Előadások

Kókai Dávid: WE LOVE WHAT YOU BUILD

Tudta, hogy a LEGO® alkatrészek milliárd dolláros piaca leginkább a drogkereskedelem mikroökonómiájára hasonlít?
Kókai Dávid, a WLWYB alapítója elmeséli, hogy az adattudomány hogyan juttat be egy magyar kisvállalkozást a legmenőbbek közé.

Kókai Dávid 40 éves, autodidakta adattudós, közgazdász és vállakozó. Sok évnyi multinacionális cégnél szerzett tapasztalatával hobbijából épít vállalkozást: az általa alapított WE LOVE WHAT YOU BUILD nevű brand alatt LEGO® alkatrészekkel, minifigurákkal és ritka gyűjtői készletekkel kereskedik, egyre nagyobb sikerrel. A vállalkozás jelenleg 6 főt foglalkoztat; árbevételének több, mint 95 százalékát export teszi ki.

Lányi Dávid: Machine Learning ipari alkalmazásokban

A machine learning az informatika új éráját hozta el, melyben a gépek értelmeznek, érvelnek, és tanulnak az adatokból. Két projekt két egymástól messzinek tűnő szakterületről rávilágít, mire képesek a machine learning algoritmusok, és hogyan alakíthat át iparágakat az adat és a kognitív technológia.

Lányi Dávid az IBM Research zürichi laboratóriumának mérnöke, gépi tanulás és deep learning kutató. Szakterülete a strukturálatlan adatok, képek, szövegek elemzése. Diplomáját a Budapesti Műszaki Egyetemen szerezte, tanult Karlsruhéban és a zürichi ETH-n is.

 Tompa Miklós Zsolt: Data Science helye nagy szervezeteknél

A data science és Big Data kifejezések varázsszókét keringenek a köztudatban, a kapcsolódó technológiák és eljárások a Gartner Hype Cycle tetején jelennek meg. A prediktív analitikai módszerek a nagy szervezeteknél is egyre inkább a mindennapi működés részét képzik. Hogyan követi egy nagy szervezet e technológiai változásokat? Beépülnek-e a változások folyamat szinten a mindennapokba? Tudatos menedzsment vagy organikus folyamatok? Milyen egy adatvezérelt szervezet? Milyen a jó data scientist egy nagy szervezetnél? Ezekre a kérdésekre keressük a választ nagy magyarországi szervezeteknél talált tények és a szakirodalom elmélete közti eltérések feszegetésével.

Tompa Miklós a Clementine üzletfejlesztési igazgatója, okleveles közgazdász, elemzői diplomáját a CEU-n szerezte. Eddigi munkái a telekommunikációs szektorhoz kötik, ahol üzletfejlesztéssel, termékfejlesztéssel és BPR feladatokkal foglalkozott.

Kovács Gyula: Magyar (gép)narancs

Az elmúlt 20 évben sok válkalat sokféleképpen kezdte el elemezni az adatokat. Az előadás néhány konkrét példán keresztül mutatja be, hogy az adatelemzés sikeressége milyen tényezőkön múlhat.

Kovács Gyula a Szegedi JATE-n végzett programtervező matematikus szakon. 1997-ben adatbányászati tanácsadással kezdte a karrierjét, 2005-2015 között független tanácsadó volt (Data Research Kft., Andego Tanácsadó Kft.), jelenleg a Fókusz Takarékszövetkezet projekt igazgatója. Jelentős szakmai tapasztalatot szerzett ügyfélelvándorlás előrejelzése, ügyfélszegmentáció, ügyfélértékszámítás, csalás detektálása terén. A hagyományos adatbányászat mellett számos hálózatkutatással kapcsolatos projektben dolgozott, részt vett a SIXTEP hálózatkutató szoftver kifejlesztésében. Rendszeres előadója a hazai BI és adatbányászati konferenciáknak.

 Ádám Gábor: Kereslet és kínálat összehangolása a predikció eszközével egy Integrált Üzleti Tervezési rendszer bevezetése során

Egy hazai jelentős gyógyszeripari vállalat példáján keresztül bemutatásra kerül, hogy miként lehet a kereskedelem, a logisztika és a gyártás üzleti tervezését és előrejelzését integrálni több ország cikk szintű keresleti predikciójának segítségével, ezzel megteremtve a kereslet és a kínálat közötti összhangot. Az eszköz azon túl, hogy autoforecast támogatással gyorsítja és pontosítja a havi kereskedelmi előrejelzést, kiváló kommunikációs eszközként szolgál az eltérések, one-off hatások transzparenciájának megteremtéséhez. A megoldás az IBM portfólió BI – CPM – Advanced Analytics eszköztárának integrálásával teljes megoldást nyújt az üzleti tervezéstől (TM1), a statisztikai előrejelzésen (SPSS Modeler) át a workflow támogatáson (TM1 applications) keresztül a felsővezetői beszámolásig (Cognos BI).

Ádám Gábor 11 éve az IFUA Horváth&Partners Kft. munkatársa, Advanced Analytics Team vezető. Üzleti intelligencia, vállalati tervezési és előrejelzési rendszerek bevezetése mellett a statisztika és adatbányászat (advanced analytics) eszköztárának bevetésével támogatja komplex üzleti problémák megválaszolását. Kiemelt iparági szakterülete az agrár, gyártó és retail vállalatok köre. Vendégelőadóként a Budapesti Corvinus Egyetemen teljesítménymérés- és értékelést oktat.

Mándli Anna: Selejtesedés vizsgálata az elektronikai gyártásban adatbányászati módszerekkel

Az adatbányászat egyik gyorsan fejlődő felhasználási területe az ipar: a gyártási adatok integrálásán és vizualizációján túl változatos klasszifikációs és előrejelzési feladatok merülhetnek fel. Az előadásban egy a Bosch által gyártott termékkel kapcsolatos adatbányászat projektet mutatunk be, melynek során a feladat a selejtesedésben közrejátszó legfontosabb faktorok megtalálása, és ezekre vizualizációs alkalmazás elkészítése volt. Emellett selejtelőrejelző rendszer kifejlesztésére irányuló kutatásunkról is lesz szó.

Mándli Anna a Robert Bosch Kft-nál egy autóelektronikai technológiákat fejlesztő csapat részeként az itt felmerülő adatbányászati feladatokkal foglalkozik. Ezek a feladatok adják az alapot a kutatási témájához, ugyanis egyben az ELTE IK PhD hallgatója is.

 Kovács-Ördög Zita és Pancza Judit: BOTond - chat (r)evolúció

Az előadásban sorra vesszük, hogy a ma nagy népszerűségnek örvendő robotok, legyen szó akár chatbotokról, digitális asszisztensekről vagy mesterséges intelligencia alkalmazásokról, milyen fejlődési utat jártak be az elmúlt évtizedekben. Megmutatjuk, hogyan építettünk egy egyszerű válaszoló robotot SPSS szöveganalitika segítségével, és hogyan automatizáltuk és integráltuk mindezt BOTond működésébe.