08.30 - 09.00
09.00 - 09.10
Otwarcie konferencji i powitanie uczestników
9.10 – 9.55
Put your data to work! Why Master Data is the foundation of Digital Transformation*
Master data is the most important data your company has. Its management is vital to building a strong foundation for integration, analysis, execution, and overall business value. As a CDO you face The Fourth Industrial Revolution’s convergence of megatrends around Customer 360, AI, Big Data, programmatic marketing, ABM, and globalization. To survive these unrelenting business pressures, it’s more critical, and strategic, than ever to “put your data to work!”:
9.55 - 10.15
Dane w ogniu fuzji
BNP Paribas Bank Polska rozwija się w toku kolejnych fuzji. Łączenie organizacji to ogromne wyzwanie po stronie integracji posiadanych zasobów, w szczególności danych. Bardzo wiele zależy tutaj od strategii działania, stylu przywództwa i docelowej organizacji. Tym zagadnieniom poświęcimy naszą rozmowę:
Rozmowę poprowadzi Przemysław Gamdzyk, CEO & Meeting Designer, CSO Council/Evention
10.15 - 10.45
Holistyczna platforma zarządzania informacją
Koncepcja i wdrożenie platformy pozwalającej na automatyczną inwentaryzacja zasobów informacyjnych banku (również w kontekście RODO), uwzględniającą fizyczne i biznesowe przepływy danych, integrację wielu różnych technologii po stronie baz, interfejsów oraz repozytoriów pojęć biznesowych i modeli danych. Praktyczne doświadczenia z wdrażania projektu platformy, pozwalającej m.in. na zmapowanie logiki systemu centralnego banku, zarządzanie jakością danych oraz umożliwiającej bardzo szybki rozwój obszarów biznesowych organizacji w oparciu o metadane (tzw. metadata driven development).
10.45 - 11.10
Przerwa kawowa
11.10 - 11.30
Czy wiesz ilu masz klientów?
11.30 - 11.50
Jakość danych w AI - podstawowe wymiary a „algorytmiczne uprzedzenie"
“If Your Data Is Bad, Your Machine Learning Tools Are Useless” – to tytuł artykułu Thomasa Redmana, opublikowanego w Harvard Business Review. Tylko czym są dobre dane w kontekście Sztucznej Inteligencji? Czy architekci rozwiązań AI mogą skorzystać z dorobku jej “starszego kuzyna”, jakim jest Jakość Danych? Czy podstawowe wymiary są wystarczające w tym kontekście?
11.50 - 12.15
Strategiczna rola danych w grupie kapitałowej i procesach transformacji
12.15 - 12.35
Dane nieosobowe i kontekst regulacji europejskich dotyczących danych
12.35 - 12.45
Przerwa techniczna
12.45 - 13.30
Pierwsza runda dyskusji roundtables
Równoległe dyskusje roundtables to element konferencji angażujący wszystkich uczestników. Ta sesja ma kilka celów. Po pierwsze, bezpośrednią wymianę opinii i doświadczeń w ramach konkretnego zagadnienia, interesującego daną grupę uczestników. Po drugie – możliwość spotkania i rozmowy z prowadzącym dane roundtable – wybraliśmy bowiem do ich prowadzenia osoby o dużej wiedzy i doświadczeniu. Sesja roundtables to bardzo szerokie spektrum tematów i bogate grono wybitnych osobowości ze świata cybersecurity w roli prowadzących – tak, aby każdy uczestnik konferencji mógł znaleźć interesującą go najbardziej dyskusję i poznać w ten sposób innych uczestników zainteresowanych tą samą tematyką.
1. Does really MDM projects have positive ROI?**
Czy łatwo jest wyliczyć zwrot z inwestycji w projekty Master Data Management? Czy w ogóle jest to wskazane i warto to robić? Dlaczego tak wielu ekspertów ma wątpliwości dotyczące sensowności realizacji projektów MDM?
2. Współpraca zespołów data science z zespołami digital
Najnowsze globalne badanie CDO przeprowadzone przez Gartnera pokazuje, że 36% CDO twierdzi, że to kultura organizacji jest najbardziej krytycznym czynnikiem sukcesu zespołów zajmujących się danymi i analityką. Na drugim miejscu jako krytyczny czynnik sukcesu CDO wymieniają zaawansowane umiejętności analityczne. I to umiejętności analityczne różnych osób w organizacji, bo umożliwia to bardziej efektywną współpracę.
W jaki sposób rozwój marketingu cyfrowego wpłynął na ilość i jakość posiadanych przez firmy danych i na pracę zespołów data science? Czy i jak firmy są w stanie łączyć dane z różnych systemów wykorzystywanych przez zespoły digital i budować „single view of the customer”? Czy rozwiązania typu Customer Data Platform czy Data Management Platform są rozważane lub stosowane w Państwa firmach? Jak oceniacie współpracę między zespołami digital i zespołami data science? Co działa, co nie działa? Jak można lepiej ułożyć współpracę? Jaką rolę w polepszeniu tej współpracy odgrywa kultura organizacyjna, jasno określone, spójnie rozumiane KPI, wsparcie Zarządu, a jaką szkolenia (np. rozwijające umiejętności analityczne czy rozumienie specyfiki narzędzi digitalowych) lub wspólne wypracowywanie rozwiązań?
3. Agile w świecie Big Data – zwinne wytwarzanie modeli analitycznych a zarządzanie danymi w organizacji.
Czy w świecie prawnych i organizacyjnych ograniczeń możliwe jest zwinne wytwarzanie modeli analitycznych? Jak pogodzić potrzebę dostępu do danych w celu ich eksploracji z wymaganiami security i compliance? Czy zespoły Data Science powinny być angażowane w procesy zarządzania danymi, czy funkcjonować w wyizolowanym środowisku dla większej elastyczności?
4. Artificial Intelligence + Data Governance = Artificial Intelligence Governance
Czy Sztuczna Inteligencja bez Data Governance może mieć coś wspólnego z inteligencją ? W ramach round table przedyskutujemy jak DG może wspomóc AI. Zastanowimy się gdzie w danych czychają pułapki, które skutecznie umniejszają wartość zastosowań Machine Learning, doprowadzając do algorytmicznego uprzedzenia, które zdefiniujemy podczas dyskusji.
Wspólnymi siłami wypracujmy koncepcje holistycznego podejścia do Data Integration, Data Quality i Data Governance, które w kontekście Sztucznej Inteligencji jest jeszcze większym wyzwaniem niż dotychczas.
5. Blockchain dla CDO
6. Excel, motyka czy armata – rola narzędzi informatycznych przy wdrażaniu modelu Data Governance
Jakie klasy narzędzi informatycznych wykorzystywane są we wdrożeniach DG? Czy wdrażanie modelu DG w oparciu wyłącznie o MS Office ma sens? Na którym etapie projektu warto zacząć stosować bardziej dojrzałe rozwiązania? W czym narzędzia mogą pomóc, a gdzie przeszkadzają? Jak zbudować Business Case dla narzędzi DG?
7. Jak zautomatyzować zarządzanie informacją w dużej organizacji?
Dlaczego inwentaryzować zasoby informacyjne organizacji? – żeby czymś zarządzać, musimy wiedzieć, że to istnieje. Czy ponieść koszty na zautomatyzowanie procesu zarządzania informacją? Rola technologii. Kto jest głównym użytkownikiem i odbiorcą platformy zarządzania informacją? Wszyscy! Jakie zyski niesie ze sobą zautomatyzowana platforma do zarządzania informacją?
13.30 - 14.15
Obiad
14.15 - 14.35
Wdrażanie Data Management i Data Governance w organizacji – z notatnika praktyka
Zdefiniowanie business case. Jak pozyskać sponsora biznesowego (wybór metody i wyzwania przy „sprzedaży” pomysłu). Przygotowanie organizacji do metamorfozy kulturowej za przyczyną danych. Zarządzanie powstałą zmianą i wdrażanie jej w organizacji.
14.35 - 14.55
Pryncypia danych – przeszłość czy przyszłość Data Governance
14.55 - 15.15
Studium przypadku z branży retail – biznesowe pożytki z integracji danych
Skuteczne połącznie zintegrowanych danych, AI oraz rozwiązań Digital Signage w podejmowaniu efektywnych decyzji biznesowych.
15.15 - 15.35
Data Lineage oraz Governance Danych
Data lineage w organizacji:
15.35 - 15.45
Przerwa techniczna
15:45 - 16:30
Druga runda dyskusji roundtables
1. Data lineage czyli o przepływach danych
Jaki data lineage jest naszej organizacji potrzebny? Czy jest to narzędzie tylko dla IT? Czy przy planowaniu wdrożenia należy rozróżnić warstwę techniczną i biznesową data lineage? Na jakim poziomie szczegółowości możliwe jest narysowanie mapy przepływu danych w dużej organizacji? Czy możliwe jest wykonanie tej pracy bez wdrożenia narzędzi DG?
2. Odpowiedzialność za dane
Kto w firmie powinien odpowiadać za dane (ich jakość, spójność, aktualność, ład w danych, bezpieczeństwo, rozwój, itd)? Czy to powinno być skupione w jednym rękach czy zdecentralizowane? Jeśli scentralizowane to w jaki sposób? Jeśli rozproszone to jak uniknąć rozmywania odpowiedzialności i „rozjeżdżania” się zasobów danych w firmie?
3. Co odróżnia organizację, o której można powiedzieć, ze jest prawdziwie „data driven company”, od takiej, która tylko tak mówi?
Co oznacza “data-driven company”? Kiedy opłaca się oprzeć organizację o dane? Kogo w organizacji należy przekonać do podejścia data-driven? Kiedy jest utrzymywana fikcja podejścia data-driven?
4. Współpraca zespołów data science z zespołami digital/e-marketingowymi
Obszary prostej i zaawansowanej analityki na danych i szeroko rozumianego digital’u przenikają się i wzajemnie sobie służą. Przy stoliku poruszymy kwestie dotyczące aspektów technicznych, organizacyjnych i zależności między tymi tematami.
Zdefiniujmy pojęcia i określmy cele obszarów: digital i analityka: Jak te pojęcia rozumiane są w Państwa firmach? Jakie cele są im stawiane? Jakie są zależności, w jaki sposób obszary analityki i data governance mogą wspierać cele kampanii digitalowych? Możliwości. Praktyczne doświadczenia i kierunki wynikające z porządku w danych i Data Governance: analityki zaawansowanej oraz trendów adTechowych i marTechowych. Aspekty organizacyjne: W jaki sposób prowadzić projekty? Jaka struktura najlepiej odpowiada celom biznesowym stawianym tym obszarom?
5. (re)wdrożenie Data Governance w Eurobanku
Jak określić cele i zakres Data Governance tak, żeby management chciał posłuchać o jego wdrożeniu? Jak wdrożyć DG szybko, lekko i przyjemnie bez utrudniania życia biznesowi? Jakie są najlepsze sposoby na utrzymanie zainteresowanie Data Governance’m w organizacji, aby po sukcesie pierwszego etapu nie wrócić do dawnych nawyków?
6. Rozumienie zaawansowanej analityki – jak mówić, żeby biznes to rozumiał?
Jak biznes chce, żeby do niego mówiono? Jakie najczęściej uwagi zgłasza biznes? Z jakimi tematami najtrudniej dotrzeć do biznesu? – czy nie brakuje wspólnego celu? Jakie możemy zastosować strategie komunikacji? Czy biznes musi znać szczegóły?
7. Dane, ich analiza i business insights – jakich narzędzi, możliwości i pomysłów od ekspertów od danych oczekują użytkownicy biznesowi
System zindywidualizowanych raportów czy może dopasowana pod odbiorcę warstwa danych – co daje większe możliwości i satysfakcję użytkownika biznesowego? Co jest potrzebne, żeby użytkownik biznesowy efektywnie korzystał z dostępnych struktur danych, a nie odczuwał potrzeby budowania własnych, alternatywnych rozwiązań bazodanowych? Co to znaczy kultura danych? Jak efektywnie wymieniać się wiedzą w dużej organizacji, dbać o metadane?
16.30 - 16.45
Podsumowanie i zakończenie konferencji
17.00 - 17.10
Powitanie uczestników
17.10 - 17.30
Czym jest DAMA i dlaczego warto należeć do organizacji?
Prezentacja działalności DAMA International. Skala działania i rola lokalnych Chapterów. Szkolenia i ceryfikacja. Jak DAMA może pomóc w rozwoju zawodowym.
17.30 - 17.50
Plany i cele działalności DAMA Poland Chapter
17.50 - 18.00
Przerwa
18.00 - 19.00
Zebranie Walne DAMA Poland Chapter
*Wystąpienie odbędzie się w języku angielskim – organizatorzy nie przewidują tłumaczenia
**Roundtable będzie prowadzone w języku angielskim
*** Spotkanie DAMA Poland Chapter jest otwarte zarówno dla uczestników konferencji jak i pozostałych zainteresowanych osób
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Commerzbank AG SA Oddział w Polsce
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Evention to firma z 11-letnią historią, znana z tworzenia programów wymiany wiedzy i rozwoju społeczności (poprzez organizację regularnych spotkań i konferencji) dla dyrektorów, menedżerów i ekspertów odpowiedzialnych za obszar technologii, bezpieczeństwa i cyfryzacji. Firma Evention realizuje od lat uznane na rynku konferencje branżowe, cykliczne spotkania dedykowane dla managerów oraz publikacje specjalne (raporty, projekty badawcze). Robimy w Evention rzeczy wyjątkowe i niepowtarzalne – a w swoim obszarze rynku jesteśmy liderem. Potwierdzeniem tego są zdobyte wyróżnienia i nagrody: Gazeli Biznesu 2023 (przyznawany przez Puls Biznesu) oraz Diamenty Forbesa 2023. To prestiżowe rankingi pokazujące najbardziej dynamicznie rozwijające się firmy MŚP, gotowe sprostać współczesnym wyzwaniom rynku. Więcej o nas na stronie: www.evention.pl.
Stowarzyszenie DAMA Poland to organizacja zrzeszająca profesjonalistów zajmujących się danymi.
Działamy w ramach organizacji DAMA International – The Global Data Management Community – międzynarodowej organizacji posiadającej swoje autoryzowane przedstawicielstwa w wielu krajach na świecie. Skupiamy osoby, które chcą działać na rzecz promowania wiedzy, wymiany doświadczeń, jak również promowania wysokich profesjonalnych standardów w obszarach związanych z wykorzystywaniem, przetwarzaniem i ochronią danych oraz informacji.
At Cloudera, we believe data can make what is impossible today possible tomorrow. We empower people to transform data anywhere into trusted enterprise AI so they can reduce costs and risks, increase productivity, and accelerate business performance. Our open data lakehouse enables secure data management and portable cloud-native data analytics, helping organizations manage and analyze data of all types on any cloud, public or private. With as much data under management as the hyperscalers, we’re the preferred data partner for the top companies in almost every industry. Cloudera has guided the world on the value and future of data and continues to lead a vibrant ecosystem powered by the relentless innovation of the open-source community. Learn more at Cloudera.com.
ValueTank jest firmą specjalizującą się w obszarachzarządzania informacją (Data Governance) oraz zarządzania projektami (Project Portfolio Management).
Naszą ofertę, obejmującą usługi doradcze, nowoczesne narzędzia i szkolenia, kierujemy do przedsiębiorstw komercyjnych i sektora publicznego.
W zakresie zarządzania informacją pomogliśmy już m.in. firmom takim, jak mBank, Bank Credit-Agricole Polska, Grupa AXA Polska, TVN S.A., Bank BGŻ BNP Paribas, Mercedes-Benz Polska, Urząd M. St. Warszawa, ORANGE Polska, Stallergenes Greer France, BGK Bank Gospodarstwa Krajowego.
Jesteśmy Partnerem Collibra, globalnego lidera systemów klasy Metadata Management. Oferujemy w tym zakresie również własne rozwiązanie CDO.tools.
Termin: 6 czerwca w godz. 9:00 – 17.00
Opis
Ilość danych, jakimi dysponują organizacje jest ogromna i lawinowo rośnie. Źródła są rozmaite – zarówno wewnętrzne, które cieszą się największym zaufaniem, pochodzące z urządzeń internetu rzeczy, dane regulatorów, informacje pozyskane od klientów, partnerów, ale też dane powszechnie dostępne. A co z ich jakością? Centrum Badań nad Aplikacjami Biznesowymi uznało właśnie jakość danych za dominujący trend w 2019. Bo same dane pozyskane z różnych źródeł na nic się zdadzą, jeśli nie będą odpowiednio uporządkowane, opisane i skatalogowane – dopóki nie staną się informacjami, z których można wydobyć niezbędną dla rozwoju biznesu wiedzę.
Aby zadbać odpowiednio o jakość posiadanych danych, niezbędne jest dopilnowanie, aby wszystko, co wpływa do organizacji było odpowiednio uporządkowane – do tego służą między innymi wskaźniki i mierniki jakości danych.
Cel warsztatów
Celem warsztatów jest zdobycie praktycznej wiedzy i doświadczenia w zakresie tworzenia efektywnych mierników jakości danych. Pozwoli to na przyjrzenie się we własnej organizacji obecnie posiadanym, jak i na bieżąco spływającym danym i weryfikację wykorzystywanych mierników i wskaźników pod kątem ich prawidłowego określenia zależnie od przeznaczenia analizowanych danych.
Podczas warsztatów skoncentrujemy się na tworzeniu mierników danych dla kontrolingu finansowego jako działu mającego podobne zadania i cele właściwie niezależnie od branży. Nie będzie to jednak jedyny punkt odniesienia.
Każdy moduł będzie składał się z teoretycznego wprowadzenia oraz praktycznych zadań do wykonania.
Wymagania
Aby w pełni uczestniczyć w warsztatach konieczne jest posiadanie laptopa z zainstalowanym pakietem biurowym.
Organizator nie zapewnia sprzętu.
Ramowa agenda warsztatów
8.30 - 9.00
Rejestracja uczestników
9.00 - 9.30
Konsekwencje niedostatecznej jakości danych dla podejmowanych decyzji biznesowych. Dlaczego tak ważny jest wybór odpowiednich mierników jakości danych?
Otoczenie rynkowe wymusza na organizacjach ciągłą optymalizację procesów oraz ich przyspieszanie. Wynika to z konieczności przyspieszenia podejmowania decyzji – szybkich decyzji opartych na faktycznych zdarzeniach biznesowych oraz odpowiadających na oczekiwania klientów. Aby podejmować świadome, trafne decyzje każda organizacja musi posiadać dane o odpowiednim poziomie użyteczności. Podczas warsztatu odpowiemy na podstawowe pytania: jak posiadanie odpowiednich danych oraz informacji wpływa na decyzje, jak mierzyć ich jakość aby zbudować zaufanie do danych oraz informacji wykorzystywanych w organizacji.
9.30 - 11.00
W jaki sposób określić mierniki i wskaźniki dla podstawowych wymiarów jakości danych wg DAMA International (kompletność, unikalność, aktualność, ważność, dokładność, spójność)?
Samo posiadanie danych stanowi jedynie „duże obciążenie” dla organizacji. Na obciążenie to składają się m.in. koszty przetwarzania i gromadzenia danych, koszty bezpieczeństwa, koszty mitygacji ryzyk operacyjnych.
Podczas warsztatu wspólnie odpowiemy na pytania:
11.00 - 11.20
Przerwa na kawę
11.20 - 12.50
Jak zdefiniować najważniejsze mierniki, zależnie od celu wykorzystania określonych danych?
Podczas warsztatu uczestnicy będą mogli poznać metodykę tworzenia rozwiązań klasy Business Intelligence pozwalających na sprawne i intuicyjne monitorowanie jakości danych i przebiegu procesów data governance.
Kluczowe elementy warsztatu skupiają się na wprowadzeniu do metodyki tworzenia rozwiązań BI przy użyciu Design Thinking
12.50 - 13.30
Obiad
13.30 - 14.15
Fakty i mity na temat jakości danych. Jak zdefiniowane mierniki jakości danych mogą pomóc w obalaniu tych mitów?
Podczas warsztatu uczestnicy:
14.15 - 15.00
Bieżące monitorowanie jakości danych. Jak interpretować wyniki pomiaru jakości danych? Jak na bieżąco reagować na zmieniające się mierniki jakości danych?
Podczas sesji warsztatowej uczestnicy:
15.00 - 15.20
Przerwa kawowa
15.20 - 16.50
Systematyczne podnoszenie jakości danych – wyzwania związane z bieżącym monitorowaniem poszczególnych mierników jakości danych – kwestie organizacyjne i narzędziowo-technologiczne
Podczas warsztatu uczestnicy:
16:50 – 17:00
Zakończenie
Termin: 6 czerwca w godzinach 9.00 – 17.20
Miejsce: sala Cumulus, 9 piętro hotelu Airport Okęcie.
Opis
Celem warsztatów jest omówienie doświadczeń i dobrych praktyk z projektów budowy kompleksowego modelu Data Governance w dużych przedsiębiorstwach. Pomimo tego, że każda firma jest inna i w każdej występują specyficzne problemy oraz uwarunkowania, to można zaobserwować pewne stałe wzorce i schematy pojawiające się w kolejnych wdrożeniach.
Bazując na obserwacjach wyniesionych z wielu projektów realizowanych na polskim i europejskim rynku zastanowimy się wspólnie jak zorganizować takie przedsięwzięcie, jak podnieść prawdopodobieństwo jego sukcesu oraz jakich błędów najlepiej unikać.
Korzyści dla uczestnika
Uczestnicy
Warsztaty skierowane są do osób zaangażowanych w projekty wdrażania modelu Data Governance oraz w jego ciągłe działanie w przedsiębiorstwie. Szczególnie wartościowe będą dla osób pełniących rolę Chief Data Officera oraz Właściciela Danych lub Data Stewarda, bądź też przygotowujących się do objęcia takiej roli w przyszłości.
Udział w warsztacie nie wymaga żadnej specyficznej wiedzy ani doświadczenia. Udział mogą wziąć wszyscy zainteresowani tematyką ładu informacyjnego i biznesowego zarządzania informacją.
Warsztaty prowadzone będą w języku polskim.
Ramowa agenda warsztatów
8.30 - 9.00
Rejestracja uczestników
9:00-9:15
Rozpoczęcie warsztatów / wprowadzenie przez organizatora
9:15-10:30
Czym jest Data Governance i dlaczego obecnie wszyscy chcą się tym zajmować?
10:30-10:50
Przerwa kawowa
10:50-12:00
Skąd się bierze biznesowa odpowiedzialność za dane? – regulacje, procesy, mierniki
12:00-12.50
Najważniejszy i najtrudniejszy do uruchomienia komponent – struktura organizacyjna DG
12.50-13.30
Lunch
13.30-15.00
Zarządzanie architekturą i jakością danych, czyli fundamenty ładu informacyjnego
15.00 - 15.20
Przerwa kawowa
15.20-16.30
Dobre praktyki i typowe błędy popełniane w projektach wdrażania Data Governance
16.30-17.00
Pytania i dyskusja
Prowadzący