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



Podobné dokumenty
Řešení datové kvality prostřednictvím Master Data Managementu v prostředí České pošty s.p.

Business Intelligence

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

Infor Performance management. Jakub Urbášek

Aktuální otázky provozu datových skladů PAVEL HNÍK

Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace. Jaroslav Žáček

Jak chytře čistit data

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

Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace. Jaroslav Žáček

Simplify I.T. ve veřejném sektoru. Josef Švenda Country Leader, Oracle Czech

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

Nová dimenze rozhodovacího procesu

Vnitřní integrace úřadu Středočeského kraje

Aplikace moderních analytických a optimalizačních metod na data získaná z technologií Smart Metering

Datová kvalita. RNDr. Ondřej Zýka

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

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

Reportingová platforma v České spořitelně

Základní registry. Kvalita dat a jejich čištění v základních registrech veřejné správy. Připraveno pro konferenci ISSS. Ing.

Zkušenosti z nasazení a provozu systémů SIEM

Outsourcing v podmínkách Statutárního města Ostravy

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1

Moderní metody automatizace a hodnocení marketingových kampaní

Chytrá systémová architektura jako základ Smart Administration

Výčet strategií a cílů, na jejichž plnění se projektový okruh podílí:

Nabízíme řešení. v oblastech: integrací zdrojů dat:

Bezpečnostní monitoring v praxi. Watson solution market

IBM Cloud computing. Petr Leština Client IT Architect. Jak postavit enterprise cloud na klíč IBM Corporation

Benefity při práci se systémem konsolidovaných pacientských dat. Ing. Ladislav Pálka, MBA C SYSTEM CZ a.s.

Profitabilita klienta v kontextu Performance management

ADOit. IT architektura a řízení IT služeb. Luděk Kryšpín, Lukáš Dvořák, PADCOM, s.r.o.

Helios Easy. integrované řešení pro řízení

BIG DATA. Nové úlohy pro nástroje v oblasti BI. 27. listopadu 2012

PREZENTACE ŘEŠENÍ CSX

Je právní systém opravdu pro právníky? Jan Kracík

Information and Data Management. RNDr. Ondřej Zýka

Digitální mapa veřejné správy

Snadný a efektivní přístup k informacím

SAP PROCUREMENT DAY 2013

Technologická centra krajů a ORP

Performance Management What if?

Datová kvalita. RNDr. Ondřej Zýka

Cena za inovaci v interním auditu. Dynamické řízení rizik skrze integrovaný systém kontrolního prostředí 1

Výuka integrovaných IS firem a institucí na vysokých školách (zkušenosti, nové příležitosti, omezení)

Enterprise Mobility Management

FlowMon Vaše síť pod kontrolou

Data v kleštích regulací

Na co se ptát poskytovatele cloudových služeb?

Cloud Slovník pojmů. J. Vrzal, verze 0.9

Moderní manažerský informační systém v ČEPS, a.s.

Informační systém města Plzně IS moderně řízeného úřadu. Ing. Josef Míka Vedoucí úseku rozvoje

Ondřej Bothe, Richard Dobiš

Elektronické dokumenty - jak efektivně na jejich správu a bezpečnost?

Využití silných stránek outsourcingových společností

Integrované řešení pro správu informací - Microsoft

PŘEDSTAVENÍ - KAREL HÁJEK Nasazení SD ve skupině ČEZ

Uptime Maximální dostupnost Vašich konvergovaných ICT infrastruktur. Uptime Maintenance and Support Services

Eliminace provozních rizik a řešení krizových situací v datových centrech

Nasazení CA Role & Compliance Manager

Data nejsou odpad, data jsou zlato!

Produkty třídy BYZNYS

Podpora chytrého řízení změn nejen v oblasti geoinformatiky. Hexagon Safety & Infrastructure Jan Vaisar

Jan Horák. Pilíře řešení

Biznis a datový slovník pro VÚB

DATOVÁ ARCHIVACE. Principy datové archivace a její výhody při migraci na SAP HANA. Štěpán Bouda Business Consultant

TM1 vs Planning & Reporting

Cesta k efektivitě. prostřednictvím konsolidace IT a integrace podnikových informačních systémů. Ing. Filip Návrat, ANECT a.s.

ARIS Platform softwarová podpora řízení procesů Procesní ARIS laboratoř základ moderní výuky.

Flow Monitoring & NBA. Pavel Minařík

České Budějovice. 2. dubna 2014

Vazby mezi námi. Bisnode Petr Krejčí

Projektové řízení jako základ řízení organizace

DMS - řízená dokumentace, archiv a co dále? ICT ve zdravotnictví 2014

Důvěryhodná výpočetní základna v prostředí rozsáhlých IS státní správy

Zdravotnické registry pro 21. století

SAP PROCUREMENT DAY SAP CLM (Contract Lifecycle Management) Správa životního cyklu kontraktů. smooth business flow

GDPR co nastane po květnovém dni D? Martin Hladík 8. března 2018

Výrobní pracoviště budoucnosti

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

IT které pomáhá a chrání. Kybernetická bezpečnost a povinnosti z ní vyplývající

Národní architektonický plán a ostatní metody řízení veřejné správy ČR

Chytrá veřejná organizace založená na službách

ARCHITEKTURA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PODLE ÚROVNĚ ŘÍZENÍ

NKÚ - Veřejné zakázky 2014 Hodnota za peníze NIPEZ / NEN

OKbase řízení lidských zdrojů

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

B&R Optimální platforma pro digitalizaci nových i stávajících technologií. Tomáš Kohout Technická řešení a obchod B+R automatizace, Praha

ČSOB: Upgrade systému Microsoft Dynamics CRM

Risk management a Interní audit

ISPOP. Integrovaný systém plnění ohlašovacích povinností v oblasti životního prostředí. Ondřej Kupča

Univerzitní informační systém

Digitální mapa veřejné správy. Portál DMVS a ÚKM

Kvalitní data kvalitní agendy

Outsourcing & Cloud. v českých firmách

Kvalita a správa dat Data Quality

Cloud projekt v praxi Zkušenosti a rizika s nasazením řešení v Cloudu

Bezpečné město Zvýšíme bezpečnost měst v ČR. Libor Webster, Tomáš Ulrych

Obsah Strategie rozvoje infrastruktury pro prostorové informace v ČR do roku (GeoInfoStrategie) Jiří Čtyroký, vedoucí Zpracovatelského týmu

Projekt IS Statutárního města Ostrava. Kladno 10. června 2011

Přehled systému Microsoft SQL Server. Komu je kniha určena Struktura knihy Nejvhodnější výchozí bod pro čtení knihy Konvence a struktura knihy

Transkript:

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, Optimalisace zdrojů a procesů Optimalisace infrastruktury a fin. toků Predikce a plánování, Kontrola efektivity, Řízení efektivity, Ochrana aktiv, Veřejná a národní bezpečnost Bezpečnost na hranicích Sdílení a organizace informací Prevence kriminality Finanční kriminalita, Veřejná bezpečnost, Poskytování informací Pravidlené a ad-hoc výkazy a hlášení Operativní reporting Monitorování Statistiky Zveřejňování informací atd Analytická platforma Statistická analysa OLAP analysa Data Mining Časové řady Operační výzkum Analysa soc. sítí Visualisace atd Příprava dat (Data Management) Akvizice dat Integrace Transformace Ukládání Kvalita dat Konsolidace dat, unifikace Master data Management Data Governance Data: Interní zdroje Externí zdroje Veřejné zdroje Internet atd

ZNÁTE TOHO MUŽE? žil: 427 347 př. Kr. vlastním jménem Aristoklés znám pod jménem: Πλάτων čili Platón

PODOBENSTVÍ O JESKYNI

CHYBY V DATECH DATA JSOU (NEDOKONALÝM) OBRAZEM SVĚTA Lidský faktor Lidé dělají chyby Překlepy Zápisy do nesprávných polí Neznalost Lidová tvořivost.. Inkonsitence informačních systémů podniku Mnoho autonomních agend Různé věcné oblasti Různé technologie a aplikace Různé standardy Různí dodavatelé v různém čase Produktově orientované systémy (ne subjektově) Zavádění nových systémů Fantomy Nemožnost jednotně (správně) identifikovat, popsat konkrétní subjekt (klient, produkt, vozidlo ) Nikdo se o to nestará!

KVALITA A DATA DOPADY NEKVALITNÍCH DAT Špatná data špatné výsledky zpracování Špatné výsledky zpracování špatně funguje business (procesy) Špatně fungují procesy přicházíme o peníze Kromě toho správa (špatných) dat stojí také peníze

JDE O PENÍZE OBVYKLÉ OKOLNOSTI DŮSLEDKŮ DATOVÉ (NE)KVALITY Přímé ztráty Operativa, komunikace (Nedoručená pošta, nepřesné cílení kampaní, vícenásobné oslovení, jednotný pohled na klienta ) Risk management (kompletní informace o klientovi, poloha nemovitosti, ) Fraud management (přesná identifikace subjektu, nalezení skupin propojených subjektů) Provoz IT (náklady na správu nekvalitních dat ) Nepřímé ztráty Zhoršená funkce procesů a systémů (nekonsistentní data) Podpora rozhodování BI/DW, analytické aplikace (na základě nekorektních dat nekorektní informace ) Compliance (spolehlivost a přesnost reportovaných informací, transparentnost procesů - Solvency II) Obvyklé informační subjekty: Osoby, organisace, adresy, kontakty, nemovitosti, vozidla,

ANALYSA A VISUALIUSACE DAT OD SUROVINY K VÝROBKU Akvizice dat Integrace, ETL Datová úložiště Datová kvalita Master Data Management Data Governance Analýzy Zpřístupnění informací Reporting Distribuce Analytické aplikace Komplexní analytická řešení

ŘEŠENÍ DQ SOUČÁSTI ŘEŠENÍ Nástroj Komplexnost funkcí Flexibilita Výkon Přátelskost Znalostní báze Obsah Rozsah Variabilita Otevřenost Metodická část Zodpovědnost, pravidla Organizace, procesy Praktické postupy Technické řešení

DQ KLASIKA Data špinavá Zkoumámí dat Čištění dat Data čistá

VÍC NEŽ NÁSTROJ DATOVÁ KVALITA JE NEKONČÍCÍ PROCES Řešení SAS: Pokrývá kompletní životní cyklus DQ Vedoucí řešení na trhu (Gartner) Profiling, analýza Porozumění kvalitě zdrojových dat Standardizace, čištění Zlepšení stavu dat, náprava defektů Integrace, unifikace, deduplikace Konsolidace a propojení souvisejících dat Obohacení, doplnění Obohacení dat z externích zdrojů Sledování, monitorování Automatické sledování problémů s datovou kvalitou

KOMPLETNÍ POHLED KOMPLETNÍ SADA NÁSTROJŮ A ŘEŠENÍ PRO DATA MANAGEMENT Data Governance Správa dat, procesy, standardy Monitorování, analysa, řízení Master Data Management Sdílení klíčových dat Autorita pro referenční data Datová kvalita Čištění Konsolidace Integrace dat (ETL) Přesunování dat Transformace dat Ukládání dat Data Storage DBMS

PLATFORMA DQ VLASTNOSTI PLATFORMY DATOVÉ KVALITY Kompletní a komplexní funkcionalita Umí vše, co má umět: Profiling, Parsing, Standardizace, Match, Merge, Enrichment, DQ Monitoring & Reporting Unikátní technická řešení Generování universálního matching key Dynamicky nastavitelná sensitivita... Podpora věcně orientovaných uživatelů Modularita, srozumitelnost a přehlednost Nic se nekóduje Inteligentní znalostní báze QKB Různé režimy práce Batch i on-line Identické joby Otevřenost, flexibilita, variabilita Různé datové zdroje a režimy práce Obecné datové typy, kompositní datové typy... Různé provozní platformy Integrace s jinými technologiemi (ETL, OS, ERP...) Lokalizace

SAS DQ STRUKTURA

KOMPLEXNÍ ŘEŠENÍ MDM SAS MASTER DATA MANAGEMENT

SAS KOMPLETNÍ ŘEŠENÍ Produkt Funkční oblasti Analysa Dávkově On line Data Gov. MDM SAS Data Quality Desktop 1) SAS Data Governance SAS Data Quality Standard 1) SAS Data Quality Advanced 1) SAS MDM Standard SAS MDM Advanced 1) modul MDM Foundation Jednotná platforma Modularita Využití analytických schopností SAS Vedoucí řešení na trhu

HODNOCENÍ GARTNER HODNOTÍ Přednosti DataFlux: Široký záběr DQ iniciativ použití v celém spektru úlog od BI, MDM? Až migracím Nevídaný růst Velký počet nových zákazníků, projekt Unity Věrní a spokojení zákazníci 95% maintenance renewal rate Poměr investic do R&D Mezi dodavateli IT jeden z nepříznivějších poměrů Integrace plné šíře funkcí do jedné platformy Profiling, čištění, monitirování, správa metadat Velká síla: využévání funkcí SAS Uikátní posílení platformy ddataflux Vývoj akcelerátorů Customer Analysis, Materials classification Zákazníci oceňují jednoduchou instalace a integraci Zákazníci oceňují vysokou úroveň technické podpory Citát ze studie: Dodavatel (DataFlux) neustále posunuje hranice nástrojů datové kvality i celého trhu datové kvality, což vede k jeho opětovné vedoucí posici v tomto roce Gatrnet Magic Quadrant for Data Quality Tools

SHRNUTÍ HLAVNÍ PŘEDNOSTI SAS DATA QUALITY Orientace na uživatele - IT i odborní (není to blackbox) Intuitivní prostředí, srozumitelnost, přehlednost Transparentní znalostní báze Znalost prostředí, zkušený team Navrženo pro práci a výkon (a prověřeno praxí) Architektura On-line provoz Velké množství referencí (Corporate DQ standard) Komplexnost Kompletní funkcionalita Všechny typy dat (znalostní báze ) Všechny typy situací flexibilita Otevřenost Ověřeno Řešení ve všech oblastech v Evropě i ve světě, Úspěšné projekty v ČR Schopnost pokrýt vysoce náročné a nestandardní požadavky Lokální implementační team Řada realizačních partnerů Podpora mezinárodní společnosti

www.sas.com