DATA ANALYTICS & BUSINESS INTELLIGENCE

Roadmap to Success: Transforming Power of Data Analytics & Business Intelligence to Competitive Advantage

กลยุทธ์เทคนิคล้ำเลิศผนึก*การวิเคราะห์ข้อมูลอัฉริยะกับพลัง AI* ให้เป็นความได้เปรียบในการแข่งขัน

 

PUBLIC SEMINAR (plus ZOOM)

สัมมนาระดับพรีเมี่ยม เจาะลึกปรึกษาตรงปัญหา มุ่งผลสำเร็จแท้จริง
เข้าร่วมได้ทั้งที่*โรงแรมระดับห้าดาว* มาตรฐานสูง (1.5 M Distancing)
และผ่านระบบ*ZOOM MEETING* เพื่อประโยชน์ในการเรียนรู้สูงสุด

 

REGISTRATION FEE: 28,500 BAHT/PERSON (EXCLUDE VAT)

SMALL CLASS | LARGE ROOM | 5 STARS HOTEL | PLUS WEBINAR via ZOOM

 

ENQUIRY: +66 (0) 2158 9892
+66 (0) 89 692 9900

EMAIL:CONFERENCE@OMEGAWORLDCLASS.ORG

Leading Digital Disruption
        Data Analytics, Business Intelligence, and Artifical Intelligence becomes a “new electricity”. When amount of digital data increase exponentially, while the technologies to harvest insights from vast amount of data also progress in rapid pace. These factors create great business impact that leads to digital disruption in every industries.  Only business leaders who posses clear understanding of transforming power of data analytics would be able to harness these power to be their competitive advantage.

        Realizing the transformation power of analytics and intelligence, while important, is only the beginning. Next challenges are how to start properly. How to identify the worthwhile project that small enough to deliver value quickly and gain traction and support. Most importantly, for organization with existing culture, how to make data-driven analytics and decision a new norm. How to transform a guts-based management practice to an intelligence-driven organization. For small businesses, the challenge is how to start with limited internal resources & optimize its actual benefits

GRAB KEY HIGHLIGHTS & ROADMAP TO SUCCESS 
      1. Understanding Data Analytics, Business Intelligence, and Artificial Intelligence as it really is a business tool, not a technical jargon.
      2. Understand its potential, business cases, and limitations. Clarifies any myths that might have been barrier to Data Analytics adoption.
      3. Learn and understand the framework of data to decision life cycle. Required processes, people, and technologies that systematically transform data to insights and decisions that can strengthen your competitiveness.
      4. Understand various options of technical products and services as well as human resources required to start the Data Analytics journey and assessment tool to identify capability area before fully deploy Data Analytics & Business Intelligence.
      5. Learn the step-by-step process to start a Data Analytics & Business Intelligence project from identifying business problem to quantifying value proposition of the potential project. Practice with group break out to apply the knowledge to your own business scenario.
      6. Broaden perspective with interactive discussion of business and technological experts on adopting Data Analytics & Business Intelligence.

FOCUS ON KEY LEARNING POINTS & PRACTICES
• The New Landscape: Disruptive Digital Transformation
• Data Analytics, Business Intelligence and Artificial Intelligence : Global Phenomenon
• Learning and Opportunities of Data Analytics
• Data Analytics Framework: From Data to Decision & Action
• Key Resources for Data Analytics Initiative
• Business Success Stories of Data Analytics
• Data Analytics Roadmap to Success
• Data Readiness Assessment Tool

1) Changing Business Landscape: Disruptive Digital Transformation
แนวโน้มสภาพตลาดและการแข่งขันที่เปลี่ยนแปลงไปเนื่องจากเทคโนโลยีดิจิตัล ทิศทางการพัฒนาเศรษฐกิจดิจิตัลทั้งจากภาครัฐและเอกชน เทคโนโลยีสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจ
• Digital Economy แนวโน้มการพัฒนาธุรกิจด้วยแนวทางเศรษฐกิจดิจิตัล
• Technology Mega Trends แนวโน้มเทคโนโลยีที่สำคัญเช่น Big Data, Artificial Intelligence และ Internet of Things (IoT)
• Artificial Intelligence show case ตัวอย่างจากภาครัฐและเอกชนเกี่ยวกับ data analytics และ Artificial Intelligence

2) Data Analytics: Global Phenomenon
ทำความเข้าใจกับเทคโนโลยี Data Analytics ที่มา ประโยชน์ศักยภาพและการประยุกต์ใช้
• Data Analytics Definition & History ที่มาและความหมาย
• Disruptive Power of Data Analytics ศักยภาพในการประยุกต์ใช้ Data Analytics ในวงการต่างๆ
• Big Data & AI Demystified ความเข้าใจผิดๆ เกี่ยวกับ Big Data และ Artificial Intelligence

3) Data Analytics Framework: From Data to Decision and Action
เรียนรู้องค์ประกอบสำคัญในการนำ Data Analytics ไปใช้ในองค์กร ทำความเข้าใจขั้นตอนในการนำข้อมูลไปใช้ประกอบการตัดสินใจ
• People, Process and Technology องค์ประกอบ 3 ส่วนที่จะทำให้ใช้ประโยชน์จาก Data Analytics ได้เต็มที่
• From Data to Decision and Action ขั้นตอนการแปลงจากข้อมูลดิบไปสู่การตัดสินใจ
• Analytics – Data Value Chain รูปแบบการวิเคราะห์เพื่อเพิ่มคุณค่าของข้อมูล

4) Key Resources for Data Analytics Initiative
ทำความเข้าใจกับทรัพยากรต่างๆ ที่จำเป็นสำหรับการนำ Data Analytics มาใช้ในองค์กร
• Enrolling Data Analytics Team เตรียมทีมงาน ระบุบทบาท คัดเลือกบุคลากร
• Data Analytics Products & Services ทำความเข้าใจกับกลุ่มสินค้าและบริการเกี่ยวกับ Data Analytics
• Additional Considerations ข้อควรพิจารณาอื่นๆ เช่น Open Data, Data Quality, Security & Privacy

5) Data Analytics Roadmap to Success
ขั้นตอนสู่การนำ Data Analytics มาใช้ในองค์กร
• Steps in Data Analytics implementation ขั้นตอนการนำมาใช้ในองค์กร
• Landscape assessment การประเมินสภาพแวดล้อมในองค์กร
• Avoiding pitfalls ข้อควรระวังและการหลีกเลี่ยงป้องกันความผิดพลาด
• How to choose the right project เลือกโครงการนำร่องเพื่อสร้าง success story
• Driving to Data-Driven Organization ต่อยอดความสำเร็จและผลักดันองค์กรสู่ data-driven organization

6) Data Analytics Readiness Assessment Tool
ทำความรู้จักเครื่องมือประเมินความพร้อมก่อนนำ Data Analytics มาใช้ในองค์กร ทั้งด้านข้อมูล บุคลากรและกระบวนการทำงาน

7) Business Intelligence: Turn Big Data Analytics to New Insights for Business Success
กระบวนการสร้าง Business Intelligence จาก Data Analytics เพื่อเพิ่มคุณค่าของข้อมูลนำไปสู่ความฉลาดหยั่งรู้ที่จะกลายเป็นเครื่องมือในการช่วยตัดสินใจทางธุรกิจ

-Business Intelligence แนวคิดการทำงานของ Business Intelligence
-Data Analysis Methodology แนวทางการวิเคราะห์เพื่อเปลี่ยนข้อมูลดิบมหาศาลเป็น Business Intelligence
-Key Analysis Functions การใช้ฟังก์ชันการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญ

8) Business Intelligence & Analytics Roadmap to Success
ขั้นตอนและประเด็นการเตรียมการ สู่การนำ Business Intelligence และ Analytics มาใช้ในองค์กร

-Steps in BI implementation ขั้นตอนการนำ BI มาใช้ในองค์กร
– Landscape assessment การประเมินสภาพแวดล้อมในองค์กร
-Avoiding pitfalls ข้อควรระวังและการหลีกเลี่ยงป้องกันความผิดพลาด
-How to choose the right project เลือกโครงการนำร่องเพื่อสร้าง success story
-Driving to Data-Driven Organization ต่อยอดความสำเร็จและผลักดันองค์กรสู่ data-driven organization

9) Communicating Insights, visually
แนวทางและเครื่องมือในการสื่อสาร การนำเสนอผลการวิเคราะห์ การสร้าง data visualization และการนำเสนอด้วยเทคนิค storytelling

-Using various chart types การเลือกใช้แผนภูมิแบบต่างๆ
-Data Visualization Guidelines แนวทางการพัฒนา data visualization
-Storytelling เทคนิคการนำเสนอโดยใช้ข้อมูลและ visualization

10) Game Changing Story: Turn Data Analytics to Business Intelligence
ตัวอย่างบทเรียนจากการประยุกต์ใช้ข้อมูล เพื่อสร้างความแตกต่าง และปฏิวัติแนวทางการดำเนินธุรกิจ

11) Data Analytics: Group Exercise Discussion
ผู้เข้าร่วมสัมมนาทำแบบฝึกหัดร่วมกันภายในกลุ่ม เพื่อพัฒนาโครงการนำร่องของการนำ Data Analytics มาใช้ในองค์กร เริ่มตั้งแต่การกำหนดปัญหาทางธุรกิจ ระบุแนวทางการแก้ไขปัญหาด้วย Data Analytics ประเมินความพร้อมขององค์กรทั้งในด้านข้อมูลเทคโนโลยีและบุคลากร แล้วเตรียมการนำเสนอ โดยมีเวลาให้กลุ่มละ 5 นาที

12) Business Intelligence: Group Exercise Discussion
ผู้เข้าร่วมสัมมนาทำแบบฝึกหัดร่วมกันภายในกลุ่ม เพื่อพัฒนาโครงการนำร่องของการนำ Business Intelligence มาใช้ในองค์กร เริ่มตั้งแต่การกำหนดปัญหาทางธุรกิจ ระบุแนวทางการแก้ไขปัญหา เลือกใช้โมเดลวิเคราะห์ข้อมูล ทำการวิเคราะห์ข้อมูล และเตรียมการนำเสนอด้วย

Group Presentation: Key Learning & Future Opportunities
ตัวแทนผู้เข้าร่วมสัมมนาแต่ละกลุ่มนำเสนอโครงการแบบฝึกหัด รับฟังความคิดเห็นและข้อเสนอแนะจากวิทยากรและผู้ร่วมสัมมนาท่านอื่นๆ

LEARNING OBJECTIVES
After completing the seminar, the participants should be able to:
Explains briefly what is “Data Analytics, Business Intelligence, and Artificial Intelligence” and why to understand it now
Articulates how Data Analytics & Intelligence would enable Digital Economy scheme
Identify key opportunities that Data Analytics can be used
List key components in Data Analytics work and be able to classifies technologies, solutions, and services in the market accordingly.
List high-level steps to initiate Data Analytics movements in their organization and be able to avoid pitfalls along the way
Have a tool to assess their organization readiness to embark on Data Analytics & Business Intelligence journey

KEY TAKEAWAYS: Success Formulas & Stories
Being inspired about their business opportunities using Data Analytics & Business Intelligence
• Establish a project or a task force to assess the organization’s readiness
• Latest Technology in Data Analytics & Business Intelligence
• Turning data into Smart Data & Business Analytics
• Leverage Data Analytics to Achieve Actionable Business Intelligence
• Exploiting data to Business Analytics Beat Competition
• Lessons Learnt & Opportunities of Data Analytics & Business Intelligence

WHO SHOULD ATTEND  
        Key stakeholders in organization who would directly benefits from Data Analytics & Business Intelligence initiatives, ideally have their own budget or can influent budget owners. Business Leaders: Marketing, Sales, Logistics, Finance, Operation, Planning Could be: VPs, Directors, Senior Managers – not operational staffs

 

สถาบันนวัตกรรม ‘โอเมก้าเวิลด์คลาส’  สร้างสรรค์นำเสนอ
การสัมมนาฝึกอบรมผู้บริหาร เพื่อความสำเร็จและความเป็นเลิศ
“กลยุทธ์เทคนิคล้ำเลิศผนึก*การวิเคราะห์ข้อมูลอัจฉริยะกับพลัง AI* ให้เป็นความได้เปรียบในการแข่งขัน”