Dlaczego Big Data narobi nam w życiu problemów? Szanse, zagrożenia i wyzwania wynikające z rozwoju Business Intelligence

Mateusz Muryjas | GeekTrends #1 | Kraków, 17 listopada 2014

Mateusz Muryjas Analityczny.IT | MF&Partners Consulting

Konsultant z zakresu analityki internetowej i wdrażania rozwiązań IT w biznesie. Pasjonat Business Intelligence i zagadnień związanych z Big Data. Menedżer projektu #e-biznes festiwal.

Kilka słów o mnie..

mateusz@analityczny.it

https://www.linkedin.com/in/mmuryjas

http://fb.com/mmuryjas

@mmuryjas

1. Big Data – buzzword czy przedmiot fascynacji? Inspirujące przykłady wykorzystujące Big Data, Business Intelligence oraz elementy sztucznej inteligencji w praktyce.

Plan na dziś:

2. Big Problem or Big Chance? Czy Big Data i Business Intelligence narobią nam problemów? Jakie zagrożenia niesie za sobą „matrix”, w którym żyjemy? A może Big Data to Big Chance na rozwój i zmiany?

3. Case study – Business Intelligence w praktyce Przykłady zastosowań Business Intelligence w praktyce na podstawie doświadczeń organizacji konferencji #e-biznes festiwal.

Z Business Intelligence jest trochę jak z …

Kto robi zakupy? Kto robi zakupy?

Kto robi zakupy? Kto robi zakupy?

Karty lojalnościowe.

Karty lojalnościowe, wszędzie.

I kiedy przeanalizujemy n paragonów..

okaże się, że najczęściej kupowanymi rzeczami są:

I kiedy przeanalizujemy n paragonów..

okaże się, że najczęściej kupowanymi rzeczami są:

Z wykorzystaniem technik BI można całkiem trafnie przewidzieć.. ciążę!

Pozostając w klimacie pieluch..

Z wykorzystaniem technik BI można całkiem trafnie przewidzieć.. ciążę!

Pozostając w klimacie pieluch..

Zanim Ty się o tym dowiesz. (lub Twój partner/ka )

Pójdźmy dalej – dane vs realny zysk

Ile można zaoszczędzić eliminując prawoskręt?

Pójdźmy dalej – dane vs realny zysk

Ile można zaoszczędzić eliminując prawoskręt?

7 minut / każdą godzinę pracy kierowcy.

7 minut * 12 godzin pracy = 84 minuty / dziennie.

Pójdźmy dalej – dane vs realny zysk

Ile można zaoszczędzić eliminując prawoskręt?

7 minut / każdą godzinę pracy kierowcy.

7 minut * 12 godzin pracy = 84 minuty / dziennie.

84 minuty = 15 zamówień więcej. 1 zamówienie = 50 – 70 zł 50 – 70 zł * 15 zamówień * 200 = 150 000 – 210 000 zł / dziennie.

Wygrana team’u Mercedes McLaren w F1

Wyniki Mundialu 2014 w Brazylii

Współpraca DFB z SAP (Hana)

Przykłady można mnożyć!

Ilość danych, które zostawiamy każdego dnia, jest ogromna.

demograficzne behawioralne transakcyjne geograficzne (lokacyjne)

Wymiarów danych będzie przybywać.

Nie potrafimy z nich korzystać. a przynajmniej nie wszyscy.

Problem #1 i #2

Cel i zakres analizy

Standaryzacja danych

Frontem do klienta backdoor‘em do oferenta

Problem #3

Nie zawsze wiemy gdzie wylądują nasze dane..

.. i jak mogą zostać (zostaną) wykorzystane.

on-line & off-line Rozszerzamy rzeczywistość!

Problem #4

Posiadać, nie znaczy rozumieć Wyzwania analizy i interpretacji danych.

Problem #5

Business Intelligence - definicja

Business Intelligence to proces przekształcania danych w informacje,

a informacji w wiedzę, która może być wykorzystana do zwiększenia

konkurencyjności przedsiębiorstwa.

Głównym zadaniem systemów klasy BI jest wspomaganie decyzji

biznesowych podejmowanych w przedsiębiorstwie bądź organizacji.

Problem wizualizacji danych

Dobór odpowiedniego narzędzia Traktor rzecz fajna, ale trawnika nie skosi.

Problem #6

Dobór narzędzia jest równie ważny jak cel analizy danych.

Case studies – Business Intelligence w praktyce

Cel: co chcemy analizować?

uczestnicy #e-biznes festiwal

Grześ Kowalski (pojedynczy uczestnik #ebiznesfest)

Chcemy analizować dane o uczestnikach konferencji.

Realizacja: konstrukcja wymiarów danych

Realizacja: zastosowanie wymiarów danych

Realizacja: sposób przechowywania danych

Realizacja: narzędzia wspierające

Realizacja: synergia danych off-line i on-line

Realizacja: wykorzystanie kolejnych wymiarów

Realizacja: analiza danych, wnioski

Realizacja: analiza danych, wnioski

Realizacja: analiza danych, wnioski

Realizacja: analiza danych, wnioski

Realizacja: narzędzia i rozwiązania

Danych będzie przybywać.

Wniosek: musimy nauczyć się je wykorzystywać.

Przesłanie na koniec

Dzięki za uwagę!

Koniec!

Mateusz Muryjas Analityczny.IT | MF&Partners Consulting

Konsultant z zakresu analityki internetowej i wdrażania rozwiązań IT w biznesie. Pasjonat Business Intelligence i zagadnień związanych z Big Data. Menedżer projektu #e-biznes festiwal.

Kilka słów o mnie..

mateusz@analityczny.it

https://www.linkedin.com/in/mmuryjas

http://fb.com/mmuryjas

@mmuryjas