Profitabilita klienta v kontextu Performance management

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Profitabilita klienta v kontextu Performance management"

Transkript

1 IBM Technical specialist team Pre Sale 26/10/2010 Profitabilita klienta v kontextu Performance management

2 Co všechno řadíme do PM? Automatická data Běžný reporting Pokročilé statistické modely Včera What if analýzy Zítra Doplění dat Plánování Sběr dat + INTEGRACE 2

3 Co předvedeme? Automatická data Běžný reporting Pokročilé statistické modely Včera Integration What if analýzy Zítra Sběr dat 3

4 Jak to funguje? Běžný reporting Sdílení výsledků IBM Cognos BI What If Nákladová alokace IBM Cognos TM1 Pokročilé statistické modely Churn management IBM SPSS Modeler 4

5 Kdo a co? HW Kdo Tři serverovářešení na jednom NB: 64 bitový systém, 8 GB RAM 2 nezávislé image, data zapisována do jedné databáze DB2 demo probíhá on-line = žádná data nejsou předpočítána a nebo vygenerována předem Pracovník Manažerských informačních systémů Klientský dashboard Pracovník marketingu Část analýzy spokojenosti klienta Pracovník financí Část náklady 5

6 Jak to funguje? Běžný reporting Sdílení výsledků IBM Cognos BI 6

7 Jak to funguje? Běžný reporting Sdílení výsledků IBM Cognos BI Pokročilé statistické modely Churn management IBM SPSS Modeler 7

8 Data mining Objem ukládaných dat ve firmách neustále roste Pomocí data miningu získáme netriviální vzory chování a užitečnější informace než při reportování Analyzuje závislosti, trendy a predikuje budoucí vývoj 8

9 Používané techniky Regresní analýza Rozhodovací stromy Asociační pravidla Neuronové sítě Shluková analýza 9

10 Optimalizace marketingových kampaní Kteří zákazníci budou pozitivně reagovat na danou marketingovou kampaň Data Historická data o provedených kampaních Data o zákaznících (sociálně-demografická data a vzorce chování) Výstup Nižší náklady na kampaň Vyšší efektivita kampaně 10

11 Analýza nákupního koše Hledání kombinací produktů, které se ve vstupních datech (v nákupním koši spotřebitelů) vyskytují často spolu Data Záznamy z prodejních terminálů Web logy internetových obchodů Výstup Reorganizace prodejní plochy, katalogu Vytváření balíčků produktů Vyškolení prodavačů na cílené nabízení zboží 11

12 Fraud detection Na základě dat o pojistných událostech se sestavují modely, které mohou definovat buď rizikové, nebo anomální segmenty Data Data o nahlášených pojistných událostech Výstup Identifikace potenciálních podvodů 12

13 IBM SPSS Modeler Přehledné vizuální rozhraní není nutná znalost programování Automatizované procesy rychlé výsledky díky automatické přípravě dat automatizace modelování nástroje naleznou nejlepší model pro konkrétní úlohu nebo kombinují několik modelů dohromady Podporuje zavedenou metodologii CRISP-DM dataminingovým standard, který umožňuje získávat informace z dat opakovaně a správným způsobem 13

14 Churn management Odhalení potenciálního přechodu zákazníka ke konkurenci Náklady na udržení stávajícího zákazníka jsou podstatně nižší než náklady na získání zákazníka nového. Na zákazníka, u kterého očekáváme odchod, lze cíleně působit tak, aby se potenciálnímu přechodu ke konkurenci předešlo. Data Historická data (kteří klienti odešli a kteří zůstali) Sociálně-demografická data a vzorce chování klientů Výstup Snížení počtu odcházejících klientů Udržení podílu na trhu 14

15 Demo ukázka 15

16 Jak to funguje? Běžný reporting Sdílení výsledků IBM Cognos BI What If Nákladová alokace IBM Cognos TM1 Pokročilé statistické modely Churn management IBM SPSS Modeler 16

17 Alias Pozice Business Analytik Odděleni: Finanční oddělení Controlling Odpovědnosti: Výpočet nákladový náročnosti jednotlivých klientův Obsluha cost alokační aplikace 17

18 IBM Cognos TM1 Multidimenzionální in-memory what-if analytický nástroj MOLAP Prace s daty v paměti RAM Parametrizace a online analýzy Plánovaní Vhodné pro business užívátele Excel, Web, Contributor 18

19 What-if analýza Změna vstupu (parametru) se okamžitě projeví ve výstupe (výsledku) Online propočet In-memory Vhodné pro modely s mnoho parametry Cost alokace Profitabilita Výrobní postupy Řízení portfolia... 19

20 Cost Alokace Propočet nákladů (hodnot) na detailnější úroveň Na základe určitého parametru Driver Absolutní / relativní Kč Kč Kč Kč hod hod hod. 20

21 Cost Alokace 80 nákladových typů 150 Cost Center 4 různe typy cost center 1000 klientů Každá položka 3 různé nastavení (driver, pořadí, vztah) Cca hodnot 21

22 Cost Alokace 2 etapy 1. etapa Kaskádové prolévaní nákladu v krocích podle jednotlivých typů cost center Z podpůrných na produkční (přímo přispívající k výkonu) 2. etapa Rozpad nákladů z produkčních cost center na jednotlivé klienty Procesně řízené přes webové rozhraní 22

23 Kroky alokace 4 typy cost center 3 podpůrné Poskytují služby (náklady) všem následujícím 23

24 Kaskadova alokace 24

25 Alokace mezi cost centrami Různý počet cost center Alokace všech nákladu na produkční CC 25

26 Alokace mezi cost centrami Nastavujeme: Ve kterem typu se CC nachází (Order) Kdo na Koho (Relation) Kolik (Driver) 26

27 Alokace mezi cost centrami Nastavujeme: Ve kterem typu se CC nachází (Order) Kdo na Koho (Relation) Kolik (Driver) 27

28 Alokace mezi cost centrami Nastavujeme: Ve kterem typu se CC nachází (Order) Kdo na Koho (Relation) Kolik (Driver) 28

29 Alokace mezi cost centrami Nastavujeme: Ve kterem typu se CC nachází (Order) Kdo na Koho (Relation) Kolik (Driver) CC5 CC6 CC7 CC8 CC CC CC3 0 CC4 0 29

30 Alokace mezi cost centrami Nastavujeme: Kdo na Koho Kolik 30 % 45 % 10 % 15 % CC5 CC6 CC7 CC8 CC1 0 % 50 % 50 % 0 % CC2 100 % CC3 CC4 30

31 Alokace na klienty customer 1 customer 2 customer 3 customer 4 customer 5 31

32 Alokace na klienty customer 1 customer 2 customer 3 customer 4 customer 5 32

33 Alokace na klienty customer 1 customer 2 customer 3 customer 4 customer 5 33

34 Výsledek Export rozalokovaných nákladů do databáze 34

35 Demo ukázka 35

36 Jak to funguje? Běžný reporting Sdílení výsledků IBM Cognos BI What If Nákladová alokace IBM Cognos TM1 Pokročilé statistické modely Churn management IBM SPSS Modeler 36

37 ??? Otázky??? Děkujeme za pozornost... 37

Performance Management What if?

Performance Management What if? Performance Management What if? Ondřej Bothe, IT Specialist ondrej_bothe@cz.ibm.com Agenda: Koncept PM s What if nástroji Ukázka tvorby What if modelu (Ukázka pokročilejší What if aplikace) Performance

Více

Ondřej Bothe, Richard Dobiš

Ondřej Bothe, Richard Dobiš Portfolio PM - "What-if" analýza v plánovací aplikaci Ondřej Bothe, Richard Dobiš 2.2.2011 PM systém : Je to systém, zajišťující komplexní proces práce s daty pro koncového uživatele 1. Plánuj Plán nákladů

Více

ANALÝZA NÁKUPNÍHO KOŠÍKU SEMINÁŘ

ANALÝZA NÁKUPNÍHO KOŠÍKU SEMINÁŘ ANALÝZA NÁKUPNÍHO KOŠÍKU SEMINÁŘ 18.11.2012 Radim Tvardek, Petr Bulava, Daniel Mašek U&SLUNO a.s. I Sadová 28 I 702 00 Ostrava I Czech Republic PŘEDPOKLADY PRO ANALÝZU NÁKUPNÍHO KOŠÍKU 18.11.2012 Daniel

Více

Obohacení dat o statistické výsledky a potenciál jejich využití 2.2.2011

Obohacení dat o statistické výsledky a potenciál jejich využití 2.2.2011 Obohacení dat o statistické výsledky a potenciál jejich využití 2.2.2011 Společnost SPSS CR nyní výhradní partner IBM pro prodej software IBM SPSS v ČR a SR od roku 1998 franchise SPSS Inc. SPSS Inc. vývoj

Více

Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace. Jaroslav Žáček

Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace. Jaroslav Žáček Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Kontext Dodavatelé Strategická Zákazníci Taktická Operativní Kategorie ERP - zaměřeno na řízení

Více

Proč studovat matematické programy na ÚMS PřF MU aneb co pak budu dělat

Proč studovat matematické programy na ÚMS PřF MU aneb co pak budu dělat Proč studovat matematické programy na ÚMS PřF MU aneb co pak budu dělat Martin Řezáč 22.1.2011 Co budu po VŠ dělat? Co se dá dělat s matematikou??? Ukázka aktuálních pracovních nabídek: Analytik řízení

Více

Moderní manažerský informační systém v ČEPS, a.s.

Moderní manažerský informační systém v ČEPS, a.s. Moderní manažerský informační systém v ČEPS, a.s. Ing. Miroslav Vrba, člen představenstva ČEPS, a.s. Dispečerské řízení a ICT Ing. Zdeněk Hanáček Accenture XVI. jarní konference AEM Praha, 29.2.2012 Stav

Více

Business Intelligence nástroje a plánování

Business Intelligence nástroje a plánování Business Intelligence nástroje a plánování pro snadné reportování a vizualizaci Petr Mlejnský Business Intelligence pro reporting, analýzy a vizualizaci Business Intelligence eporting Dashboardy a vizualizace

Více

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda Základy business intelligence Jaroslav Šmarda Základy business intelligence Business intelligence Datový sklad On-line Analytical Processing (OLAP) Kontingenční tabulky v MS Excelu jako příklad OLAP Dolování

Více

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1 Metodický list č. 1 Cíl: Cílem předmětu je získat přehled o možnostech a principech databázového zpracování, získat v tomto směru znalosti potřebné pro informačního manažera. Databázové systémy, databázové

Více

Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/

Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Kontext Dodavatelé Strategická Zákazníci ERP Taktická Operativní Kategorie ERP - zaměřeno na

Více

Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/

Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Kontext Dodavatelé Strategická Zákazníci ERP Taktická Operativní Kategorie ERP - zaměřeno na

Více

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Úvod 9

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Úvod 9 Obsah Úvod 9 Kapitola 1 Business Intelligence, datové sklady 11 Přechod od transakčních databází k analytickým..................... 13 Kvalita údajů pro analýzy................................................

Více

TM1 vs Planning & Reporting

TM1 vs Planning & Reporting R TM1 vs Planning & Reporting AUDITOVATELNOST? ZABEZPEČENÍ? SDÍLENÍ? KONSOLIDACE? PROPOJITELNOST???? TM1?? COGNOS PLANNING IBM COGNOS 8 PLANNING Cognos Planning Podpora plánovacího cyklu Jednoduchá tvorba

Více

MODERNÍ METODY SEGMENTACE ZÁKAZNÍKŮ Ing. Miloš Uldrich ZÁKAZNICKÁ LOAJALITA A AKVIZICE VE FINANČNÍCH SLUŽBÁCH. StatSoft CR

MODERNÍ METODY SEGMENTACE ZÁKAZNÍKŮ Ing. Miloš Uldrich ZÁKAZNICKÁ LOAJALITA A AKVIZICE VE FINANČNÍCH SLUŽBÁCH. StatSoft CR Váš pomocník pro analýzu dat MODERNÍ METODY SEGMENTACE ZÁKAZNÍKŮ Ing. Miloš Uldrich StatSoft CR StatSoft StatSoft CR Dodavatel komplexních analytických řešení Výhradní dodavatel softwaru STATISTICA pro

Více

CPM/BI a jeho návaznost na podnikové informační systémy. Martin Závodný

CPM/BI a jeho návaznost na podnikové informační systémy. Martin Závodný CPM/BI a jeho návaznost na podnikové informační systémy Martin Závodný Agenda Význam CPM/BI Aplikace CPM/BI Projekty CPM/BI Kritické body CPM/BI projektů Trendy v oblasti CPM/BI Diskuse Manažerské rozhodování

Více

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1 METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1 DOLOVÁNÍ V DATECH (DATA MINING) OBJEVUJE SE JIŽ OD 60. LET 20. ST. S ROZVOJEM POČÍTAČOVÉ TECHNIKY DEFINICE PROCES VÝBĚRU, PROHLEDÁVÁNÍ A MODELOVÁNÍ

Více

v praxi Rizika a přínosy zavádění BI jako nástroje pro řízení podnikání

v praxi Rizika a přínosy zavádění BI jako nástroje pro řízení podnikání Podpora rozhodování v praxi Rizika a přínosy zavádění BI jako nástroje pro řízení podnikání HanušRais Business DevelopmentManager SAS Institute ČR s.r.o. Agenda Úvod - Profil SAS Institute Pojem Business

Více

Analytika a SAP Quo Vadis? Jiří Přibyslavský Performance Management & Business Intelligence Business Consultant

Analytika a SAP Quo Vadis? Jiří Přibyslavský Performance Management & Business Intelligence Business Consultant Analytika a SAP Quo Vadis? Jiří Přibyslavský Performance Management & Business Intelligence Business Consultant Informační potřeby dříve Manuální zpracování dat v Excelu nám už nevyhovuje Potřebuji analýzu

Více

Cíle supervizovaného učení Ondřej Háva

Cíle supervizovaného učení Ondřej Háva Cíle supervizovaného učení Ondřej Háva ACREA CR Využíváme více než 40 let zkušeností IBM s hlavním cílem: řízení rozhodovacích procesů Akvizice SPSS společností IBM v říjnu 2009 Přejmenování SPSS CR na

Více

Možnosti reportingu v produktech řady EPM

Možnosti reportingu v produktech řady EPM Možnosti reportingu v produktech řady EPM Martin Répal Senior konzultant/manager EPM MCITP, MCP, MOS, MCTS, vtsp, Prince II martin.repal@autocont.cz 1 Jak je to s reportingem? Má SW produkt reporty? Tak

Více

Jak využít data o zákaznících ke zvýšení příjmů z prodeje

Jak využít data o zákaznících ke zvýšení příjmů z prodeje Jak využít data o zákaznících ke zvýšení příjmů z prodeje Michal Kadlec Marek Loukotka Lubomíra Červová www.acrea.cz info@acrea.cz Program Dívejte se na budoucnost, ne jen na minulost 1 Jaká data využíváme?

Více

Segmentace, typologie. Základy marketingového výzkumu

Segmentace, typologie. Základy marketingového výzkumu Segmentace, typologie 1 Přehled lekce Proč Metodologie Jednotlivé nástroje, ukázky 2 Proč segmentaci? Na dnešních trzích jsou dva protikladné trendy: 1) Trhy se stávají masovými a globálními => unifikace

Více

Oracle Sales Cloud. moderní řízení obchodu

Oracle Sales Cloud. moderní řízení obchodu Oracle Sales Cloud moderní řízení obchodu Úvod Oracle Sales Cloud je nástroj moderního obchodování, který lze snadno nasadit a rychle užívat. Je to zcela mobilní řešení s analytickou výbavou, stavěné pro

Více

Reportingová platforma v České spořitelně

Reportingová platforma v České spořitelně Reportingová platforma v České spořitelně Agenda Implementované prostředí Cognos 8 v ČS Marek Varga, Česká spořitelna, a.s. Využití platformy Cognos z pohledu businessu Petr Kozák, Česká spořitelna, a.s.

Více

Aktuální otázky provozu datových skladů PAVEL HNÍK

Aktuální otázky provozu datových skladů PAVEL HNÍK Aktuální otázky provozu datových skladů PAVEL HNÍK K čemu slouží datové sklady IT podporuje business podniků S velikostí podniku se zvyšuje náročnost zpracování dat DWH = unifikovaná datová základna pro

Více

Customer Intelligence, aneb Jak může neoblíbená analýza dat usnadnit práci marketingu

Customer Intelligence, aneb Jak může neoblíbená analýza dat usnadnit práci marketingu Customer Intelligence, aneb Jak může neoblíbená analýza dat usnadnit práci marketingu Filip Trojan Applied Analytics Manager, Deloitte Advisory Listopad 2012 Obsah 1. Představení 2. Marketing versus analýza

Více

Role BI v e-business řešeních pohled do budoucnosti

Role BI v e-business řešeních pohled do budoucnosti Ing. Ota Novotný, Ph.D. katedra informačních technologií Vysoká škola ekonomická v Praze novotnyo@vse.cz katedra informačních technologií VŠE Praha jsme uznávanou autoritou v oblasti aplikované informatiky

Více

INFORMAČNÍ SYSTÉMY. 03. 01. 2006, Ing. Jiří Mráz

INFORMAČNÍ SYSTÉMY. 03. 01. 2006, Ing. Jiří Mráz INFORMAČNÍ SYSTÉMY 03. 01. 2006, Ing. Jiří Mráz PŘEDNÁŠEJÍCÍ Jiří Mráz Production Coordinator UNICORN jiri.mraz@unicorn.cz AGENDA Informační a komunikační technologie (ICT) podniku Informační systémy Zakázkový

Více

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Josef Mlnařík ISSS Hradec Králové 7.4.2008 Obsah Co je Oracle Business Intelligence? Definice, Od dat k informacím, Nástroj pro operativní řízení, Integrace informací, Jednotná platforma

Více

Webová analytika v kostce. Pavel Jašek Marketing Monday 7. listopadu 2011

Webová analytika v kostce. Pavel Jašek Marketing Monday 7. listopadu 2011 Webová analytika v kostce Pavel Jašek Marketing Monday 7. listopadu 2011 Agenda 1. Webová analytika CO a PROČ 2. Typické úlohy pro různé typy webů 3. Nástroje a lidi 4. Výzvy webové analytiky snímek 2

Více

Podnikové informační systémy Jan Smolík

Podnikové informační systémy Jan Smolík Podnikové informační systémy Jan Smolík Zobecněné schéma aplikační architektury Vlastníci, management Aplikační architektura podnikové informatiky Business Intelligence, manažerské aplikace Obchodní partneři

Více

Infor Performance management. Jakub Urbášek

Infor Performance management. Jakub Urbášek Infor Performance management Jakub Urbášek Agenda prezentace Stručně o produktu Infor PM 10 Komponenty Infor PM - PM OLAP a PM Office Plus Reporting Analýza Plánování / operativní plánování Infor Performance

Více

Business Intelligence. Adam Trčka

Business Intelligence. Adam Trčka Business Intelligence Adam Trčka 09:00 11:30: BI v kostce Navrhněme si sklad Ukázka BI Datamining 12:30 14:30: Pokračování kurzu 14:30 15:00: Q&A Agenda Co se dnes dovíme? Data informace znalost Business

Více

Lotus Quickr - ECM Integrace s LD/LN aplikacemi. Ing. Josef Homolka VUMS Legend

Lotus Quickr - ECM Integrace s LD/LN aplikacemi. Ing. Josef Homolka VUMS Legend Lotus Quickr - ECM Integrace s LD/LN aplikacemi Ing. Josef Homolka VUMS Legend Lotus Symposium 2010 Co nám přinesl systém ISDS?? Informační Systém Datových Schránek 2 Otázku Kam s ním? 3 Ptáte se s čím?

Více

PROGRAMÁTOR ANALYTIK. Náplň práce:

PROGRAMÁTOR ANALYTIK. Náplň práce: PROGRAMÁTOR ANALYTIK práce na projektu aplikačního vývoje nad databází Oracle, omezeně i na správě existujících platforem Informatica Power Centre a Sybase ASE analýza, programování a údržba vnitřních

Více

Dolování asociačních pravidel

Dolování asociačních pravidel Dolování asociačních pravidel Miloš Trávníček UIFS FIT VUT v Brně Obsah přednášky 1. Proces získávání znalostí 2. Asociační pravidla 3. Dolování asociačních pravidel 4. Algoritmy pro dolování asociačních

Více

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Vladimíra Zádová, KIN, EF TUL - DBS

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Vladimíra Zádová, KIN, EF TUL - DBS DATABÁZOVÉ SYSTÉMY Současné aplikace IS/ICT Informační systémy a databázové systémy Databázová technologie Informační systémy Aplikační architektura Vlastníci, management Business Intelligence, manažerské

Více

Efektívne riadenie financií v ISS Facility Services Prípadová štúdia BI

Efektívne riadenie financií v ISS Facility Services Prípadová štúdia BI Efektívne riadenie financií v ISS Facility Services Prípadová štúdia BI Logo partnera Efektívne riadenie financií v ISS Facility Services Prípadová štúdia BI Agenda Ciele prezentácie prípadovej štúdie

Více

IBM Komplexní reporting - case study POC pro sázkovou kancelář

IBM Komplexní reporting - case study POC pro sázkovou kancelář Ondřej Bothe Cognos Technical Professional, Martin Pavlík - IM Technical Professional 09/02/2010 IBM Komplexní reporting - case study POC pro sázkovou kancelář Definice Case Study Cíl: vytvoření dvou ukázkových

Více

IBM Cognos Express. Hlavní přínosy. IBM Cognos Express. IBM Software. Business Analytics

IBM Cognos Express. Hlavní přínosy. IBM Cognos Express. IBM Software. Business Analytics IBM Cognos Express IBM Software je Business Inteligence (BI) řešení pro reporting a plánování, charakteristické rychlým nasazením a snadným ovládáním. Organizacím a pracovním týmům poskytuje vše, co potřebují

Více

Manažerský reporting a finanční plánování Targetty

Manažerský reporting a finanční plánování Targetty Manažerský reporting a finanční plánování Targetty v O2 Milan Štoček Milan.Stocek@CleverDecision.com Agenda Představení Clever Decision a Uniwise Targetty - Enterprise Performance Management Planning Architektura

Více

MARKETINGOVÉ MINIMUM PRO FINANČNÍ ŘEDITELE V KONTEXTU AKTUÁLNÍ FINANČNÍ SITUACE

MARKETINGOVÉ MINIMUM PRO FINANČNÍ ŘEDITELE V KONTEXTU AKTUÁLNÍ FINANČNÍ SITUACE MARKETINGOVÉ MINIMUM PRO FINANČNÍ ŘEDITELE V KONTEXTU AKTUÁLNÍ FINANČNÍ SITUACE Ing. Jiří Nosek Sector Leader Financial Services & Digital Technology Praha, hotel Boscolo Prague, 3.10.2012 GfK 2012 CFO

Více

Jak efektivně řídit životní cyklus dokumentů

Jak efektivně řídit životní cyklus dokumentů Jak efektivně řídit životní cyklus dokumentů Václav Bahník, ECM Solution Consultant 2014 IBM Corporation Nestrukturovaná data Strukturovaná Nestrukturovaná 2 Document Management System Vyhledávání Sdílení

Více

GIS jako důležitá součást BI. Jan Broulík, Petr Panec ARCDATA PRAHA, s.r.o.

GIS jako důležitá součást BI. Jan Broulík, Petr Panec ARCDATA PRAHA, s.r.o. GIS jako důležitá součást BI Jan Broulík, Petr Panec ARCDATA PRAHA, s.r.o. ARCDATA PRAHA, s.r.o. THE GEOGRAPHIC ADVANTAGE Motto Sladit operační taktiku s organizační strategií Strategie bez taktiky je

Více

Business Intelligence 2015. Hlavní témata, která budou v roce 2015 určovat vývoj business intelligence řešení a služeb.

Business Intelligence 2015. Hlavní témata, která budou v roce 2015 určovat vývoj business intelligence řešení a služeb. Business Intelligence 2015 Hlavní témata, která budou v roce 2015 určovat vývoj business intelligence řešení a služeb. Leden 2015 Téma č. 1: Cloudové služby budou využívat lokální data V roce 2015 se zvýší

Více

Trendy: Růst významu analytického reportingu. Tomáš Pospíšil, Oracle Czech Olomouc, 6.3.2014

Trendy: Růst významu analytického reportingu. Tomáš Pospíšil, Oracle Czech Olomouc, 6.3.2014 Trendy: Růst významu analytického reportingu Tomáš Pospíšil, Oracle Czech Olomouc, 6.3.2014 Témata Údaje, informace, poznání Analytický reporting opravdu to někdo potřebuje? Aktivní

Více

Fraud management. Richard Dobiš 2.2.2011

Fraud management. Richard Dobiš 2.2.2011 Fraud management Richard Dobiš 2.2.2011 Lidská mysl je úžasný nástroj a když má patričnou zkušenost... Co víc business potřebuje? Odborný odhad HPP al. HPH Zbytečná otázka Kritické množství Projektový

Více

Technologie ve službách online komunikace

Technologie ve službách online komunikace Technologie ve službách online komunikace Lucie Staňková SAS ČR 4. prosince 2009 Digitální zkušenost E-mail Očekávání? Nízkonákladová komunikace Kreativní, intenzivní a samozřejmě úspěšné Výsledek? Malá

Více

<Insert Picture Here> Hyperion a vazba na reportovací nástroje

<Insert Picture Here> Hyperion a vazba na reportovací nástroje Hyperion a vazba na reportovací nástroje Martin Grof Senior Konzultant, Oracle Czech Agenda Enterprise Performance management Představení funkčních oblastí realizace úspor Priority

Více

Nasazení bezpečnostního monitoringu v praxi. Jan Svoboda AEC

Nasazení bezpečnostního monitoringu v praxi. Jan Svoboda AEC Nasazení bezpečnostního monitoringu v praxi Jan Svoboda AEC Obsah Kde začít Jak definovat požadavky na řešení Jak vybrat to správné řešení Kde a čím začít Identifikace základních potřeb bezpečnostního

Více

Leady & MERK Integrace Microsoft Dynamics CRM s aplikacemi Leady a MERK

Leady & MERK Integrace Microsoft Dynamics CRM s aplikacemi Leady a MERK Integrace Microsoft Dynamics CRM s aplikacemi Leady a MERK Strana 1 z 12 Obsah 1. Leady... 3 a. Shrnutí... 3 b. Popis modulu... 3 c. Technické podrobnosti o modulu... 5 2. MERK... 6 a. Shrnutí... 6 b.

Více

Připravte se na konjunkturu se systémem řízení údržby SGM. SGM moderní nástroj pro řízení údržby nejen výrobních zařízení

Připravte se na konjunkturu se systémem řízení údržby SGM. SGM moderní nástroj pro řízení údržby nejen výrobních zařízení Připravte se na konjunkturu se systémem řízení údržby SGM SGM moderní nástroj pro řízení údržby nejen výrobních zařízení 30.3.2010 konference EAM, Brno Boris Soukeník ředitel Synergit s.r.o. Agenda prezentace

Více

Moderní metody automatizace a hodnocení marketingových kampaní

Moderní metody automatizace a hodnocení marketingových kampaní Moderní metody automatizace a hodnocení marketingových kampaní SAS CI Roadshow 2014 24/09/2014 Vít Stinka Agenda Představení společnosti Unicorn Systems Aliance Unicorn Systems a SAS Celkový koncept Customer

Více

Datová kvalita základ úspěšného BI. RNDr. Ondřej Zýka, Profinit

Datová kvalita základ úspěšného BI. RNDr. Ondřej Zýka, Profinit Datová kvalita základ úspěšného BI RNDr. Ondřej Zýka, Profinit 1.6.2012 Datová exploze Snižování nákladů o Zdvojnásobení objemu podnikových dat každé dva roky o Konkurenční tlak o Ekonomická krize o V

Více

Cloud - jak jej monitorovat, reporty, účtování a fakturace

Cloud - jak jej monitorovat, reporty, účtování a fakturace Cloud - jak jej monitorovat, reporty, účtování a fakturace Ctibor Duda, Client Technical Professional Ctirad Navrátil, Client Technical Professional 1 2011 IBM Corporation Co dělá cloud cloudem Workflow

Více

Okruhy ke státním závěrečným zkouškám Platnost: od leden 2017

Okruhy ke státním závěrečným zkouškám Platnost: od leden 2017 Okruh I: Řízení podniku a projektů: strategický management, inovační management a manažerské rozhodování 1. Základní struktura strategického managementu a popis jednotlivých fází, zhodnocení výstupů a

Více

RDF DSPS ROZVOJ PORTÁLU

RDF DSPS ROZVOJ PORTÁLU RDF DSPS ROZVOJ PORTÁLU ČEZ Distribuce, a.s. HSI, spol. s r.o. Zbyněk Businský Miroslav Kaňka ZÁKAZNÍK A DODAVATEL ČEZ DISTRIBUCE, A.S. ČEZ distribuční síť Od r. 2012 implementován GEOPORTÁL (1. ETAPA),

Více

PRAKTICKÉ KALKULACE 1: PŘÍKLAD (NEJEN O) SUPERMARKETU

PRAKTICKÉ KALKULACE 1: PŘÍKLAD (NEJEN O) SUPERMARKETU PRAKTICKÉ KALKULACE 1: PŘÍKLAD (NEJEN O) SUPERMARKETU Série článků, kterou otevíráme tímto titulem, volně navazuje na předcházející dvojdílný příspěvek Tip na zimní večery: sestavte si nákladovou matici.

Více

Inovační vouchery s Univerzitou Hradec Králové. doc. Ing. Mgr. Petra Marešová, Ph.D. Ing. Richard Cimler

Inovační vouchery s Univerzitou Hradec Králové. doc. Ing. Mgr. Petra Marešová, Ph.D. Ing. Richard Cimler Inovační vouchery s Univerzitou Hradec Králové doc. Ing. Mgr. Petra Marešová, Ph.D. Ing. Richard Cimler Úvod Hlavní směry výzkumu: = Informační technologie = Bioinformatika = Ekonomika a management = Vzdělávání

Více

INFORMAČNÍ SYSTÉMY (IS) Ing. Pavel Náplava Katedra počítačů K336, ČVUT FEL Praha 2004/2005

INFORMAČNÍ SYSTÉMY (IS) Ing. Pavel Náplava Katedra počítačů K336, ČVUT FEL Praha 2004/2005 INFORMAČNÍ SYSTÉMY (IS) Ing. Pavel Náplava Katedra počítačů K336, ČVUT FEL Praha 2004/2005 AGENDA definice IS, zavedení pojmů možnosti a rozdělení typická struktura technologie nasazení praktická ukázka

Více

StatSoft Úvod do data miningu

StatSoft Úvod do data miningu StatSoft Úvod do data miningu Tento článek je úvodním povídáním o data miningu, jeho vzniku, účelu a využití. Historie data miningu Rozvoj počítačů, výpočetní techniky a zavedení elektronického sběru dat

Více

OKbase řízení lidských zdrojů

OKbase řízení lidských zdrojů OKbase řízení lidských zdrojů Manažerský modul Ing. Ivo Rosol, CSc. Ing. Radek Kokeš 15. 11. 2011 1 OKbase Nová generace modulárního systému pro řízení lidských zdrojů. Hlavní funkce systému jsou obsaženy

Více

Platforma ArcGIS. Platforma ArcGIS se skládá ze čtyř komponent: dat, zdrojů, portálu a aplikací.

Platforma ArcGIS. Platforma ArcGIS se skládá ze čtyř komponent: dat, zdrojů, portálu a aplikací. Platforma ArcGIS Platforma ArcGIS Platforma ArcGIS je tvořena datovým obsahem, službami a softwarovými produkty, které spolu vzájemně komunikují. Je určena každému, kdo chce snadno a rychle sdělit informaci

Více

Jak připravit podnikový controlling a ABC Multidimenzionální vyhodnocování ziskovosti

Jak připravit podnikový controlling a ABC Multidimenzionální vyhodnocování ziskovosti Jak připravit podnikový controlling a ABC Multidimenzionální vyhodnocování ziskovosti Dean Brabec, Petra Řeřichová Cíle prezentace Specifikovat rozdíly mezi klasickým přístupem controllingu a sledováním

Více

Práce s daty pro větší úspěšnost prodeje a kvalitnější péči

Práce s daty pro větší úspěšnost prodeje a kvalitnější péči Práce s daty pro větší úspěšnost prodeje a kvalitnější péči Petr Bucher, ComGate, 2011 ComGate, a.s. Strana 1 Osnova Kdo jsme / představení ComGate Co nás trápí v oblasti prodeje po telefonu Jak pomůže

Více

Systémy pro podporu rozhodování. Hlubší pohled 2

Systémy pro podporu rozhodování. Hlubší pohled 2 Systémy pro podporu rozhodování Hlubší pohled 2 1 Připomenutí obsahu minulé přednášky Motivační příklad Konfigurace DSS Co to je DSS? definice Charakterizace a možnosti DSS Komponenty DSS Subsystém datového

Více

Příprava dat v softwaru Statistica

Příprava dat v softwaru Statistica Příprava dat v softwaru Statistica Software Statistica obsahuje pokročilé nástroje pro přípravu dat a tvorbu nových proměnných. Tyto funkcionality přinášejí značnou úsporu času při přípravě datového souboru,

Více

P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G

P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G 5 ZS, akad.rok 2014/2015 Průmyslový marketing - VŽ 1 M A R K E T I N G O V Ý I N F O R M A Č N Í S Y S T É M ZS, akad.rok 2014/2015 Průmyslový marketing - VŽ 2 Mnoho

Více

IBM SPSS Modeler Professional

IBM SPSS Modeler Professional IBM SPSS Modeler Professional 16 IBM SPSS Software IBM SPSS Modeler Professional Včasné rozhodnutí díky přesným informacím Metodami data miningu získáte detailní přehled o svém současném stavu i jasnější

Více

Projekt SEPIe - Datový sklad a analytická nadstavba MIS - manažerský informační systém pro vedoucí zaměstnance resortu MV (konference)

Projekt SEPIe - Datový sklad a analytická nadstavba MIS - manažerský informační systém pro vedoucí zaměstnance resortu MV (konference) Projekt SEPIe - Datový sklad a analytická nadstavba MIS - manažerský informační systém pro vedoucí zaměstnance resortu MV (konference) Ing. Petr Pechar (vedoucí řešitelského týmu), Praha, 27.11.2013 Úvod

Více

Efektivní řízení pomocí Business Intelligence. Ján Zajíc (Clever Decision) Robert Havránek (Microsoft)

Efektivní řízení pomocí Business Intelligence. Ján Zajíc (Clever Decision) Robert Havránek (Microsoft) Efektivní řízení pomocí Business Intelligence Ján Zajíc (Clever Decision) Robert Havránek (Microsoft) Kde najdete nejefektivnějšího manažera? Hierarchie řízení a informační potřeby High level, agregované

Více

Základní údaje. Profesní profil

Základní údaje. Profesní profil Základní údaje Jméno: Mgr. Alexandra Narwa Trvalé bydliště: Tiché údolí 2360, 252 63 Roztoky u Prahy Telefon: 605 187 330 Email: alexandra.narwa@seznam.cz Datum narození: 25. 2. 1978 Rodinný stav: vdaná,

Více

Datamining v praxi. Vratislav Beneš OptiSolutions s.r.o.

Datamining v praxi. Vratislav Beneš OptiSolutions s.r.o. Datamining v praxi Vratislav Beneš OptiSolutions s.r.o. Agenda 1. Naši zákazníci a jejich problémy Kdo jsou naši zákazníci Jaká mají data a proč analyzují data Co jim DM přinese 2. Co předchází analýze

Více

Celková správa sítě SAN IBM Tivoli Storage Productivity Center v4.2

Celková správa sítě SAN IBM Tivoli Storage Productivity Center v4.2 Celková správa sítě SAN IBM Tivoli Storage Productivity Center v4.2 Ondřej Blaha CEE+R CoP / Tivoli Storage Team Leader Co představuje síť Storage Area Network Storage area network (zkratka SAN) je dedikovaná

Více

Představení společnosti Concordia Consulting CONCORDIA CONSULTING

Představení společnosti Concordia Consulting CONCORDIA CONSULTING Představení společnosti Concordia Consulting CONCORDIA CONSULTING JSME PORADCI V OBLASTI INOVACÍ A NOVÝCH TECHNOLOGIÍ Popis společnosti Proč Concordia Consulting? Concordia Consulting je poradenská společnost,

Více

JAK ZVÝŠIT OBRAT E-SHOPU O 20%?

JAK ZVÝŠIT OBRAT E-SHOPU O 20%? JAK ZVÝŠIT OBRAT E-SHOPU O 20%? mission possible with recommendation engine TOMÁŠ SEDLÁČEK Country manager, Gemius s.r.o. MARTIN SÝKORA Marketing manager, 4home a.s. Část 1 Představení Gemius o nás Globální

Více

Slovenská spořitelna:

Slovenská spořitelna: Případová studie Slovenská spořitelna: Microsoft Dynamics CRM pro správu klientů ze segmentu malých a středních podniků Jak jsme Slovenské spořitelně usnadnily a zefektivnily práci s klienty ze segmentu

Více

Projektové řízení jako základ řízení organizace

Projektové řízení jako základ řízení organizace Projektové řízení jako základ řízení organizace Aleš Chudý, ředitel divize IW ales.chudy@microsoft.com Technický seminář Bratislava 6.10.2008 Obsah Potřeby byznysu a IT Řešení EPM Microsoft EPM Optimalizační

Více

3. Očekávání a efektivnost aplikací

3. Očekávání a efektivnost aplikací VYUŽÍVANÍ INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ V ŘÍZENÍ FIREM Ota Formánek 1 1. Úvod Informační systémy (IS) jsou v současnosti naprosto nezbytné pro úspěšné řízení firem. Informačním ním systémem rozumíme ucelené softwarové

Více

Marketingový výzkum 10. Výzkum spokojenosti Analýza image

Marketingový výzkum 10. Výzkum spokojenosti Analýza image Marketingový výzkum 10 Výzkum spokojenosti Analýza image Měření spokojenosti zákazníků Periodické hodnocení, nástroj zlepšování kvality Spokojenost = soulad mezi očekávanou a získanou hodnotou Vliv na

Více

Produktový list - Sklik. PPC reklama Internetová reklama placená za proklik

Produktový list - Sklik. PPC reklama Internetová reklama placená za proklik Produktový list - Sklik PPC reklama Internetová reklama placená za proklik O službě Sklik je český PPC systém provozovaný společností Seznam.cz, který umožňuje zobrazování textové reklamy ve vyhledávání

Více

Řízení výkonnosti nemovitostního portfolia. Integrační platforma innosys. Květen 2014

Řízení výkonnosti nemovitostního portfolia. Integrační platforma innosys. Květen 2014 Řízení výkonnosti nemovitostního portfolia Integrační platforma innosys Květen 2014 Technologické trendy 2014 Narušitelé zavedených postupů Kognitivní analýza Industrializace zdrojů mas Blízká setkávání

Více

Produktový list - Sklik. PPC reklama Internetová reklama placená za proklik

Produktový list - Sklik. PPC reklama Internetová reklama placená za proklik Produktový list - Sklik PPC reklama Internetová reklama placená za proklik O službě Sklik je český PPC systém provozovaný společností Seznam.cz, který umožňuje zobrazování textové reklamy ve vyhledávání

Více

FINANČNÍ KONSOLIDACE TEORIE A PRAKTICKÁ REALIZACE PROSTŘEDNICTVÍM INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ

FINANČNÍ KONSOLIDACE TEORIE A PRAKTICKÁ REALIZACE PROSTŘEDNICTVÍM INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ FINANČNÍ KONSOLIDACE TEORIE A PRAKTICKÁ REALIZACE PROSTŘEDNICTVÍM INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ Ing. Milan Bartoš Capgemini Sophia s.r.o. member of the Capgemini Group Abstrakt Cílem článku je představit teoreticky

Více

powerful SAP-Solutions

powerful SAP-Solutions We deliver powerful SAP-Solutions to the World! Praktický průvodce novými SAP technologiemi Září 2015 Martin Chmelař itelligence, a.s. Milníky: 2002: založení společnosti 2008: společnost členem itelligence

Více

EKONOMICKÝ A LOGISTICKÝ SOFTWARE. Luhačovice 24.10.2013

EKONOMICKÝ A LOGISTICKÝ SOFTWARE. Luhačovice 24.10.2013 EKONOMICKÝ A LOGISTICKÝ SOFTWARE Luhačovice 24.10.2013 CRM řízení vztahů se zákazníky CRM - je zkratka z anglického Customer Relationship Management a označují se tak systémy pro řízení vztahů se zákazníky.crm

Více

Téma Školitel Počet dní Moderní principy řízení výrobního podniku

Téma Školitel Počet dní Moderní principy řízení výrobního podniku Katalog školení QAD Školení probíhají na adrese: Minerva ČR, Skálova 2490, Tábor začátek 9:00 hod do cca 16 hod Minerva ČR, AT Tower Pražákova 69, Brno začátek 9:00 hod do cca 16 hod cena 4000Kč/osoba,

Více

HR MANAGEMENT DIRECT Pojišťovna, a.s.

HR MANAGEMENT DIRECT Pojišťovna, a.s. HR MANAGEMENT DIRECT Pojišťovna, a.s. OBSAH DIRECT Pojišťovna, a.s. Human resources nábor odměňování a benefity mzdy a administrativa personální controlling vzdělávání a rozvoj interní komunikace Dotazy

Více

ČÍM TO VŠECHNO ZAČÍNÁ NA DATECH ZÁLEŽÍ, ALE NEJSOU DATA JAKO DATA

ČÍM TO VŠECHNO ZAČÍNÁ NA DATECH ZÁLEŽÍ, ALE NEJSOU DATA JAKO DATA ČÍM TO VŠECHNO ZAČÍNÁ NA DATECH ZÁLEŽÍ, ALE NEJSOU DATA JAKO DATA ŘEŠENÍ SAS JAK TO FUNGUJE Podvody a risika Prevence a detekce podvodů, Vyhodnocování a ošetřování risik Detekce anomálií Podpora vyšetřování,

Více

PRODUKTY. Tovek Tools

PRODUKTY. Tovek Tools jsou desktopovou aplikací určenou k vyhledávání informací, tvorbě různých typů analýz a vytváření přehledů a rešerší. Jsou vhodné pro práci i s velkým objemem textových dat z různorodých informačních zdrojů.

Více

IBM Enterprise Marketing Management Představení

IBM Enterprise Marketing Management Představení IBM Enterprise Marketing Management Představení Jiří Slabý, Business Solution Architect Lenka Vraná, Consultant IBM skupina Enterprise Marketing Managementu (EMM) EMM mise Podpořit marketingová oddělení

Více

Systémy pro podporu. rozhodování. 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu. rozhodování

Systémy pro podporu. rozhodování. 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu. rozhodování 1 Systémy pro podporu rozhodování 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu rozhodování 2 Připomenutí obsahu minulé přednášky Rozhodování a jeho počítačová podpora Manažeři a rozhodování K čemu počítačová

Více

Inteligentní zpracování prostorových dat

Inteligentní zpracování prostorových dat ORACLE PRODUCT LOGO 9.11.2011 Praha Inteligentní zpracování prostorových dat Petr Podbraný Business Intelligence Sales Consultant Přibližně 80% veškerých dat uložených v podnikových databázích obsahuje

Více

Bakalářský studijní obor Manažerská ekonomika specializace Marketing. pro studenty studující od roku 2011/2012

Bakalářský studijní obor Manažerská ekonomika specializace Marketing. pro studenty studující od roku 2011/2012 Studijní obor Manažerská ekonomika Bakalářský studijní obor Manažerská ekonomika specializace Marketing pro studenty studující od roku 2011/2012 V první fázi studia oboru Manažerská ekonomika získá student

Více

Procesní řízení. Hlavní zásady a praxe dodavatele Komix

Procesní řízení. Hlavní zásady a praxe dodavatele Komix Procesní řízení Hlavní zásady a praxe dodavatele Komix 1 Obsah prezentace Teoretická část (menšího objemu) orientace na zákazníka hodnocení procesu podmínky procesního řízení cyklus zlepšování procesu

Více

Ostrava. 16. dubna 2014

Ostrava. 16. dubna 2014 Ostrava 16. dubna 2014 1 Softwarová řešení pro SMB zákazníky Tomáš Netřeba 2 Přehled SWG Software Group Business Analytics IBM Collaboration Solutions Cloud & Smarter Infrastructure Information Management

Více

POVEZ PROJEKT ÚŘADU PRÁCE NA PODPORU ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ ZAMĚSTNANCŮ

POVEZ PROJEKT ÚŘADU PRÁCE NA PODPORU ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ ZAMĚSTNANCŮ POVEZ PROJEKT ÚŘADU PRÁCE NA PODPORU ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ ZAMĚSTNANCŮ Využijte dotace z projektu POVEZ na vzdělávání vašich zaměstnanců Projekt POVEZ = kvalitně proškolení zaměstnanci bez starostí pro

Více

Nejnovější trendy v B2B online reklamě Automatizace Marketingu. Ivo Vrána, Pavel Marek, www.marco.eu / www.marcob2b.cz

Nejnovější trendy v B2B online reklamě Automatizace Marketingu. Ivo Vrána, Pavel Marek, www.marco.eu / www.marcob2b.cz Nejnovější trendy v B2B online reklamě Automatizace Marketingu Ivo Vrána, Pavel Marek, www.marco.eu / www.marcob2b.cz OBSAH PREZENTACE Změny v nákupním chování Specifika online marketingu v B2B Marketingový

Více

Pomáháme klientům růst pomocí moderních IT řešení. Automatizace obchodních aktivit

Pomáháme klientům růst pomocí moderních IT řešení. Automatizace obchodních aktivit Pomáháme klientům růst pomocí moderních IT řešení. Automatizace obchodních aktivit Kolik času věnujete rutině a kolik rozvoji? JAK TO DĚLÁME, A ČÍM JSME JINÍ Klasický přístup Nápad Nástroj Zjištění omezení

Více