Logo
Аналитика сегодня, или Как собирать данные, анализировать и помогать бизнесу
Зал 3 (Главный корпус)
20 МАЯ, 15:00 - 16:30
AGIMA, AGIMA.AI, ООО "Экспертные системы" | Phenomen.org, Skyeng, Data Stories, ДИТ Москвы
Модераторы:
Avatar
Виталий
Дощенко
AGIMA
Докладчики:
Avatar
Ольга
Татаринова
AGIMA.AI
Metabase как альтернатива Tableau и PowerBI и как драйвер развития селф-сервис аналитики (аналитики самообслуживания) в компании
  • Что такое селф-сервис аналитика и почему это круто и какие возможности открывает.
  • Инструментирование: почему Metabase — это отличный инструмент для внедрения селф-сервис аналитики в компании.
  • Как мы подходим к задачам внедрения селф-сервис аналитики в компаниях (+ реальный кейс внедрения).
Avatar
Антон
Терехов
ООО "Экспертные системы" | Phenomen.org
Экспертные системы и инцидентная модель работы с данными - следующий шаг развития BI
  • Почему менеджеры не смотрят в графики и что с этим делать?
  • Применение Экспертных систем в маркетинге, категорийном менеджменте, управлении финансами на практических примерах торговых и сервисных компаний: Gretta, "Хороший Выбор", "X-Info"
  • Концепция "библиотеки управленческих методик" - на примере сотрудничества с РАНХиГС в рамках "Стратегии 2030"
Avatar
Олег
Королёв
AGIMA
Гипотезы: трудно найти, легко забыть и невозможно валидировать?
  • Что является гипотезой, а что только похоже на неё. Критерии гипотезы
  • Кому и когда нужны гипотезы?
  • Внутренние и внешние поиски гипотез. Плюсы и минусы доступных (и не очень доступных) вариантов
  • Практическая часть: отрабатываем работу с гипотезами
Avatar
Данил
Захаров
Skyeng
Дашборд как интерфейс к данным компании. Или зачем аналитику UX-дизайн?
  • Почему качественные данные не всегда закрывают потребности бизнеса в аналитике?
  • Как предоставить бизнес-заказчикам удобные инструменты доступа к данным?
  • Роль визуальной отчетности в аналитических процессах.
  • Как практики UX-дизайна могут помочь сделать дашборды более эффективными?
  • Дизайн-системы, верстка и юзабилити эвристики. Почему аналитик должен в этом разбираться?
  • Как мы в Skyeng создаем визуальные стандарты отчетности.
Avatar
Михаил
Евдокимов
Data Stories
Как проверить нужна ли вам собственная аналитическая платформа?
  • Мифы собственной платформы;
  • Какую дату будем собирать? Как постросить гипотезы для платформы и проверить их;
  • Как создать фрактал своей платформы и как потом быть
Avatar
Олег
Саркисов
ДИТ Москвы
Хранилища данных для аналитиков. «Озёра данных» vs. Структурированные схемы
  • Данные и информация. Потребители информации и их цели
  • Способы получения информации. Подходы и методы работы с данными
  • Хранение данных. Как быстрее получить информацию из данных?