Praktyczne aspekty pozyskiwania wiedzy z danych z perspektywy matematyka w bankowości (VI zajęcia) Jakub Jurdziak

Transkrypt

1 Praktyczne aspekty pozyskiwania wiedzy z danych z perspektywy matematyka w bankowości (VI zajęcia) Jakub Jurdziak

2 CEL ZAJĘĆ: Prezentacja nowoczesnego banku uniwersalnego jako organizacji opartej na wykorzystaniu wiedzy płynącej z danych (data-driven organisation). Przybliżenie zadań, charakteru pracy i warsztatu narzędziowego jednostek banku, w których pracę mogą znaleźć matematycy. Program kursu: cykl życia informacji w banku (2h) sposoby przechowywania i przetwarzania danych w banku (2h) struktura organizacyjna banku (1h) matematyk w dziale zarządzania ryzykiem (3h) CRM / marketing bezpośredni oparty na analizie danych (3h) czy matematyka jest przydatna w dziale controllingu i finansów (1h) inne jednostki zatrudniające matematyków (2h) praktyczne aspekty komunikacji w korporacji (1h) c.d (VI zajęcia) 2

3 przypomnienie pozyskiwanie wiedzy z danych SYSTEMY ŹRÓDŁOWE system centralny systemy raportowe bankowość elektroniczna wnioski fundusze inwestycyjne ETL HURTOWNIA DANYCH systemy analityczne kontakty serwisowe klient ad-hoc BIK (VI zajęcia) 3

4 GARTNER Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms Źródło: Gartner (VI zajęcia) 4

5 MISO wielka 4-ka nacisk na wizualizację open source Źródło: Gartner (VI zajęcia) 5

6 MICROSOFT rozszerzenia do: - Office - SharePoint - SQL Server produkty: - Power View - Power Pivot - SQL Server Analysis Services - SQL Server Reporting Services - Źródło: Gartner (VI zajęcia) 6

7 MICROSTRATEGY wyróżniki: - platforma all or nothing - rozwiązania mobilne - rozwiązania w chmurze - niewiele analityki Źródło: Gartner (VI zajęcia) 7

8 SAS wyróżniki: - zaawansowana analityka - wymaga dużej wiedzy Źródło: Gartner (VI zajęcia) 8

9 narzędzia BUSINESS INTELLIGENCE narzędzia raportowe eksploracja wizualna proces eksploracji danych pakiety statystyczne (VI zajęcia) 9

10 Wybrane rozwiązania: SAP Business Object SQL Server Reporting Services IBM Cognos (VI zajęcia) 10

11 Wybrane rozwiązania: Microstrategy Visual Insight Tableau QlickView (VI zajęcia) 11

12 Wybrane rozwiązania: IBM SPSS Data Modeler SAS Enterprise Miner Rapid Miner (VI zajęcia) 12

13 (VI zajęcia) 13

14 Wybrane rozwiązania: SAS Base IBM SPSS Statistics Statistica (VI zajęcia) 14

15 (VI zajęcia) 15

16 Źródło: Rexer Analytics Data Miners Survey (VI zajęcia) 16

17 Źródło: Rexer Analytics Data Miners Survey (VI zajęcia) 17

18 MS Excel ;) Źródło: Rexer Analytics Data Miners Survey (V zajęcia) 18

19 DIY (do it yourself): 1. umiejętność szybkiego i sprawnego posługiwania się pakietem MS Excel, szczególnie z wykorzystaniem VBA jest w cenie w każdym miejscu, gdzie pracujemy z danymi 2. nowe interesujące możliwości pojawiają się w chmurze warto zapoznać się z rozwiązaniami Microstrategy z tego obszaru 3. nawet w korporacji posiadającej rozwiązanie business intelligence z górnej półki, od czasu do czasu trzeba posłużyć się pakietem R (V zajęcia) 19

20 Dziękuję za uwagę! (VI zajęcia) 20