Организационные вызовы становления и функционирования офиса управления и анализа данных.

Лаборатория данных:
назначение лаборатории данных; архитектура и используемые технологии; подход к созданию к лаборатории данных. Использование SAS и Open Source при построении лаборатории данных.

Аналитика самообслуживания:
требования к инструментам; подход к внедрению аналитики самообслуживания. Решения SAS и Open Source для задач аналитики самообслуживания.

Операционализация аналитики

Case sharing:
анализ назначения платежей для B2B маркетинга, оптимизация инкассаций, прогноз клиентопотока и оптимизация расписаний работы сотрудников, анализ инцидентов хелпдеска, анализ качества работы с клиентами, нейронные сети для повышение качества скоринга, кейсы компьютерного зрения и т.п.

Управление качеством данных.
Какие инструменты использовать? Как организовать процесс управления качеством данных? Решения SAS для управления качеством данных.

Управление метаданными в компании.
Решения SAS для управления бизнес и техническими метаданными.

Управление мастер-данными (MDM).

Управление клиентскими данными
– защита персональных данных, обогащение из внешних / внутренних источников / обмен данными о клиентах между партнерами (как это организовать, кто-то это использует / не использует, в чем проблемы). Услуги по аудиту клиентских данных (анализ качества клиентских данных, анализ бизнес-процессов, разработка рекомендаций)

Аналитическая платформа
– компоненты, задачи, шаги аналитического цикла и т.д. SAS Viya как единая платформа.