Zgłoś udział
VIII Polish Business Analytics Summit
19-20 marca, hotel Airport Okęcie, Warszawa

Program

Dzień 1 Kongresu (19 marca, czwartek)
09:30
Poranna kawa i rejestracja
09:55
Powitanie uczestników
10:00
Uważaj na czarne skrzynki! O tym jak odpowiedzialnie stosować uczenie maszynowe w biznesie

W ostatnich latach jesteśmy świadkami spektakularnych porażek w zastosowaniu modeli predykcyjnych. Okazuje się, że bez wystarczającej kontroli, stosowanie czarnych skrzynek prowadzi do błędnych decyzji, często niesprawiedliwych lub sprzecznych z prawem. To naraża firmy na duże straty finansowe oraz wizerunkowe. Podczas prelekcji opowiem o problemach, których doświadczyły takie firmy jak Amazon, IBM, Google, Apple czy mniejsze podmioty. Następnie opowiem o nowych rozwiązaniach z obszaru wyjaśnialnego uczenia maszynowego oraz automatycznego uczenia maszynowego, które firmy mogą wykorzystać do konstrukcji lepszych i bardziej odpowiednich modeli uczenia maszynowego. Podczas prezentacji przedstawię również przykłady wdrożeń otwartych narzędzi z obszaru XAI i AutoML w kilku firmach działających w Polsce.

Dr hab. inż. Przemysław Biecek
Samsung
Prinicpal Data Scientist
10:30
Our digital analytics journey within Ecolab Supply Chain

In this presentation Daniel will share his experience of creating a digital analytics team from scratch within Ecolab’s Supply Chain. The story will cover the journey from having no substantial digital analytics capability all the way to a team of 5, governing a cloud-based data warehouse, end-to-end automation pipelines saving the business thousands of hours monthly, and a set of PowerBI and PowerApps tools that provide insights on predicted shortages and inventory healthiness.

  • Turning information chaos to opportunity: building a business case for a digital team
  • Hiring decisions, taking risks
  • Vision for the team – 3 stages of maturity:
    1) Centralization and standardization of existing reports
    2) End-to-end business support solutions
    3) Predictive analytics, decision automation
  • Moving to a cloud-based data warehouse
  • Dealing with headwinds, setbacks
  • Leading a new team vs an existing one
  • Failures, mistakes, and how to handle them
  • Summary: key takeaways, do’s and dont’st, data visualization, and tool development

Daniel Remenyfy (Węgry)
Ecolab
Business Analytics Team Leader
11:10
Wyzwania stojące przed analizą danych w firmie: case study na przykładzie Snowflake i Tableau
Adam Tyszer
Huuuge Games
Dyrektor Performance Marketing Business Intelligence
11:50
Przerwa na kawę
12:10
Podejście do wykrywania nieprawidłowości w obszarze finansowym w biznesie telekom – studium przypadku

Wykrywanie nieprawidłowości i nadużyć oraz zapobieganie im jest jednym z ważniejszych celów większości firm. Firmy tracą średnio około 5% swoich rocznych przychodów z powodu różnego rodzaju nadużyć i fraudów, dlatego coraz więcej organizacji sięga po zaawansowane metody mające wykrywać i zapobiegać tego typu zdarzeniem. Metody analityczne pozwalają oszczędzić zarówno czas, jak również działają prewencyjnie i są w stanie wcześniej wykryć i wskazać potencjalne anomalie i zagrożenia. Podczas sesji zaprezentowane zostanie studium przypadku dla biznesu telekomunikacyjnego oraz podejście analityczne zastosowane w celu zapobiegania nadużyciom wewnątrz firmy.

Dr inż. Marcin Kędzior
T-mobile
Data Science Section Manager
12:50
Jak techniki sztucznej inteligencji pomagają firmom w osiąganiu przewagi konkurencyjnej
Łukasz Ryniewicz
Santander Bank
Head of Data Technology
13:30
Lunch
14:20
Jak algorytmy AI w powiązaniu z naturalną inteligencją wspierają procesy windykacyjne.

Najciekawsze na konferencjach są prezentacje, które nie tyle coś promują, co pokazują kawałek ciekawej wiedzy. Bazując na doświadczeniach analityków Predictive Solutions omówimy możliwości praktycznego wykorzystania technik uczenia maszynowego. Za przykład posłuży nam zagadnienie zarzadzania procesami w windykacji. W trakcie wystąpienia pokażemy również, że szansą na ominięcie sztucznej głupoty (AS) jest połączenie AI z HUMINT, chociaż trend z pojawianiem się autonomicznych mechanizmów jest nieunikniony.

Grzegorz Kamiński
Predictive Solutions
Dyrektor, Analityczne rozwiązania biznesowe
Przemysław Budzewski
Predictive Solutions
Starszy Menedżer, Analizy statystyczne i data mining
14:50
Joining the Dots – An Introduction to Graph Databases

In this presentation Mark provides an introduction to the topic of graph databases, addressing questions such as:

  • What is a graph database?
  • What makes them different to relational databases?
  • What advantages do they offer?
  • What opportunities do they present for business analytics?

Mark Taylor (UK)
Primark Stores
Enterprise Data Architect
15:30
Przerwa na kawę
15:40
Wykorzystanie wybranych technik uczenia maszynowego do poprawy jakości modeli predykcyjnych.

W praktyce biznesowej wykorzystanie modeli predykcyjnych pozwala podejmować lepsze decyzje.
Jest to jednak nieustannie zmieniające się środowisko, dlatego kluczowym jest zapewnienie dobrej jakości danych zarówno przy trenowaniu modeli jak i ich późniejszemu wykorzystaniu do generowania prognoz.
Innym problemem jest brak dostępności istotnych zmiennych w momencie podejmowania decyzji.Podczas prezentacji podzielę się z Państwem kilkoma praktycznymi sposobami podejścia do powyższych wyzwań wypracowanych na polu praktyki ubezpieczeniowej.

Michał Broniś
Warta
Modelling&Machine learning Team Coordinator
16:20
Rozwój kultury self-service analytics w organizacji

  • Jak promować podejście self-services analytics
  • Jak i dlaczego poszczególne role w organizacji mogą wykorzystać nowoczesne narzędzia BI
  • Rozwój kompetencji „Citizen Data Scientist” wśród analityków biznesowych

Karim Sylla
Żabka
Dyrektor Analiz Biznesowych
17:00
Zakończenie pierwszego dnia kongresu
Dzień 2 Kongresu (20 marca, piątek)
9:30
Poranna kawa i rejestracja
10:00
SESJE RÓWNOLEGŁE DO WYBORU
SESJA A
10:00
Narzędzia BI w akcji. Qlik Sense – show off narzędzia i jego możliwości

  • Analytics & BI Gartner Lider 9 lat z rzędu – co się za tym kryje?
  • Czy AI nas zastąpi – a Analitykę i Wizualizację też za nas zrobi?
  • Czy przetwarzanie „w pamęci” jest panaceum na wszystkie bolączki wydajności?
  • Kręta droga do wymarzonego „globalnego” Self Service-u
  • A jakby tak zagadać do naszego dashboardu, odpowie?

 

Krzysztof Bury
GE Healthcare
Senior Software Engineer
SESJA B
10:00
Data Science w PMI – czyli jak tworzyć oprogramowanie, którego silnikiem są dane

Data Science jest dziedziną, w której najlepsze wyniki osiąga się w oparciu o multi-dyscyplinarne zespoły. Wymaga ona posiadania wiedzy z zakresu wielu dziedzin, spośród których można by dla przykładu wymienić statystykę i informatykę. Ponadto analitycy danych powinni znać odpowiednie narzędzia i praktyki służące do tworzenia oprogramowania, którego „silnikiem” są dane. W trakcie konferencji VIII Polish Business Analytics Summit zostanie przedstawione słuchaczom nasze kilkuletnim doświadczeniem z zakresu tworzenia oprogramowania pomagającego globalnej organizacji jaką jest Philip Morris International w podejmowaniu właściwych decyzji biznesowych w oparciu o dane. Ponadto zostanie pokazane, w jaki sposób technologie (takie jak: Kubernetes, Docker, Artifactory, Jenkins, Airflow) i metody (Cookiecutter, CI/CD oraz GitFlow), jakże dobrze znane z inżynierii oprogramowania, pomogły w budowie uniwersalnej platformy pozwalającej na dość dużą swobodę podczas eksperymentowania z danymi, we wczesnej fazie projektu, oraz przejrzystość i łatwość implementacji końcowego produktu, szybkiego wdrożenia go i utrzymywania.

Dr Michał Dyrda
Philip Morris International
Senior Enterprise Data Scientist
SESJA C
10:00
Wystąpienie Partnera – 3SOFT

Szczegóły wkrótce…

Michał Koziara
3SOFT
CEO
Jarosław Tkocz
3SOFT
Chief Data Science Officer, Członek Zarządu
10:40
Przerwa na zmianę sal
SESJA A
10:45
Self-service analytics – korzyści z wdrożenia w organizacji

  • Zrozumienie potrzeb informacyjnych i barier
    wdrożenia
  • Proces wdrożenia (nadzór nad procesem)
  • Monitorowanie efektów – kluczowe wskaźniki
  • Korzyści z wdrożenia dla organizacji

Adam Chrzanowski
O-I
EU Market Intelligence and Commercial Analytics Manager
SESJA B
10:45
Case Studies. Jakie możliwości Analityczne daje chmura Microsoft Azure w celu osiągnięcia przewagi biznesowej?

Sesja praktycznego wykorzystania chmury do budowania skalowalnego i wydajnego środowiska zaawansowanej analityki oparta na realnych wdrożeniach (anti-churn, segmentacja klienta, modele rekomendacyjne, analityka real-time, OCR, text mining). Unikalna wiedza dedykowana każdemu, kto szuka wymiernych korzyści w czasie, pieniądzach i możliwościach analitycznych. Przedstawimy również jakie role i kompetencje należy budować w organizacji aby móc efektywnie wejść i korzystać z możliwości Data Science w organizacji.

Robert Woźniak
Elitmind
CEO, Digital Advisor
SESJA C
10:45
Algorytymy ML i ich implementacja w branży produkcyjnej
11:25
Przerwa na kawę
SESJA A
11:45
Applied NLP – Data, Models, Pipelines, Business Decisions: Lessons from the field

Projekty przetwarzania języka naturalnego często zawodzą już na etapie ich założeń (np. z powodu braku lub błędnych danych czy błędnych anotacji), w ich dostarczaniu czy też przydatności biznesowej. Dobrym pomysłem jest ustalenie, jaki jest właściwy problem badawczy, czego szuka klient, jakie są nasze ograniczenia, a na koniec, jak rozwiązać problem. Applied NLP wciąż szybko ewoluuje i zmienia się – chcę przedstawić doświadczenia z wielu projektów NLP z analizy mediów społecznościowych, wydobywania danych z newsów, analizy call center, adnotacji dokumentów prawnych i innych. Jakie są najlepsze praktyki w zakresie akwizycji danych, tworzenia pierwszych modeli, pakowania wszystkiego do pipeline’u i jak możemy serwować owe modele? Ponadto pokażę w jaki sposób możemy komunikować naszą pracę poza wynikami klienta, aby poprowadzić innych praktyków NLP do sukcesu i pomóc ominąć im wiele pułapek.

Łukasz Augustyniak
ML Lead Edvantis and ML Engineer AVAYA
SESJA B
11:45
Analityka reklamowa z machine learning (case study)
SESJA C
11:45
Być o krok przed klientem – system wczesnego ostrzegania przed default-em

  • Wpływ tytułów przelewów na predykcję default-u
  • Analiza struktury kontrahentó
  • Rozbicie transakcji na „atomy”
  • Porównanie modelu opartego na analizie transakcji
    z działającymi w banku modelami – uplift?

Jakub Kotecki
Alior Bank
Specjalista ds. Zaawansowanej Analityki
12:25
Przerwa na zmianę sal
SESJA A
12:30
Sieci neuronowe w biznesie
SESJA B
12:30
Prognozowanie popytu- wybór i ocena modelu w praktyce
Dr Dorota Kowalska (Szwajcaria)
IKEA
Machine Learning Analyst
SESJA C
12:30
Analytics governance w świecie digital – czego potrzebujemy dla sprawnej analityki

  • Dlaczego tak wiele projektów DS/Analytics
    kończy się niepowodzenie
  • Jaki zmiany wymusza cyfrowa rzeczywistość

13:10
Lunch
SESJA A
14:00
Czy wysoka skuteczność algorytmów zapewnia skuteczne wdrożenie Data Science w organizacji?

Bazując na konkretnych doświadczeniach z Roche, Krzysztof opowie o tym jakie wyzwania stawia przed jego zespołem organizacja oraz jej wyzwania w branży farmaceutycznej. Ponadto, przedstawi jak jego zespół pracuje nad ciągłym udoskonalaniem nie tylko budowanych rozwiązań, ale również potrzebnych umiejętności jak i metod pracy.

 

 

Krzysztof Sienicki
Roche
Data Science Team Manager
SESJA B
14:00
Jak skutecznie przeprowadzić analizę wpływu zmiany na procesy w organizacji? Jakie zastosować podejście i narzędzia?

  • Zrozumienie istoty i wagi przeprowadzania analizy wpływu przyjętego rozwiązania/ustawy na organizację
  • Omówienie sposobów skutecznej identyfikacji procesów w organizacji, na które przyjęte rozwiązanie ma wpływ
  • Omówienie używanych do analizy wpływu narzędzi
  • Korzyści z wykonywania analizy wpływu i potencjalne trudności

 

Katarzyna Prekurat
Provident
Starszy Analityk Biznesowy,
SESJA C
14:00
Praktyczne wykorzystanie zaawansowanej analityki do optymalizacji procesów

Co łączy działanie zespołu wind w budynku biurowym z procesem zamawiania taksówki czy znajdowaniem grupy docelowej dla internetowej kampanii reklamowej? Podczas wystąpienia zostaną omówione różne przypadki zoptymalizowania procesu na drodze analityki. Autor na bazie własnego doświadczenia zaproponuje też sposób identyfikowania procesów, które mogą być ulepszone dzięki zastosowaniu metod analitycznych.

Tomasz Brzeziński
iTaxi
Chief Data Scientist
14:40
Przerwa na zmianę sal
SESJA A
14:45
Nie taka automatyzacja finansów piękna, jak ją malują – czyli rzecz o wyzwaniach (i szansach)

  • Jak technologie oparte na automatyzacji i robotyzacji mają szansę zrewolucjonizować finanse i nie tylko?
  • Jak wyglądają konkretne procesy wdrożeniowe i gdzie jest w nich miejsce dla człowieka?
  • Jakie kompetencje trzeba rozwinąć, by zostać finansistą przyszłości?

Marcin Kieszczyński
ACCA Polska i Kraje Bałtyckie
Marketing Communications Manager
SESJA B
14:45
A.I. a NPS – jak Data Science pomaga znaleźć główne czynniki wpływające na satysfakcję klienta

  • „Jakimi działaniami najbardziej poprawimy satysfakcję klientów?” – proces przygotowania odpowiedzi na to pytanie
  • Użyte narzędzia, problemy na które się natknęliśmy i ich rozwiązania
  • Pułapki przy wnioskowaniu i techniki zapożyczone z testów klinicznych które pomagają ich uniknąć
  • Sieć neuronowa, która ocenia komentarze i pozwala symulować opinie

Piotr Łukasiński
Santander Bank
Master Data Scientist
SESJA C
14:45
Jak przekazywać informacje i mieć czas na kawę

Informacja w biznesie jest bardzo cenna. Przekazana w odpowiednim czasie i właściwie zrozumiana, pomaga w podejmowaniu decyzji. W każdej firmie trwa nieustający przepływ informacji. Ich natłok sprawia, że coraz trudniej zorientować się, które z nich są istotne. Czy menadżerowie mogą sobie pozwolić na przeoczenie tych kluczowych dla prawidłowego działania przedsiębiorstwa?
Korzystając z Zebra BI, opowiem o tym, jak analitycy mogą im ułatwić pracę.

 

Piotr Biliński
IBCS® Certified Analyst
Analityk Biznesowy

15:30
Zakończenie kongresu i wręczenie certyfikatów