W dniu 23 października w Auli Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu odbyła się Konferencja BIG DATA SMARTER, której współorganizatorami byli Katedra Informatyki Ekonomicznej UEP oraz SAP Polska. Konferencja odbywała się w ramach programu SAP Big Data Tour 2014 realizowanego przez firmę SAP i obejmującego swoim zasięgiem całą Europę (http://www.sap.com/ms/sap-big-data-tour.html).
Podczas konferencji zaprezentowane zostały projekty realizowane w Katedrze Informatyki Ekonomicznej oraz wiele inspirujących scenariuszy w obszarze Big Data i in-memory computing, mających zastosowanie w różnych branżach. Z przedstawionymi na konferencji prezentacjami można zapoznać się poniżej.
Wzbogaceniem konferencji była możliwość odwiedzin w ciężarówce SAP, gdzie można było dowiedzieć się miedzy innymi: Jak SAP rozumie i interpretuje Big Data? Jak się ma Big Data do mistrzostw świata w piłce nożnej, czy do wyścigów Formuły 1? Jak wykorzystać posiadane duże wolumeny danych w celu zwiększenia efektywności działania organizacji lub planowania oferty nowych produktów i usług? Jak analiza wydźwięku w mediach społecznościowych może uzupełnić tę wiedzę?
Konferencja była równocześnie inauguracją wspólnego przedsięwzięcia SAP i UEP „Smart Brain” – Smart and Big Data Science Research & Innovation Center, którego celem jest prowadzenie badań stosowanych i sprzyjanie innowacjom w zakresie Big Data.
Smart Brain, to kolejna forma współpracy Katedry Informatyki Ekonomicznej UEP z SAP. Dotychczasowe wspólne działania związane są między innymi z projektami w ramach programu SAP HANA oraz z działalnością naukowo-dydaktyczną wynikającą z członkostwa w SAP University Alliance.
Prezentacje z wystąpień na konferencji BIG Data Smarter:
- Być SMART w energetyce, czyli o analizie danych zużycia oraz produkcji energii elektrycznej wspierających pracę analityka rynku energii elektrycznej
- Jak wykorzystać opinię, czyli o analizie wydźwięku komentarzy na temat usług świadczonych przez operatorów energetycznych
- Od analizy pojedynczego odbiorcy energii do analizy mikrosieci energetycznej
- Analiza i przetwarzanie grafowych struktur danych na przykładzie sieci społecznościowych
- Wykrywanie potencjalnych zagrożeń w ruchu morskim na podstawie danych AIS
- Analityka rynku zamówień publicznych na rzecz optymalizacji wspólnych zakupów w administracji publicznej
- Gromadzenie i analiza Big Data na przykładzie monitorowania źródeł internetowych
