vadovŲ magistrantŪros duomenŲ valdymo ir …verslo duomenų apdorojimu ir analitika pagrįstomis...

Arklių g. 18, Vilnius https://www.ism.lt/vadovu-magistrantura Lietuva Vadovų magistrantūra | [email protected] | +37061301131

VADOVŲ MAGISTRANTŪROS DUOMENŲ VALDYMO IR ANALITIKOS

MODULIS

2020 m. pavasario semestras

Modulio anotacija. Nuolat besikeičiantys verslo poreikiai ir rinkos sąlygos priverčia

įmones labai greitai reaguoti į pačius įvairiausius rinkos iššūkius ir būti pasiruošusioms prognozuoti svarbius išorinius ir vidinius verslo aplinkos pokyčius. Siekdama didinti įmonės konkurencingumą, įmonės vadovybė dažnai susiduria su būtinumu užtikrinti priimamų sprendimų efektyvią informacinę paramą: įsidiegti verslo analitikos ir duomenų apdorojimo technologijas bei skatinti įmonės analitikos kultūros vystymą. Šių esminių faktorių kontekste modulis supažindina vadovus su verslo duomenų valdymo principais, analitikos pagrindais, verslo duomenų apdorojimu ir analitika pagrįstomis technologijomis, padedančiomis įmonės vadovybei priimti optimalius strateginius ir taktinius sprendimus, apibrėžti ir realizuoti verslo analitikos strategiją, pasiekti analitikai iškeltus tikslus per įmonės informacinių poreikių detalizavimą ir realizavimą. Taip pat modulis apima įvairius verslo informuotumo gerinimo aspektus ir strategiškai svarbius duomenų valdymo klausimus, supažindina su pažangiomis verslo analitikos technikomis.

Modulį sudaro trys lygiagrečiai dėstomos tematikos: a) verslo įžvalga kaip pamatinė įmonės analitikos procesų visuma, leidžianti laiku

pastebėti ir reaguoti į pokyčius įmonės verslo aplinkoje; b) pažangi analitika kaip sudėtinis technologijų ir statistikos instrumentas,

padedantis numatyti įvairias situacijas iš anksto, automatizuoti sprendimo priėmimą ir integruoti pastarąjį į įmonės procesus;

c) duomenų valdymas kaip platforma, užtikrinanti tinkamą duomenų kaupimą ir priežiūrą, duomenų žinojimą bei dalinimąsi.

Skirta Jums, jei esate novatoriškai duomenų valdymo atžvilgiu mąstantis vadovas, siekiantis gerinti verslo informuotumą ir dalinimąsi informacija bei žiniomis ir vystyti analitiką savo įmonėje. Modulis padės susipažinti su verslo įžvalgos (angl. Business Intelligence) ir duomenų analizės technologijomis, perprasti, kaip formuoti užduotis analitikams ir kaip jų pateikiamus atsakymus paversti vertę generuojančiais sprendimais, sužinoti apie šiuolaikines verslo analitikos ir duomenų valdymo tendencijas ir iššūkius, orientuotis IT rinkoje siūlomų produktų gausoje.

Baigę modulį, mokėsite apibrėžti informacinius poreikius, reikalingus sėkmingam verslo analitikos taikymui įmonėje, gebėsite suformuluoti strateginius ir taktinius klausimus bei numatyti jų sprendimų gaires ir realizavimą įmonės informacinės platformos pagalba, žinosite kaip organizuoti ir taikyti duomenų valdymo ir verslo analitikos procesus įmonėje, mokėsite nustatyti analitinių ir kitokių susijusių IT produktų savybes, atitinkančias tikrą įmonės poreikį, įgausite bazines pažangios analitikos žinias.

Modulio vadovas dr. Michail Kazimianec turi ilgametę patirti duomenų valdymo ir verslo analitikos srityse, yra mokslinių straipsnių verslo įžvalgos ir duomenų gavybos temomis autorius, Swedbank, AB verslo įžvalgos tarnybos duomenų integravimo ir modeliavimo departamento vadovas, baigęs informacinių technologijų doktorantūrą (Free University of Bozen-Bolcano, Italy).

https://www.ism.lt/vadovu-magistrantura

mailto:[email protected]


Modulio užsiėmimų kalendorius

VASARIS 2020 KOVAS 2020 BALANDIS 2020

P A T K P Š S P A T K P Š S P A T K P Š S 1 2 1 1 2 3 4 5

3 4 5 6 7 8 9 2 3 4 5 6 7 8 6 7 8 9 10 11 12 10 11 12 13 14 15 16 9 10 11 12 13 14 15 13 14 15 16 17 18 19 17 18 19 20 21 22 23 16 17 18 19 20 21 22 20 21 22 23 24 25 26 24 25 26 27 28 29 23 24 25 26 27 28 29 27 28 29 30

30 31

GEGUŽĖ 2020 BIRŽELIS 2020

P A T K P Š S P A T K P Š S 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7

4 5 6 7 8 9 10 8 9 10 11 12 13 14 11 12 13 14 15 16 17 15 16 17 18 19 20 21 18 19 20 21 22 23 24 22 23 24 25 26 27 28 25 26 27 28 29 30 31 29 30

KALENDORIAUS ŽYMĖJIMŲ REIKŠMĖS

Modulio užsiėmimai; 8 akademinės valandos su pertraukomis nuo 9.00 iki 16.45

Finansų įvadinis seminaras (vakare, pasirenkama veikla)

Įvadas į studijas studijuojantiems ISM pirmąjį semestrą (vakare, pasirenkama veikla)

Socialinių tyrimų metodų seminaras studijuojantiems ISM pirmąjį semestrą

Modulio baigiamieji atsiskaitymai: egzaminas ir tiriamųjų darbų pristatymai

Modulio baigimo pažymėjimų įteikimas




Numatomos modulio temos ir dėstytojai*

Numatoma data

Tema

Akademinių valandų skaičius

Dėstytojas

Vasario 14 (penktadienis)

Įvadas. Verslo analitikos apibrėžimas ir tikslai. Verslo analitikos technologijų apžvalga.

4

Dr. Svetlana Nemitko

Duomenų vadybos apibrėžimas, tikslai ir iššūkiai. Duomenų vadybos komponentai.

4 Dr. Michail Kazimianec

Vasario 15 (šeštadienis)

Verslo informacinių reikalavimų parengimas. Analitinė organizacijos kultūra.

4 Dr. Svetlana

Nemitko

Duomenų strategija ir jos svarba. Duomenų architektūra. Duomenų surinkimo metodai ir duomenų integravimas. Duomenų gyvavimo ciklas


Vasario 28 (penktadienis)

Verslo analitikos strategija. Verslo analitikos komandos kūrimas.

4 Dr. Svetlana

Nemitko

Dirbtinis intelektas, mašininis mokymasis (machine learning) ir gilusis mokymasis su neuroniniais tinklais (deep learning): ką reiškia šios sąvokos. Trumpa istorija ir pritaikymo pavyzdžiai.

4 Dr. Giedrius Blažys

Vasario 29 (šeštadienis)

Prognostinio modelio kūrimo procesas. Analitinio klausimo rėmų nustatymas.Mašininio mokymosi rūšys: prižiūrimasis (supervised) ir neprižiūrimasis (unsupervised). Kainų ir vartotojų paklausos faktorių nustatymas ir prognozė: tiesinės regresijos modeliai ir jų vertinimas.


Kovo 20 (penktadienis)

Duomenų valdymas. Duomenų valdymo brandos modeliai. Duomenų priežiūra ir etika.


Mašininio mokymosi algoritmai šlamštui filtruoti ar sukčiavimui aptikti: klasifikavimo modeliai ir logistinė regresija.





Kovo 21 (šeštadienis)

Verslo analitikos diegimo ir gyvavimo ciklo procesai organizacijoje.

4 Dr. Svetlana

Nemitko

Sprendimų medžiai kaip paprastas ir efektyvus būdas nustatyti geriausią atsakymą į verslo klausimą iš kelių galimų.


Kovo 27 (penktadienis)

Išvykstamoji sesija. Tiriamųjų darbų tarpinis pristatymas ir aptarimas.

8 Modulio dėstytojai

Kovo 28 (šeštadienis)

Išvykstamoji sesija. Bus patvirtinta. 8 Bus patvirtinta

Balandžio 3 (penktadienis)

Kaip kompiuterinis matymas atpažįsta ir apdoroja vaizdus. Kaip neuroniniai tinklai gali padėti automatizuoti defektų aptikimą, produktų inventorizaciją, ar aptikti klastotes.


Verslo analitikos strateginiai, procesiniai ir žmogiškieji rodikliai ir jų tarpusavio ryšys.

4 Dr. Svetlana

Nemitko

Balandžio 4 (šeštadienis)

Gilusis mokymas natūralios kalbos supratimui. Pritaikymas vartotojų sentimentų analizei ir kitoms teksto analitikos užduotims. Balso atpažinimo sistemos, automatiniai vertėjai, ir kitos panaudojimo galimybės.


Išmoktų pamokų problematika. Patirtis ir žinios – fiksavimo, perdavimo ir valdymo galimybės ir apribojimai.

4 Dr. Saulius Šimkonis

Balandžio 24 (penktadienis)

Power of data visualization and infographics. 8 Dr. Mihnea

Constantinescu

Balandžio 25 (šeštadienis)

Power of data visualization and infographics (continuation). Open data in analytics: unlocking the value.

8 Dr. Mihnea

Constantinescu




Gegužės 15 (penktadienis)

Rinkos segmentavimas ir vartotojų grupių nustatymas: duomenų segmentavimo metodai ir asociacijų taisyklių paieška. Dirbtinio intelekto pritaikymo pavyzdžiai (tęsinys). Supraskite klientų elgesį ir kaip juos išlaikyti. Atpažinkite ir apsisaugokite nuo apgaulės draudimo, finansų ir kitose srityse. Sumažinkite darbuotojų kaitą ir atsirinkite geriausius kandidatus. Sužinokite, kurie klientai atves į didžiausius pardavimus.


Gegužės 16 (šeštadienis)

Duomenų mokslo taikymai realiame pasaulyje. Rekomenduojami pirkiniai ir asmeniniai pasiūlymai, turinio rekomendacijos, dinaminė kainodara, greitesnė ir tikslesnė medicininė diagnostika, transporto ir atsargų optimizavimas. Kiek pasitikėti modeliu? Kada jis tampa diskriminuojantis, ir kuo rizikuoja įmonė? Dirbtinio intelekto piktavališkas panaudojimas melagingų žinių ir dezinformacijos skleidimui ir kaip apsisaugoti


Gegužės 29 (penktadienis)

Data warehousing (DWH) and value that it delivers. DWH development methodology. ETL processes.

8 Prof. Johann

Gamper

Gegužės 30 (šeštadienis)

Multidimensional business data modelling. Big data and data lakes: when DWH is not enough, challenges and benefits.

8 Prof. Johann

Gamper

* Modulio turinys preliminarus. ISM Vadybos ir ekonomikos universitetas pasilieka teisę keisti temas ir dėstytojus.




Modulio dėstytojai

Dr. Michail Kazimianec Modulio vadovas dr. Michail Kazimianec turi ilgametę patirti duomenų valdymo ir verslo analitikos srityse, yra mokslinių straipsnių verslo įžvalgos ir duomenų gavybos temomis autorius, Swedbank, AB verslo įžvalgos tarnybos duomenų integravimo ir modeliavimo departamento vadovas, baigęs informacinių technologijų doktorantūrą (Free University of Bozen-Bolcano, Italy).

Dr. Giedrius Blažys

Dr. Giedrius Blažys yra ekonomistas bei statistinio modeliavimo ir mašinų mokymo (machine learning) specialistas sukaupęs 18 metų patirtį verslo ir duomenų analitikos srityje, iš kurių 8 metus vadovavo duomenų analitikų ir ekonometrų komandai strateginėje rinkos tyrimų bendrovėje „Euromonitor International“. Prieš tai dirbo moksliniu tyrėju Upsalos universitete, Švedijoje. Dėsto ekonomikos ir ekonometrijos kursus Lietuvos ir užsienio universitetuose. Socialinių mokslų (ekonomikos) daktaro laipsnį įgijo Vašingtono universitete, JAV, ir ekonomikos magistro laipsnį Vidurio Europos Universitete Budapešte, Vengrijoje.




Dr. Svetlana Nemitko

Dr. Svetlana Nemitko yra ERP, CRM, BI sistemų ekspertė, turinti daugiau nei 20 metų profesinę patirtį diegiant ir vadovaujant ERP ir BI sistemų diegimo projektams vidutinėse ir didelėse įmonėse, iš kurių 15 metų atstovaujant verslo bendroves ir valstybines organizacijas, kaip nepriklausomas konsultantas. Profesiniai įgūdžiai buvo formuojami praktiškai vykdant visas ERP, CRM, BI sistemų diegimo etapų užduotis: nuo organizacijos poreikių analizės, techninės dokumentacijos ruošimo, sistemos papildomo funkcionalumo projektavimo iki įmonės esamų sistemų funkcionalumo atitikimo aktualiems verslo/veiklos poreikiams vertinimo ir sistemų integravimo į įmonės/organizacijos procesus atsižvelgiant įmonės/organizacijos veiklos strategiją.

Dr. Saulius Šimkonis

Dr. Saulius Šimkonis turi daugiau nei 20 metų patirties konsultavimo, mokymo ir praktikos praktikas projektų, programų ir portfelių valdymo srityje. Jis išlaikęs IPMA-A, Project Management Professional (PMP) bei PRINCE2 Practitioner sertifikatus ir yra pripažintas IPMA vertintojas Lietuvoje, sertifikuojant visų lygmenų (A, B, C, D) projektų vadovus. Šiuo metu jis dirba projektų portfelio vadovu Swedbanke. Sauliaus daktaro disertacijos tyrimų sritis – išmoktos pamokos projektuose: žinių fiksavimas, valdymas, perdavimas įmonėse.




Dr. Mihnea Constantinescu

Mihnea Constantinescu is Head of Research at the National Bank of Ukraine, Visiting Scholar at the Kyiv School of Economics and Lecturer at CUREM, University of Zurich. His experience includes a diverse range of professional roles in managerial and executive positions at various seniority levels in finance, real estate and central banking. Analytical work and research feature prominently across all of his appointments in both the private and public sector. Mihnea holds a doctorate degree in economics from the University of Zurich and a master’s degree in quantitative finance jointly awarded by ETH Zurich and University of Zurich.

Prof. Johann Gamper Johann Gamper is professor and head of the database systems group at the Free University of Bozen-Bolzano. He was Vice-Dean for Studies from 2014-2018, and since 2018 he serves as Vice-Rector for Research at UNIBZ. Johann Gamper received a MSc degree in Computer Science from the TU Vienna (1989) and a PhD degree in Computer Science from the RWTH Aachen (1996). His research concentrates on database technologies for advanced query processing, with a focus on querying temporal data. Many of his research activities are embedded in projects with local and international companies and institutions from different sectors, such as industry, agriculture, medicine, public administration and tourism. Johann Gamper is author of 120+ publications in international journals and conference proceedings, many of which are in the most prestigious outlets of database systems (TODS, VLDBJ, TKDE, SIGMOD, VLDB, ICDE). He regularly serves as reviewer for technical journals, PC member and organizer of conferences.



vadovŲ magistrantŪros duomenŲ valdymo ir …verslo duomenų apdorojimu ir analitika pagrįstomis...

Documents