Corso di formazione Cognos 11

IBM Cognos Analytics 11 è una suite di business intelligence completa basata sul Web che offre una piattaforma integrata per la creazione di report, l'analisi, la creazione di scorecard e il monitoraggio di eventi e metriche.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto ad analisti di dati di livello intermedio che desiderano comprendere gli aspetti teorici di Cognos 11 e imparare a utilizzarlo in modo efficace.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

Comprendere le differenze e i miglioramenti in Cognos 11 rispetto a Cognos 10.
Utilizza il modulo dati migliorato e le funzionalità di gestione dei dati per una gestione dei dati più efficiente.
Implementare le best practice per una transizione fluida e un uso ottimale di Cognos 11.

Formato del corso

Lezione interattiva e discussione.
Un sacco di esercizi e pratica.
Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio dal vivo.

Opzioni di personalizzazione del corso

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Recensioni (3)

All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.

Mathipa Chepape - Vodacom

Corso - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

la parte personalizzata durante la quale ho potuto lavorare sul mio progetto e applicare direttamente gli elementi della formazione

Caroline - Schreder

Corso - Power BI Dashboards

Traduzione automatica

Do aprendizado, conseguir colocar em prática os exercícios propostos.

Samanta - Imdepa Rolamentos

Corso - Qlik Sense for Data Science

Corsi relativi

IBM Cognos Analytics

14 ore

Business Intelligence in MS SQL Server 2008

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AWS QuickSight

14 ore

Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies

35 ore

I progressi tecnologici e la crescente quantità di informazioni stanno trasformando il modo in cui vengono condotte le attività in molti settori, tra cui quello governativo. GoI tassi di generazione dei dati e di archiviazione digitale sono in aumento a causa della rapida crescita di dispositivi e applicazioni mobili, sensori e dispositivi intelligenti, soluzioni di cloud computing e portali rivolti ai cittadini. Man mano che le informazioni digitali si espandono e diventano più complesse, anche la gestione, l'elaborazione, l'archiviazione, la sicurezza e la disposizione delle informazioni diventano più complesse. I nuovi strumenti di acquisizione, ricerca, scoperta e analisi aiutano le organizzazioni a ottenere informazioni dettagliate dai dati non strutturati. Il mercato governativo è a un punto di svolta, rendendosi conto che le informazioni sono una risorsa strategica e che il governo deve proteggere, sfruttare e analizzare le informazioni strutturate e non strutturate per servire e soddisfare meglio i requisiti della missione. Mentre i leader governativi si sforzano di far evolvere le organizzazioni basate sui dati per portare a termine con successo la missione, stanno gettando le basi per correlare le dipendenze tra eventi, persone, processi e informazioni.

Soluzioni governative di alto valore saranno create da un mashup delle tecnologie più dirompenti:

Dispositivi mobili e applicazioni
Servizi cloud
Tecnologie per il social business e il networking
Big Data e analisi

IDC prevede che entro il 2020 l'industria IT raggiungerà i 5 trilioni di dollari, circa 1,7 trilioni di dollari in più rispetto a oggi, e che l'80% della crescita del settore sarà guidata da queste tecnologie di terza piattaforma. A lungo termine, queste tecnologie saranno strumenti chiave per affrontare la complessità dell'aumento dell'informazione digitale. Big Data è una delle soluzioni industriali intelligenti e consente alla pubblica amministrazione di prendere decisioni migliori agendo sulla base di modelli rivelati dall'analisi di grandi volumi di dati, correlati e non correlati, strutturati e non strutturati.

"Dare un senso a questi volumi di Big Data richiede strumenti e tecnologie all'avanguardia in grado di analizzare ed estrarre conoscenze utili da flussi di informazioni vasti e diversificati", hanno scritto Tom Kalil e Fen Zhao dell'Ufficio della Casa Bianca per la politica scientifica e tecnologica in un post sul blog dell'OSTP.

La Casa Bianca ha fatto un passo avanti per aiutare le agenzie a trovare queste tecnologie quando ha istituito la National Research and Development Initiative nel 2012. L'iniziativa ha incluso più di 200 milioni di dollari per sfruttare al meglio l'esplosione di Big Data e gli strumenti necessari per analizzarla.

Le sfide che Big Data pone sono tanto scoraggianti quanto incoraggianti sono le sue promesse. Archiviare i dati in modo efficiente è una di queste sfide. Come sempre, i budget sono limitati, quindi le agenzie devono ridurre al minimo il prezzo per megabyte di storage e mantenere i dati a portata di mano in modo che gli utenti possano ottenerli quando vogliono e come ne hanno bisogno. Il backup di enormi quantità di dati aumenta la sfida.

Analizzare i dati in modo efficace è un'altra grande sfida. Molte agenzie utilizzano strumenti commerciali che consentono loro di setacciare montagne di dati, individuando le tendenze che possono aiutarle a operare in modo più efficiente. (Un recente studio di MeriTalk ha rilevato che i dirigenti IT federali pensano che Big Data potrebbe aiutare le agenzie a risparmiare più di 500 miliardi di dollari, soddisfacendo al contempo gli obiettivi della missione).

Gli strumenti sviluppati su misura Big Data consentono inoltre alle agenzie di soddisfare la necessità di analizzare i propri dati. Ad esempio, il Computational Data Analytics Group dell'Oak Ridge National Laboratory ha messo a disposizione di altre agenzie il suo sistema di analisi dei dati Piranha. Il sistema ha aiutato i ricercatori medici a trovare un collegamento in grado di avvisare i medici degli aneurismi aortici prima che colpiscano. Viene utilizzato anche per compiti più banali, come setacciare i curriculum per mettere in contatto i candidati con i responsabili delle assunzioni.

Ulteriori Informazioni...

Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

35 ore

di Overview

I fornitori di servizi (CSP) sono sotto pressione per ridurre i costi e massimizzare il reddito medio per utente (ARPU), assicurando al contempo un'ottima esperienza clienti, ma i volumi dei dati continuano a crescere. Il traffico globale dei dati mobili crescerà a un tasso di crescita annuale combinato (CAGR) del 78 per cento entro il 2016, raggiungendo 10,8 exabiti al mese.

Nel frattempo, i CSP generano grandi volumi di dati, tra cui registri dettagliati delle chiamate (CDR), dati di rete e dati dei clienti. Le aziende che sfruttano pienamente questi dati guadagnano un margine competitivo. Secondo un recente sondaggio di The Economist Intelligence Unit, le aziende che utilizzano la presa di decisioni basate sui dati godono di un aumento della produttività del 5-6%. Tuttavia, il 53% delle aziende utilizza solo la metà dei loro dati preziosi, e un quarto degli intervistati ha notato che enormi quantità di dati utili non sono stati utilizzati. I volumi dei dati sono così alti che l'analisi manuale è impossibile, e la maggior parte dei sistemi software ereditari non può mantenere, il che porta a dati preziosi che vengono rimossi o ignorati.

Con Big Data & Analytics’ software di big data ad alta velocità, scalabile, i CSP possono minare tutti i loro dati per una migliore presa di decisioni in meno tempo. Diversi prodotti e tecniche forniscono una piattaforma software end-to-end per la raccolta, la preparazione, l'analisi e la presentazione di insegnamenti provenienti da grandi dati. Le aree di applicazione includono il monitoraggio del rendimento della rete, la rilevazione della frode, la rilevazione del cliente e l'analisi del rischio di credito. Big Data & Scala dei prodotti di analisi per gestire terabiti di dati ma l'implementazione di tali strumenti richiede un nuovo tipo di sistema di database basato sul cloud come Hadoop o processore di computer parallelo di scala massiccia (KPU, ecc.)

Questo corso funziona su Big Data BI per Telco copre tutte le nuove aree emergenti in cui i CSP stanno investendo per aumentare la produttività e aprire nuovi flussi di reddito aziendale. Il corso fornirà una panoramica completa di 360 gradi di Big Data BI in Telco in modo che i decisori e i manager possano avere una panoramica molto ampia e completa delle possibilità di Big Data BI in Telco per la produttività e il guadagno delle entrate.

Obiettivi corsi

L'obiettivo principale del corso è quello di introdurre nuove Big Data tecniche di intelligenza aziendale in 4 settori di Telecom Business (Marketing/Vendite, Operazione di rete, Operazione finanziaria e Relazioni con i clienti Management). Gli studenti saranno invitati a seguire:

Introduzione a Big Data-che è 4Vs (volume, velocità, varietà e veracità) in Big Data- Generazione, estrazione e gestione dalla prospettiva Telco
Come Big Data l'analisi differisce dall'analisi dei dati di eredità
In-house giustificazione di Big Data -Telco prospettiva
Introduzione a Hadoop Ecosistema- familiarità con tutti gli strumenti Hadoop come Hive, Pig, SPARC –quando e come vengono utilizzati per risolvere il problema Big Data
Come Big Data viene estratto per l'analisi per lo strumento di analisi-come Business Analysis’s può ridurre i loro punti di dolore di raccolta e analisi dei dati attraverso un approccio integrato Hadoop dashboard
Introduzione di base all'analisi di Insight, all'analisi di visualizzazione e all'analisi preditiva per Telco
L'analisi del cliente Churn e Big Data-how Big Data analisi possono ridurre il timore del cliente e l'insoddisfazione del cliente negli studi del caso Telco
Analisi di fallimenti di rete e fallimenti di servizio da metadati di rete e IPDR
Analisi finanziaria - frode, scorta e stima del ROI dalle vendite e dai dati operativi
Problemi di acquisizione dei clienti-Marketing target, segmentazione dei clienti e cross-sales dai dati di vendita
Introduzione e sintesi di tutti i Big Data prodotti analitici e dove si adattano allo spazio analistico di Telco
Conclusione-come prendere un approccio passo dopo passo per introdurre Big Data Business Intelligence nella tua organizzazione

Pubblicità target

Operazioni di rete, Manageri finanziari, manageri CRM e top IT manageri presso l'ufficio Telco CIO.
Business Gli analisti di Telco
Direttori/analisti di CFO
Direttori operativi
Direttore QA

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