznesowe.

Traditional data governance initiatives fail by focusing too heavily on policies, compliance, and enforcement, which quickly lose business interest and support. This leaves CDOs and governance leaders having to continually make the case for data governance to secure business adoption. We will share the a lean, business-first data governance approach that connects key initiatives to governance capabilities and quickly delivers business value for the long-term.

Jak demokratyzujemy dane w przedsiębiorstwach i organizacjach publicznych

Platforma Big Data Splunk umożliwia analizę, korelację i monitoring dowolnych śladów cyfrowych, bez względu na ich żródło, format i charakter. Te same logi, analizowane pod różnym kątem, mogą być jednocześnie wykorzystywane: przez zespoły SOC/SIEM (by podnieść poziom bezpieczeństwa), przez działy infrastruktury/Data Center czy sieci (na potrzeby monitoringu np. dostępności infrastruktury, by szybko wyszukiwać wąskie gardła i rozwiązywać problemy IT), przez działy utrzymania i rozwoju usług i przez działy biznesowe (na potrzeby monitoringu end to end całych usług biznesowych, wraz z możliwością definiowania i mierzenia KPI, SLA, a także z algorytmami sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, dzięki czemu możliwe jest przewidywanie awarii i niedostępności usług z wyprzedzeniem do 45 minut). Jak również przez działy biznesowe, by realizować na nich typowe funkcje Business Intelligence czy wreszcie przez odpowiedzialnych za produkcję i systemy SCADA (w tym szeroki monitoring środowisk IoT / OT w przedsiębiorstwach). Przegląd zastosowań na bazie realnych case study.

Zjednoczone siły danych OLX, czyli "Operacja Segmentacja B2C"

Proces dojrzewania organizacji wymusza jednocześnie potrzebę strukturyzacji poszczególnych obszarów, takich jak wsparcie naszych klientów biznesowych. W ramach projektu “Operacja Segmentacja B2C” połączyliśmy siły zespołów Data Science, UX Research oraz Product Analytics. Synergia uczenia maszynowego, wykorzystania danych ilościowych i jakościowych pozwoliła nam zbudować grupy użytkowników biznesowych w oparciu o ich zachowanie (odpowiedź na pytanie “co?”) oraz dogłębne zrozumienie ich potrzeb (odpowiedź na pytanie “dlaczego?”). Prezentacja opowie o tym, jak owoce tego projektu wspierają zespoły odpowiedzialne za rozwój produktu, strategię, marketing oraz sprzedaż.

Data for AI and Machine Learning - Data Strategy: Governance, Preparation, and Ethical Use of Data for AI/ML*

Many organizations are rapidly recognizing the emerging practicality of integrated analytics, artificial intelligence, and machine learning (AI/ML) for simplifying business processes and optimizing business applications. Yet despite the growing fascination with the opportunities for data scientists to employ AI and ML techniques to available data sets, many analysts are seemingly unaware of the need for a comprehensive, governed data strategy to ensure the suitability of the data used for analysis. In this talk we will discuss four governance aspects of a data strategy that help prepare your data for AI/ML deployment, namely:

Data preparation: standard practices for data standardization and transformation to support analysis and enable feature extraction.
Data quality: practices for ensuring conformance to defined data quality expectations.
Data protection: methods and techniques for defining and compliance with policies preventing unauthorized data use.
Ethical controls: oversight ensuring against inherent data biases to reduce exploitative use, prevent negative stereotyping, and increase inclusion and equity of analytical algorithms.

Samodzielne zarządzanie metadanymi: bezproblemowa integracja jakości i zarządzania danymi

Automatyzacja rewolucjonizuje świat, a samosterujące samochody stają się rzeczywistością. Zastosowaliśmy tę koncepcję do naszej platformy związanej z zarządzaniem danymi. Dołącz do prowadzonej przez nas sesji, aby dowiedzieć się, w jaki sposób płynnie zintegrowana jakość danych i katalog danych firmy Atacama (niedawno określana przez firmę Forrester Research jako „najlepszy wybór dla klientów, którzy chcą włączyć najwyższej jakości funkcje do swoich rozwiązań do zarządzania danymi”) może przynieść korzyści dla Twojej organizacji.
W trakcie wystąpienia:

Bezproblemowe tworzenie i utrzymywanie środowiska bazy danych (połącz źródła danych, a sztuczna inteligencja i automatyczne algorytmy zajmą się resztą),
automatyzacja egzekwowania zasad, stosowanie reguł biznesowych i klasyfikację danych oraz
udostępnianie danych tym, którzy ich potrzebują i kiedy tego potrzebują, dzięki automatycznie egzekwowanym zasadom bezpieczeństwa i prywatności.

Od chaosu do danych czyli budowa Feature Store w środowisku Azure Databricks

Obsługa ogromnych wolumenów danych pod zaawansowana analitykę to duże wyzwanie. Data Scientist oczekuje aby dane były dostępne jak najszybciej i w przystępnej formie. Wymogi te wraz z potrzeba posiadania wydajnej infrastruktury niejednokrotnie są znacząca przeszkoda w implementacji efektywnych procesów uczenia maszynowego. W tego typu przypadkach z pomocą przychodzą rozwiązania chmurowe i koncept tzw. Feature Store. Zastosowanie standardu Delta Lake pozwala na wykorzystanie uniwersalności przetwarzania w skali wraz z transakcyjnością, co skutkuje prostotą i wydajnością tworzonych rozwiązań. Podzielimy się doświadczeniami związanymi z budowa Feature Store w środowisku Azure, gdzie wykorzystamy usługę Databricks i opowiemy o praktycznych aspektach pracy z tym rozwiązaniem.

Wizualizacja danych w kontekście podejmowania decyzji biznesowych

Data Analysts widzą dane inaczej niż biznes. Sztuką staje się takie ich zaprezentowanie, aby były zrozumiałe dla obu stron. Jak robić to skutecznie? Jak prezentować przekaz płynący z danych, aby w pełni wykorzystać percepcję człowieka? Jak wiodące firmy korzystają ze zdolności do rozpoznawania wzorców? Jak oszczędzić czas wzajemnego rozumienia i pomóc podejmować decyzje? A wszystko na przykładzie analizy sprzedaży według standardów IBCS - International Business Communication Standards.

Umiemy skalować platformy danych. Czy umiesz to samo zrobić ze swoją Organizacją? / Scaling Data Platforms is solved. How to scale your Organisation to match?*

Organisations are researching approaches for managing their data assets at scale. At the same time they are reviewing the structure of the organisation and the skills needed to accelerate time from raw data, to data organised as a product. By deploying a Data Management platform such as CDP, it is possible to secure and govern the platform as a whole, while using experiences to enable the lines of business with self-service analytical tools. This provides teams with access to data insights at the right time, supported by a culture of making data-driven decisions leading to an overall improved customer experience.

Równoległe dyskusje roundtables to element konferencji angażujący wszystkich uczestników. Ta sesja ma kilka celów. Po pierwsze, bezpośrednią wymianę opinii i doświadczeń w ramach konkretnego zagadnienia, interesującego daną grupę uczestników. Po drugie – możliwość spotkania i rozmowy z prowadzącym dane roundtable – wybraliśmy bowiem do ich prowadzenia osoby o dużej wiedzy i doświadczeniu. Sesja roundtables to bardzo szerokie spektrum tematów i bogate grono wybitnych osobowości ze świata cybersecurity w roli prowadzących – tak, aby każdy uczestnik konferencji mógł znaleźć interesującą go najbardziej dyskusję i poznać w ten sposób innych uczestników zainteresowanych tą samą tematyką.

Planujemy 2 rundy dyskusji roundtables po 40 minut. W ramach jednej sesji 6-8 tematów.

Wśród dyskusji pojawią się tematy:

2. Jak wycenić wartość danych w organizacji

Podczas roundtable planujemy dyskusję nad różnymi sposobami wyceny danych. Punktem wyjścia będzie metoda uproszczonych rachunków zysków i strat, w których biorą udział modele predykcyjne wykorzystujące dane.

Sposób wykorzystania danych w modelach predykcyjnych jest miernikiem jakości tych modeli i samych danych. Innymi słowy im lepsza jakość danych tym lepsza segmentacja klientów, a co za tym idzie - proces biznesowy przynosi lepsze wyniki finansowe. Alternatywnie poddamy dyskusji sposoby wyceny wartości danych stosowane przez firmy konsultingowe. Liczymy na aktywny udział z Państwa strony i podzielenie się doświadczeniami w ocenie wartości danych.

3. Co to znaczy, że demokratyzujemy dane?

Z jakimi wyzwaniami w zakresie praktycznego wykorzystania danych zwykle musimy się mierzyć? Dlaczego tzw. automatyczne parsowanie danych i możliwość zmiany i modyfikacji zapytań "w locie" jest tak atrakcyjna dla przedsiębiorstw? Czym w końcu jest Splunk? SIEMem? log managerem? Narzędziem do monitoringu infrastruktury, usług? Typowym BI? Czy jeśli Splunk robi wszystko, to znaczy że w niczym nie jest tak naprawdę dobry? W dyskusji wykorzystam przykład 3 różnych projektów zrealizowanych u klientów z branży finansowej, logistycznej oraz w czołowej sieci handlowej.

Rozmowa na żywo

Rola CDO w organizacji i narzędzia wspierających realizację strategicznych celów.

W jaki sposób CDO wspiera/może/powinien wpierać digital transformation? Czy ciężar monetyzacji danych (wyznaczenia strategii i jej realizacji) spada na CDO czy pozostaje domena biznesu, a CDO ma tylko w tym pomóc? Z jakimi przeciwnościami CDO zderza się w swojej codziennej pracy? W jaki sposób można usprawnić/ułatwić/wpierać działania CDO (co mu pomaga - jakie narzędzia)? Czy skuteczne wdrożenie Data Governance jest warunkiem powodzenia cyfrowej transformacji?
Na te i inne pytania z Wojciechem Małkiem oraz Maciejem Nawrockim rozmawia Przemysław Gamdzyk

Turbo RODO czyli różnorodność zgód – zarządzanie z perspektywy prawa i praktyki

Kiedy i na co potrzebna jest zgoda – różne przepisy, jedna zgoda? Zarządzanie zmianą zgody, różne wersje zgód i kanały pozyskania. Wykazywanie posiadania zgody (a różne kanały pozyskania). Cofnięcie zgody i sprzeciw – skutki i znaczenie praktyczne. Rosnąca złożoność problemów i wyzwań w perspektywy lat doświadczeń i wobec dużego wzrostu liczby cyfrowych interakcji z klientem.

1. Kompetencje zawodowe profesjonalistów od danych - oczekiwania pracodawców a rzeczywistość

Czy brak specjalistów o odpowiednich kompetencjach to rzeczywista trudność? Jakie kompetencje aktualnie są najbardziej pożądane wśród specjalistów od danych? Jakich istotnych kompetencji najczęściej brakuje kandydatom? Czy często zatrudniani są kandydaci po kursach online, bez formalnego wykształcenia w powiązanym kierunku? Czy absolwenci uczelni są dobrze przygotowani do pracy w obszarze danych?

Panel: Dokąd zmierzamy

Dokąd zmierzamy z organizacją obszaru danych w nowoczesnym, cyfrowym przedsiębiorstwie – próba prognozy na najbliższe lata. Wpływ obszaru digital, automatyzacji, AI, Data Science – co wykluje się ze zderzenia starego podejścia z nowym światem. Czy jednolite Customer Data Platform będzie fundamentem dla danych w organizacji. Czy każdy liczący się podmiot będzie miał swoje centra zaawansowanej analityki. Jak przełoży się to na wymagania stawiane przez Chief Data Officerem?

WARSZTAT I: Supermoce baz grafowych Super powers of the graph databases

Czy bazy grafowe to panaceum na problemy z przechowywaniem relacji? Jakie są moce baz grafowych i gdzie te moce najlepiej wykorzystać? Cechy baz grafowych na przykładzie lidera rynku - Neo4j.

Do the graph databases stand as a panaceum for data and relations storage? What are their actual powers and how to use these powers optimally?
Main features of the graph databases on the example from market leader - Neo4J.

Poznaj szczegóły.

WARSZTAT V: Jak sprawić, by dane miały właściwą rolę i rangę w organizacji? Sztuka współpracy / kooperacji pomiędzy działami w firmie oraz kwestie odpowiedzialności za aspekty zw. z danymi.

Zapraszam do udziału w miniwarsztatach, gdzie wspólnie ze wszystkimi uczestnikami chciałbym porozmawiać o trudnej sztuce budowania dialogu i dobrego zrozumienia tematu danych w całej firmie. Można tutaj wskazać konkretne pomysły, regulacje i rozwiązania, które w tym pomagają, jak również zidentyfikować typowe przeszkody i źródła niezrozumienia. Podczas spotkania podzielimy się wzajemnie doświadczeniami jak skutecznie stosować te pierwsze oraz jak dostrzegać i unikać tych drugich, aby organizacja na każdym etapie procesów biznesowych działała świadomie jako sprawna instytucja oparta o ideologię „data driven”.

Poznaj szczegóły

© 2021 | Strona korzysta z plików cookies. Przeglądanie strony oznacza akceptację.