۸ آذر ماه؛

«کنفرانس ملی هوش تجاری و راهبرد‌ها» در دانشگاه علم وصنعت برگزار می‌شود

«دومین کنفرانس ملی هوش تجاری و راهبرد‌ها» ۸ آذر ماه در دانشگاه علم وصنعت برگزار خواهد شد.

کد خبر: ۷۲۲۳۲۷

جمعه - ۱۸ آبان ۱۳۹۷ / November 09, 2018

به گزارش خبرنگار دانشگاه خبرگزاری دانشجو، دومین کنفرانس ملی هوش تجاری و راهبرد‌ها ۸ آذر ماه در دانشگاه علم وصنعت برگزار می‌شود.

محور‌های این کنفرانس به شرح زیر است؛

کلیات هوش تجاری «هوش تجاری؛ گذشته، حال و آینده در ایران وجهان،  مفاهیم، الزامات و نرم افزار‌های هوش تجاری، اهمیت به کار گیری هوش تجاری در سازمان ها، راهبری ومدیریت داده، کلان داده (Big Data) و تحلیل آن ها؛ به کارگیری داده کاوی، وب کاوی و متن کاوی در حوزه‌ی هوش تجاری، کاربرد هوش تجاری در سلامت، کاربرد هوش تجاری در بازار سرمایه، وب معنایی و هوش تجاری، ارتباط کلان داه‌های درون و برون سازمانی، مطالعه موردی نسل سوم هوش تجاری»

مدیریت هوش تجاری «مزیت راهبردی به کارگیری هوش تجاری، داشبورد‌های مدیریتی: کاربردها، ساختار، مزیت‌ها، الزامات، چالش‌ها و مزایای به کارگیری هوش تجاری برای مدیران ارشد سازمان ها، فرآیند کسب وکاری برای اینترنت اشیا، مدیریت دانش و هوش تجاری، اقدامات چابک سازمان‌ها در بهره گیری از هوش تجاری، صنایع وکارخانجات هوشمند ومدیریت آن ها، مدیریت داده در سازمان، مزیت رقابتی حاصل از استقرار سیستم‌های هوش تجاری در سازمان ها، رهبری سازمان داده محور، تصمیم گیری‌های اثر بخش مبتنی بر هوش تجاری، به کارگیری سیستم‌های پیشگو وتحلیل گر در توانمند سازی مدیران سازمان، کارت امتیاز متوازن و داشبورد‌های مدیریتی سازمان»

چالش‌های پیاده سازی هوش تجاری « متدالوژی و پیش نیازی‌های به کارگیری هوش تجاری در سازمان،  شاخص‌های کلیدی عملکرد در هوش تجاری، تصویر سازی داده در عمل، استراتژی‌ها واصول هوش تجاری و تحلیل، تکنیک‌های تحلیلی پیشرفته داده، کاربرد‌های هوش مصنوعی در هوش تجاری، نقش فرهنک سازمانی در پیاده سازی موفق هوش تجاری، به روز رسانی نرم افزار‌های قدیمی در محیط ابری، مدیریت دارایی‌های اطلاعاتی سازمان‌ها، شرکت ها، کلان داده‌ها: چالش‌های ذخیره سازی و تحلیل داده، تحلیل بر خط داده، مطالعه موردی نمونه مربوط، مصورسازی مرکز داده، راه‌های سریع گسترش فناوری هوش تجاری در ایران»

مفاهیم داده و کلان داده «کلان داده،  علم داده، معماری داده و انبار، زیر ساخت داده‌ی مدرن، مدلسازی پیشرفته داده: ارتباطات، پایداری وپیچیدگی، کیفیت داده، امنیت داده، مطالعه موردی نمونه مربوطه، مکعب‌های داده، پردازش برخط داده»

سایر حوزه‌های مربوطه «پردازش ابری،  کسب و کار همراه، مدیریت IT کسب وکار محور»