在未来一年,数据和分析(d和a)团队和他们的领导人将需要利用d和a预测变化,迅速转变,然后加速变化的反应。这个成功的能力的基础业务专家、d和a和d和a团队领导人并肩工作,共享知识和愿景保持一致。
分而治之
分手参加更多的会议为您的团队的每一个成员。
加速学习和建立共同愿景通过参加作为一个群体
没有更好的环境利益相关者对齐,学习和网络
评估供应商和解决方案提供商
比较所有利益相关者在您的业务解决方案。
作为一个团队会见专家
讨论你的挑战和验证策略。
购买更多,存更多的钱
集团折现率
节省注册当你和你的同事参加会议。
- 1每3注册支付
- 2每5注册支付
- 3每7注册支付
- 4每10支付注册
有关更多信息,电子邮件GlobalConferences@gartner.comGartner或联系你的代表。
建议出席会议作为一个团队
对齐你的视力为你打造良好的人际关系,并更深层次的共同理解与同事和同行,以帮助推动策略。
- 有一个小组计划的会议,确定关键目标。
- 决定如何分而治之的策略议程(会议你参加集体可以是重要的)。
- 同意你将如何共享关键的经验教训。
- 创建一个文档存储库的笔记,幻灯片等。
- 同事添加到您的专家一对一的会议。
- 连接在一起每天早上吃早餐,准备一天的和共享的亮点。
- 创建一个微软团队/松弛/谷歌去渠道会议期间保持联系。
- 制定一个计划赶上吃午饭在休息或网络。
- 充分利用会议,确保所有团队成员花时间向参展商和得到一些关键快餐带回来。
- 建立一个会议来回顾关键快餐和创建一个行动计划如何应用你所学到的东西。你打算开始/停止/做不同的你学会了什么?
- 连接在LinkedIn上任何同行中你见过会议。
- 安排后续会见任何参展商,激起了你的兴趣。
建议会议的作用
首席数据官和等价物,例如分析总监,d和a和其他人
- CDO圆
- 组织和角色的基础:从控制合作
- 如何驾驶数据和分析的商业价值
- 一个现代的基础数据和分析策略
- 一个有效的基础数据和分析操作模型
分析和商业智能的领导人
- 流媒体数据在运动:碰撞的消息,流分析和数据库管理系统
- 数据的故事:一个更好的方法决策者参与数据
- 扩展为每个人通过自动化分析
- 使用X分析构建弹性和灵活性的决定
数据管理领导人,包括工程和其他数据
- 如何应用高级技术来最大化你的数据管理技术的投资回报率
- 如何衡量和提高数据质量?
- 驱动分析成功DataOps和丰富工程实践数据
- 数据驱动的基础:开始使用数据读写和数据驱动的业务转型
- 如何设计一个数据织物为增强数据管理和集成
业务分析师
- 扩展为每个人通过自动化分析
- 数据驱动的基础:开始使用数据读写能力
- 相关的数据结构基础业务驱动因素
- 如何驾驶数据和分析的商业价值
高级商业领袖
- 2022年十大趋势数据和分析
- 数据的故事:一个更好的方法决策者参与数据
- 数据驱动的基础:开始使用数据读写和数据驱动的业务转型
- 扩展为每个人通过自动化分析
数据科学家
- 利用敏捷最佳实践构建协作数据科学实践
- 未来的数据科学和机器学习:你不能忽视关键趋势
- 人工智能技术的见解:在建立信任?减少模型偏差和整合可辩解的人工智能
- 技术见解:利用敏捷最佳实践构建协作数据科学实践
- 驱动分析成功DataOps和丰富工程实践数据
数据和分析治理和主数据管理的领导者
- 可信数据共享最佳商业价值:最高的最佳实践
- 新技术如何像人工智能和图形转换MDM吗
- 元数据是自主学习的关键,增广数据治理
- 技术见解:建立综合治理框架数据和分析
- 有效地利用数据作为数据和分析市场和交易所的领袖
架构师
- 如何处理你的d和a平台?利用数据和分析生态系统适应性,速度和更低的成本
- 技术的见解:在AWS部署数据和分析架构,Azure和GCP的云平台
- 如何设计一个数据织物为增强数据管理和集成
- 数据管理的未来总是在云上
人工智能程序了
- 使用人工智能成熟度模型在正确的时间做正确的事情
- 人工智能和气候变化:挑战,复杂性和临界
- 使用云加速企业人工智能的操作化
- 人工智能工程- AI针移动到下一个阶段
- 人工智能技术的见解:在建立信任?减少模型偏差和整合可辩解的人工智能
