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datamaster峰会2020

“是时候把企业数据当作资产来管理了”
安迪·帕尔默 的首席执行官澳彩

作为为期两天的峰会的一部分,这次虚拟会议将商业领袖和技术专家聚集在一起. DataMasters的目标是庆祝并围绕那些帮助组织利用数据作为资产的人建立一个社区.

2021年DataMasters峰会

安迪·帕尔默

数据掌握是数据驱动型企业的关键

安迪·帕尔默

首席执行官@ 澳彩

每一家企业都希望成为数据驱动型企业,而疫情使得数据驱动型企业成为一种迫切需要. 但现代企业对数据的期望和遗留IT的阻力系数使其难以实现. 了解为什么数据掌握是启动现代数据驱动企业的关键,也是广泛数字化转型的催化剂.

 

安吉拉·鲁杰罗

数据驱动运动性能

安吉拉·鲁杰罗

4 x奥林匹斯山的 & 曲棍球名人堂成员,首席执行官 & 联合创始人体育创新实验室

了解如何4x奥林匹克运动员和曲棍球名人堂, 安吉拉·鲁杰罗, 在她丰富的职业生涯中,是否能够利用数据保持最佳表现. 通过使用数据的新方法获得灵感,让你在游戏中保持领先地位.

安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官 & 凯蒂·波特,澳彩推荐销售工程主管

产品路线图:精通每一个业务

安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官 & 凯蒂·波特,澳彩推荐销售工程主管

加入澳彩推荐的首席产品官,安东尼·戴顿的关键产品更新的概述. 会议将讨论澳彩的产品愿景, 回顾过去12个月的主要发布,并预览未来一年的产品开发计划.

简陈

利用客户数据成为数字第一的业务

简陈

分析主任 & 模拟设备的客户洞察

干净的数据正在推动Analog Devices努力更好地为客户服务. 听机器学习是如何提供半导体制造商与策划, 它需要完整的记录来解锁客户的洞察力,并成为一个数字优先业务.

艺术莫拉莱斯

将数据战略与业务战略相结合

艺术莫拉莱斯

副总裁、数据 & WCG的技术解决方案

本环节探讨了数据领导者如何将数字转型举措与组织需求联系起来, 如何使用新技术进行商业论证,以及哪些技术方法为WCG提供了支持业务计划所需的数据.

托马斯Pologruto

现代MDM平台的关键组件

托马斯Pologruto

黑石首席数据架构师

主数据管理正在演变. 机器学习正在取代规则,减少清理和管理数据的手工工作. 云计算让企业能够灵活地扩展他们的工作负载. 黑石将分享这些技术如何帮助公司重新定义MDM方法,并为其提供提供业务价值的完整记录.

Dinny马修

使用清洁的客户数据推动数字化转型

Dinny马修

Sr. Avid企业架构、数据和分析总监

客户数据支撑着许多公司正在进行的数字化之旅. 在这个会话, Avid将分享他们的数字转型故事,并涉及诸如为什么客户数据是这一举措的关键等话题, 他们如何持续清理和管理这些数据,以及当他们拥有360度的客户视图时,组织能够实现哪些业务成果.

安德鲁Psaltis

使用谷歌进行迁移

安德鲁Psaltis

亚太技术实践领导数据分析 & AI在谷歌Cloud

大多数公司已经得出结论,未来是云计算. 虽然这不再是一个是否搬家的问题,而是什么时候搬家的问题——有很多问题需要考虑. 加入这个会话,从谷歌获得关于从哪里开始的建议, 以及为其他技术提供良好数据的重要性.

迈克尔Stonebraker

与图灵奖得主的炉边聊天. 迈克尔Stonebraker

迈克尔Stonebraker

Dr. 迈克尔Stonebraker,麻省理工学院兼职教授和澳彩的联合创始人

在这个会话, 你会从Mike Stonebraker那里得到关于为什么你需要对内部IT进行大幅重组的直接谈话, 掌握哪些领域的数据是未来的关键(剧透警告:几乎所有), 以及如何建立一个数据组织,领导你的组织建立广泛的数据驱动文化.

Dataops最佳实践

Mingo桑切斯

澳彩客户掌握概述-演示日

Mingo桑切斯

高级销售工程师

在你的数据中获得无与伦比的洞察力,以推动客户360. 了解如何打破数据竖井以实现高质量, 一致的客户数据,以改善监管操作, 降低他们的风险,提高客户体验.

掌握直接和间接渠道的客户数据,并管理客户层次结构, 识别交叉和向上销售的机会,并为每个客户创建一个单一的视图.

安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官 & 凯蒂·波特,澳彩推荐销售工程主管

产品路线图:精通每一个业务

安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官 & 凯蒂·波特,澳彩推荐销售工程主管

加入澳彩推荐的首席产品官,安东尼·戴顿的关键产品更新的概述. 会议将讨论澳彩的产品愿景, 回顾过去12个月的主要发布,并预览未来一年的产品开发计划.

简陈

利用客户数据成为数字第一的业务

简陈

分析主任 & 模拟设备的客户洞察

干净的数据正在推动Analog Devices努力更好地为客户服务. 听机器学习是如何提供半导体制造商与策划, 它需要完整的记录来解锁客户的洞察力,并成为一个数字优先业务.

艺术莫拉莱斯

将数据战略与业务战略相结合

艺术莫拉莱斯

副总裁、数据 & WCG的技术解决方案

本环节探讨了数据领导者如何将数字转型举措与组织需求联系起来, 如何使用新技术进行商业论证,以及哪些技术方法为WCG提供了支持业务计划所需的数据.

托马斯Pologruto

现代MDM平台的关键组件

托马斯Pologruto

黑石首席数据架构师

主数据管理正在演变. 机器学习正在取代规则,减少清理和管理数据的手工工作. 云计算让企业能够灵活地扩展他们的工作负载. 黑石将分享这些技术如何帮助公司重新定义MDM方法,并为其提供提供业务价值的完整记录.

Dinny马修

使用清洁的客户数据推动数字化转型

Dinny马修

Sr. Avid企业架构、数据和分析总监

客户数据支撑着许多公司正在进行的数字化之旅. 在这个会话, Avid将分享他们的数字转型故事,并涉及诸如为什么客户数据是这一举措的关键等话题, 他们如何持续清理和管理这些数据,以及当他们拥有360度的客户视图时,组织能够实现哪些业务成果.

安德鲁Psaltis

使用谷歌进行迁移

安德鲁Psaltis

亚太技术实践领导数据分析 & AI在谷歌Cloud

大多数公司已经得出结论,未来是云计算. 虽然这不再是一个是否搬家的问题,而是什么时候搬家的问题——有很多问题需要考虑. 加入这个会话,从谷歌获得关于从哪里开始的建议, 以及为其他技术提供良好数据的重要性.

安迪·帕尔默 & 罗马斯坦内克

用云本地解决方案构建可伸缩的数据文化

安迪·帕尔默 & 罗马斯坦内克

安迪·帕尔默 澳彩的首席执行官和联合创始人
罗马斯坦内克, GoodData首席执行官兼联合创始人

每个企业都明白扩大业务洞察力的紧迫性, 建立预测模型, 实施更好的数据驱动决策——比以往任何时候都更快、更有效. 但究竟需要什么才能达到这个数据驱动的圣杯呢?

加入罗马斯坦内克, GoodData的首席执行官和创始人, 和安迪·帕尔默, 澳彩的首席执行官和联合创始人, 当他们在30分钟的炉边聊天中处理热门话题,学习如何利用数据作为一种资产,并成功构建可伸缩的数据文化.

亚历克斯·戈宾和露易丝·鲍德温

首席数据官如何在金融机构中传递业务价值

亚历克斯·戈宾和露易丝·鲍德温

Alex Golbin,晨星公司首席数据官(前贝莱德数据服务全球主管)
露易丝·鲍德温, 澳彩推荐解决方案总监

数据领导者面临着证明价值的压力. 寻求建立强大数据组织的首席数据官需要能够对项目进行优先排序, 使资源增长,并根据业务的ROI来确定他们的“地位”. 然而, 知道如何分析, 解释, 向更大的组织传达数据的价值是一个挑战.

来自DataOps的现代技术和原则需要与同样健壮的业务价值评估相结合.

这个网络研讨会涵盖:
-如何实现业务价值的最佳实践
—如何评估DataOps的价值
——如何构建以价值为基础的文化

保罗红晶石

MDM的现代方法:数据掌握的新兴技术

保罗红晶石

纽蒙特公司前高级分析首席顾问

保罗红晶石, 纽蒙特公司前高级分析首席顾问, 讨论了用现代方法取代基于规则的主数据管理(MDM)的新策略

沙市蕾娜 & 彼得曾

约翰逊如何 & 约翰逊将数据转化为洞察力

沙市蕾娜 & 彼得曾

沙市蕾娜 - AWS合作伙伴解决方案架构师
曾荫权-资料 & 约翰逊分析产品线负责人 & 约翰逊
130年来, 约翰逊 & 约翰逊 (J&J)保持了质量和创新的传统. 继续这一使命, 该公司的消费品部门需要掌握企业规模的数据. 这需要整合来自各种不同格式来源的大量数据,以开发消费产品的360度视图.发现J&我使用 澳彩的 基于机器学习的数据掌握方法获得 放眼全球,完善自己的消费产品销售策略.
在本次网络研讨会中,你将学习J&J:
  • 通过提高对内部产品数据和外部市场数据的可见性来促进销售
  • 使用机器学习来掌握企业规模的数据
  • 获得推动业务价值的分析见解
安东尼·戴顿 & 格雷姆·戈登

澳彩:数字实现是赫斯数字化转型成功的关键

安东尼·戴顿 & 格雷姆·戈登

安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官
格雷姆·戈登, 赫斯高级地质顾问

赫斯, 全球能源公司, 启动了一个数字化转型项目,以利用干净的数据更好地做出商业决策. 这需要使用机器学习和云来快速交付结果和有效地扩展. 其成果包括提高数据素养和数据民主化,以更好地配合业务. 了解为什么赫斯采用了一种现代方法来进行主数据管理,以及这如何使赫斯更加敏捷.

埃弗伦·厄尤里克,安东尼·戴顿 & 迈克Meriton

领先的数据掌握:从你的云迁移中获得最大的收益

埃弗伦·厄尤里克,安东尼·戴顿 & 迈克Meriton

Evren Eryurek,谷歌Cloud产品管理总监
安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官
迈克Meriton,主持人,联合创始人 & 首席运营官,EDM委员会

成功的云迁移可以提高数据的质量,并将其迁移到现代的云基础设施. 使用掌握的数据进行迁移会产生干净的结果, 策划和丰富的记录,使您的组织在分析上取得成功.

观看本次网络研讨会,了解如何在向云转移时利用数据掌握, 你将学习:
-云本地数据的掌握如何提供更高的质量, 丰富的数据是云迁移的关键部分
-为什么企业要使用机器学习来处理掌握数据的繁重工作
-提高数据质量如何帮助云迁移与业务目标保持一致

路易斯·鲍德温,布莱恩·查扎克,丹妮尔·诺顿 & 丹尼尔Ondrick

质量如何. 教育执行办公室(EOE)通过掌握客户数据的分析学获得了“A”

路易斯·鲍德温,布莱恩·查扎克,丹妮尔·诺顿 & 丹尼尔Ondrick

露易丝·鲍德温 @ 澳彩,解决方案总监
Brian Czajak, Mass EOE软件架构师
Danielle Norton, Mass EOE综合数字数据服务项目经理
丹尼尔Ondrick,企业云架构师 & 项目顾问@ Mass EOE

马萨诸塞州教育行政办公室(EOE)与早期儿童保育和教育提供商以及29所公立学院和大学合作,在整个教育系统中创造一个“连接”的体验. 像许多组织, 大规模EOE面临着创建独特或“黄金”客户记录的重大数据挑战. 遗留数据管理系统无法从孤立的系统中删除重复记录, 这使得识别客户之间的关系变得极其困难. 这阻碍了大众EOE连接学生的使命, 老师, 以及其他具有有益服务和资源的会员.

为了解决这个问题, Mass EOE向澳彩求助,为每个学生创造金唱片, 老师, 和组织在他们的客户基础. 这种360度的视角提供了更好地服务客户所需的分析洞察力.

阅读这篇文章 案例研究.

蕨类植物哈尔普 & 安东尼·戴顿

如何掌握你的云数据:成功的最佳实践

蕨类植物哈尔普 & 安东尼·戴顿

蕨类植物哈尔普, TDWI研究副总裁,高级分析高级研究总监
安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官

公司希望扩大他们的数据和分析程序,变得更加现代化和成熟——这是他们数字化转型战略的一部分. 在TDWI, 澳彩推荐看到一些组织正在加速实施这一战略, 比如转向云计算进行数据管理和改进分析, 当他们冒险进入“新”常态时.

随着公司的转型,他们经常需要处理数十或数百个竖井式数据源. 他们还希望通过外部来源来丰富数据. 根据TDWI研究, 然而, 大多数组织要么持观望态度,要么对他们的数据质量不满意. 数据质量对于从新数据和现有数据中获得最大价值以及建立对该数据的信任至关重要. 掌握云中的大量数据将是数字化转型成功的关键.

好消息是,有一些解决办法可以帮助澳彩推荐. 例如,TDWI看到人们对自动化和增强解决方案越来越感兴趣. 在这里, 该软件中嵌入了机器学习和其他先进技术,以帮助系统学习各种模式,比如数据中的潜在异常. 与人类的指导, 这些工具可以帮助组织识别数据质量问题, 识别敏感数据, 地图数据, 并提供大量其他功能,以帮助建立对大量不同数据的信心和信任.

掌握数据需要什么? 加入TDWI的研究副总裁, 蕨类植物哈尔普, 在接受安东尼·戴顿的采访时, 澳彩的首席产品官, 关于成功的最佳实践.

您将了解:

  • 数字化转型和云计算
  • 推动云迁移的数据挑战
  • 云本地自动化解决方案如何提供帮助
  • 掌握数据并将其作为资产使用的最佳实践
澳彩 & 哈佛商业评论

公司首席数据官的七个角色

澳彩 & 哈佛商业评论

由兰迪豆, NewVantage 合作伙伴咨询公司的首席执行官和管理合伙人,也是最近《澳彩推荐》文章的合著者, “你对首席数据官要求太多了吗?”

自2002年第一资本公司任命首席数据官(CDO)以来, 这个角色一直因其目的不明而困扰.

最初, 而大多数cdo都在大型金融机构, 他们最常见的角色是防御性的, 涉及数据安全, 隐私, 质量, 和法规遵从性. 最近, 企业也越来越多地认为cdo具有攻击性, 专注于收入, 市场营销, 客户服务, 更好的决策. 但大多数组织都没有明确定义他们的CDO的角色,并对这个职位期望过高.

那么,公司首席数据官的目的是什么呢?

Randy Bean将讨论债务抵押债券的目的和工作. 他将分享以下观点:

  • CDO角色的普及程度越来越高
  • 债务抵押债券的责任混淆
  • cdo的七个不同的工作, 包括进攻和防守导向的工作,比如首席分析官, 数据的企业家, 数据州长, 和更多的

如果您的组织有首席数据官或正在考虑设立这个职位, 观看本次网络研讨会,了解如何最佳地构建这个角色,以满足您组织的所有基本数据相关需求.

Direnc Uysal & 沃恩Muirhead

利用谷歌云的PII进行代码自由的数据转换

Direnc Uysal & 沃恩Muirhead

Direnc Uysal -首席技术专家
沃恩·缪尔黑德,GCP业务负责人

澳大利亚的intelia分享了有效的数据管道策略,让你的数据“准备好掌握”,以及为什么组织正在转向谷歌云来管理他们的数据转换. 听取采购方面的最佳实践, 转换, 和安全多个不同的数据集到谷歌云BigQuery staging区,以增强您的分析.

安东尼·戴顿

大规模数据掌握的未来

安东尼·戴顿

首席产品官@ 澳彩

创建原生云数据,掌握可扩展的解决方案. 请听安东尼·戴顿的报道, 澳彩的首席产品官, 澳彩推荐过去一年的产品创新,加速了澳彩的业务成果和数据掌握的未来.

安迪·帕尔默

是时候把企业数据当作资产来管理了

安迪·帕尔默

首席执行官@ 澳彩

数字化转型是一种迫切的竞争需要. 实现全面数字化转型需要什么? 第一步是将数据作为资产进行管理.

澳彩首席执行官, 安迪·帕尔默 DataMasters峰会以这样一个愿景开始:在这样一个世界里,大型组织中的人们可以通过掌握的企业数据跨竖井交付业务价值.

沙市蕾娜

加快澳彩和Amazon Web Services的业务成果

沙市蕾娜

合作伙伴解决方案架构师,亚马逊网络服务

了解为什么客户要求助于澳彩和Amazon Web Services来大规模掌握数据. 本环节的主题将包括利用澳彩的本地云计算能力所产生的成本节约, 澳彩如何与亚马逊网络服务的各种数据服务一起工作, 以及客户从内部系统迁移到Amazon Web Services应该知道什么.

乔治·弗雷泽

最大限度地利用你的数据仓库:数据移动和掌握雪花, 红移, 和BigQuery

乔治·弗雷泽

首席执行官Fivetran

数据仓库已经改变了数据管理的生态系统. 但还需要什么来确保数据是可访问的,并对业务结果进行优化? 乔治·弗雷泽的来信, 的首席执行官Fivetran, 和安迪·帕尔默, 的首席执行官澳彩, 关于现代数据移动和数据掌握功能,确保数据仓库具有可分析的企业级数据资产.

Pankaj Bagri

利用云开发现代数据架构

Pankaj Bagri

产品合作副总裁@ DataBricks

在这炉边的谈话中, 澳彩首席产品官安东尼·戴顿和Pankaj Dugar, Databricks公司产品合作副总裁, 分享云是如何提供可伸缩性的, 有利的总拥有成本, 弹性组织需要更好地利用他们的数据. 您还将了解澳彩如何适合Databricks的lakehouse方法进行数据管理.

丰富的矿业公司

5G、物联网和云转移数据管理模式如何

丰富的矿业公司

谷歌Ventures联合创始人和投资人

移动时代, 云计算和物联网改变了企业处理数据的方式, 要求组织大规模地处理数据, 消除筒仓, 并利用它获得更好的商业成果. 在他们的公开谈话中,富迈纳, GV团队的投资合伙人,Android的联合创始人, 和安迪·帕尔默, 澳彩的首席执行官和联合创始人将讨论移动和物联网的快速发展如何迅速改变组织管理数据的方式. 里奇和安迪将讨论在一个快速变化的世界中的好处和挑战.

马克马里内利

7 DataOps生态系统组成

马克马里内利

客户和合作伙伴使能主管@ 澳彩

数据ops是一组新兴的实践, 组织结构, 还有建立和自动化数据管道的技术,使政府能够快速做出数据驱动的决策. 马克马里内利, 澳彩客户和合作伙伴支持主管, 共享转换数据活动所需的关键组件.

马克马里内利 & 凯蒂·波特

数据ops体系结构:让人处于循环中

马克马里内利 & 凯蒂·波特

马克马里内利, 澳彩客户和合作伙伴使能主管
凯蒂·波特,澳彩的销售工程主管

利用人类的智慧来训练模型. 接收可信的结果,快速且大规模地交付

马克·阿尔瓦雷斯

不要煮沸数据湖

马克·阿尔瓦雷斯

汤森路透数据管理和运营副总裁

作为一个商业领袖, 设置目标以提高组织中的数据质量是至关重要的. 但, 野心太大可能会阻碍你快速取得成功和获得关键利益相关者支持的能力. 为了克服这个, 数据领导者需要避免“沸腾的数据湖”, 这个短语描述的是在一夜之间完成一项不可能完成的任务,即改变组织的数据管理流程. 而不是, 鼓励领导者专注于特定领域,并遵循DataOps方法以增量方式更改流程, 组织中的技术和人的行为. 马克·阿尔瓦雷斯, 作为汤森路透数据管理和运营副总裁,他将这种“创业”的方法应用到数据管理中. 这一节将讨论为什么业务领导人应该将数据视为业务资产,而不是IT项目.

大卫·考恩

生物制药数据处理的最佳实践

大卫·考恩

葛兰素史克数据和计算科学部主任

生命科学中现代数据ops的最佳实践——火边聊天

Pallab Deb

通过澳彩和谷歌云加速业务成果

Pallab Deb

主管-合作伙伴解决方案 & AI伙伴关系,谷歌云

了解为什么客户转向澳彩和谷歌Cloud来大规模掌握数据. 本环节的主题将包括利用澳彩的本地云计算能力所产生的成本节约, 澳彩如何使用谷歌的数据服务, 以及客户从本地系统迁移到谷歌Cloud应该知道什么.

斯科特DeMers

3个与客户管理相关的常见挑战以及如何克服它们

斯科特DeMers

澳彩全球售前主管

通过接触点获得组织客户的整体视图对于维护一个全面的视图至关重要, 消费者最新观点. 但是,许多组织在合并内部数据源(例如.g. CRM系统),并连接结构化和非结构化外部数据源. 这节课将展示像丰田,约翰逊这样的组织 & 强生和史泰博大规模地掌握客户数据,以提高销售和营销工作,从而提高客户满意度和保留率.

迈克Flasko

云中的扩展:Azure

迈克Flasko

微软产品管理合作伙伴总监

了解为什么客户转向澳彩和微软Azure来大规模掌握数据. 本环节的主题将包括利用澳彩的本地云计算能力所产生的成本节约, 澳彩如何使用Azure的数据服务, 以及客户从内部系统迁移到微软Azure应该知道什么.

唐娜棉花

公共部门数据行动的最佳实践

唐娜棉花

CDO, AFSEO

在此期间,唐娜·科顿,美国债务抵押债券.S. 空军SEEK EAGLE办公室(AFSEO)讨论了空军如何利用其数据库中50多年积累的数据来综合之前批准的分析,而不是从零开始构建新的分析.

加入了解这两项努力如何帮助工程师认证新的商店和能力,以支持现代美国空军所需的敏捷性.

演讲者包括

利用联邦数据作为战略资产

演讲者包括

Joe Grace - Grace and Associates的总裁兼首席执行官/海军的前首席信息官, 医学
Nick sinai - Insight 合作伙伴资深顾问/风险投资合伙人.S. 奥巴马政府副首席技术官
Nate ashton, Dcode的总经理
Lauren strayhorn - Dcode技术参与经理
托德·布罗德赫斯特-解决方案总监

美国.S. 政府制定了2020年行动计划,为支持各机构在未来十年实施政府的数据战略奠定了坚实的基础. 小组成员将开始就需要采取的工具和文化变革展开对话,以支持各机构更好地利用其数据.

加入这个小组,听听奥巴马政府的前首席技术官是怎么说的, 来自Dcode的前海军医药、技术和政府创新中心的首席信息官,他们聚集在一起讨论机构应该如何找到和使用最好的工具,最终使他们能够满足任务的成功.

托尼·弗雷泽

用掌握的地理空间数据满足任务要求

托尼·弗雷泽

Maxar Technologies全球现场运营执行副总裁

随着图像数据和地图信息在联邦和
商业市场, 整合的需要越来越大, 从各种来源编目和管理这些数据. 全球定位系统,社交媒体,卫星图像和
其他集成点可以度量数亿条记录,甚至数十亿条记录.
合并地理空间数据是必要的,以确保所有数据源(内部和
外部)被分组以提供关于点和实体的最完整的信息
感兴趣.

Maxar公司全球外勤业务执行副总裁托尼·弗雷泽和澳彩推荐首席执行官安迪·帕尔默将发表讲话:
地理空间分析人员利用机器学习和人类专业知识节省时间和提高任务效率的最佳实践
为什么云原生功能对于扩展信息共享和获取至关重要,以及在可视化之前对数据进行分组和清理的重要性
分析师如何开始

杰里米Achin

用人工智能和ML驱动变革性数据项目

杰里米Achin

数据科学家 & 首席执行官DataRobot

人工智能和ML正在为部署真正的转型数据项目提供一种新的范式. 通过利用大量的实时信息和新的算法, 有一个更好和更有效的决策制定和过程的承诺. 参加这次会议,由datarbot公司的首席执行官杰里米·阿钦和澳彩推荐的首席执行官安迪·帕尔默领导. 他们将一起讨论为什么AI和ML应该在您的下一个数据项目中拥有前排座位,以及建立正确技术的最关键的最佳实践是什么, 推动项目和任务成功的人员和过程.

演示的日子

Mingo桑切斯 & 道格·阿特金森

数据演示日

Mingo桑切斯 & 道格·阿特金森

明戈·桑切斯,塔玛公司高级销售工程师
总裁道格•阿特金森 & 主持解决方案评审

现场产品展示!

吉列尔莫·戈麦斯

金融服务的客户掌握

吉列尔莫·戈麦斯

中端市场销售经理

在你的数据中获得无与伦比的洞察力,以推动客户360. 了解如何打破数据竖井以实现高质量, 一致的客户数据,以改善监管操作, 降低他们的风险,提高客户体验.

通过创建每个客户的单个视图,掌握客户数据来支持向上销售和交叉销售, 包括交易, 的相互作用, 和产品.

Mingo桑切斯

澳彩客户掌握概述-演示日

Mingo桑切斯

高级销售工程师

在你的数据中获得无与伦比的洞察力,以推动客户360. 了解如何打破数据竖井以实现高质量, 一致的客户数据,以改善监管操作, 降低他们的风险,提高客户体验.

掌握直接和间接渠道的客户数据,并管理客户层次结构, 识别交叉和向上销售的机会,并为每个客户创建一个单一的视图.

Mingo桑切斯

澳彩客户掌握高科技制造演示日

Mingo桑切斯

高级销售工程师

在你的数据中获得无与伦比的洞察力,以推动客户360. 了解如何打破数据竖井以实现高质量, 一致的客户数据,以改善监管操作, 降低他们的风险,提高客户体验.

掌握直接和间接渠道的客户数据,并管理客户层次结构, 识别交叉销售和追加销售的机会, 提高收入和运营效率.

Mingo桑切斯

能源公司澳彩井的掌握-演示日

Mingo桑切斯

高级销售工程师

在你的井数据中获得无与伦比的洞察力. 了解如何打破数据竖井以实现高质量, 一致的井数据,以改善作业, 降低风险,提升用户体验.

演示

吉列尔莫·戈麦斯

金融服务的客户掌握

吉列尔莫·戈麦斯

中端市场销售经理

在你的数据中获得无与伦比的洞察力,以推动客户360. 了解如何打破数据竖井以实现高质量, 一致的客户数据,以改善监管操作, 降低他们的风险,提高客户体验.

通过创建每个客户的单个视图,掌握客户数据来支持向上销售和交叉销售, 包括交易, 的相互作用, 和产品.

Mingo桑切斯

澳彩客户掌握概述-演示日

Mingo桑切斯

高级销售工程师

在你的数据中获得无与伦比的洞察力,以推动客户360. 了解如何打破数据竖井以实现高质量, 一致的客户数据,以改善监管操作, 降低他们的风险,提高客户体验.

掌握直接和间接渠道的客户数据,并管理客户层次结构, 识别交叉和向上销售的机会,并为每个客户创建一个单一的视图.

Mingo桑切斯

澳彩客户掌握高科技制造演示日

Mingo桑切斯

高级销售工程师

在你的数据中获得无与伦比的洞察力,以推动客户360. 了解如何打破数据竖井以实现高质量, 一致的客户数据,以改善监管操作, 降低他们的风险,提高客户体验.

掌握直接和间接渠道的客户数据,并管理客户层次结构, 识别交叉销售和追加销售的机会, 提高收入和运营效率.

Mingo桑切斯

能源公司澳彩井的掌握-演示日

Mingo桑切斯

高级销售工程师

在你的井数据中获得无与伦比的洞察力. 了解如何打破数据竖井以实现高质量, 一致的井数据,以改善作业, 降低风险,提升用户体验.

安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官 & 凯蒂·波特,澳彩推荐销售工程主管

产品路线图:精通每一个业务

安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官 & 凯蒂·波特,澳彩推荐销售工程主管

加入澳彩推荐的首席产品官,安东尼·戴顿的关键产品更新的概述. 会议将讨论澳彩的产品愿景, 回顾过去12个月的主要发布,并预览未来一年的产品开发计划.

露易丝·鲍德温 & 理查德•刘易斯

解决方案审核数据演示日

露易丝·鲍德温 & 理查德•刘易斯

路易斯·鲍德温-解决方案总监@ 澳彩
理查德·刘易斯-销售工程师@ 澳彩

突出的行业供应商的技术内部看, 数据演示日是一个用于数据管理和分析的虚拟贸易展. 观看澳彩最新的数据解决方案.

澳彩

MDM (Master Data Management)演示

澳彩

按需服务:客户数据掌握

15分钟的演示塔姆如何处理不同的, 不一致的数据授权组织掌握, 360视角的客户驱动业务洞察.

演示包括:

•掌握的数据如何影响Salesforce等运营源系统
•如何使用机器学习掌握澳彩中的数据
•掌握数据如何推动分析,以获得商业洞察力

安排一个会议

能源 & 富国掌握

Mingo桑切斯

能源公司澳彩井的掌握-演示日

Mingo桑切斯

高级销售工程师

在你的井数据中获得无与伦比的洞察力. 了解如何打破数据竖井以实现高质量, 一致的井数据,以改善作业, 降低风险,提升用户体验.

联邦政府

托德Bacastow & 托德·布罗德赫斯特

为地理空间数据带来速度、敏捷性和洞察力

托德Bacastow & 托德·布罗德赫斯特

托德Bacastow, Maxar战略增长高级总监
托德·布罗德赫斯特,澳彩推荐的解决方案总监
各机构和部门在其孤立的数据结构中存在着巨大的问题,包括地理空间数据竖井. 每个组都希望自己的存储库具有不同的访问点, 模式分类和分类级别. 参加这次网络研讨会来学习:
  • 为您的任务提供近实时地理空间信息清晰度基础的策略
  • 改进位置模式和活动的时间洞察力的经过验证的策略,以确保更好的决策
  • 如何利用机器学习和人类的专业知识来节省时间和提高任务效率.
唐娜棉花

公共部门数据行动的最佳实践

唐娜棉花

CDO, AFSEO

在此期间,唐娜·科顿,美国债务抵押债券.S. 空军SEEK EAGLE办公室(AFSEO)讨论了空军如何利用其数据库中50多年积累的数据来综合之前批准的分析,而不是从零开始构建新的分析.

加入了解这两项努力如何帮助工程师认证新的商店和能力,以支持现代美国空军所需的敏捷性.

演讲者包括

利用联邦数据作为战略资产

演讲者包括

Joe Grace - Grace and Associates的总裁兼首席执行官/海军的前首席信息官, 医学
Nick sinai - Insight 合作伙伴资深顾问/风险投资合伙人.S. 奥巴马政府副首席技术官
Nate ashton, Dcode的总经理
Lauren strayhorn - Dcode技术参与经理
托德·布罗德赫斯特-解决方案总监

美国.S. 政府制定了2020年行动计划,为支持各机构在未来十年实施政府的数据战略奠定了坚实的基础. 小组成员将开始就需要采取的工具和文化变革展开对话,以支持各机构更好地利用其数据.

加入这个小组,听听奥巴马政府的前首席技术官是怎么说的, 来自Dcode的前海军医药、技术和政府创新中心的首席信息官,他们聚集在一起讨论机构应该如何找到和使用最好的工具,最终使他们能够满足任务的成功.

托尼·弗雷泽

用掌握的地理空间数据满足任务要求

托尼·弗雷泽

Maxar Technologies全球现场运营执行副总裁

随着图像数据和地图信息在联邦和
商业市场, 整合的需要越来越大, 从各种来源编目和管理这些数据. 全球定位系统,社交媒体,卫星图像和
其他集成点可以度量数亿条记录,甚至数十亿条记录.
合并地理空间数据是必要的,以确保所有数据源(内部和
外部)被分组以提供关于点和实体的最完整的信息
感兴趣.

Maxar公司全球外勤业务执行副总裁托尼·弗雷泽和澳彩推荐首席执行官安迪·帕尔默将发表讲话:
地理空间分析人员利用机器学习和人类专业知识节省时间和提高任务效率的最佳实践
为什么云原生功能对于扩展信息共享和获取至关重要,以及在可视化之前对数据进行分组和清理的重要性
分析师如何开始

杰里米Achin

用人工智能和ML驱动变革性数据项目

杰里米Achin

数据科学家 & 首席执行官DataRobot

人工智能和ML正在为部署真正的转型数据项目提供一种新的范式. 通过利用大量的实时信息和新的算法, 有一个更好和更有效的决策制定和过程的承诺. 参加这次会议,由datarbot公司的首席执行官杰里米·阿钦和澳彩推荐的首席执行官安迪·帕尔默领导. 他们将一起讨论为什么AI和ML应该在您的下一个数据项目中拥有前排座位,以及建立正确技术的最关键的最佳实践是什么, 推动项目和任务成功的人员和过程.

金融服务

吉列尔莫·戈麦斯

金融服务的客户掌握

吉列尔莫·戈麦斯

中端市场销售经理

在你的数据中获得无与伦比的洞察力,以推动客户360. 了解如何打破数据竖井以实现高质量, 一致的客户数据,以改善监管操作, 降低他们的风险,提高客户体验.

通过创建每个客户的单个视图,掌握客户数据来支持向上销售和交叉销售, 包括交易, 的相互作用, 和产品.

Vanessa Gonzalez, 安东尼·戴顿, Blake McDonald, Richard Wang博士.D.

泛美公司是如何转型以更好地服务于他们的客户的

Vanessa Gonzalez, 安东尼·戴顿, Blake McDonald, Richard Wang博士.D.

Vanessa Gonzalez, Transamerica数据分析高级总监
安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官
Blake McDonald, AWS的解决方案架构师
理查德•王Ph值.D.他是麻省理工学院CDOIQ项目的执行董事

在竞争异常激烈的保险业, 提供卓越的客户服务是脱颖而出的关键因素.

请收听本期节目,了解为什么泛美航空在客户服务中采用数据优先的方式.

丹瓦尔德内尔

银行如何利用机器学习提高客户体验

丹瓦尔德内尔

牵引需求金融服务公司首席策略师

从提供一流的客户服务到遵守规定, 对银行来说,360度的客户观察是必须的. 通常,金融机构很难创造出这些准确的观点. 数据竖井和传统的数据管理方法导致有限的客户视图, 放缓贷款决策, 阻碍了营销工作和即将到来的满足什么水平要求的工作.

但是快速有效地开发最新的客户记录是可能的. 银行正在使用机器学习为每个客户创建独特的个人资料, 为合规和报告效率铺平了道路. 通过掌握客户数据, 金融机构可以做出更明智的信贷决策, 批准贷款更快的贷款批准和容易识别交叉销售机会.

在本地云环境中利用这种机器学习,为银行提供大规模掌握客户数据的基础设施,从而进一步增强银行的能力.

托马斯Pologruto

现代MDM平台的关键组件

托马斯Pologruto

黑石首席数据架构师

主数据管理正在演变. 机器学习正在取代规则,减少清理和管理数据的手工工作. 云计算让企业能够灵活地扩展他们的工作负载. 黑石将分享这些技术如何帮助公司重新定义MDM方法,并为其提供提供业务价值的完整记录.

亚历克斯·戈宾和露易丝·鲍德温

首席数据官如何在金融机构中传递业务价值

亚历克斯·戈宾和露易丝·鲍德温

Alex Golbin,晨星公司首席数据官(前贝莱德数据服务全球主管)
露易丝·鲍德温, 澳彩推荐解决方案总监

数据领导者面临着证明价值的压力. 寻求建立强大数据组织的首席数据官需要能够对项目进行优先排序, 使资源增长,并根据业务的ROI来确定他们的“地位”. 然而, 知道如何分析, 解释, 向更大的组织传达数据的价值是一个挑战.

来自DataOps的现代技术和原则需要与同样健壮的业务价值评估相结合.

这个网络研讨会涵盖:
-如何实现业务价值的最佳实践
—如何评估DataOps的价值
——如何构建以价值为基础的文化

埃弗伦·厄尤里克,安东尼·戴顿 & 迈克Meriton

领先的数据掌握:从你的云迁移中获得最大的收益

埃弗伦·厄尤里克,安东尼·戴顿 & 迈克Meriton

Evren Eryurek,谷歌Cloud产品管理总监
安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官
迈克Meriton,主持人,联合创始人 & 首席运营官,EDM委员会

成功的云迁移可以提高数据的质量,并将其迁移到现代的云基础设施. 使用掌握的数据进行迁移会产生干净的结果, 策划和丰富的记录,使您的组织在分析上取得成功.

观看本次网络研讨会,了解如何在向云转移时利用数据掌握, 你将学习:
-云本地数据的掌握如何提供更高的质量, 丰富的数据是云迁移的关键部分
-为什么企业要使用机器学习来处理掌握数据的繁重工作
-提高数据质量如何帮助云迁移与业务目标保持一致

尼克•霍尔

支持高影响力分析环境的9种方法

尼克•霍尔

曾任巴克莱卓越分析中心负责人

观看小组讨论和提问&尼克·霍尔(尼克•霍尔),巴克莱卓越分析中心(Analytics Center of Excellence at Barclays)前负责人. 安迪·帕尔默 澳彩的联合创始人兼首席执行官, 主持这次会议是为了讨论尼克•霍尔如何建立高效的分析团队, 解锁客户数据中的价值, 并创造了新的增长战略,将数据作为银行的战略资产加以利用.

乔纳森·霍尔曼和马克·威尔逊

将数据用于金融服务的数字化转型:与桑坦德英国银行(Santander UK)和埃森哲(Accenture)的对话

乔纳森·霍尔曼和马克·威尔逊

乔纳森·霍尔曼,企业数字化转型主管 & 商业银行,英国桑坦德银行
马克·威尔逊,埃森哲高级经理

乔纳森·霍尔曼, 桑坦德银行英国数字转型主管, 和马克威尔逊, 埃森哲的高级经理, 讨论数据管理在金融服务机构数字化转型项目中扮演的角色吗. 您将了解为什么掌握客户数据是桑坦德英国数字化转型计划的关键部分,以及埃森哲认为阻碍金融服务机构利用数据进行数字化转型的绊脚石.

演讲者包括

打破所有规则:为什么金融正在转向机器学习来管理数据

演讲者包括

Thomas pologruto首席数据架构师 & 黑石集团流动市场和数据科学首席技术官
丹尼尔Waldner-Principal策略师, 拉动需求的金融服务(前丰业银行数据总监)
塔姆公司战略销售工程主管Ravi hulasi

现代金融机构管理数据的“旧方法”已接近尾声. 在新法规的刺激下, 激烈的竞争, 现代数据的规模挑战——主要基于规则的信息映射和管理——正在逐渐消失. 在原来的地方, 大型金融机构正转向机器学习,以更精确地管理其复杂多样的数据生态系统.

今天,澳彩推荐将听取推动这一变革的两位行业专家——首席数据架构师托马斯Pologruto的看法 & 黑石集团(Blackstone)流动性市场和数据科学首席技术官丹尼尔·瓦尔德纳(Daniel Waldner), 主要战略家, 随需应变的金融服务(前丰业银行客户数据总监).

高技术制造业

Mingo桑切斯

澳彩客户掌握高科技制造演示日

Mingo桑切斯

高级销售工程师

在你的数据中获得无与伦比的洞察力,以推动客户360. 了解如何打破数据竖井以实现高质量, 一致的客户数据,以改善监管操作, 降低他们的风险,提高客户体验.

掌握直接和间接渠道的客户数据,并管理客户层次结构, 识别交叉销售和追加销售的机会, 提高收入和运营效率.

主题

安迪·帕尔默

数据掌握是数据驱动型企业的关键

安迪·帕尔默

首席执行官@ 澳彩

每一家企业都希望成为数据驱动型企业,而疫情使得数据驱动型企业成为一种迫切需要. 但现代企业对数据的期望和遗留IT的阻力系数使其难以实现. 了解为什么数据掌握是启动现代数据驱动企业的关键,也是广泛数字化转型的催化剂.

 

安吉拉·鲁杰罗

数据驱动运动性能

安吉拉·鲁杰罗

4 x奥林匹斯山的 & 曲棍球名人堂成员,首席执行官 & 联合创始人体育创新实验室

了解如何4x奥林匹克运动员和曲棍球名人堂, 安吉拉·鲁杰罗, 在她丰富的职业生涯中,是否能够利用数据保持最佳表现. 通过使用数据的新方法获得灵感,让你在游戏中保持领先地位.

茱莉亚Fadzeyeva & 露易丝·鲍德温

从云本地主数据管理获得最大价值

茱莉亚Fadzeyeva & 露易丝·鲍德温

茱莉亚Fadzeyeva, Forrester Research高级顾问
露易丝·鲍德温, 澳彩推荐的解决方案总监

在这次网络研讨会中,你会听到 茱莉亚Fadzeyeva福雷斯特公司的高级顾问 露易丝·鲍德温, 澳彩的解决方案总监, 讨论迁移到现代MDM解决方案的好处,以及掌握客户数据对业务结果的影响.

Dr. 迈克尔Stonebraker

为什么掌握数据很困难

Dr. 迈克尔Stonebraker

兼职教授,麻省理工学院CSAIL首席技术官,澳彩

这个演讲将解释为什么大多数企业在数据掌握项目上“削弱他们的选择”. 原因包括选择了错误的工具,低估了企业数据的肮脏程度,以及试图“煮沸海洋”。. 演讲将收集一些你可以避免的问题,并将增加你成功掌握数据的机会.

安迪·帕尔默,维克多·博金,所罗门·德雅格 & 约翰Talburt

商用数据洗衣机

安迪·帕尔默,维克多·博金,所罗门·德雅格 & 约翰Talburt

安迪·帕尔默 澳彩联合创始人
Victor Bocking,德勤董事总经理
所罗门·德雅格,Pilog集团总裁
约翰·塔尔伯特,UA小石城大学信息科学教授

在数据清理和数据管理方面进行了大量的研究. 这项研究和相应的行业实践有助于支持数据分析,并为决策提供更高质量的数据. 在大数据时代, 然而, 开发自动数据清洗系统也越来越重要, 就像洗脏衣服的洗衣机, 支持各种需要精确数据的任务, 及时的, 一致的, 完整的, 和可信的. 这个小组将展示和讨论不同种类的“数据洗衣机”目前正在提供的行业.

安德烈•巴尔加斯博士. 迈克尔·斯通布雷克和安东尼·戴顿

用自动化打破坏数据:来自麻省理工学院的迈克尔·斯通布雷克创意艺术家机构的一手资料

安德烈•巴尔加斯博士. 迈克尔·斯通布雷克和安东尼·戴顿

Andre Vargas,创意艺术家经纪公司数据主管
Dr. 迈克尔Stonebraker,麻省理工学院副教授
安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官

创造艺术机构, 或创新艺人经纪公司, 作为一个擅长建立和维护关系的人才经纪公司,在娱乐和体育行业中广为人知吗. 在这个小组讨论中, CAA的数据主管, 安德烈Vargas, 和迈克尔Stonebraker提供了两个独特的视角,来讨论自动化如何打破阻碍分析结果的坏数据问题.

像许多组织, 分散的数据, 不完整的记录和重复的记录使CAA无法在商业决策中充分利用其数据. Vargas分享了他领导CAA如何利用掌握的客户数据进行创新的经验.

Stonebraker, INGRES关系数据库系统的共同发明者, 图灵奖获得者,麻省理工学院兼职教授, 提供了为什么自动化可以交付业务需要的干净数据集的学术视角. 他还探讨了为什么使用规则的主数据管理方法难以解决数据质量问题.

会议由澳彩的首席产品官安东尼·戴顿主持.

沙市蕾娜 & 彼得曾

约翰逊如何 & 约翰逊将数据转化为洞察力

沙市蕾娜 & 彼得曾

沙市蕾娜 - AWS合作伙伴解决方案架构师
曾荫权-资料 & 约翰逊分析产品线负责人 & 约翰逊
130年来, 约翰逊 & 约翰逊 (J&J)保持了质量和创新的传统. 继续这一使命, 该公司的消费品部门需要掌握企业规模的数据. 这需要整合来自各种不同格式来源的大量数据,以开发消费产品的360度视图.发现J&我使用 澳彩的 基于机器学习的数据掌握方法获得 放眼全球,完善自己的消费产品销售策略.
在本次网络研讨会中,你将学习J&J:
  • 通过提高对内部产品数据和外部市场数据的可见性来促进销售
  • 使用机器学习来掌握企业规模的数据
  • 获得推动业务价值的分析见解
澳彩 & 哈佛商业评论

公司首席数据官的七个角色

澳彩 & 哈佛商业评论

由兰迪豆, NewVantage 合作伙伴咨询公司的首席执行官和管理合伙人,也是最近《澳彩推荐》文章的合著者, “你对首席数据官要求太多了吗?”

自2002年第一资本公司任命首席数据官(CDO)以来, 这个角色一直因其目的不明而困扰.

最初, 而大多数cdo都在大型金融机构, 他们最常见的角色是防御性的, 涉及数据安全, 隐私, 质量, 和法规遵从性. 最近, 企业也越来越多地认为cdo具有攻击性, 专注于收入, 市场营销, 客户服务, 更好的决策. 但大多数组织都没有明确定义他们的CDO的角色,并对这个职位期望过高.

那么,公司首席数据官的目的是什么呢?

Randy Bean将讨论债务抵押债券的目的和工作. 他将分享以下观点:

  • CDO角色的普及程度越来越高
  • 债务抵押债券的责任混淆
  • cdo的七个不同的工作, 包括进攻和防守导向的工作,比如首席分析官, 数据的企业家, 数据州长, 和更多的

如果您的组织有首席数据官或正在考虑设立这个职位, 观看本次网络研讨会,了解如何最佳地构建这个角色,以满足您组织的所有基本数据相关需求.

安东尼·戴顿

大规模数据掌握的未来

安东尼·戴顿

首席产品官@ 澳彩

创建原生云数据,掌握可扩展的解决方案. 请听安东尼·戴顿的报道, 澳彩的首席产品官, 澳彩推荐过去一年的产品创新,加速了澳彩的业务成果和数据掌握的未来.

安迪·帕尔默

是时候把企业数据当作资产来管理了

安迪·帕尔默

首席执行官@ 澳彩

数字化转型是一种迫切的竞争需要. 实现全面数字化转型需要什么? 第一步是将数据作为资产进行管理.

澳彩首席执行官, 安迪·帕尔默 DataMasters峰会以这样一个愿景开始:在这样一个世界里,大型组织中的人们可以通过掌握的企业数据跨竖井交付业务价值.

凯瑟琳·马利和巴克·萨克塞纳

变革时代的CDO和数据领导者的最佳实践

凯瑟琳·马利和巴克·萨克塞纳

凯瑟琳·马利,前消费者主管 & 数字分析,KeyBank
Barkha Saxena, Poshmark首席数据官

cdo和数据专家分享了他们关于如何处理数据组织中的不确定性和变化的观点,以及他们如何使用数据来领导组织中的变化. 这个小组包括来自KeyBank和Poshmark的数据领导者.

迈克尔Stonebraker

改变MDM规则:大规模掌握数据

迈克尔Stonebraker

塔姆尔联合创始人和图灵奖得主

今天的数据挑战需要新的解决方案. MDM需要机器学习. A.M. 图灵奖得主迈克尔Stonebraker就下一代MDM以及为什么人工引导机器学习是大数据领域的关键进步进行了发人深省的讨论.

Sarah Gadd和年轻的金

建立“数据作为资产”的业务好处

Sarah Gadd和年轻的金

Sarah Gadd语义技术分析主管 & 机器智能,瑞士信贷
年轻的金是数字解决方案负责人 & 集团CDO, SK集团

澳彩的首席产品官, SK集团首席数据官, 年轻的金, 瑞士信贷(Credit Suisse)的, 请Sarah Gadd了解为什么澳彩的客户重视大规模掌握数据的价值,以及它能让他们为公司实现什么目标."}'>了解为什么大规模掌握数据对实现业务目标至关重要, 他们如何向企业证明“数据是一种资产”这句话背后的真理.

请加入由安东尼·戴顿主持的圆桌讨论, 澳彩的首席产品官, SK集团首席数据官, 年轻的金, 瑞士信贷(Credit Suisse)的, 请Sarah Gadd了解为什么澳彩的客户重视大规模掌握数据的价值,以及它能让他们为公司实现什么目标.

领导在数据

安迪·帕尔默 Evren Eryurek, 蕨类植物哈尔普

利用云数据:成功的最佳实践

安迪·帕尔默 Evren Eryurek, 蕨类植物哈尔普

安迪·帕尔默 澳彩的首席执行官和联合创始人
Evren Eryurek,谷歌Cloud产品管理总监
蕨类植物哈尔普, TDWI研究副总裁,高级分析高级研究总监

加入TDWI的研究副总裁, 蕨类植物哈尔普, 在与澳彩首席执行官安迪·帕尔默和谷歌Cloud产品管理总监Evren Eryurek的圆桌会议上,他们讨论了清洁的最佳做法, 掌握, 管理, 利用云数据.

您将了解:

  • 云中的数据挑战
  • 云中数据质量的最佳实践
  • 掌握数据并将其作为资产使用的最佳实践
  • 云数据治理框架
詹姆斯·科比勒斯,马克·阿尔瓦雷斯,路易斯·鲍德温

使客户数据具有最大的影响

詹姆斯·科比勒斯,马克·阿尔瓦雷斯,路易斯·鲍德温

James Kobielus, TDWI高级研究总监
顾问马克•阿尔瓦雷斯
露易丝·鲍德温, 澳彩推荐解决方案总监

请加入TDWI高级研究总监James Kobielus在本次网络研讨会上探讨企业如何提高员工保留率, 提升销售, 个性化, 以及其他通过机器学习驱动的方法来传递客户洞察的盈利结果. 他将讨论如何利用ML:

  • 从广泛的内部和外部资源中发现最佳可用的客户数据
  • 降低整合、转换、清理和丰富客户数据的成本
  • 为每个客户决策场景提供相关的、经过策划的数据驱动的见解
安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官 & 凯蒂·波特,澳彩推荐销售工程主管

产品路线图:精通每一个业务

安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官 & 凯蒂·波特,澳彩推荐销售工程主管

加入澳彩推荐的首席产品官,安东尼·戴顿的关键产品更新的概述. 会议将讨论澳彩的产品愿景, 回顾过去12个月的主要发布,并预览未来一年的产品开发计划.

托马斯Pologruto

现代MDM平台的关键组件

托马斯Pologruto

黑石首席数据架构师

主数据管理正在演变. 机器学习正在取代规则,减少清理和管理数据的手工工作. 云计算让企业能够灵活地扩展他们的工作负载. 黑石将分享这些技术如何帮助公司重新定义MDM方法,并为其提供提供业务价值的完整记录.

Dinny马修

使用清洁的客户数据推动数字化转型

Dinny马修

Sr. Avid企业架构、数据和分析总监

客户数据支撑着许多公司正在进行的数字化之旅. 在这个会话, Avid将分享他们的数字转型故事,并涉及诸如为什么客户数据是这一举措的关键等话题, 他们如何持续清理和管理这些数据,以及当他们拥有360度的客户视图时,组织能够实现哪些业务成果.

迈克尔Stonebraker

与图灵奖得主的炉边聊天. 迈克尔Stonebraker

迈克尔Stonebraker

Dr. 迈克尔Stonebraker,麻省理工学院兼职教授和澳彩的联合创始人

在这个会话, 你会从Mike Stonebraker那里得到关于为什么你需要对内部IT进行大幅重组的直接谈话, 掌握哪些领域的数据是未来的关键(剧透警告:几乎所有), 以及如何建立一个数据组织,领导你的组织建立广泛的数据驱动文化.

安迪·帕尔默 & 罗马斯坦内克

用云本地解决方案构建可伸缩的数据文化

安迪·帕尔默 & 罗马斯坦内克

安迪·帕尔默 澳彩的首席执行官和联合创始人
罗马斯坦内克, GoodData首席执行官兼联合创始人

每个企业都明白扩大业务洞察力的紧迫性, 建立预测模型, 实施更好的数据驱动决策——比以往任何时候都更快、更有效. 但究竟需要什么才能达到这个数据驱动的圣杯呢?

加入罗马斯坦内克, GoodData的首席执行官和创始人, 和安迪·帕尔默, 澳彩的首席执行官和联合创始人, 当他们在30分钟的炉边聊天中处理热门话题,学习如何利用数据作为一种资产,并成功构建可伸缩的数据文化.

茱莉亚Fadzeyeva & 露易丝·鲍德温

从云本地主数据管理获得最大价值

茱莉亚Fadzeyeva & 露易丝·鲍德温

茱莉亚Fadzeyeva, Forrester Research高级顾问
露易丝·鲍德温, 澳彩推荐的解决方案总监

在这次网络研讨会中,你会听到 茱莉亚Fadzeyeva福雷斯特公司的高级顾问 露易丝·鲍德温, 澳彩的解决方案总监, 讨论迁移到现代MDM解决方案的好处,以及掌握客户数据对业务结果的影响.

Dr. 迈克尔Stonebraker

为什么掌握数据很困难

Dr. 迈克尔Stonebraker

兼职教授,麻省理工学院CSAIL首席技术官,澳彩

这个演讲将解释为什么大多数企业在数据掌握项目上“削弱他们的选择”. 原因包括选择了错误的工具,低估了企业数据的肮脏程度,以及试图“煮沸海洋”。. 演讲将收集一些你可以避免的问题,并将增加你成功掌握数据的机会.

安迪·帕尔默,维克多·博金,所罗门·德雅格 & 约翰Talburt

商用数据洗衣机

安迪·帕尔默,维克多·博金,所罗门·德雅格 & 约翰Talburt

安迪·帕尔默 澳彩联合创始人
Victor Bocking,德勤董事总经理
所罗门·德雅格,Pilog集团总裁
约翰·塔尔伯特,UA小石城大学信息科学教授

在数据清理和数据管理方面进行了大量的研究. 这项研究和相应的行业实践有助于支持数据分析,并为决策提供更高质量的数据. 在大数据时代, 然而, 开发自动数据清洗系统也越来越重要, 就像洗脏衣服的洗衣机, 支持各种需要精确数据的任务, 及时的, 一致的, 完整的, 和可信的. 这个小组将展示和讨论不同种类的“数据洗衣机”目前正在提供的行业.

安德烈•巴尔加斯博士. 迈克尔·斯通布雷克和安东尼·戴顿

用自动化打破坏数据:来自麻省理工学院的迈克尔·斯通布雷克创意艺术家机构的一手资料

安德烈•巴尔加斯博士. 迈克尔·斯通布雷克和安东尼·戴顿

Andre Vargas,创意艺术家经纪公司数据主管
Dr. 迈克尔Stonebraker,麻省理工学院副教授
安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官

创造艺术机构, 或创新艺人经纪公司, 作为一个擅长建立和维护关系的人才经纪公司,在娱乐和体育行业中广为人知吗. 在这个小组讨论中, CAA的数据主管, 安德烈Vargas, 和迈克尔Stonebraker提供了两个独特的视角,来讨论自动化如何打破阻碍分析结果的坏数据问题.

像许多组织, 分散的数据, 不完整的记录和重复的记录使CAA无法在商业决策中充分利用其数据. Vargas分享了他领导CAA如何利用掌握的客户数据进行创新的经验.

Stonebraker, INGRES关系数据库系统的共同发明者, 图灵奖获得者,麻省理工学院兼职教授, 提供了为什么自动化可以交付业务需要的干净数据集的学术视角. 他还探讨了为什么使用规则的主数据管理方法难以解决数据质量问题.

会议由澳彩的首席产品官安东尼·戴顿主持.

保罗红晶石

MDM的现代方法:数据掌握的新兴技术

保罗红晶石

纽蒙特公司前高级分析首席顾问

保罗红晶石, 纽蒙特公司前高级分析首席顾问, 讨论了用现代方法取代基于规则的主数据管理(MDM)的新策略

沙市蕾娜 & 彼得曾

约翰逊如何 & 约翰逊将数据转化为洞察力

沙市蕾娜 & 彼得曾

沙市蕾娜 - AWS合作伙伴解决方案架构师
曾荫权-资料 & 约翰逊分析产品线负责人 & 约翰逊
130年来, 约翰逊 & 约翰逊 (J&J)保持了质量和创新的传统. 继续这一使命, 该公司的消费品部门需要掌握企业规模的数据. 这需要整合来自各种不同格式来源的大量数据,以开发消费产品的360度视图.发现J&我使用 澳彩的 基于机器学习的数据掌握方法获得 放眼全球,完善自己的消费产品销售策略.
在本次网络研讨会中,你将学习J&J:
  • 通过提高对内部产品数据和外部市场数据的可见性来促进销售
  • 使用机器学习来掌握企业规模的数据
  • 获得推动业务价值的分析见解
安东尼·戴顿 & 格雷姆·戈登

澳彩:数字实现是赫斯数字化转型成功的关键

安东尼·戴顿 & 格雷姆·戈登

安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官
格雷姆·戈登, 赫斯高级地质顾问

赫斯, 全球能源公司, 启动了一个数字化转型项目,以利用干净的数据更好地做出商业决策. 这需要使用机器学习和云来快速交付结果和有效地扩展. 其成果包括提高数据素养和数据民主化,以更好地配合业务. 了解为什么赫斯采用了一种现代方法来进行主数据管理,以及这如何使赫斯更加敏捷.

迈克尔Stonebraker & 安东尼·戴顿

如何避免大数据分析的10个错误——2021年成功的最佳实践

迈克尔Stonebraker & 安东尼·戴顿

迈克尔Stonebraker, 澳彩推荐联合创始人
安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官

 

作为企业数据和数字转换计划的管理者, 你的任务是做出正确的选择. 但在你做出决定之前, 在为组织的大数据计划做计划时,了解哪些事情是不应该做的很重要.

迈克尔Stonebraker分享了他在过去十年左右所目睹的十大大数据错误. 作为数据库研究和技术的先驱,已有40多年的历史, Michael了解企业经常犯的错误,知道如何纠正和避免这些错误. 通过学习主要的错误, 您将了解如何最有效地满足您的大数据管理和数字化转型需求. 常见的错误包括没有计划将所有东西都转移到云上,相信数据仓库可以解决所有的问题,以及屈服于“创新者的困境”.为了说明这些错误, 他分享了一系列的纠正建议, 策略, 和实际的例子.

 

澳彩 & 哈佛商业评论

公司首席数据官的七个角色

澳彩 & 哈佛商业评论

由兰迪豆, NewVantage 合作伙伴咨询公司的首席执行官和管理合伙人,也是最近《澳彩推荐》文章的合著者, “你对首席数据官要求太多了吗?”

自2002年第一资本公司任命首席数据官(CDO)以来, 这个角色一直因其目的不明而困扰.

最初, 而大多数cdo都在大型金融机构, 他们最常见的角色是防御性的, 涉及数据安全, 隐私, 质量, 和法规遵从性. 最近, 企业也越来越多地认为cdo具有攻击性, 专注于收入, 市场营销, 客户服务, 更好的决策. 但大多数组织都没有明确定义他们的CDO的角色,并对这个职位期望过高.

那么,公司首席数据官的目的是什么呢?

Randy Bean将讨论债务抵押债券的目的和工作. 他将分享以下观点:

  • CDO角色的普及程度越来越高
  • 债务抵押债券的责任混淆
  • cdo的七个不同的工作, 包括进攻和防守导向的工作,比如首席分析官, 数据的企业家, 数据州长, 和更多的

如果您的组织有首席数据官或正在考虑设立这个职位, 观看本次网络研讨会,了解如何最佳地构建这个角色,以满足您组织的所有基本数据相关需求.

尼克•霍尔

支持高影响力分析环境的9种方法

尼克•霍尔

曾任巴克莱卓越分析中心负责人

观看小组讨论和提问&尼克·霍尔(尼克•霍尔),巴克莱卓越分析中心(Analytics Center of Excellence at Barclays)前负责人. 安迪·帕尔默 澳彩的联合创始人兼首席执行官, 主持这次会议是为了讨论尼克•霍尔如何建立高效的分析团队, 解锁客户数据中的价值, 并创造了新的增长战略,将数据作为银行的战略资产加以利用.

安东尼·戴顿

大规模数据掌握的未来

安东尼·戴顿

首席产品官@ 澳彩

创建原生云数据,掌握可扩展的解决方案. 请听安东尼·戴顿的报道, 澳彩的首席产品官, 澳彩推荐过去一年的产品创新,加速了澳彩的业务成果和数据掌握的未来.

安迪·帕尔默

是时候把企业数据当作资产来管理了

安迪·帕尔默

首席执行官@ 澳彩

数字化转型是一种迫切的竞争需要. 实现全面数字化转型需要什么? 第一步是将数据作为资产进行管理.

澳彩首席执行官, 安迪·帕尔默 DataMasters峰会以这样一个愿景开始:在这样一个世界里,大型组织中的人们可以通过掌握的企业数据跨竖井交付业务价值.

Salema大米

为未来的挑战建立数据团队

Salema大米

CDO @几何结果

当建立成功的公司时, 这种成功通常有三个要素:优秀的人才, 简化流程, 关键核心和集成技术. Salema大米, 几何结果点的CDO, 她和她的团队专注于回答这个问题:如何拥有合适的团队和流程来赢得澳彩推荐的数据挑战?答案很简单,就在数据中.

通过创新的数据分析为公司提供更好的员工, 公司可以确保未来的成功. 加上正确的流程和技术堆栈——一个组织可以加速其数据和分析结果. 加入澳彩的首席执行官安迪·帕尔默和萨莱玛·赖斯的行列,他们将深入研究数据中的人.

与会者将学习:
建立有效的数据团队的关键要素
敏捷方法如何在现代数据组织中发挥作用
人员、流程和技术的结合如何加速结果的产生

保罗红晶石

COVID-19:建立对数据的信任以拯救生命

保罗红晶石

303Computing顾问/ Newmont Mining前高级分析首席顾问

数据是抗击新冠肺炎疫情的资产. 为了准确的报告,数据也需要清晰和掌握. 保罗红晶石开始了一个项目,利用澳彩来掌握covid - 19数据,作为项目的数据掌握部分. 保罗将在这次会议上分享他的工作和发现.

凯瑟琳·马利和巴克·萨克塞纳

变革时代的CDO和数据领导者的最佳实践

凯瑟琳·马利和巴克·萨克塞纳

凯瑟琳·马利,前消费者主管 & 数字分析,KeyBank
Barkha Saxena, Poshmark首席数据官

cdo和数据专家分享了他们关于如何处理数据组织中的不确定性和变化的观点,以及他们如何使用数据来领导组织中的变化. 这个小组包括来自KeyBank和Poshmark的数据领导者.

克里斯托弗Ahlberg

数据保护世界

克里斯托弗Ahlberg

Recorded Future的联合创始人兼首席执行官

信息安全是一个日益增长的数据问题. 能够评估组织的安全态势, 需要处理和评估大量的结构化和非结构化数据, 来源于外部资源, 比如威胁情报, 以及内部IT系统. 在这个开放的对话中, 克里斯托弗Ahlberg, 记录未来的首席执行官和联合创始人安迪·帕尔默, 澳彩的首席执行官和联合创始人将讨论大规模处理安全数据的挑战,以及如何克服这些挑战.

迈克尔Stonebraker

改变MDM规则:大规模掌握数据

迈克尔Stonebraker

塔姆尔联合创始人和图灵奖得主

今天的数据挑战需要新的解决方案. MDM需要机器学习. A.M. 图灵奖得主迈克尔Stonebraker就下一代MDM以及为什么人工引导机器学习是大数据领域的关键进步进行了发人深省的讨论.

迈克·斯通布雷克和安迪·帕默

实时CTO聊天与图灵奖得主,迈克尔斯通布雷克

迈克·斯通布雷克和安迪·帕默

迈克尔·斯通布雷克,塔玛公司联合创始人,图灵奖得主
安迪·帕尔默,塔姆的首席执行官

澳彩推荐正在主持Q直播&与迈克尔·斯通布雷克(迈克尔Stonebraker)合作,他获得了2014年的A.M. 图灵奖(被称为“计算界的诺贝尔奖”).

石匠将主持一个未经过滤的直播Q&与峰会与会者的会议——他将讨论的话题由听众决定. 加入澳彩推荐的现场直播,向斯通布雷克提问 .

Sarah Gadd和年轻的金

建立“数据作为资产”的业务好处

Sarah Gadd和年轻的金

Sarah Gadd语义技术分析主管 & 机器智能,瑞士信贷
年轻的金是数字解决方案负责人 & 集团CDO, SK集团

澳彩的首席产品官, SK集团首席数据官, 年轻的金, 瑞士信贷(Credit Suisse)的, 请Sarah Gadd了解为什么澳彩的客户重视大规模掌握数据的价值,以及它能让他们为公司实现什么目标."}'>了解为什么大规模掌握数据对实现业务目标至关重要, 他们如何向企业证明“数据是一种资产”这句话背后的真理.

请加入由安东尼·戴顿主持的圆桌讨论, 澳彩的首席产品官, SK集团首席数据官, 年轻的金, 瑞士信贷(Credit Suisse)的, 请Sarah Gadd了解为什么澳彩的客户重视大规模掌握数据的价值,以及它能让他们为公司实现什么目标.

乔纳森·霍尔曼和马克·威尔逊

将数据用于金融服务的数字化转型:与桑坦德英国银行(Santander UK)和埃森哲(Accenture)的对话

乔纳森·霍尔曼和马克·威尔逊

乔纳森·霍尔曼,企业数字化转型主管 & 商业银行,英国桑坦德银行
马克·威尔逊,埃森哲高级经理

乔纳森·霍尔曼, 桑坦德银行英国数字转型主管, 和马克威尔逊, 埃森哲的高级经理, 讨论数据管理在金融服务机构数字化转型项目中扮演的角色吗. 您将了解为什么掌握客户数据是桑坦德英国数字化转型计划的关键部分,以及埃森哲认为阻碍金融服务机构利用数据进行数字化转型的绊脚石.

演讲者包括

打破所有规则:为什么金融正在转向机器学习来管理数据

演讲者包括

Thomas pologruto首席数据架构师 & 黑石集团流动市场和数据科学首席技术官
丹尼尔Waldner-Principal策略师, 拉动需求的金融服务(前丰业银行数据总监)
塔姆公司战略销售工程主管Ravi hulasi

现代金融机构管理数据的“旧方法”已接近尾声. 在新法规的刺激下, 激烈的竞争, 现代数据的规模挑战——主要基于规则的信息映射和管理——正在逐渐消失. 在原来的地方, 大型金融机构正转向机器学习,以更精确地管理其复杂多样的数据生态系统.

今天,澳彩推荐将听取推动这一变革的两位行业专家——首席数据架构师托马斯Pologruto的看法 & 黑石集团(Blackstone)流动性市场和数据科学首席技术官丹尼尔·瓦尔德纳(Daniel Waldner), 主要战略家, 随需应变的金融服务(前丰业银行客户数据总监).

生命科学

艺术莫拉莱斯

将数据战略与业务战略相结合

艺术莫拉莱斯

副总裁、数据 & WCG的技术解决方案

本环节探讨了数据领导者如何将数字转型举措与组织需求联系起来, 如何使用新技术进行商业论证,以及哪些技术方法为WCG提供了支持业务计划所需的数据.

大卫·考恩

生物制药数据处理的最佳实践

大卫·考恩

葛兰素史克数据和计算科学部主任

生命科学中现代数据ops的最佳实践——火边聊天

科技生态系统

安德鲁Psaltis

使用谷歌进行迁移

安德鲁Psaltis

亚太技术实践领导数据分析 & AI在谷歌Cloud

大多数公司已经得出结论,未来是云计算. 虽然这不再是一个是否搬家的问题,而是什么时候搬家的问题——有很多问题需要考虑. 加入这个会话,从谷歌获得关于从哪里开始的建议, 以及为其他技术提供良好数据的重要性.

安迪·帕尔默 & 罗马斯坦内克

用云本地解决方案构建可伸缩的数据文化

安迪·帕尔默 & 罗马斯坦内克

安迪·帕尔默 澳彩的首席执行官和联合创始人
罗马斯坦内克, GoodData首席执行官兼联合创始人

每个企业都明白扩大业务洞察力的紧迫性, 建立预测模型, 实施更好的数据驱动决策——比以往任何时候都更快、更有效. 但究竟需要什么才能达到这个数据驱动的圣杯呢?

加入罗马斯坦内克, GoodData的首席执行官和创始人, 和安迪·帕尔默, 澳彩的首席执行官和联合创始人, 当他们在30分钟的炉边聊天中处理热门话题,学习如何利用数据作为一种资产,并成功构建可伸缩的数据文化.

保罗红晶石

MDM的现代方法:数据掌握的新兴技术

保罗红晶石

纽蒙特公司前高级分析首席顾问

保罗红晶石, 纽蒙特公司前高级分析首席顾问, 讨论了用现代方法取代基于规则的主数据管理(MDM)的新策略

安东尼·戴顿 & 格雷姆·戈登

澳彩:数字实现是赫斯数字化转型成功的关键

安东尼·戴顿 & 格雷姆·戈登

安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官
格雷姆·戈登, 赫斯高级地质顾问

赫斯, 全球能源公司, 启动了一个数字化转型项目,以利用干净的数据更好地做出商业决策. 这需要使用机器学习和云来快速交付结果和有效地扩展. 其成果包括提高数据素养和数据民主化,以更好地配合业务. 了解为什么赫斯采用了一种现代方法来进行主数据管理,以及这如何使赫斯更加敏捷.

埃弗伦·厄尤里克,安东尼·戴顿 & 迈克Meriton

领先的数据掌握:从你的云迁移中获得最大的收益

埃弗伦·厄尤里克,安东尼·戴顿 & 迈克Meriton

Evren Eryurek,谷歌Cloud产品管理总监
安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官
迈克Meriton,主持人,联合创始人 & 首席运营官,EDM委员会

成功的云迁移可以提高数据的质量,并将其迁移到现代的云基础设施. 使用掌握的数据进行迁移会产生干净的结果, 策划和丰富的记录,使您的组织在分析上取得成功.

观看本次网络研讨会,了解如何在向云转移时利用数据掌握, 你将学习:
-云本地数据的掌握如何提供更高的质量, 丰富的数据是云迁移的关键部分
-为什么企业要使用机器学习来处理掌握数据的繁重工作
-提高数据质量如何帮助云迁移与业务目标保持一致

Direnc Uysal & 沃恩Muirhead

利用谷歌云的PII进行代码自由的数据转换

Direnc Uysal & 沃恩Muirhead

Direnc Uysal -首席技术专家
沃恩·缪尔黑德,GCP业务负责人

澳大利亚的intelia分享了有效的数据管道策略,让你的数据“准备好掌握”,以及为什么组织正在转向谷歌云来管理他们的数据转换. 听取采购方面的最佳实践, 转换, 和安全多个不同的数据集到谷歌云BigQuery staging区,以增强您的分析.

安东尼·戴顿

大规模数据掌握的未来

安东尼·戴顿

首席产品官@ 澳彩

创建原生云数据,掌握可扩展的解决方案. 请听安东尼·戴顿的报道, 澳彩的首席产品官, 澳彩推荐过去一年的产品创新,加速了澳彩的业务成果和数据掌握的未来.

安迪·帕尔默

是时候把企业数据当作资产来管理了

安迪·帕尔默

首席执行官@ 澳彩

数字化转型是一种迫切的竞争需要. 实现全面数字化转型需要什么? 第一步是将数据作为资产进行管理.

澳彩首席执行官, 安迪·帕尔默 DataMasters峰会以这样一个愿景开始:在这样一个世界里,大型组织中的人们可以通过掌握的企业数据跨竖井交付业务价值.

保罗红晶石

COVID-19:建立对数据的信任以拯救生命

保罗红晶石

303Computing顾问/ Newmont Mining前高级分析首席顾问

数据是抗击新冠肺炎疫情的资产. 为了准确的报告,数据也需要清晰和掌握. 保罗红晶石开始了一个项目,利用澳彩来掌握covid - 19数据,作为项目的数据掌握部分. 保罗将在这次会议上分享他的工作和发现.

沙市蕾娜

加快澳彩和Amazon Web Services的业务成果

沙市蕾娜

合作伙伴解决方案架构师,亚马逊网络服务

了解为什么客户要求助于澳彩和Amazon Web Services来大规模掌握数据. 本环节的主题将包括利用澳彩的本地云计算能力所产生的成本节约, 澳彩如何与亚马逊网络服务的各种数据服务一起工作, 以及客户从内部系统迁移到Amazon Web Services应该知道什么.

乔治·弗雷泽

最大限度地利用你的数据仓库:数据移动和掌握雪花, 红移, 和BigQuery

乔治·弗雷泽

首席执行官Fivetran

数据仓库已经改变了数据管理的生态系统. 但还需要什么来确保数据是可访问的,并对业务结果进行优化? 乔治·弗雷泽的来信, 的首席执行官Fivetran, 和安迪·帕尔默, 的首席执行官澳彩, 关于现代数据移动和数据掌握功能,确保数据仓库具有可分析的企业级数据资产.

Pankaj Bagri

利用云开发现代数据架构

Pankaj Bagri

产品合作副总裁@ DataBricks

在这炉边的谈话中, 澳彩首席产品官安东尼·戴顿和Pankaj Dugar, Databricks公司产品合作副总裁, 分享云是如何提供可伸缩性的, 有利的总拥有成本, 弹性组织需要更好地利用他们的数据. 您还将了解澳彩如何适合Databricks的lakehouse方法进行数据管理.

丰富的矿业公司

5G、物联网和云转移数据管理模式如何

丰富的矿业公司

谷歌Ventures联合创始人和投资人

移动时代, 云计算和物联网改变了企业处理数据的方式, 要求组织大规模地处理数据, 消除筒仓, 并利用它获得更好的商业成果. 在他们的公开谈话中,富迈纳, GV团队的投资合伙人,Android的联合创始人, 和安迪·帕尔默, 澳彩的首席执行官和联合创始人将讨论移动和物联网的快速发展如何迅速改变组织管理数据的方式. 里奇和安迪将讨论在一个快速变化的世界中的好处和挑战.

马克马里内利

7 DataOps生态系统组成

马克马里内利

客户和合作伙伴使能主管@ 澳彩

数据ops是一组新兴的实践, 组织结构, 还有建立和自动化数据管道的技术,使政府能够快速做出数据驱动的决策. 马克马里内利, 澳彩客户和合作伙伴支持主管, 共享转换数据活动所需的关键组件.

马克马里内利 & 凯蒂·波特

数据ops体系结构:让人处于循环中

马克马里内利 & 凯蒂·波特

马克马里内利, 澳彩客户和合作伙伴使能主管
凯蒂·波特,澳彩的销售工程主管

利用人类的智慧来训练模型. 接收可信的结果,快速且大规模地交付

马克·阿尔瓦雷斯

不要煮沸数据湖

马克·阿尔瓦雷斯

汤森路透数据管理和运营副总裁

作为一个商业领袖, 设置目标以提高组织中的数据质量是至关重要的. 但, 野心太大可能会阻碍你快速取得成功和获得关键利益相关者支持的能力. 为了克服这个, 数据领导者需要避免“沸腾的数据湖”, 这个短语描述的是在一夜之间完成一项不可能完成的任务,即改变组织的数据管理流程. 而不是, 鼓励领导者专注于特定领域,并遵循DataOps方法以增量方式更改流程, 组织中的技术和人的行为. 马克·阿尔瓦雷斯, 作为汤森路透数据管理和运营副总裁,他将这种“创业”的方法应用到数据管理中. 这一节将讨论为什么业务领导人应该将数据视为业务资产,而不是IT项目.

大卫·考恩

生物制药数据处理的最佳实践

大卫·考恩

葛兰素史克数据和计算科学部主任

生命科学中现代数据ops的最佳实践——火边聊天

Pallab Deb

通过澳彩和谷歌云加速业务成果

Pallab Deb

主管-合作伙伴解决方案 & AI伙伴关系,谷歌云

了解为什么客户转向澳彩和谷歌Cloud来大规模掌握数据. 本环节的主题将包括利用澳彩的本地云计算能力所产生的成本节约, 澳彩如何使用谷歌的数据服务, 以及客户从本地系统迁移到谷歌Cloud应该知道什么.

斯科特DeMers

3个与客户管理相关的常见挑战以及如何克服它们

斯科特DeMers

澳彩全球售前主管

通过接触点获得组织客户的整体视图对于维护一个全面的视图至关重要, 消费者最新观点. 但是,许多组织在合并内部数据源(例如.g. CRM系统),并连接结构化和非结构化外部数据源. 这节课将展示像丰田,约翰逊这样的组织 & 强生和史泰博大规模地掌握客户数据,以提高销售和营销工作,从而提高客户满意度和保留率.

迈克Flasko

云中的扩展:Azure

迈克Flasko

微软产品管理合作伙伴总监

了解为什么客户转向澳彩和微软Azure来大规模掌握数据. 本环节的主题将包括利用澳彩的本地云计算能力所产生的成本节约, 澳彩如何使用Azure的数据服务, 以及客户从内部系统迁移到微软Azure应该知道什么.

唐娜棉花

公共部门数据行动的最佳实践

唐娜棉花

CDO, AFSEO

在此期间,唐娜·科顿,美国债务抵押债券.S. 空军SEEK EAGLE办公室(AFSEO)讨论了空军如何利用其数据库中50多年积累的数据来综合之前批准的分析,而不是从零开始构建新的分析.

加入了解这两项努力如何帮助工程师认证新的商店和能力,以支持现代美国空军所需的敏捷性.

演讲者包括

利用联邦数据作为战略资产

演讲者包括

Joe Grace - Grace and Associates的总裁兼首席执行官/海军的前首席信息官, 医学
Nick sinai - Insight 合作伙伴资深顾问/风险投资合伙人.S. 奥巴马政府副首席技术官
Nate ashton, Dcode的总经理
Lauren strayhorn - Dcode技术参与经理
托德·布罗德赫斯特-解决方案总监

美国.S. 政府制定了2020年行动计划,为支持各机构在未来十年实施政府的数据战略奠定了坚实的基础. 小组成员将开始就需要采取的工具和文化变革展开对话,以支持各机构更好地利用其数据.

加入这个小组,听听奥巴马政府的前首席技术官是怎么说的, 来自Dcode的前海军医药、技术和政府创新中心的首席信息官,他们聚集在一起讨论机构应该如何找到和使用最好的工具,最终使他们能够满足任务的成功.

托尼·弗雷泽

用掌握的地理空间数据满足任务要求

托尼·弗雷泽

Maxar Technologies全球现场运营执行副总裁

随着图像数据和地图信息在联邦和
商业市场, 整合的需要越来越大, 从各种来源编目和管理这些数据. 全球定位系统,社交媒体,卫星图像和
其他集成点可以度量数亿条记录,甚至数十亿条记录.
合并地理空间数据是必要的,以确保所有数据源(内部和
外部)被分组以提供关于点和实体的最完整的信息
感兴趣.

Maxar公司全球外勤业务执行副总裁托尼·弗雷泽和澳彩推荐首席执行官安迪·帕尔默将发表讲话:
地理空间分析人员利用机器学习和人类专业知识节省时间和提高任务效率的最佳实践
为什么云原生功能对于扩展信息共享和获取至关重要,以及在可视化之前对数据进行分组和清理的重要性
分析师如何开始

杰里米Achin

用人工智能和ML驱动变革性数据项目

杰里米Achin

数据科学家 & 首席执行官DataRobot

人工智能和ML正在为部署真正的转型数据项目提供一种新的范式. 通过利用大量的实时信息和新的算法, 有一个更好和更有效的决策制定和过程的承诺. 参加这次会议,由datarbot公司的首席执行官杰里米·阿钦和澳彩推荐的首席执行官安迪·帕尔默领导. 他们将一起讨论为什么AI和ML应该在您的下一个数据项目中拥有前排座位,以及建立正确技术的最关键的最佳实践是什么, 推动项目和任务成功的人员和过程.

网络研讨会

安迪·帕尔默 Evren Eryurek, 蕨类植物哈尔普

利用云数据:成功的最佳实践

安迪·帕尔默 Evren Eryurek, 蕨类植物哈尔普

安迪·帕尔默 澳彩的首席执行官和联合创始人
Evren Eryurek,谷歌Cloud产品管理总监
蕨类植物哈尔普, TDWI研究副总裁,高级分析高级研究总监

加入TDWI的研究副总裁, 蕨类植物哈尔普, 在与澳彩首席执行官安迪·帕尔默和谷歌Cloud产品管理总监Evren Eryurek的圆桌会议上,他们讨论了清洁的最佳做法, 掌握, 管理, 利用云数据.

您将了解:

  • 云中的数据挑战
  • 云中数据质量的最佳实践
  • 掌握数据并将其作为资产使用的最佳实践
  • 云数据治理框架
詹姆斯·科比勒斯,马克·阿尔瓦雷斯,路易斯·鲍德温

使客户数据具有最大的影响

詹姆斯·科比勒斯,马克·阿尔瓦雷斯,路易斯·鲍德温

James Kobielus, TDWI高级研究总监
顾问马克•阿尔瓦雷斯
露易丝·鲍德温, 澳彩推荐解决方案总监

请加入TDWI高级研究总监James Kobielus在本次网络研讨会上探讨企业如何提高员工保留率, 提升销售, 个性化, 以及其他通过机器学习驱动的方法来传递客户洞察的盈利结果. 他将讨论如何利用ML:

  • 从广泛的内部和外部资源中发现最佳可用的客户数据
  • 降低整合、转换、清理和丰富客户数据的成本
  • 为每个客户决策场景提供相关的、经过策划的数据驱动的见解
Vanessa Gonzalez, 安东尼·戴顿, Blake McDonald, Richard Wang博士.D.

泛美公司是如何转型以更好地服务于他们的客户的

Vanessa Gonzalez, 安东尼·戴顿, Blake McDonald, Richard Wang博士.D.

Vanessa Gonzalez, Transamerica数据分析高级总监
安东尼·戴顿, 澳彩的首席产品官
Blake McDonald, AWS的解决方案架构师
理查德•王Ph值.D.他是麻省理工学院CDOIQ项目的执行董事

在竞争异常激烈的保险业, 提供卓越的客户服务是脱颖而出的关键因素.

请收听本期节目,了解为什么泛美航空在客户服务中采用数据优先的方式.

丹瓦尔德内尔

银行如何利用机器学习提高客户体验

丹瓦尔德内尔

牵引需求金融服务公司首席策略师

从提供一流的客户服务到遵守规定, 对银行来说,360度的客户观察是必须的. 通常,金融机构很难创造出这些准确的观点. 数据竖井和传统的数据管理方法导致有限的客户视图, 放缓贷款决策, 阻碍了营销工作和即将到来的满足什么水平要求的工作.

但是快速有效地开发最新的客户记录是可能的. 银行正在使用机器学习为每个客户创建独特的个人资料, 为合规和报告效率铺平了道路. 通过掌握客户数据, 金融机构可以做出更明智的信贷决策, 批准贷款更快的贷款批准和容易识别交叉销售机会.

在本地云环境中利用这种机器学习,为银行提供大规模掌握客户数据的基础设施,从而进一步增强银行的能力.