LA TECHNOLOGY TRANSFER PRESENTA MIKE ROMA 9-10 DICEMBRE 2013 ROMA 11 DICEMBRE 2013 VISCONTI PALACE HOTEL - VIA FEDERICO CESI, 37

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1 LA TECHNOLOGY TRANSFER PRESENTA MIKE FERGUSON La nuova generazione di Business Intelligence e Data Warehousing per lo Smart Business Exploratory Analytics, Data Discovery e Visualizzazione in un ambiente di Self-Service BI ROMA 9-10 DICEMBRE 2013 ROMA 11 DICEMBRE 2013 VISCONTI PALACE HOTEL - VIA FEDERICO CESI, 37 info@technologytransfer.it

2 La nuova generazione di Business Intelligence e Data Warehousing per lo Smart Business DESCRIZIONE Negli ultimi anni c è stata una pressione sempre crescente per gestire, integrare, analizzare e agire sulla quantità di informazioni sempre crescente che arrivano da tutti i tipi di sorgenti dati. Oggi il business moderno non solo richiede di analizzare i dati contenuti nei nostri sistemi aziendali ma anche l abilità di consumare, filtrare e analizzare dati provenienti da una quantità di fonti esterne. Ci viene anche richiesto di condividere, collaborare e accedere informazione dai dashboards e dalle apparecchiature mobile. Gli sviluppi hardware e software ci hanno aperto l opportunità di costruire nuove tipologie di applicazioni analitiche per risolvere meglio i problemi del business, inoltre questi sviluppi tecnologici ci hanno permesso di creare moderne architetture di Data Warehouse che migliorano la flessibilità e i tempi di risposta e nello stesso tempo minimizzano il costo di ownership. Le nuove tecnologie includono prodotti di sviluppo di Agile BI, Data Warehouse Appliances, Big Data Analytics, in-memory data, BI workspaces e dashboards, condivisione di contenuti di BI, mash-ups, complex event processing, mobile BI e virtualizzazione dei dati. Questo seminario esamina in dettaglio queste nuove tecnologie e mostra come possono essere messe insieme per indirizzare i nuovi requisiti del business. PARTECIPANTI Managers di BI Data Scientists Analisti di Business Professionisti di Data Warehousing Enterprise Architects IT Managers

3 PROGRAMMA 1. Una Introduzione alla moderna Smart Enterprise Questa breve sessione introduttiva introduce alla Smart Enterprise. Cosa è lo Smart Business? Perché l analitica è al centro dell azienda? Dove siete? Un modello di maturità per uno Smart Business ottimizzato Quali sono i requisiti per creare uno Smart Business ottimizzato? Le tecnologie chiave 2. Nuove tecnologie nel Data Management Questa sessione guarda a come possono essere utilizzate le nuove tecnologie per governare e gestire i dati in un moderno ambiente di BI e come i nuovi sistemi come MDM giocano un ruolo sempre più importante nel fornire i dati per uso analitico. Andare da ETL a piattaforme di Data Management come mezzo per governare e gestire i dati (ad esempio Global IDs, SAS Dataflux Data Management Platform, IBM InfoSphere Server, Informatica, SAP EIM Suite, Oracle Data Management, Actian Pervasive) Sistemi di Master Data Management e loro integrazione con i sistemi di BI L importanza di un vocabolario condiviso di business Usare la virtualizzazione dei dati attraverso sistemi multipli di BI per mettere a disposizione dati di business on - demand 3. Data Warehouse Appliances e Databases Analitici Questa sessione esamina in dettaglio l offerta di Databases Analitici. Le DW Appliances potrebbero rimpiazzare i prodotti mainstream usati nell ambiente di DW o potrebbero essere complementari? Sono tagliati per applicazioni specifiche? Questa sessione esamina le differenti offerte presenti sul mercato, cosa dovete considerare quando valutate queste offerte e come ottenere il massimo vantaggio da questi prodotti per supportare al meglio i sistemi aziendali di BI. Infine spiega come questi Databases Analitici possono essere integrati all interno delle Information Architecture esistenti. DBMSs Analitici: dove siamo? Quali tipi di Appliances sono disponibili per il Database Analitico? Il mercato delle DW Appliances: Calpont, Exasol, Kognitio, Pivotal Greeplum, InfoBright, HP Vertica, IBM PureData System for Analytics, Microsoft Parallel Data Warehouse, Oracle Exadata, Actian Vectorwise and ParAccel, Teradata and Teradata Aster DW Appliances e prodotti DBMS commerciali: qual è la differenza? Capire il parallelismo: uno sguardo al query processing parallelo Come le diverse architetture hardware e software influenzano la performance della query Queries analitiche: dove le DW Appliances basate sulle colonne possono dare un vantaggio? Workload Management : gestire utenti e workloads concorrenti Valutare le soluzioni Appliances: importanti criteri di selezione Appliances di operational BI che integrano databases analitici con Hadoop per Big Data Analytics Applicazioni analitiche e il mercato dell Appliance Integrare le Appliances all interno della Vostra Information Architecture 4. Sviluppo BI Agile La sessione esamina i nuovi modi per costruire, cambiare ed estendere in maniera rapida i sistemi di BI usando le metodologie di sviluppo Agile e quali nuovi strumenti di sviluppo di DW sono disponibili sul mercato che aiutano a renderlo possibile. Cosa è l Agile BI? Metodologie per lo sviluppo Agile Modelling subject oriented e basato su componenti e sviluppo ETL Mantenere l integrità dei dati quando si usano tecniche di sviluppo Agile L importanza della cattura dei metadati in uno sviluppo BI Agile Tools per lo sviluppo di BI Agile: Kalido, Balanced Insight, BI-Ready, WhereScape RED 5. Cominciare con la Predictive Analytics Questa sessione introduce la Predictive Analyisis e mostra come può essere usata nell analisi e nell ottimizzazione del business. Cosa è la Predictive Analytics? Tecnologie e metodologie per sviluppare modelli analitici predictive

4 Mettere modelli analitici predictive nel database come ad esempio SAS HPA integration with Teradata, Pivotal GreenPlum, and Hadoop IBM SPSS and IBM PureData System for Analytics Usare Predictive Analytics in un Self Service di tools di BI Integrare Predictive Analytics con OLAP cube engines per previsioni ad es. Predixion and Microsoft SSAS Integrare Predictive Analytics con Event Processing per l analisi automatizzata degli eventi nelle operazioni giornaliere di business Accedere alla Predictive Analytics nei dashboards e negli spreadsheets 6. Condividere il contenuto di BI attraverso Social e Collaborative BI Uno dei requisiti fondamentali della Smart Enterprise è quello di accedere e condividere i contenuti della BI con altri sia all interno che all esterno dell azienda. Questa sessione esamina il Collaborative e Social Computing e mostra come metterlo insieme alla BI per facilitare la condivisione e la collaborazione. Viene anche dato uno sguardo alle tecnologie Portale e Mashup e il ruolo che possono avere nel facilitare la collaborazione. Comunità analitiche in azienda Nuove e più semplici interfacce utente L emergenza di BI workspaces e dashboards Dare la possibilità alla massa di creare, condividere, ricercare e collaborare BI e contenuti ad essa correlati Tecnologie di Collaborative BI ad es. IBM Cognos 10 Business Insight, LyzaSoft, Panorama, SAP BusinessObjects Usare i Portal assieme alla Collaborative BI Usare servizi di Mashups per aggiungere velocemente valore alla BI 7. Accedere alla BI attraverso i dispositivi Mobile Questa sessione spiega come le moderne apparecchiature mobili possono connettersi alle piattaforme di BI per accedere alle informazioni sia all interno che all esterno dell azienda e come gli utenti disconnessi vengono supportati. Nuovi dispositivi che richiedono l accesso alla BI ad es. ipad, iphone, Blackberry, tables e telefoni Android Come devono essere estese le piattaforme di BI per supportare la Mobile BI? Il mercato della mobile BI ad es. IBM Cognos, MicroStrategy, SAP Sybase and BusinessObjects, RoamBI, Information Builders, Yellowfin Cosa fare e cosa non fare quando si costruiscono contenuti per le apparecchiature mobili Accedere ai Dashboards e agli alerts da un dispositivo mobile Accesso disconnesso ai contenuti della Mobile BI Agire sulla mobile BI da un dispositivo mobile ad es. Microstrategy Transaction Services 8. BI in un ambiente di Cloud Computing Questa sessione esamina l utilizzo di sistemi di BI su un Cloud e cosa bisogna fare per mantenere questi sistemi integrati con le applicazioni on-premise. Cosa è il Cloud Computing e perché usarlo come opzione di deployment? Requisiti del Cloud per un sistema di BI Pro e contro del deployment sul Cloud Mettere dati nei sistemi BI basti sul Cloud Gestire l accesso ai sistemi BI basati su Cloud e alle applicazioni analitiche Integrare i sistemi di BI basati su Cloud con i sistemi on-premise Gestione dei dati Cloud e on-premise Il mercato BI SaaS e Cloud ad es. Birst, GoodData, MicroStrategy Cosa fare e cosa non fare Cominciare con la BI basata su Cloud 9. L impatto delle nuove tecnologie di Architettura di Data Warehouse Questa sessione esamina queste nuove tecnologie e come le architetture devono cambiare per permettere l uso dei Master Data e facilitare l accesso più generalizzato e basato sul ruolo all analitica. L impatto dei Big Data sulle tradizionali architetture di Data Warehouse Integrare streaming data analytics ed event processing in un ambiente di BI Come devono cambiare le architetture di BI per integrare i processi di business Il ruolo della strategia di management multi-level nella Smart Enterprise Architecture Mettere il Cloud Computing come una opzione flessibile di deployment in una architettura DW Permettere l accesso a molti più utenti concorrenti Accesso basato sul ruolo

5 Exploratory Analytics, Data Discovery e Visualizzazione in un ambiente di Self-Service BI DESCRIZIONE Oggi Internet ha dato ai nostri clienti una grande libertà di scelta: possono andare nei siti dei nostri concorrenti, comparare i prezzi, misurare i pareri sul Vostro business, possono cambiare la fedeltà con un semplice click in qualsiasi momento anche da un dispositivo mobile. Possono inoltre esprimere giudizi e opinioni sui prodotti e le aziende usando Twitter e Facebook. Per molti CEO la customer retention, la fedeltà del cliente, i servizi sono al top della propria agenda. Il solo modo di ottenere questi risultati è quello di acquisire ulteriori dati. Questo seminario esamina la necessità di catturare nuove sorgenti dati e fare exploratory analytics per ottenere un vantaggio competitivo. Esamina i tools di Data Discovery e Visualizzazione e mostra come queste tecnologie possono essere usate per avere nuove informazioni che ci aiutano ad avere una crescita più veloce, ridurre i costi e migliorare l efficienza. In particolare i partecipanti impareranno: Come le caratteristiche dei dati e dell analitica possono determinare l approccio da intraprendere e i tools necessari per fare una Exploratory Analytics Come distinguere i vari tools di Data Discovery e Visualizzazione presenti sul mercato Come distinguere i tools di Data Discovery e Visualizzazione dagli altri tools di BI Tools e tecniche per Discovery, Analisi e Visualizzazione di dati multi-strutturati A costruire velocemente e facilmente reports e dashboards senza l aiuto dell IT Come pubblicare informazioni che possono essere fruite sul Web o sui dispositivi mobili PARTECIPANTI Analisti di Business Data Scientists Managers di BI Professionisti di Data Warehousing Enterprise Architects Data Architects CIOs IT Managers

6 PROGRAMMA 1. Una introduzione alla Esplorazione, Discovery e Visualizzazione dei dati Nuove sorgenti dati: dati strutturati e dati multi-strutturati Quali sono i diversi workloads analitici che impongono la necessità per il Discovery e la Visualizzazione dei dati Il processo di Discovery e Visualizzazione dei dati Cosa è l Exploratory Analyisis? Cosa si intende per Discovery e Visualizzazione dei dati? Perché il business ha bisogno di queste cose? Esempi di casi d uso Quali skills sono richiesti del Data Discovery e Visualization? Tipi di tools di Data Discovery e Visualization 2. Usare tools di Data Discovery e Visualization Solitamente i tools di Data Discovery e Visualization sono acquistati direttamente dai dipartimenti di business in modo da permettere ai propri analisti di cominciare a costruire le proprie applicazioni di BI senza dover aspettare l IT. Il risultato è quello che si crea inconsistenza e caos. Questa sessione descrive le Best Practices nell utilizzo di questi tools per massimizzare il beneficio del business attraverso il data management, il ri-uso e l integrazione con gli ambienti di BI/DW esistenti per facilitare la consistenza. Il mercato dei tools di Data Discovery e Visualization: Tableau, SAS Visual Analytics, SAP Lumira, Platfora, Microstrategy Visual Intelligence, QlikView, Information Builders WebFOCUS Visual Discovery etc. Principali caratteristiche dei tools di Data Discovery e Visualization Charting automatico, analisi ed esplorazione visuale, visualizzazione avanzata Data Discover automatico e manuale Sviluppo applicazioni di BI Outside-in o Inside-out? Sviluppo Self-Service personale o basato sul team Requisiti chiave per un ambiente di sviluppo di applicazioni BI Self-Service di successo usando Data Discovery e Visualization Procedure ottimaliper lo sviluppo di applicazioni BI Self-Service - Semplificare l accesso ai dati e capire tramite il data manegement, data governance e information services - Rimuovere la complessità dall accesso ai dati usando la virtualizzazione dei dati - Passi per sviluppare applicazioni Self-Service di BI - Usare templates e componenti per un rapido sviluppo di applicazioni Self-Service di BI - Assicurare consistenza - Fare il prototyping e il bookmarking delle informazioni importanti - Semplificare la distribuzione dell informazione e rendere il contenuto facile da consumare - Costruire reports e dashboards - Pubblicare dashboards e applicazioni Self-Service BI per l uso del business - Consegnare le applicazioni Self-Service BI all IT per irrobustirle - Mettere in sicurezza gli accessi a Dashboards e applicazioni Self-Service BI 3. Exploratory Analytics per dati multi-strutturati Questa sessione esamina le tecnologie analitiche emergenti per dati multi-strutturati e guarda all emergenza di Big Data Analytics che usano piattafoeme NoSQL come Hadoop. Esamina gli approcci per analizzare dati complessi non strutturati e provenienti dai social e renderli utili al business. Tecniche per produrre valore da dati non strutturati Tools e tecniche per analizzare testo Voce del cliente e Social Media Analytics Esempi di prodotti di analitica del contenuto 4. Search, BI e Big Data Questa sessione esamina il ruolo sempre crescente del Search nell ambiente analitico. Perchè Search e BI? L importanza sempre crescente di analizzare contenuti non strutturati Le implicazioni dei Big Data su Search e BI Creare indici di Search nei dati multi-strutturati Costruire dashboards e reports con i contenuti indicizzati dal Search engine Usare il Search per analizzare dati multi-strutturati L integrazione del Search con le piattaforme tradizionali di BI Usare Search per trovare contenuti e metriche di BI Analisi guidata usando un Search sfaccettato I tools analitici basati su Search: Apache Solr (Lucene), Attivio, Connexica, ExaLead, HP Autonomy IDOL, IBI WebFocus Magnify, IBM InfoSphere Data Explorer (Vivisimo), Splunk, Microsoft Fast, Oracle Endeca, Quid, SAP BusinessObjects Explorer

7 INFORMAZIONI QUOTA DI PARTECIPAZIONE La nuova generazione di Business Intelligence e Data Warehousing per lo Smart Business 1200 (+iva) Exploratory Analytics, Data Discovery e Visualizzazione in un ambiente di Self-Service BI 700 (+iva) La partecipazione ad entrambi i seminari viene offerta ad una speciale quota 1800 (+iva) La quota di partecipazione comprende documentazione, colazioni di lavoro e coffee breaks. LUOGO Roma, Visconti Palace Hotel Via Federico Cesi, 37 DURATA ED ORARIO 2 giorni/ 1 giorno: È previsto il servizio di traduzione simultanea MODALITÀ D ISCRIZIONE Il pagamento della quota, IVA inclusa, dovrà essere effettuato tramite bonifico, codice IBAN: IT 03 W Banca: Cariparma Agenzia 1 di Roma intestato alla Technology Transfer S.r.l. e la ricevuta di versamento inviata insieme alla scheda di iscrizione a: TECHNOLOGY TRANSFER S.r.l. Piazza Cavour, ROMA (Tel Fax ) entro il 25 Novembre 2013 Vi consigliamo di far precedere la scheda d iscrizione da una prenotazione telefonica. CONDIZIONI GENERALI In caso di rinuncia con preavviso inferiore a 15 giorni verrà addebitato il 50% della quota di partecipazione, in caso di rinuncia con preavviso inferiore ad una settimana verrà addebitata l intera quota. In caso di cancellazione del seminario, per qualsiasi causa, la responsabilità della Technology Transfer si intende limitata al rimborso delle quote di iscrizione già pervenute. SCONTI DI GRUPPO Se un azienda iscrive allo stesso evento 5 partecipanti, pagherà solo 4 partecipazioni. Chi usufruisce di questa agevolazione non ha diritto ad altri sconti per lo stesso evento. ISCRIZIONI IN ANTICIPO I partecipanti che si iscriveranno al seminario 30 giorni prima avranno uno sconto del 5%. TUTELA DATI PERSONALI Ai sensi dell art. 13 della legge n. 196/2003, il partecipante è informato che i suoi dati personali acquisiti tramite la scheda di partecipazione al seminario saranno trattati da Technology Transfer anche con l ausilio di mezzi elettronici, con finalità riguardanti l esecuzione degli obblighi derivati dalla Sua partecipazione al seminario, per finalità statistiche e per l invio di materiale promozionale dell attività di Technology Transfer. Il conferimento dei dati è facoltativo ma necessario per la partecipazione al seminario. Il titolare del trattamento dei dati è Technology Transfer, Piazza Cavour, Roma, nei cui confronti il partecipante può esercitare i diritti di cui all art. 13 della legge n. 196/2003. MIKE FERGUSON LA NUOVA GENERAZIONE DI BUSINESS INTELLIGENCE E DATA WAREHOUSING PER LO SMART BUSINESS Roma 9-10 Dicembre 2013 Visconti Palace Hotel - Via Federico Cesi, 37 Quota di iscrizione: 1200 (+iva) nome... cognome... funzione aziendale... azienda... Timbro e firma EXPLORATORY ANALYTICS, DATA DISCOVERY E VISUALIZZAZIONE IN UN AMBIENTE DI SELF-SERVICE BI partita iva... codice fiscale... indirizzo... Roma 11 Dicembre 2013 Visconti Palace Hotel - Via Federico Cesi, 37 Quota di iscrizione: 700 (+iva) città... cap... ENTRAMBI I SEMINARI Quota di iscrizione per entrambi i seminari: 1800 (+iva) In caso di rinuncia o di cancellazione dei seminari valgono le condizioni generali riportate all interno. È previsto il servizio di traduzione simultanea provincia... telefono... fax Da restituire compilato a: Technology Transfer S.r.l. Piazza Cavour, Roma Tel Fax info@technologytransfer.it

8 DOCENTE Mike Ferguson è Managing Director Europeo di Intelligent Business Strategies Limited. Come consulente, è specializzato in sistemi database, Business Intelligence, Enterprise Application Integration, Corporate ed e-business Portals, soluzioni intelligenti di CRM e di Supply Chain. Ha più di 30 anni di esperienza nell IT, ha operato consulenze per importanti aziende ed è stato frequentemente speaker in molti eventi e seminari in tutto il mondo. È stato Principal e co-fondatore della Codd & Date UK e Chief Architect alla NCR sul DBMS Teradata.