Nuestro congreso en línea está plenamente dedicado al tema central de la automatización de la inteligencia empresarial.
En la era digital, la automatización de los procesos de BI es la clave de la escalabilidad y el aumento de la eficiencia. Sin automatización, su escalabilidad es limitada.
En este congreso, los principales expertos y socios presentarán su amplia experiencia, conocimientos, software y soluciones para la automatización de BI. A través de entrevistas y presentaciones, aprenderá todo lo que necesita saber sobre las últimas tecnologías y estrategias para automatizar sus procesos de BI y ahorrar así valiosos recursos.
Sumérjase en el mundo de la automatización de la inteligencia empresarial y déjese inspirar e informar. Descubra cómo puede aumentar masivamente la eficiencia y escalabilidad de sus análisis de datos mediante procesos automatizados.
Esté atento a las valiosas ideas y consejos prácticos sobre el futuro de su estrategia de BI.
Agenda CBIA
Congreso en línea sobre automatización en el ámbito de la inteligencia empresarial
Comienza: 8:00 h (CET) con una sesión previa
Fin: 17:45 (CET) con palabras de clausura
Tema: Escalabilidad y eficacia mediante la automatización de la inteligencia empresarial
Subtítulo: Descubra cómo la automatización puede transformar sus procesos de BI
Orden del día:
La automatización de los almacenes de datos (DWA) revoluciona los procesos de desarrollo y permite una implantación mucho más rápida. Sin embargo, antes de poder utilizar una herramienta adecuada, hay que seleccionarla cuidadosamente, un proceso que puede durar entre dos meses y dos años, en función de la estructura y la cultura de la empresa. Con el portal dwa-compare.info, DDVUG ha creado una plataforma que acelera significativamente este proceso de selección. En esta presentación, explicamos los fundamentos de esta comparación y proporcionamos valiosos consejos sobre cómo encontrar rápidamente una herramienta adecuada.
La experiencia demuestra que un desarrollo acelerado no siempre significa que los nuevos datos se proporcionen con mayor rapidez. Más bien, problemas que antes eran menores pueden convertirse en retos urgentes. Muchos de estos aspectos escapan a su control. Por eso es aconsejable examinar detenidamente las interfaces del almacén de datos y pensar en la integración en la empresa.
Michael Müller lleva más de 20 años trabajando en el campo de la inteligencia empresarial. Su experiencia incluye el modelado de datos, la arquitectura de datos, la bóveda de datos, la automatización de DWH y la integración de BI en la empresa. Actualmente es miembro activo de la junta del Grupo de usuarios de Data Vault de habla alemana (DDVUG) e.V.
Esta presentación introduce un enfoque innovador para la transformación automatizada de datos en objetos Data Vault dentro de un Almacén de Datos Empresarial (EDW). El objetivo es estandarizar y optimizar la integración de datos para garantizar una usabilidad sin fisuras para especialistas y no especialistas. Al integrar los principios de la malla de datos, promovemos la adaptabilidad organizativa y la responsabilidad compartida en el procesamiento de datos, lo que mejora la colaboración y desbloquea la experiencia específica del dominio. Nuestro marco ETL mejorado con componentes de automatización ha optimizado la canalización de datos, garantizando la estabilidad y la mejora de la calidad. Compartimos nuestras ideas sobre cómo superar los retos técnicos, impulsar la adopción organizativa y los esfuerzos en curso para perfeccionar este enfoque transformador que revolucionará la integración y la gestión de datos.
Malla de datos - adaptación organizativa:
Hemos trabajado intensamente con los principios del enfoque de malla de datos para identificar funciones, procesos y mecanismos relevantes para nuestra organización. En el proceso, examinamos qué aspectos pueden ya trazarse con las herramientas y procesos existentes y dónde es necesario desarrollarlos. Pudimos trasladar sin problemas estas consideraciones a nuestra organización.
Canalización automatizada de datos:
El marco ETL existente se ha ampliado modularmente para incluir un componente de automatización. Es fácil de usar, está totalmente integrado en el entorno del sistema, su calidad está garantizada y es estable desde el punto de vista operativo.
Cambio de mentalidad: cambio en el tratamiento de los datos:
La responsabilidad anteriormente centralizada se ha transferido a un modelo de responsabilidades compartidas. Esto fomenta el desarrollo de puntos fuertes y conocimientos especializados. El modelado de la bóveda de datos, la descripción del contexto, la configuración de la canalización basada en reglas, así como la adaptación y el funcionamiento de la ruta de datos son ahora tareas compartidas. Este cambio de mentalidad ha permitido a los equipos utilizar eficazmente los nuevos procesos y tecnologías y considerar la integración de datos como parte integrante de su trabajo diario.
Situación actual:
El reto tecnológico de la transformación automatizada se superó con éxito. La retroalimentación continua a nivel tecnológico y organizativo fue un factor decisivo. Esto nos permitió adaptar de forma óptima el componente de automatización a diferentes constelaciones de datos y aumentar la eficacia de los talleres de modelización de datos y la transferencia de conocimientos. También llevamos a cabo una formación intensiva en el área de Data Vault. A pesar de los progresos realizados, seguimos enfrentándonos a retos que estamos abordando actualmente.
Nivel: Nivel intermedio
Duración: 45 minutos
Resumen:
Comprender realmente los datos lleva tiempo. Se trata de obtener una visión profunda del uso de los datos, definir modelos de datos y mejorarlos gradualmente para mostrar exactamente lo que ocurre o debería ocurrir con los datos. Este proceso implica a menudo cambios en el diseño y la implementación, como ajustes en el modelo físico de datos o en los procesos de logística de datos.
La automatización ofrece una forma eficaz de acelerar estos cambios. Para tener éxito, una solución automatizada completa debe integrar diferentes conceptos, marcos y componentes que trabajen juntos para satisfacer las cambiantes necesidades empresariales a escala y velocidad.
Esta presentación ofrece una visión detallada de lo que significa introducir la automatización en las soluciones de datos. Explicará qué es la automatización, cuándo y por qué tiene sentido, y qué factores clave deben tenerse en cuenta para el éxito. También se presentarán varios métodos para implementar la automatización, incluida la automatización de procesos y la generación de código, así como ideas prácticas que puede aplicar a sus propias soluciones de datos.
Roelant Vos ha desarrollado una variada carrera en el ámbito de la gestión de datos. Como consultor, formador, proveedor de software y responsable de la toma de decisiones empresariales, ha adquirido una amplia experiencia y una visión única de los retos y oportunidades en este campo. Contempla la gestión de datos desde diferentes perspectivas y es un apasionado de la automatización de datos y la generación de código.
Un tema constante a lo largo de su carrera ha sido el descubrimiento y la aplicación de patrones repetibles que simplifican la interpretación y la gestión de los datos. Roelant cree firmemente que estos enfoques son la clave para crear soluciones de datos escalables, flexibles y eficientes.
Roelant presenta actualmente su libro Pensamiento de motor de datos que trata en detalle estos principios. También ha Laboratorios de datos agnósticos una empresa que desarrolla herramientas innovadoras para ayudar a las organizaciones a implantar soluciones de datos acordes con sus métodos de futuro.
Cómo reducir costes y acelerar el suministro de datos centrándose en lo esencial y automatizando el resto
¿Se sienten frustrados los usuarios de su empresa por la lentitud en la entrega de datos? ¿Los costes de preparación de los datos son demasiado elevados? Le mostraremos cómo puede estar haciendo malabarismos con dos proyectos al mismo tiempo: uno destinado a apoyar a su empresa con información y otro centrado en el desarrollo de una solución informática. Y adivine qué: uno de estos proyectos es la causa principal de sus costes y retrasos.
En esta presentación, hablaremos de cómo extraer valor de sus datos identificando las tareas esenciales necesarias para lograr este objetivo. Históricamente, intentar gestionar todas estas tareas manualmente ha conducido a un alto índice de proyectos fallidos. Compararemos diferentes arquitecturas que prometían reducir la complejidad, pero que a menudo fracasaban porque dejaban fuera funciones importantes.
Por último, mostraremos cómo la automatización permite realizar todas las tareas necesarias con alta calidad y bajos costes, siempre que se aborde correctamente el problema de los dos proyectos.
Carsten Schweiger es Ingeniero de Preventa y Datos en 2150 Datavault Builder AG. Tiene una amplia experiencia en procesamiento y suministro de datos y ayuda a las empresas a gestionar sus datos de forma eficiente y automática.
Petr Beles es cofundador y CEO de 2150 Datavault Builder AG. Cuenta con muchos años de experiencia en arquitectura y automatización de datos y está especializado en el desarrollo de soluciones que ayudan a las empresas a utilizar sus datos de forma más eficiente.
Según mi experiencia en consultoría, las automatizaciones de almacenes de datos que funcionan mal suelen caracterizarse por un número excesivo de concentradores y reglas de negocio demasiado complejas con numerosas dependencias entre el almacén de datos y los informes. También son típicos los nombres de concentradores que no coinciden con el modelo de negocio del cliente y las desviaciones del modelo dimensional. Estos problemas suelen conllevar tiempos de desarrollo más largos, un software de automatización más lento, tiempos de carga más largos y costes más elevados para las soluciones de almacén de datos basadas en la nube.
Carsten Schweiger es Ingeniero de Preventa y Datos en 2150 Datavault Builder AG. Tiene una amplia experiencia en procesamiento y suministro de datos y ayuda a las empresas a gestionar sus datos de forma eficiente y automática.
Petr Beles es cofundador y CEO de 2150 Datavault Builder AG. Cuenta con muchos años de experiencia en arquitectura y automatización de datos y está especializado en el desarrollo de soluciones que ayudan a las empresas a utilizar sus datos de forma más eficiente.
El cambio a menudo se siente como cruzar un puente colgante que se balancea con cada paso incierto, especialmente cuando se trata de la gestión del cambio organizativo (GCO). Esta presentación dinámica e inspiradora mostrará cómo superar el "valle de la desesperación" con resiliencia y valentía y convertir las transiciones difíciles en oportunidades de crecimiento personal y organizativo.
La presentación comienza con la curva del cambio de Kubler-Ross, un modelo que describe la progresión emocional del cambio. La metáfora del puente colgante se utiliza para introducir el concepto de la mentalidad de "muchas primeras veces", que anima a utilizar las nuevas experiencias para romper viejos esquemas. Experiencias humorísticas y reales, como un "vuelo" inesperado en tranvía, ilustran cómo el cambio nos ayuda a desarrollar la capacidad de responder a las sorpresas de la vida con rapidez y fortaleza. También se aborda la importancia del "cuidado y la franqueza" en el liderazgo, destacando la honestidad y la empatía como claves para generar confianza en situaciones difíciles.
Regula Fischer es una experta en cambio organizativo que comparte sus propias experiencias de cambio con humor y empatía. Con su habilidad para hacer tangibles temas complejos a través de historias, proporciona valiosas ideas sobre el fortalecimiento de la resiliencia personal y la importancia del liderazgo auténtico. Sus presentaciones inspiran a los participantes a ver el cambio como una oportunidad para el crecimiento personal y el fortalecimiento de las conexiones con los demás.
Descubra cómo la IA Generativa (GenAI) está revolucionando la inteligencia empresarial y ayudando a las empresas a tomar decisiones basadas en datos de forma más rápida y eficiente. GenAI permite profundizar en la información a través de interacciones en lenguaje natural, análisis automatizados y cuadros de mando personalizados, sin necesidad de conocimientos técnicos complejos.
Este seminario mostrará cómo GenAI reconoce rápidamente los patrones de datos, automatiza los informes y hace que las empresas sean más ágiles. También se explica cómo GenAI minimiza los riesgos y se integra perfectamente en los sistemas existentes para acelerar y optimizar el proceso de toma de decisiones.
Jens Dorn es un experto en el campo de la inteligencia artificial y la inteligencia empresarial. Con sus profundos conocimientos y enfoques prácticos, muestra cómo las empresas pueden aprovechar las ventajas de GenAI para obtener información más profunda y hacer más eficientes los procesos basados en datos.
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