Data Warehouse, Business Analytics e Business Intelligence

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1 L A T E C H N O L O G Y T R A N S F E R P R E S E N T A Roma, Maggio, 2014 Residenza di Ripetta Via di Ripetta, 231 INTERNATIONAL S U M M I T Data Warehouse, Business Analytics e Business Intelligence

2 D E S C r I z I O n E Il mercato della Business Intelligence è drasticamente cambiato rispetto alla nascita del Data Warehouse 25 anni fa. Oggi lo sviluppo di reports e dashboards avviene in molti dipartimenti di Business con la Self- Service Business Intelligence. L IT è andato verso un approccio più Agile allo sviluppo del Data Warehouse e c è una crescita nella distribuzione di sistemi BI su piattaforme di Cloud Computing. In aggiunta noi stiamo semplificando l accesso alla BI. Stanno venendo fuori nuovi tools che offrono il processing in linguaggio naturale e BI Search. Esiste un numero sempre crescente di progetti di BI che operano sul Cloud. Oggi è un opzione valida? Il cambiamento dei requisiti di business implica che molte aziende vogliono analizzare nuove sorgenti dati che possono variare come tipologia e non sempre sono strutturati. I Big Data sono oggi nelle aziende e questo ha prodotto una professione emergente che si aggiunge a quella del - l Analista di Business tradizionale: il Data Scientist. Sta emergendo una nuova analitica in grado di trattare con questi nuovi tipi di dati più complessi che sta focalizzando l attenzione su nuovi tools e nuove tecniche di analisi dati così come sulla memorizzazione di dati analitici. Ma come mettere insieme tutte queste cose? Come lavorano insieme il Data Scientist e l Analista di Business e cosa dire dei Decision Makers? Si ha l impressione che tutta l attenzione sulla Data Science e i Big Data abbia fatto trascurare i consumatori dell informazione che prendono le decisioni. Questo Summit esamina i mega trends nella Business Analytics e Business Intelligence e spiega come le aziende possono estendere il tradizionale Data Warehouse per soddisfare le nuove necessità del business, come possono integrare Business Analytics e Business Intelligence per fornire al consumatore dell informazione tutto quello che è necessario affinché possa agire per ottenere un vantaggio competitivo. Infine esamina la problematica dei dati distribuiti e come trattarli.

3 D E S C r I z I O n E Gli argomenti trattati nel Summit includono: Mega trends nella BI e nel Data Management Errori e correzioni per la Self-Service BI Power BI in Excel di Microsoft è una Killer App di BI e di Data Discovery? Avere il controllo dei dati distribuiti attraverso l Enterprise Data Integration Casi d uso analitici per Big Data I pro e i contro di analizzare i Big Data usando SQL Predictive Analytics: la prossima Grande Cosa nella BI Cool BI: innovazioni emergenti nella tecnologia BI

4 SPEAKERS Mike Ferguson È Managing Director di Intelligent Business Strategies Limited. Come analista e consulente è specializzato in Business Intelligence ed Enterprise Business Integration. Ha più di 30 anni di esperienza di IT, ha operato consulenze per importanti aziende su strategia di Business Intelligence, selezione della tecnologia, Enterprise Architecture, Enterprise Portals, Business Process Integration, Application Integration e Data integration. È stato frequentemente speaker in molti eventi e seminari in tutto il mondo e autore di numerosi articoli tecnici. Cindi Howson È fondatrice di BI Scorecard, una risorsa per esaminare in dettaglio prodotti di BI, basata su test esclusivi e pratici. Fa consulenze da oltre 15 anni sulle strategie e sulla selezione di strumenti di BI. È autrice di Successful Business Intelligence: Unlock the Value of BI and Big Data e di SAP Business Objects BI 4.0: The Complete Reference. Prima di fondare la BI Scorecard è stata manager di Deloitte & Touche. È Faculty Member di TDWI (The Data Warehousing Institute), è contributing expert per Information Week e B-EYE Network. È stata citata nel Wall Street Journal, Irish Times e Business Week. Ha un MBA della Rice University. Carsten Bange Jen Underwood SCHEDA D ISCRIZIONE Mike Ferguson Cindi Howson Da restituire compilata a: Technology Transfer Piazza Cavour, Roma Tel Fax

5 Partecipanti Nome Cognome Questo Summit si rivolge a Professionisti, Managers e Architetti di IT che vogliono conoscere e capire in maniera approfondita gli ultimi sviluppi nel Data Warehousing, nella Business Analytics e nella Business Intelligence. QUOTA DI PARTECIPAZIONE Euro 1400 (+IVA) La quota di partecipazione comprende documentazione, colazioni di lavoro e coffee breaks. MODALITÀ DI 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 ) Funzione aziendale Azienda Partita IVA Codice fiscale Indirizzo CAP Città Provincia Telefono Fax entro il 13 Maggio 2014 ROMA Maggio 2014 Residenza di Ripetta Via di Ripetta, 231 In caso di rinuncia o di cancellazione dei seminari valgono le condizioni generali riportate sopra. Quota di iscrizione Euro 1400 (+IVA) Timbro e firma 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%. DURATA ED ORARIO 2 giorni: International Summit 2014 È previsto il servizio di traduzione simultanea 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. Carsten Bange È fondatore e managing director del Business Application Research Center (BARC), una azienda indipendente di software market analyst e consulenza IT, fondata nel BARC offre un portafoglio di valutazioni software dettagliate basate su test di laboratorio, conference, consulenza e ricerche di mercato che permettono alle aziende europee di prendere le migliori decisioni sulla tecnologia. Jen Underwood Fondatrice e Principal di Impact Analytix, ha più di 20 anni di esperienza nel Data Warehousing, Business Intelligence, Reporting e Predictive Analysis. Prima di fondare Impact Analytics è stata manager di Global Business Intelligence Technical Product per la Microsoft, specialista di Enterprise Data Platforms per la Microsoft, Technology Evangelist e consulente di Business Intelligence per la Tableau. Durante la sua carriera ha fatto ricerche e implementato soluzioni analitiche attraverso una varietà di scenari Open Source, di nicchia ed Enterprise vendor, includendo Microsoft, Oracle, IBM e SAP. Durante gli anni ha stabilito un importante network di esperti tecnici. È una speaker di fama internazionale, autrice e blogger. Recentemente ha ricevuto il 2013 Tableau Zen Master award e D&B MVP. È stata per molti anni contributor per le Microsoft technical communities. Ms. Underwood ha ricevuto il Bachelor in Business Administration all Università del Wisconsin e post graduate in Computer Science Data Mining all Università della California, San Diego.

6 P R O G R A M M A Prima Giornata Sessione 1 Mega Trends nella BI e nel Data Management Carsten Bange Molti dei più sostenibili trends nella BI e nel Data Management derivano dai trends generali nel buiness e nell IT. Questa sessione esamina i principali mega trends e mostra il loro effetto sulla evoluzione di funzionalità, tecnologie e organizzazioni nella Business Intelligence e nel Data Management. I mega trends inoltre aiutano a fare previsioni sugli aspetti che influenzeranno lo sviluppo della BI e del Data Management. Sessione 2 Errori e correzioni per la Self-Service BI Cindi Howson Tools di visual data discovery e di query ad hoc promettono di permettere agli utenti un accesso self-service rimuovendo il collo di bottiglia dell IT. Ma questi tools qualche volta possono portare a un più grande caos di dati. Questa sessione evidenzia la visione della Self-Service BI, le Best Practices nell utilizzo di questo tipo di tools e i trabocchetti da evitare. Infine esamina gli aspetti di innovazione e organizzativi che sono gli ingredienti chiave per fare in modo che la Self-Service BI diventi una realtà. Il valore e i benefici dei tools di visual data discovery e ad hoc query Altre importanti tecnologie per la Self-Service BI Dove falliscono i deployments Best Practices per un minore caos Sessione 3 Power BI in Excel di Microsoft è una Killer App di BI e di Data Discovery? Jen Underwood Microsoft è indubbiamente in una posizione dominante, infatti detiene il 95% di quota di mercato del productivity software. Più di un miliardo di persone nel mondo usano oggi Microsoft Excel, di gran lunga molti più utenti di qualsiasi vendor di Business Intelligence. Qual è il requisito più richiesto ad un tool analitico? Di esportare su Excel. Con il recente cambio di strategia di Microsoft sulla Business Intelligence di incorporare applicazioni di Business Intelligence all interno di Excel potrebbe accadere che la Power BI di Microsoft diventi una Killer App nell industria della Business Intelligence e della Data Discovery? Microsoft Excel negli anni 90 è stata la speadsheet Killer App che ha eliminato Lotus 1-2-3, Quattro Pro e molti altri concorrenti. Ma nel mondo della Business Intelligence Excel si porta appresso un carico emotivo ed è stato accusato di disastri analitici come la perdita nel trading di 6 miliardi di dollari da parte di JPMorgan. Per molti anni le applicazioni di BI sono state costruite con l intento di rimuovere i rischi Excel e dei temuti spreadmarts. Se si aggiunge che l inevitabile spostamento verso il Cloud ha visto nascere una minaccia come Google Docs, allora tutto è possibile. Questa sessione esplora e specula su cosa potrebbe succedere nel mercato della Business Intelligence con la comparsa di Power BI di Microsoft. Sessione 4 Avere il controllo dei dati distribuiti attra - verso l Enterprise Data Integration Mike Ferguson Negli ultimi anni lo spostamento verso il business on-line è andato alle stelle perché molti clienti guardano al Web come al proprio modo preferito di fare business. La competizione, in questa veloce era di Internet, diventa ogni giorno più feroce con le nuove aziende solo-web che compaiono dappertutto. In questo tipo di mercato, la necessità di avere un accesso al momento giusto, di alta qualità, di fiducia e con un informazione integrata, non è mai stata tanto urgente. E nello stesso tempo la complessità nel panorama dei dati aziendali è crescente perché i dati sono sempre più distribuiti e il numero delle sorgenti di dati è in continuo aumento. Questa sessione esamina questo problema e come le aziende possono andare verso l Enterprise Data Integration per tenere il passo con la richiesta di informazioni tempestive e per continuare a produrre BI in un modo Agile. Le priorità del business nel 2014 e oltre Nuovi requisiti dell informazione e la dipendenza dell integrazione dati Iniziative di integrazione dati: cosa abbiamo fatto fino ad oggi È abbastanza? Osservazioni e problemi Nuovi requisiti per trattare sistematicamente con il sovraccarico di informazione Sbloccare tutto il potenziale dei Vostri dati attraverso l Enterprise Data Integration

7 Seconda Giornata Sessione 5 Casi d Uso analitici per i Big Data Carsten Bange I Big Data sono una sfida e una opportunità in tutte le linee di business di tutti i tipi di industria. I Casi d Uso per Big Data Analytics sono molteplici ma le aziende spesso faticano a determinare il valore, i punti di partenza e le priorità nelle proprie iniziative sui Big Data. Questa sessione esamina Casi d Uso pratici di Big Data nel marketing e nelle vendite, nel customer service, nella produzione e nella logistica. Include inoltre un recente survey su 275 aziende, sul loro uso e pianificazione di Big Data Analytics. Sessione 6 I pro e i contro di analizzare i Big Data usando SQL Mike Ferguson Molte aziende stanno adottando tecnologie come Hadoop per Big Data Anlytics. All inizio il solo modo di sfruttare la potenza di un Cluster Hadoop era quello di usare linguaggi di programmazione come Java e Python. Quindi Facebook ha sviluppato Hive che è stato il primo tentativo di interfacciare SQL a Hadoop. Hive ha permesso ai tools di BI che generano SQL di accedere ai dati in HDFS convertendo SQL in HiveQL e questo era convertito in programmi Map Reduce. Negli ultimi 18 mesi abbiamo avuto, a causa della pressione degli utenti, una raffica di annunci che introducevano nuove interfacce SQL a Hadoop e alcuni bypassavano Map Reduce e usavano altre frameworks Hadoop 2.0. Altri non usano nessuna framework Hadoop. Ma dal momento che molti dei dati in Hadoop sono semi-strutturati o non strutturati e spesso non modellati, ha senso usare SQL? La questione chiave è: quanto è valido SQL per anlizzare i Big Data? Quanto sono buone le opzioni SQL su Hadoop? Questa sessione guarda le opzioni e discute i pro e i contro di analizzare i Big Data usando SQL. Mostra inoltre come i vendors di Hadoop e RDBMS stanno aprendo Hadoop agli analisti di business, nella comunità SQL, che vogliono sfruttare questa piattaforma per freeform exploratory analytics. Sessione 7 Panel BI e Analytics negli ambienti tradi zio - nali, Cloud e Big Data Speakers e Vendors Sessione 8 Predictive Analytics: la prossima Grande Cosa nella BI Jen Underwood Vi sono molte ragioni che giustificano l adozione sempre crescente di Predictive Analytics. Alcuni analisti stimano una crescita del mercato globale di Predictive Analytics del 30% dal 2014 al Harvard Business Review ha scritto che il Data Scientist è uno dei lavori più caldi. Ovunque si guardi, la Predictive Analytics è stata inserita nelle applicazioni di tutti i giorni e nei processi di business. Nei prossimi anni sia la Predictive Analytics che la Pescriptive Analytics occuperanno il centro della scena nel mondo della BI. In questa sessione si esamineranno i molti modi in cui è usata la Predictive Analytics e come i cambiamenti nella maturità organizzativa analitica influenzeranno il futuro. Sessione 9 Cool BI: innovazioni emergenti nella tecno - logia BI Cindi Howson È difficile essere innovativi se il Vostro Team di BI è tempestato con richieste di tutti i tipi. Essere proattivi quando non c è tempo o budget per l innovazione Evangelizzare la BI in una cultura resistente al cambiamento Una framework per dare delle priorità alle innovazioni che danno il massimo valore I trends più destabilizzanti per la BI includono Mobile, Social, BI Search, Office Integration, Visual Data Discovery, Big Data e Cloud

8 TECHNOLOGY TRANSFER Piazza Cavour, Roma Tel Fax

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