Кейсы повышения эффективности работы с банковскими данными

Эксперты BI.Qube показывают, как повысить эффективность банковского бизнеса, оперативно адаптироваться к изменениям и снизить операционные риски. В центре внимания — универсальная банковская модель данных и технологии, которые помогают ускорить выполнение задач и сократить затраты на IT. В кейсах Меткобанк, Азия-Инвест и Прио Внешторгбанк можно увидеть, как работает фреймворк без кодирования. Также представлен наш подход к использованию технологий GPT 0:00 Вступительное слово. Дмитрий Поликовский, Директор по развитию BI.Qube. 1:26 Программа 3:41 Проблемы работы с данными в кредитных организациях. Борис Бондарев, Главный архитектор BI.Qube. 8:57 Как повысить эффективность банковского бизнеса. Узнайте, как хранилище данных помогает принимать решения на основе фактов, а не интуиции, на примере Меткомбанка. Александр Забелин, Руководитель финансово-экономического департамента банковской группы Меткомбанк. 27:33 Гибридная архитектура для удобной клиентской аналитики. Как сохранить интерфейсы пользователей при переходе на импортозамещенную платформу данных на примере банка Азия-Инвест. Антон Харитоничев, Руководитель практики BI.Qube по работе с данными в финансовых учреждениях и логистике. 34:46 Решение проблем регуляторной отчетности. Как эффективно готовить обязательную отчетность при смене АБС на примере Прио-Внешторгбанк. Антон Харитоничев, Руководитель практики BI.Qube по работе с данными в финансовых учреждениях и логистике. 43:59 Как за 4 месяца мигрировать аналитику с M$ на РосПО, не теряя в качестве на примере банка Финсервис. Кейс об эффективности применения российского фреймворка BI.Qube и СУБД Postgres Pro. Андрей Азарченков, Руководитель разработки собственных программных продуктов BI.Qube. 57:18 Перспективы применения GPT в дата-проектах. Как с использованием GPT быстро мигрировать до 70% legacy-кода, выполнив дообучение модели. Борис Бондарев, Главный архитектор BI.Qube. 1:11:43 Демонстрация применения универсальной банковской модели. Вводное слово. Дмитрий Поликовский, Директор по развитию BI.Qube. 1:12:20 Универсальная банковская модель на принципах MDM с Data Vault на PostgreSQL «под капотом». Елена Павитницкая, Бизнес-аналитик данных BI.Qube. 1:15:54 Как за 20 минут получить аналитику – от источника данных до визуализации. Элина Лаар, Бизнес-аналитик данных BI.Qube. 1:29:38 Заключительное слово. Дмитрий Поликовский, Директор по развитию BI.Qube. BI.Qube, эффективность банковского бизнеса, универсальная банковская модель данных, снижение операционных рисков, оптимизация IT-затрат, фреймворк без кодирования, GPT технологии, Меткобанк кейс, Азия-Инвест кейс, Прио Внешторгбанк кейс, автоматизация бизнес-процессов, адаптация к изменениям в бизнесе, технологии для банков, финансовая аналитика, цифровая трансформация банков