Azerbaycan Essential Skills for BI and Analytics Professionals Eğitimi

Gerek özel gerek kamu sektörü olsun her bir kuruluş günümüzde verileri bilgiye ve bilgileri de etkiye dönüştürmekte zorlanmaktadır. Günümüz analitik ve veri odaklı işletmeler çağıdır ancak veriden bilgiye ulaşılan yol karmaşık olabilmektedir. Verilerin teminine, entegrasyonuna, analizine ve verilere göre hareket edilmesine yönelik doğru yetkinlikler ise kuruluşların sahip olması gereken temel becerilerdir.

İş zekası ve analitik alanında çalışan herkesin, rolleri ne olursa olsun, karmaşık bir bilgi ekosisteminin bağlantılı ve birbirlerine bağımlı birçok parçasını ayrıntılı bir şekilde anlaması gerekir. İş zekası ve analitik ile iş ve teknik alanda başarı elde etmek içinse verilerin ilk alındığı andan iş üzerindeki nihai etkisine kadarki tüm bileşenleri arasında süreklilik ve dikey yapıda bir mimari, teknoloji, proses ve organizasyon tutarlılığı gerekir. Ekipler, ortak bilgilerini ve terminolojilerini paylaştıklarında ve her bir ekip üyesinin diğer üyelerin rolleri ve sergiledikleri katkıyı anladıkları ve takdir ettiklerinde iş zekası ve analitik alanında başarıya ulaşabilmektedirler. İş Zekası ve Analitik Profesyonelleri için Temel Beceriler adlı bu grup çalışması da üç gün süren etkileşimli eğitimle bunu yapmak üzere tasarlanmıştır.

Herhangi bir önkoşul yoktur.

• Güçlü bir temel edinmek isteyen, iş zekası ve analitik alanında çalışan herkes,
• Her bir ekip üyesinin rollerini, sorumluluklarını ve katkılarını anlayarak fayda sağlayan iş zekası ve analitik ekipleri katılabilir.

• Modern iş zekasının boyutları, kavramları ve uygulamaları
• İş zekası ve analitiğin temeli olarak veri yönetimi ve veri entegrasyonu teknikleri
• Verileri anlamlı ölçümlere, metriklere ve temel performans göstergelerine dönüştürme teknikleri
• Kontrol paneli ve skor kartı tasarım ve geliştirme teknikleri
• Veri yönlendirmeli keşif, tanı ve tahmin için analitiğin nasıl uygulanacağı
• Büyük verilerin sektörün şeklini nasıl değiştirdiği

1.1 BI and Analytics—Then and Now

• Definitions
• Evolution
• Components
• Perspectives
• Program Orientation

1.2 Supporting the Organization

• BI and Analytics Stages
• Descriptive BI and Analytics
• Diagnostic BI and Analytics
• Discovery BI and Analytics
• Predictive BI and Analytics
• Prescriptive BI and Analytics

1.3 Architecture and Methodology

• Data Integration Architecture
• Data Types
• Ecosystem
• Data Warehouse Implementation
• Data Warehouse Operation
• Evolution

1.4 Data Management

• Data Governance
• Data Quality
• Data Profiling
• Roadmap

1.5 BI Technology

• The Technology Stack
• Technology Architecture
• Technology Management

2. Data Integration

2.1 Data Integration Concepts

• The Need for Data Integration
• The Challenges of Data Integration
• Data Integration Architectures
• Data Integration Projects

2.2 Requirements Analysis for Data Integration

• Integration Requirements Concepts
• Source Data Requirements
• Data Unification Requirements
• Data Aggregation and Summary Requirements
• Data Quality Requirements
• Data Capture Requirements
• Audit, Balance, and Control Requirements
• Metadata Capture Requirements
• Service Level Requirements

2.3 Data Integration Functional Design

• Functional Design Concepts
• Source/Target Mapping
• Data Capture Design and Specification
• Data Transformation Design and Specification
• Data Cleansing Design and Specification
• Identity and Key Management
• Design for Integrated Data Delivery
• Data Integration Process Design

2.4 Data Integration Technical Design

• Technical Design Concepts
• Data Flow Design
• Workflow Design
• Service Level Design
• Process Management Design

3. Performance Management

3.1 Performance Management Concepts

• Defining Performance Management
• Performance Management Processes
• Performance Management Applications

3.2 Business-Aligned Performance Management

• The Balanced Scorecard
• Strategy Mapping
• Performance Indicators

3.3 Scorecards and Dashboards

• Performance Scorecards
• Performance Dashboards

4. Analytics

4.1 Analytics Concepts

• Analytics Defined
• Data Analytics and Business Analytics
• Why Analytics?
• Analytics Processes
• Analytics Foundations

4.2 Analytics Architecture

• The Big Picture
• Data Architecture
• Process Architecture
• Technology Architecture

4.3 Analytic Modeling

• The Roles of Models
• Kinds of Models
• Problem Modeling
• Solution Modeling

4.4 Applied Analytics

• Five Kinds of Analytics
• Analytics Use Cases

5. Performance Management

5.1 Big Data Concepts

• What Is Big Data?
• What Is Big Data Analytics?
• Big Data Use Cases
• Why Big Data Now?
• Kinds of Big Data
• Sources of Big Data
• Working with Big Data

5.2 Big Data Processes

• Business Case
• Technical Case
• Data Sourcing
• Data Preparation and Storage
• Big Data Analytics
• Consumption and Application

5.3 Big Data Architecture

• The Role of Architecture
• Process Architecture
• Analytics Architecture
• Technology Architecture
• Big Data ... Big Architecture

5.4 Big Data Technology

• The Technology Landscape
• Infrastructure
• Analytics
• Data Sources
• The Core Technologies: MapReduce
• The Core Technologies: Hadoop

Workshop

• Working with Your People, Projects, Processes and Data
• Choose from the following list of topics for a tailored workshop:(It is recommended that you select two topics for approximately 4.5 hours of
  workshop activity.)
• Program Planning
• BI and Analytics Maturity
• Roadmapping
• Data Integration
• Balanced Scorecard, Strategy Map and KPIs
• Scorecard/Dashboard Design
• Analytic Modeling (Spreadsheet Engineering Approach)
• Big Data Business/Technical Case and Big Data Maturity