Adatok és AI kapcsolata az üzleti világban

Bevezetés 

Merüljön el az adatokban az „Adatok és AI kapcsolata az üzleti világban” képzésünkön, amely tisztázza az összetett fogalmakat, segít megérteni az adatok fontosságát a mai üzleti életben, és az adatvezérelt ismeretek hasznosításának készségeivel látja el a résztvevőket.

Kinek ajánljuk a képzést?

Középvezetőknek és szakembereknek a következő területeken: Pénzügy és kontrolling, Ellátási lánc és beszerzés, Marketing, Értékesítés és Kereskedelem, HR. KKV-k és vállalkozók felső vezetése.

1. rész: Adatok – Váltsunk perspektívát

Bevezetés

• Az adatok jelentősége és az adatok globális növekedési trendje

• Honnan származnak az adatok, hogyan dolgozzák fel és tárolják azokat?

• Mi az adatelemzés és adattudomány?

• Business Intelligence és Business Dashboard

• Adatarchitektúra és adatmodellek

• Mivel foglalkozik az adatelemző, az adattudós és adatépítész

• Mivel foglalkozik az adatelemző, az adattudós és adatépítész

Adatműveltség és adatkultúra

• Az adatműveltség és jelentősége a vállalkozás számára

• Kulcsok az adatismeret kiépítéséhez

• Hogyan hozzunk létre adatkultúrát és szervezeti adatműveltséget

Business Intelligence és adatelemzés

• Business Intelligence és használata

• Problémák, amelyeket a BI megold

• Az analitika típusai

• Szokásos használati esetek az üzleti életben

• Az adatgyűjtéstől az adattörténetmondásig

• Adatprojektek és a siker módjai

• Az adatvizualizáció alapelvei, bevált gyakorlatok és mit érdemes elkerülni

• Az adatok jövőbeli trendjei

Gépi tanulás és mesterséges intelligencia

• Programozási nyelvek

• Szükséges matematika

• Adatok előkészítése

• Gépi tanulási algoritmusok és könyvtárak

• Generatív mesterséges intelligencia és adatelemzés

2. Use case példák

Forgalmi előrejelzések (regresszió)

Kereskedelmi jelentés

• Az egyszerűtől a bonyolultig: nyomkövetők, trendelemzés, varianciaanalízis és árvolumen-elemzés

• Árképzési elemzés

Kereskedelmi modellezés

• Árrugalmasság példa

Optimalizálási példák

• Készpénzoptimalizálási példa (optimalizáció)

Forgótőke-elemzés

• Ügyfélelemzés és cash flow javítás

Ügyfélelemzések

• Ügyfélszegmentálás (klaszterezés)

Pénzügyi elemzés

• Hogyan néz ki a jövő P&L vagy 360 fokos P&L

• Pénzügyi modellezés és valós idejű szimulációk

• Egyéb adatalkalmazások a pénzügyekben

Üzleti teljesítményelemzés

• Stratégiai pillérek és KPI-fák (pénzügy, működés, HR, zöld menetrend, ügyfélközpontúság stb.)

• Power BI kártyák KPI célokra

• A vezető és lemaradt KPI-k összekapcsolása az elemzési kontextusban

HR elemzés

• Munkaidő és jelenlét elemzése, túlóra és munkaterhelés

• Távollételemzés és nyaralás jelentés

Gyakorlat

Ügyfél-lemorzsolódás (churn) modellezési példa, eredmények értelmezése és felhasználása gyakorlat (klasszifikáció és ügyfélmegtartás)