SAS Credit Scoring for Banking
|
|
|
- Inge Simonsen
- 6 år siden
- Visninger:
Transkript
1 SAS USER FORUM Banking Fra datafangst til avgjørelser Ewa Nybakk & Mikkel Brudvik Sanderud, 8. juni 2017
2 Agenda Standardløsning Tilpasning av løsningen Designprinsipper Styrker Oppsummering og spørsmål
3 Introduksjon Prosjekt God Risikostyring (GRS) Samarbeid Capgemini og SAS Institute SAS Detailed Data Store for Banking Moduler på toppen av DDS blant annet Banking
4 Prosjekt GRS SAS RRM Kunde/Konto mart Banking Online Score SAS DDS for Banking Legacy DVH dhub Eksterne filer
5 Prosjekt GRS SAS RRM Kunde/Konto mart Banking Online Score SAS DDS for Banking Legacy DVH dhub Eksterne filer
6 Kredittmodellering Behov Formål Områder Kreditt/lånebeløp Regulatorisk/økonomisk kapital Prediksjon Overvåking av resultater Søknad Kunde Konto Scorekort Konkurs Mislighold Default Tap gitt mislighold Loss Given Default Nedbetaling av renter - Propensity to revolve
7 Kredittmodellering Utfordringer Data I siloer Frakoblet Ulikt datagrunnlag for ulike modeller Kunnskap ligger eksternt Mindre rom for fleksibilitet Eksterne Scorekort Tidkrevende Basert på utdatert data Rapportering Infrastruktur for analyse Ressurskrevende å utvikle og vedlikeholde
8 Banking Integrert løsning Typiske datakilder for modellering Kredittmodeller GUI-basert interface Datafangst Utvikling Deployment Overvåking Rapportering Transaksjoner og kontodetaljer Mislighold Demografi Sikkerhet Kredittkort PD LGD CCF Lage datasett Utlede variable Dataminingsverktøy
9 Overordnet Løsningsskisse SAS Enterprise Miner Modeling ABT Banking: Web Application Banking: Scoring Mart Model monitoring reports Banking: Foundation Mart SAS DDS for Banking/ Annen kilde
10 Tekniske Komponenter Konseptuell modell Hva løsningen tilsvarer i praksis
11 Databevegelse SAS Data Integration Studio SAS Enterprise Miner Modeling ABT Banking: Web Application Banking: Scoring Mart Model monitoring reports Banking: Foundation Mart SAS DDS for Banking
12 Databevegelse SAS Data Integration Studio Leser og laster data Egne transformasjoner for Credit Scoring
13 Databevegelse Tilpasninger i SAS Base Tilpasse eksisterende transformasjoner Forstå dataflyten best mulig
14 SAS Enterprise Miner Datamodellering SAS Information Map Studio Modeling ABT Banking: Web Application Banking: Scoring Mart Model monitoring reports Banking: Foundation Mart SAS DDS for Banking
15 Datamodellering SAS Information Map Studio Kan brukes for å bygge Analytical Base Tables Viktig utgangspunkt for å bygge data på rett form, og for å utvide datagrunnlaget
16 Modellering og Credit Scoring SAS Enterprise Miner SAS Enterprise Miner Modeling ABT Banking: Web Application Banking: Scoring Mart Model monitoring reports Banking: Foundation Mart SAS DDS for Banking
17 Modellering og Credit Scoring SAS Enterprise Miner Kan bygge modeller direkte i Enterprise Miner, og registrerer disse i metadata Bygge scorekort direkte i CSfB: Web Application
18 Agenda Standardløsning Tilpasning av løsningen Designprinsipper Styrker Oppsummering og spørsmål
19 Utvidelse av løsningen Datagrunnlaget Standardløsning dekket ikke alle databehov for eksisterende scoremodeller Behov for noen nye felter i eksisterende tabeller Behov for nye datakilder I praksis tilsvarer dette Mapping av data inn i eksisterende datamodell Oppdatering av jobber og metadata for tabeller i DI Studio
20 Adferdsmodell Utvidelse av løsningen Eksisterende Modell To segmenter: Bedriftsmarked, Personmarked Scorekort for default Modell implementert etter dokumentasjon Nye datakilder og felt lagt inn i løsningen Modell registrert via SAS Enterprise Miner Fordeler: Eksisterende kunnskap går ikke tapt Modell kan benyttes som champion modell
21 Overordnet Løsningsskisse SAS Enterprise Miner Modeling ABT Banking: Web Application Banking: Scoring Mart Model monitoring reports Banking: Foundation Mart SAS DDS for Banking/ Annen kilde
22 Agenda Standardløsning Tilpasning av løsningen Designprinsipper Styrker Oppsummering og spørsmål
23 Designprinsipper Standardløsning setter krav til at en rekke felt i dataunderlaget fylles med verdi Standardløsning setter krav til relasjon mellom datakilder Må også ivaretas med nye datakilder Mange måter å tilgjengeliggjøre data for modellbygging i webgrensesnitt. Bør ha en formening om hvordan man ønsker å bruke dataen ved utvidelse av løsning. Sletting av data i forskjellige mapper, tidkrevende i testfase med relast Tilpasning av løsning mulig feilkilde ved oppdatering av løsning
24 Fordeler og Styrker Fleksibilitet Relevant data i løsningen Utvikle, deploye, monitorere interne modeller Segmentering Verifikasjon Champion/Challenger, backtesting Statistisk analyse GDPR Basel II Compliance Modeller innenfor PD, LGD, CCF Modell og datavalidering Rapportering Modelldokumentasjon Brukerverdi Webgrensesnitt Deling av modeller og kunnskap in-house Økt innsikt bedre beslutninger!
25 Champion/Challenger
26 Rapportering
27 Fra Datafangst til Avgjørelser Avgjørelser Rapportering og innsikt Modellering og analyse Data mapping og konstruksjon av ABT Laster inn til Foundation Mart
28 Oppsummering Løsningsmodell som bruker forskjellig SAS-programvare Implementeringen krever annen kompetanse enn drift God fleksibilitet med muligheter for tilpasninger Designprinsipper for implementasjonen Store styrker og fordeler
29 Takk for oss! Insert contact picture Mikkel Brudvik Sanderud Konsulent Capgemini Mikkel- Insert contact picture Ewa Nybakk Konsulent Capgemini Hva er deres spørsmål?
SAS I TNS GALLUP. Fra spesialistverktøy til standard rapporteringsog analyseverktøy. Copyright 2010 SAS Institute Inc. All rights reserved.
SAS I TNS GALLUP Fra spesialistverktøy til standard rapporteringsog analyseverktøy Copyright 2010 SAS Institute Inc. All rights reserved. TNS Gallup TNS Gallup er Norges største analyseinstitutt. TNS Gallup
// PRESENTASJONER FRA NJAVA
// PRESENTASJONER FRA NJAVA } NAV i det store bildet Ingunn M. Godal } Nye ambisjoner, nye muligheter Torbjørn Larsen } Hvordan gjør vi det - våre behov Petter Hafskjold NAV i det store bildet John Dee
Inge Ådland, IT-sjef Visjoner for Vestlandet 14.10.2010
Inge Ådland, IT-sjef Visjoner for Vestlandet 14.10.2010 Fra Stadlandet i nord til Sandnes i syd Lokal storbank for innbyggere og bedrifter på Vestlandet Sentral drivkraft for nærings - og samfunnsutvikling
MULIGHETENE MED SAS VISUAL ANALYTICS 7.1
MULIGHETENE MED SAS VISUAL ANALYTICS 7.1 INTEGRASJON MOT VISUAL STATISTICS OG MS OFFICE Tromsø, 18.mars 2015 Vegard Hansen Forvirret? «One great virtue of good graphical representation is that it
SAS-forum 2013. BI Strategi og BICC
SAS-forum 2013 BI Strategi og BICC Tormod Kojen BN Bank ASA Agenda Kort om BN Bank Hvilke systemer har vi Modenhetsanalyse BI-strategi BICC 2 BN Bank BN Bank er en landsdekkende bank Innskudd fra kunder:
Sascha Schubert Product Manager Data Mining SAS International Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Extending SAS Enterprise Miner Sascha Schubert Product Manager Data Mining SAS International Agenda Architecture of SAS Enterprise Miner 5.2 Access to SAS Data Mining Functionality The Flexibility of the
<Insert Picture Here> Oracle BPM Suite. Bjarte Drivenes
Oracle BPM Suite Bjarte Drivenes Kundeeksempel - SJ Problemstilling Forsinkede tog økt belastning ift refundering Håndteres manuelt Manglende rapportering og synlighet Løsning Et
Bruk av egendefinert kode i SAS Data Integration Studio
Bruk av egendefinert kode i SAS Data Integration Studio D a g H å k o n S o l b e r g C e n t r i c i n n o v a t i o n S A S F A N S 2 6. 1 1. 1 5 Etablert i 2011, men med røtter tilbake til slutten av
Forbedret risikostyring og kontroll SAS Forum Norge 2011. Tobias Told Risikostyring, Storebrand Bank 25.05.2011
Forbedret risikostyring og kontroll SAS Forum Norge 2011 Tobias Told Risikostyring, Storebrand Bank 25.05.2011 Storebrand Storebrand Livsforsikring Ledende aktør innen pensjon og livsforsikring med høy
SAS Forum Norge 2011
SAS Forum Norge 2011, kompetanse og organisering; tre fokusområder for datavarehusavdelingen på If Skadeforsikring 25. mai Bernt Dingstad, If Skadeforsikring Agenda Introduksjon Spørsmål 1 2 3 4 5 If skadeforsikring
Erfaringer og eksempler fra Nord-Europas største implementering av SAP BPC for konsolidering. Stig Skoglund Leading Consultant Statoil
Erfaringer og eksempler fra Nord-Europas største implementering av SAP BPC for konsolidering Stig Skoglund Leading Consultant Statoil Teknologidrevet energiselskap - 30 300 ansatte i 42 land (2010) Egenproduksjon
Tilrettelegging av store datagrunnlag for analyse med SAS Scalable Performance Data Engine (SPDE) Steinar Helstrup 8.juni 2017
Tilrettelegging av store datagrunnlag for analyse med SAS Scalable Performance Data Engine (SPDE) Steinar Helstrup 8.juni 2017 Agenda Bakgrunn Strukturering av datagrunnlag for analyse Last av datagrunnlag
DET BESTE AV TO VERDENER SAS Stored process og JavaScript for webrapportering
DET BESTE AV TO VERDENER SAS Stored process og JavaScript for webrapportering 17. september 2013 Lars Øyvind Berg og Pål S. Schau Hvem er vi? Centric Innovation BI konsulentselskap Etablert juni 2011 6
OptimalJ-kurs UIO Oppsummering av kurset. De ulike modellene egenskaper og formål
OptimalJ-kurs UIO 2004 Agenda Time 1: Oppsummering av kurset Time 2: De ulike modellene egenskaper og formål Team Development med OptimalJ Domain Patterns Egenutviklede transformasjoner (krever Architect
Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Analyse. Oppdatering og stresstesting av eksisterende modeller og deling av risk scenarier. Cathrine Pihl Næss Senior Advisor - Analytical Intelligence SAS Institute Agenda Oppdatering på utvalgte områder
13.10.2011. Agenda. Kredittkort elsket og hatet?
Ikano Finans: OpenSource-basert Customer Acquisition gir redusert kostnad og økt kundeverdi 13. oktober 2011 Per-Jørgen Dam-Nielsen, Antares Agenda Om kredittmarkedet og white/private label kredittkort
Prosjekt-/Diplom- Oppgave for GE CAPITAL Bank
Prosjekt-/Diplom- Oppgave for GE CAPITAL Bank GE Capital Bank GE Capital Bank er et av Norges ledende selskap innen forbrukerfinansiering. Vi tilbyr kredittkort og lån uten sikkerhet, med tilhørende forsikrings-
Praktiske løsninger med Microsoft Power BI. CIO Forum Analytics 10.12.14 Paul Andreas Osuldsen
Praktiske løsninger med Microsoft Power BI CIO Forum Analytics 10.12.14 Paul Andreas Osuldsen Agenda Introduksjon til Microsoft Power BI Kundecase 1: Mens vi venter på varehuset Kundecase 2: Kombinasjon
Risikoklassifisering av kunder i Eika. Hva skjer når 80 sparebanker går sammen om å lage en felles modell for risikoklassifisering av lånekunder?
Risikoklassifisering av kunder i Eika Hva skjer når 80 sparebanker går sammen om å lage en felles modell for risikoklassifisering av lånekunder? Agenda Kort introduksjon Eika Prosjektet Leveransen Utviklingsjobben
DEN DIGITALE ARBEIDS- PLASSEN ANNO 2015
VELKOMMEN DEN DIGITALE ARBEIDS- PLASSEN ANNO 2015 DIGITALE ARBEIDSPLASSER CASE: DEN NORSKE KIRKENS INTRANETT PAUSE 10 MIN INNGÅ AVTALE MED IT-ADVOKATBYRÅ HVA TENKTE VI PÅ!!? CASE: ADVOKATFIRMAET FØYENS
Orientering om E-ARK4ALL. Et pågående delprosjekt av CEF earchiving buildingblock
Orientering om E-ARK4ALL Et pågående delprosjekt av CEF earchiving buildingblock Agenda Introduksjon og historie Hvorfor er dette viktig for oss? Hva består prosjektet av? SIARD Veien videre à EARK3? Introduksjon
Social Network Analysis. Process Capability Analysis. Vector Autoregressive Models. Discrete Event Simulation. Decision Trees. Psychometric Analysis
Analysis of Variance Spectral Analysis R Integration Nonlinear Programming Matrix Programming Neural Networks Statistical Analysis Exploratory Data Analysis Data Visualization Text Analytics Design of
BUSINESS SERVICE MANAGEMENT
Sykehuspartner BUSINESS SERVICE MANAGEMENT SQS Software Quality Systems Agenda Innledning Om Sykehuspartner Prosjektoversikt Ende til ende målinger Initielle behov og krav Business Service Management og
Forberedt på Solvens II
SAS Forum, 17. september 2013 Forberedt på Solvens II v/svein Stokke, Risikodirektør i KLP 1 KLP Kommunal landspensjonskasse Ledende tilbyder av Offentlig tjenestepensjon Norges største livsforsikringsselskap
netsense...making sense of IT
netsense...making sense of IT Netsense.. Netsense er et IT konsulentselskap som opererer innen fagområdene: IT utvikling IT forvaltning IT rådgivningstjenester Vi leverer understøttende teknologi og tjenester...så
Stian Estil IT TRENDER 2011
Stian Estil IT TRENDER 2011 Cloud Computing/Nettskyen Cloud computing Cloud Computing definisjon Nettskyen Fra Wikipedia, den frie encyklopedi (Omdirigert fra Cloud computing) Gå til: navigasjon, søk
Teknisk hjørne RiskManager
Teknisk hjørne RiskManager Nye muligheter med RiskManager levert i skyen Tor Myklebust Peter Hjelvik Tom Martens Meyer Solem WWW.EVRY.NO/SAKOGPORTAL Tor Myklebust (46) Utvikler på RiskManager siden 2011
Telenor Norge Consumer SAS CI
Telenor Norge Consumer SAS CI Telenor Consumer SALES CRM 1:1 Sales & Customer Data System design & Data Quality Section Manager System design & Data Quality Michael Poulsen Data Quality Manager Guro Fagerhaug
INF 329: Web-Teknologier. Dataimplementasjon. Fra Kapittel 11 i «Designing Data-Intensive Web Applications» Presentasjonsdato: 17/10/2004
INF 329: Web-Teknologier Dataimplementasjon Fra Kapittel 11 i «Designing Data-Intensive Web Applications» Presentasjonsdato: 17/10/2004 av: Dag Viggo Lokøen (dagvl@ii.uib.no) Kent Inge F. Simonsen (kentis@ii.uib.no)
Great European Bank. Mona Skarpnord Head of Deposit and Loan Products Norway
Great European Bank Mona Skarpnord Head of Deposit and Loan Products Norway Agenda Nordea en «Great Digital European Bank» Nordea sin målsetning for digitalisering e-signatur og statistikk/oppfølging Veien
Banking General Ledger, en banktilpasset utgave av Unit4 Business World. Ole H. Meluken og Rune Breivik
Banking General Ledger, en banktilpasset utgave av Unit4 Business World Ole H. Meluken og Rune Breivik WWW.EVRY.NO/FORST Presentasjon av foredragsholderne Ole.Meluken@Evry.com Tlf. 97789566 - Financial
Releasing the power of your data
Releasing the power of your data BI builders Norsk selskap etablert I 2011 Spesialitet: Business Intelligence programvare Ultra høy kvalitet, kontroll og ytelse Basert på lang og tung kompetanse på Data
Egne Scorekort, kan det bli
Egne Scorekort, kan det bli allemannseie? AAA Soliditets analyseavdeling Hva er et scorekort Hvorfor eget scorekort Effekt av egne scorekort Utfordringer med å utvikle egne scorekort Hvordan kan utfordringene
Alle skal kunne teste alt - overalt KDRS TRONDHEIM JUNI 2017
Alle skal kunne teste alt - overalt KDRS TRONDHEIM - 13. JUNI 2017 Det eksistensielle - Arkivverkets oppgaver 2 Det eksistensielle - Arkivverkets oppgaver Vår oppgave er - - - å dokumentere samtid for
E2 Leveranser av modelldata ut på anlegg Praktiske erfaringer og muligheter
E2 Leveranser av modelldata ut på anlegg Praktiske erfaringer og muligheter Torbjørn Tveiten/Richard Limbodal-ViaNova Plan og Trafikk AGENDA Erfaringer på bruk av modelldata ut på anlegg - Dagens leveranser
Guide. Valg av regnskapsprogram
Guide Valg av regnskapsprogram Trenger du et regnskapsprogram for din bedrift? Det er mye å tenke på når man sammenligner ulike tilbud. Hva er dine faktiske behov, hva er sluttprisen for en løsning, og
Master Data Management
Master Data Management Hvordan kan MDM brukes til å sikre at masterdata er korrekte? Kim Askild Jensen, SAP MM/SRM/MDM/BPM/Screen Personas konsulent 1 12. september 2012 MDM Masterdata presentasjon Generell
Mobile data i skytjenester Geomatikkdagene Dag Solberg Sales & Business Manager Blom
Mobile data i skytjenester Geomatikkdagene 2017 Dag Solberg Sales & Business Manager Blom Kort om Blom Geomatics AS En del av TerraTec Group med kontorer i Norge, Sverige og Finland Blom Geomatics opererer
Migrering hos Gjensidige Bank. 9. februar 2011 Ellen Aaslund - Gjensidige Bank Knut Erik Terjesen - bwise
Migrering hos Gjensidige Bank 9. februar 2011 Ellen Aaslund - Gjensidige Bank Knut Erik Terjesen - bwise Historie 2 Nøkkeltall per Q3 2010 84 291 kunder 142 ansatte Oslo 92 fra Citibank Førde 50 fra GB
Temadata i Innlandet. Generelt tilgang til og bruk av temadata Data fra Statens vegvesen. Fagdag veg, Gålå Ingar Skogli, Statens vegvesen
Temadata i Innlandet Generelt tilgang til og bruk av temadata Data fra Statens vegvesen Fagdag veg, Gålå 05.09.2017 Ingar Skogli, Statens vegvesen Temadata i Innlandet - praktisk bruk NVDB Tilgang til
Vår visjon for hvordan DERE digitaliserer virksomheten gjennom ny teknologi. Foredraget svarer opp:
Vår visjon for hvordan DERE digitaliserer virksomheten gjennom ny teknologi. Foredraget svarer opp: 1. Hva som karakteriserer de som lykkes i å oppnå lønnsomhet med Digitalisering hvordan de styrer retningen
Oppsummering. Thomas Lohne Aanes Thomas Amble
Oppsummering Thomas Lohne Aanes Thomas Amble 14.11.04 Kapittel 2: Data Modell Mål: Data som skal brukes av applikasjonen blir spesifisert på en formell og likevel intuitiv måte. Resultat: Vi får et konseptuelt
AGENDA. En produktiv arbeidsplass Ja, derfor Office 365 Hege Line Arnstein Andreassen. Office 365 del 2. Avslutning. Marie Johansen, Microsoft
AGENDA En produktiv arbeidsplass Ja, derfor Office 365 Hege Line Arnstein Andreassen Office 365 del 1 Marie Johansen, Microsoft PAUSE Office 365 del 2 Marie Johansen, Microsoft Avslutning Hege Line Eiliv
Advania SPOC Vårt Kundesenter på WEB Brukerveiledning. Mars 2014
Advania SPOC Vårt Kundesenter på WEB Brukerveiledning Mars 2014 INNHOLDSFORTEGNELSE Logg inn... 4 Ny sak... 5 Forklaring til feltene... 6 Ny melding i opprettet sak... 7 Avslutning av sak... 7 Dine Saker...
Frokostseminar for arkitektfaget SAMSPILL MELLOM BYGG OG TERRENG - GIS-BIM 9. juni 2010
Frokostseminarer SAMSPILL MELLOM BYGG OG TERRENG GIS-BIM Program 08:30 Velkomst og introduksjon til buildingsmart standarder Steen Sunesen, buildingsmart Norge. 08:45 Prosess for GIS-BIM Resultat av utvikling
En robust BI-løsning; hva må til?
En robust BI-løsning; hva må til? Noen gode praksiser, og NTNUs skritt mot prediktiv analyse Torgeir Sesseng, Oslo 23.09.2015 Kunnskap for en bedre verden Agenda. Kort om: 1. BI-/informasjonsstrategi 2.
NVDB datagrunnlag og tilganger. Liv Nordbye, Vegdirektoratet
NVDB datagrunnlag og tilganger Liv Nordbye, Vegdirektoratet Vegbil der Teknisk kart Norge 1:50.000 Ortofoto Økonomisk kart Spordybde Ulykkesregisteret Hva er NVDB? Digitalt eiendomskart og GAB informasjon
IS Introduksjon til informasjonssystemer
KANDIDAT 3644 PRØVE IS-100 1 Introduksjon til informasjonssystemer Emnekode IS-100 Vurderingsform Skriftlig eksamen Starttid 13.12.2016 07:00 Sluttid 13.12.2016 11:00 Sensurfrist 05.01.2017 23:00 PDF opprettet
Starship SOSI versjon 5?
Teknologiworkshop 2017-11-14/15 SOSI standarden - overordnet Overgangen til SOSI standard 5.0 Morten Borrebæk, Kartverket Starship SOSI versjon 5? Outline 1. Strategi for det videre arbeidet med SOSI 2.
Samhandling med QuadriDCM
Samhandling med QuadriDCM Samhandling mellom alle fag Quadri DCM Easy Access for prosjektledere Quadri DCM for entreprenører Hvilke behov viser seg når modellen representerer den kontraktuelle leveransen?
ephorte Integration Services (eis) produktbeskrivelse
ephorte Integration Services (eis) produktbeskrivelse Versjon 2 31.10.2012 Gecko Informasjonssystemer AS Robert Vabo INNHOLDSFORTEGNELSE INNHOLDSFORTEGNELSE... 2 COPYRIGHT... 3 EPHORTE INTEGRATION SERVICES...
REKLAMEFABRIKKEN PÅ PP
REKLAMEFABRIKKEN PÅ PP Dette er meg! Thomas Flogstad 38 år Gift - 2 barn Spiller i 2 band Bor i Hovenga Holdt på med internett siden ca. 1994 REKLAMEFABRIKKEN PÅ PP Strategi Merkevarebygging Profil / identitet
Risikoklassifisering av utlån
Risikoklassifisering av utlån Bankenes sikringsfonds høstkonferanse 21. september 2009 Tore Anders Husebø SpareBank 1 Kompetansesenter for kredittmodeller Agenda Hva er risikoklassifisering av utlån? Om
I multiple choice, sann, usann, i alle oppgaver der du kun skal krysse av, får du poeng for riktig svar, null poeng for feil svar og ikke svar.
1 IS-100 høsten 2016 Emnekode: IS-100 Emnenavn: Introduksjon til informasjonssystemer Dato: 13 desember 2016 Varighet: 9-13 Tillatte hjelpemidler: Ingen Merknader: Eksamen består av både multiple choice,
Altinns nye tjenesteverksted. Lars Vegard Bachmann, produkteier portal og tjenester, Altinn
Altinns nye tjenesteverksted Lars Vegard Bachmann, produkteier portal og tjenester, Altinn 01 Nytt tjenesteverksted? Hva mener du med det? Bakgrunn, mål, konsept og overordnet beskrivelse 02 Det høres
Intelligent digitalisering av dialogen: hvordan komme i gang?
Intelligent digitalisering av dialogen: hvordan komme i gang? Anne Johanne Solhjell og Ståle Sørensen Winorg Fokusområder for forbedringer «Empower» de ansatte Engasjere medlemmer, givere, frivillige og
Installasjonsveiledning. DDS-CAD Arkitekt & Konstruksjon 7
Installasjonsveiledning DDS-CAD Arkitekt & Konstruksjon 7 - Installasjonsveiledning versjon 7 Vær oppmerksom på: USB-dongler ikke skal plugges i maskinen før programmet er installert. Før installasjonen:
Planning & Forecasting. retning / ansvar / verdi
Planning & Forecasting retning / ansvar / verdi RAV Norge AS Hvem er vi? Spesialister på løsninger innen: Business intelligence and analytics Data visualization and discovery Performance management 44
Kraftig, fleksibel og brukervennlig prosjektstyring/saksbehandling
Kraftig, fleksibel og brukervennlig prosjektstyring/saksbehandling Insights er modulbasert, og du trenger kun implementere og ta i bruk de moduler som du føler for. Hva er Machina Insights? Machina INSIGHTS
SUSOFT RETAIL FOR MOTEBUTIKKER
SUSOFT RETAIL FOR MOTEBUTIKKER Susoft Retail er en glimrende løsning for salg av klær, sko og annet tilsvarende. I tillegg passer løsningen både enkeltstående butikker og kjeder. Susoft Retail er en nettskyløsning
Brukerdokumentasjon. Dynamiske Rapporter
Brukerdokumentasjon Dynamiske Rapporter Restricted Edition Rapporteringsmodul for utvalgte maritech programmer Side 2 Contents Beskrivelse av konsept... 3 Ta ut en rapport... 3 Oppdaterte rapporter...
Generelt om operativsystemer
Generelt om operativsystemer Hva er problemet? Styring av maskinvare og ressurser tilknyttet en datamaskin er komplisert, detaljert og vanskelig Maskinvare, komponenter og programvare endres og forbedres
Mamut Enterprise Travel CRM
Mamut Enterprise Travel CRM Tilleggsproduktet Mamut Enterprise Travel CRM gir deg muligheten til å ta med deg arbeidet på en bærbar datamaskin ut av kontoret. Du arbeider da på en kopi av den sentrale
Har du kontroll på dine data etter at de er delt med eksterne? Bjørn Sigurd Hove
Har du kontroll på dine data etter at de er delt med eksterne? Bjørn Sigurd Hove www.evry.no/itpulstrondheim #ITpuls Tidligere var det lettere å kontrollere virksomhetens informasjon users devices apps
Datakvalitet og Noark
Datakvalitet og Noark IKA Hordaland 24.04.2017 thomas.sodring@hioa.no 1/17 Datakvalitet Datakvalitet som et eget forskningsfelt har eksistert siden 1970 tallet men det var etter 2000 tallet at flere og
PRESENTASJON NORDIG OKTOBER Alle skal kunne teste alt - overalt
PRESENTASJON NORDIG OKTOBER 2017 Alle skal kunne teste alt - overalt Det eksistensielle - Arkivverkets oppgaver Vår oppgave er - - - å dokumentere samtid for ettertid - i den tro at det er nyttig for ettertiden
Your IT. Our passion. Din IT. Vår lidenskap. TRYGT, ENKELT OG TILGJENGELIG
Your IT. Our passion. Din IT. Vår lidenskap. TRYGT, ENKELT OG TILGJENGELIG Om Upheads AS Etablert som NetPower i 1995 Endret navn til Upheads februar 2014 Hovedkontor i Sandnes Avdelinger i Bergen, Haugesund,
NBTA. Jon Vegusdal 21 05 2014
NBTA Jon Vegusdal 21 05 2014 AGENDA Hvem er UNIT4 Current Tidsbruk i reisehåndteringen og besparelser Nøkkelfunksjoner i et moderne reiseregningssystem 7 skjulte kostnader OM OSS 31 ansatte Hovedkontor
Fremtidens plattform for samvirkende systemer
Fremtidens plattform for samvirkende systemer Teknologidagene 2018 - Trondheim Per Andersen, Statens vegvesen ITS-Programmet Statens vegvesen har definert 3 hovedtemaer for å kunne levere på samfunnsoppdraget
Forbedret kundeopplevelse og reduserte driftskostnader ved bruk av maskinlæring i nettskyen. Heidi Brunborg IT-direktør i Lånekassen
Forbedret kundeopplevelse og reduserte driftskostnader ved bruk av maskinlæring i nettskyen Heidi Brunborg IT-direktør i Lånekassen Før vi starter Utbetaler årlig 30 milliarder kroner i utdanningsstøtte
REKLAMEFABRIKKEN PÅ PP
REKLAMEFABRIKKEN PÅ PP Dette er meg! Thomas Flogstad 38 år Gift - 2 barn Spiller i 2 band Bor i Hovenga Holdt på med internett siden ca. 1994 REKLAMEFABRIKKEN PÅ PP Strategi Merkevarebygging Profil / identitet
Hvordan bruke funksjonaliteten på web i UBW On! Lønn/HR
Hvordan bruke funksjonaliteten på web i UBW On! Lønn/HR Jostein Rekkavik og Linda Sande WWW.EVRY.NO/FORST Hvem er vi? 3 Hvem er jeg? Erfaring 20 års erfaring som prosjektøkonom og lønnsansvarlig 8 års
Sentral Felles kartdatabase Geovekstsamling Troms november 2017 Merethe Rødum
Sentral Felles kartdatabase Geovekstsamling Troms november 2017 Merethe Rødum Innhold Konseptet Nytte Status prosjektet Distribusjon Planer for innføring Endringer i forvaltningskonseptet Hva med plansynkronisering?
Geomatikkdagene 2018 Stavanger
Geomatikkdagene 2018 Stavanger Modeller, formater og tjenester standardisering nasjonalt og internasjonalt. Morten Borrebæk, Kartverket Outline 1. Strategi for det videre arbeidet med SOSI 2. Status på
Stordata i offentlig sektor OSDF 7.12
Stordata i offentlig sektor OSDF 7.12 Hva er stordata? Store datavolum (Volume) Virksomhets data Varierte data fra forskjellige kilder (Variety) Innhenting av data i real-time (Velocity) Transaksjoner
LocalBank Prosjektbeskrivelse
LocalBank Prosjektbeskrivelse INNHOLD MÅL... 2 STRUKTUR... 2 IMPLEMENTASJON AV ILOCALBANKREPOSITORY... 3 GUI... 4 EXCEPTION... 4 KODE... 4 NOEN KLASSER OG SPESIELLE EMNER SOM DE VISER... 5 KLASSE DIAGRAMMER...
MED PUBLIC CLOUD INNOVASJON OG MULIGHETER. Altinn Servicelederseminar September 2017
INNOVASJON OG MULIGHETER MED PUBLIC CLOUD Altinn Servicelederseminar - 21. September 2017 Geir Morten Allum geir.morten.allum@basefarm.com Product Development Basefarm AGENDA ALTINN SERVICELEDERSEMINAR
Produktkalkyler i SAS Cost and Profitability Management hos Avinor
Insert Client / Partner logo Produktkalkyler i SAS Cost and Profitability Management hos Avinor Presentasjon på SAS Fans brukersamling - av Hild Eirin Strømme Litt om meg Bakgrunn Utdanning og annen erfaring
IHE-profilen XDS: Cross-Enterprise Clinical Documents Sharing. Thorill Antonsen og Edgar Glück KITH
IHE-profilen XDS: Cross-Enterprise Clinical Documents Sharing Thorill Antonsen og Edgar Glück KITH Agenda IHE Integrating the Healthcare Enterprise IHE teknisk rammeverk og IHE-profiler XDS-profilen for
InnlandsGIS - Dataflyt og temadata
InnlandsGIS - Dataflyt og temadata Temadataforum 9.9.2014 Ingar Skogli, Statens vegvesen InnlandsGIS - bakgrunn Kartportal på internett for: Fylkesmannen i Oppland, Fylkesmannen i Hedmark, Oppland fylkeskommune,
SAS IN A SOA WORLD MARIUS SOMMERSETH TEAM LEAD TECHNICAL ARCHITECTURE
SAS IN A SOA WORLD MARIUS SOMMERSETH TEAM LEAD TECHNICAL ARCHITECTURE HVA ER WEB SERVICER OG TJENESTELAG? Fra Wikipedia: En web service er definert av W3C som et software system som er designet for å støtte
InfoRed Publisering. - produktbeskrivelse. TalkPool WebServices Postboks Åneby
InfoRed Publisering - produktbeskrivelse www.talkpool.no TalkPool WebServices Postboks 90 1484 Åneby InfoRed Produktbeskrivelse 2 Sammendrag InfoRed Publisering er produktet for å administrere en hel informasjonstjeneste,
Budsjettverktøy i SAS FM Pilot i Sykehuset Innlandet HF og Helse Sør-Øst RHF. SAS Forum september 2013
Budsjettverktøy i SAS FM Pilot i Sykehuset Innlandet HF og Helse Sør-Øst RHF SAS Forum september 2013 Hvem er vi Oddmund Runningen prosjektleder Sykehuset Innlandet HF Henrik Andersen - sjefskonsulent
Hvordan bedømmer Gartner de lange linjene?
Hvordan bedømmer Gartner de lange linjene? q Digitalisering skaper STORE informasjonsmengder som foreldes raskt og er nærmest verdiløse uten rask og presis analyse q Tradisjonell BI er ikke godt nok, den
Konseptskisse: Sentral forvaltningsløsning for primærdata
Konseptskisse: Sentral forvaltningsløsning for primærdata Innhold Innhold... 2 1. Innledning... 2 2. Mål... 2 3. Dataflyt... 3 4. Tekniske prinsipper... 3 5. Langsiktig løsning... 3 6. Kortsiktig løsning...
Information Management: Enterprise Data Governance & Master Data Management
Information Management: Enterprise Data Governance & Master Data Management Om kurset Kurset ser detaljert på forretningsproblemer forårsaket av dårlig håndtering av data, og definerer krav som behøver
Operasjonalisering av AI - "Risikobasert tilnærming" Presentasjon "AI / data science i offentlig sektor"
Operasjonalisering av AI - "Risikobasert tilnærming" Presentasjon "AI / data science i offentlig sektor" 26.11.2018 Rune Hammerstad, Skatteetaten SITS Skatteetaten er i endring Fra nasjonal til global
Agenda. Mulige gevinster ved å samarbeide om løsninger. Tjenesteorientert arkitektur for UH sektoren. Kontekst for arkitekturarbeid
Arkitekturarbeide ved NTNU Carl-Fredrik Sørensen og Ole Langfeldt Arkitekter NTNU IT Agenda Kontekst for arkitekturarbeid IKT i UH-sektoren DIFI Arkitekturprinsipper Arkitektur i dag Trender i tiden Arkitektur
Distributed object architecture
Forelesning IMT2243 6. April 2010 Tema: forts. arkitektur og design av programvare Prosjektstatus Programvarearkitektur Oppsummering fra før påske Distribuerte objektarkitektur MDA - Model Driven Architecture
NextBridge referansen innen Business Intelligence
Kenneth Rørdam vært konsulent siden 1995. I den perioden har han jobbet med alt fra utvikling av skreddersømapplikasjoner og datatilrettelegging til rådgivning og installasjon av SAS. Han har bred erfaring
7 tegn på at dere bør bytte forretningssystem
7 tegn på at dere bør bytte forretningssystem Å bytte forretningssystem er en beslutning som modner over tid. En rekke problemstillinger har ført til at dere stiller kritiske spørsmål ved løsningen dere
En bedre måte å håndtere prosjekt, team, oppgaver og innhold
En bedre måte å håndtere prosjekt, team, oppgaver og innhold Bedre prosjekthå ndtering med metådåtå M-Files går langt utover bare enkel dokumenthåndtering. Den unike arkitekturen drevet av metadata lar
Kravspesifikasjon. 1. Innledning. Presentasjon. Innledning. Om bedriften. Bakgrunn for prosjektet
Kravspesifikasjon Presentasjon Tittel: Oppgave: Backup for PDA/Smartphones Utvikle en applikasjon for PDA/Smartphones med funksjonalitet for backup av sms, mms, e-post, kontakter, kalender, bilder og dokumenter
En kort presentasjon av
En kort presentasjon av Axenna er leverandør av 100% Open Source Business Intelligence. Axenna Business Intelligence Server er satt sammen med de beste BIkomponentene fra de mest anerkjente Open Source
7 tegn på at dere bør bytte forretningssystem
7 tegn på at dere bør bytte forretningssystem Å bytte forretningssystem er en beslutning som modner over tid. En rekke problemstillinger har ført til at dere stiller kritiske spørsmål ved løsningen dere
Slik sikrer TV 2 datakvalitet og tilrettelegger for et enhetlig kundebilde.
Slik sikrer TV 2 datakvalitet og tilrettelegger for et enhetlig kundebilde. Terje Vatle Senior Consultant SAS Institute Situasjon TV 2 har flere kilder til kundedata Webtjenester Mobiltjenester Senere
Hvordan finne hundrelappene som kundene ikke legger igjen når de handler? 31. mai 2017 Make Data Smart Again
Hvordan finne hundrelappene som kundene ikke legger igjen når de handler? 31. mai 2017 Make Data Smart Again 01 EY og prising 02 Gjennomføring av prisingsprosjekter 03 Bruk av analytics og teknologi i
VisualMobility 2.0. Hurtigreferanse1.0. Funksjoner. Komme igang
VisualMobility 2.0 Hurtigreferanse1.0 Funksjoner VisualMobility tilbyr full trådløs integrasjon mellom kontor og maskin. Trådløs dataoverføring Fjernsupport rett på skjermen Lokalisering av maskinen på
Anbefaling om bruk av HL7 FHIR for datadeling
Anbefaling om bruk av HL7 FHIR for datadeling Retningslinje utgitt 03/2019 1 Publikasjonens tittel: Utgitt: 03/2019 Dokumenttype Retningslinje Utgitt av: Direktoratet for e-helse Kontakt: postmottak@ehelse.no