Mesterségem címere: normális eloszlás görbe
Helyszín: CEU, 1051 Budapest, Nádor utca 15.
Időpont: 2020.01.21. kedd, 19:00-21:00
Azokban az országokban, ahol a digitális gazdaság fejlettebb a miénknél, már rég az adat alapú döntéshozás az egyik legfontosabb üzleti trend, de szerencsére már Magyarországon is elindultak a vállalatok ezen az úton. Meetupunkon olyan vállalatokat és adat felhasználási területeket mutatunk meg, amelyekből sokan inspirálódhatnak: az egészségüggyel, logisztikával és a szervezeti folyamatok átláthatóvá tételével foglalkozunk.
Szalóczy Nóra: Egészséges adatok
Nóra bemutatja az elérhető hazai egészségügyi adatokat és azokat a gyakorlati AI alkalmazásokat, melyekkel lehetőség nyílik a klinikai adatvagyon felhasználására. Hosszú távon nem az az orvoslás jövője, hogy múltbéli adatok alapján kezeljük a betegeket, hanem a predikció - még mielőtt valamilyen komoly probléma kialakulna, személyre szabott megelőzési útmutatót kapjunk. Az esettanulmányokban szó lesz az adatok egyéni, szakmai és üzleti felhasználásról is. Nóra Data Science és AI Technológia képzésünket is elvégezte, ezért ha bárki ezzel kapcsolatban szeretne kérdéseket feltenni, a legjobb forrához fordulhat.
Verőci Anikó: Átláthatósággal az ügyfelekért
Egy riport, aminek nincs sok értelme, de megszoktuk. Egy működési struktúra, ami nem hatékony, de nem lehet felülírni. Egy feladatkör, amit akár hárman is ellátnak és senki nem meri feltenni a kérdést: miért is? Egy nagyvállalati működés sok csontvázat termel. Mi történik akkor, ha a vállalat úgy dönt, hogy egy külsős adatelemzőre bízza a csontvázak megkeresését? Hogy kell ennek nekiállni? Milyen ismeretekre van szükség ehhez? Hol jön a képbe az adat?
Németh Réka: Adathalmozás vs. adathasználat
A nem profitorientált, kvázi hatósági jellegű szervezetek hajlamosak csak gyűjteni és őrizni az adatokat, de azok felhasználásában nem gondolkodnak, mivel az további erőforrást igényelne, ami esetükben biztosan nem fordul közvetlen profitba. Mégis érdemes a rendelkezésre álló adatokat a szolgáltatás minőségének javítására felhasználhatóvá lehet tenni. A Vasúti Pályakapacitás-elosztó Kft. ebbe az irányba indult el, és eredményeik nem csak a vasutas szakma számára lehetnek érdekesek.
Nagy-Rácz István: Hídemberek az adattudományban
Magyarországon nem elsősorban a data scientistek hiánya jelenti a szűk keresztmetszetet az adatalapú működésnél, hanem hogy nincsenek digitálisan jól képzett befogadók a vállalatoknál. Olyan hídemberek, akik egyaránt értik az adott vállalat üzleti céljait (domain tudás) és a data science alapjait, a modern technológia lehetőségeit, korlátait, csatarendbe állításának feltételeit. Data Science képzésünk vezetője rengeteg adatelemzési projektben vett részt, ezzel kapcsolatos tapasztalatait meséli el meetupunkon.
Szakértők
10+ éves, elsősorban kvantitatív kutatói tapasztalattal rendelkezik, főképp healthcare területen. Az egészségügyhöz kapcsolódó szakmai előéletében adatelemző cég, médiaügynökség, piackutató cég és gyógyszeripari vállalat egyaránt szerepel. Jelenleg az IQVIA Real World Evidence üzletágvezetője és a Semmelweis Egyetem PhD hallgatója, illetve az SE-ETK tanársegéd oktatója. Szociológusként mindig is érdekelték a rejtett összefüggések az adatokban, és ezek társadalmi haszonként való alkalmazhatóságai. Hiszi, hogy a digitalizációval és az új generációs statisztikai módszerekkel – mint az AI – kimagasló eredmények érhetőek el a gyógyítás és a betegellátás terén.
Szalóczy Nóra
Egészségszociológus, az IQVIA Real World Evidence üzletágvezetője
Informatikus mérnöki és vezetés-szervezési végzettséggel rendelkezik, IT kereskedelemi területen kezdte pályafutását térinformatika, majd nagyvállalati hardver területen, ezután rendszerintegrátor vállalatnál belső ERP projektvezetéssel, adatelemzéssel és minőségirányítással foglalkozott, később ERP konzulensként, jelenleg pedig adatelemzőként dolgozik.
Verőci Anikó
Data Analyst, AutSoft Ltd.
Németh Réka
igazgató, Vasúti Pályakapacitás-Elosztó Kft.
Magyarország egyik vezető adatelemzéssel foglalkozó cége, a Dmlab alapító senior partnere. Több mint 10 éves data scientist tapasztalata ötvözi a számos üzleti projekt vezetőjeként szerzett üzleti gondolkodásmódot a Műszaki Egyetem adatbányászati kutatócsoportjában szerzett technikai és elméleti tudással. A Dmlab csapat operatív és stratégiai vezetése mellett az elmúlt években számos adatalapú start-upban dolgozott, valamint a Dmlabban felhalmozott tudást és tapasztalatot olyan technológiai megoldásokba transzferálja, amelyek segítségével különböző területen tevékenykedő vállalatokat segít az adatvezérelt működésben. Konferenciák, valamint egyetemi és vállalati oktatások rendszeres előadója.
Nagy-Rácz István
Alapító és senior partner, Dmlab, Képzésvezető, KÜRT Akadémia