LV Konferencja w Cyklu Informatyka Korporacyjna

Konferencja Analityka Big Data Wspieranie Procesu Podejmowania Decyzji Narzędzia Analizy Dużych Zbiorów i Zarządzania Danymi 2017 program

Prof. dr hab. Jerzy Stefanowski (Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska)  Wykład: Big Data – nowe wyzwania w analizie danych z punktu widzenia systemów uczących się:

• co to jest Big Data - próba dodefiniowania,
• jakie są nowe problemy,
• co musi się zmieniać w algorytmach i stosowaniu?

Termin anglojęzyczny „Big Data” pojawia się od pewnego czasu zarówno w literaturze naukowej, materiałach firm informatycznych jak i popularnych mediach. Autorzy używają go w różnym znaczeniu, czasami zbyt nieprecyzyjne, oraz często w powiązaniu z dyskusją zmian w technikach pozyskiwania dużo większych i złożonych danych, potrzeb modyfikacji narzędzi do ich przetwarzania i analizy oraz wpływu wyników tej analizy na społeczeństwo. Wykład ma przedstawić spojrzenie na to zjawisko osoby zajmującej się algorytmami uczącymi się (z j. ang. machine learning) oraz zasygnalizować wyzwania praktyczne z uwagi na charakter danych, stosowane algorytmy, lecz także dokonać identyfikacji zarówno zalet jak i zagrożeń, jakie może nieść ze sobą wykorzystanie rezultatów analizy. Pierwsza część wprowadzająca rozpocznie się od przedstawienia definicji terminu „Big Data” oraz wskazania na cechy charakterystyczne jak wielkość, złożoność reprezentacji oraz zmienność i czasowa dynamika nowych danych. Przedstawi się kilka studiów przypadków zastosowań praktycznych. Omówi się też kontekst historyczny z uwagi na wcześniejsze badania w statystycznej analizie danych, uczeniu maszynowym lub eksploracji danych (z ang. data mining).W dalszej części wykładu wskaże się na różnice pomiędzy nowymi wyzwaniami analizy tych danych a dotychczas stosowanymi metodami badawczymi, zwłaszcza rozwiniętymi w dziedzinie w systemów uczących się lub statystyki. Scharakteryzuje się nowe trendy w rozwoju specjalizowanych środowisk programistycznych. W głównej części wykładu omowi się zadanie budowy modeli predykcyjnych z tzw. zmiennych strumieni danych, pokazując na tym przykładzie specyfikę problemów analizy „Big Data” oraz potrzeby rozwoju nowych algorytmów. Krótko omówi się przykładowe nowe rodzaje algorytmów efektywnego konstruowania klasyfikatorów dla zmiennych strumieni danych oraz zilustruje się różnice w ich użyciu w odniesieniu do standardowej analizy statycznych danych. Końcowa część wykładu dotyczyć będzie dyskusji zagrożeń dla społeczeństwa, które mogą się pojawić w rezultacie stosowania analizy tego rodzaju danych oraz potrzeb wypracowania nowych zasad działania zwłaszcza z uwagi na zagadnienia prywatności danych i odpowiedzialności etycznej analityków.

Blok prezentacji sponsorskich.

dr Radosław Bomba, (ICM UW) Wykład: Znaczenie wizualizacji danych w zarządzaniu informacją.

W swoim wystąpieniu chciałbym skupić się na zjawisku big data w kontekście współczesnych praktyk kulturowych. W szczególności interesować mnie będą takie zagadnienia jak:

• Znaczenie wizualizacji danych w kreowaniu interfejsów dla dużych zasobów kulturowych.
• Zastosowania analityki kulturowej w wizualizacji mediów.
• Nowa nauka sieci w badaniach kulturowych i wizualizacji złożonych zasobów danych.
• Narracje cyfrowe w prezentowaniu dużych zasobów danych.
• Sztuka interaktywna i eksperymentalne formy wizualizacji danych.

Analiza przedstawionych zagadnień pozwoli mi określić jaką rolę pełnią współczesne formy wizualizacji gigadanych zarówno w praktykach badawczych jak i w działaniach współczesnych instytucji kultury.

dr Tadeusz Białek (dyrektor zespołu prawno-legislacyjnego Związku Banków Polskich Wykład: Przykłady Big Data w bankowości – w tym nowo wprowadzany rejestr „Centralna Informacja o Rachunkach”

• Aktualnie już realizowane są projekty BIG DATA, w których dane bankowe wykorzystywane są w celu zwiększenia efektywności prowadzonej działalności - także w formułach prawnych dostępnych dla działalności gospodarczej prowadzonej przez podmioty spoza sektora bankowego.
• Kluczowe elementy BIG DATA w bankowości – systemy bazodanowe: rejestry kredytowe (BIK. SA., Bankowy Rejestr ZBP), inne bazy danych przetwarzane w ramach sektora bankowego, np. platforma antyfraudowa BIK S.A., systemy antyfraudowe prowadzone przez ZBP (SWOZ, System Dokumenty Zastrzeżone).
• Funkcjonowanie Centralnej Informacji o Rachunkach Bankowych jako przykład BIG DATA (1 lipiec 2016) – wady i zalety po doświadczeniach pierwszych miesięcy funkcjonowania, potencjalnie nowe możliwości wykorzystania (implementacja Dyrektywy PAD, rozporządzenie EAPO)
• BIG DATA w funkcjonujących od kilku lat programach bankowych np. platformach gwarantujących klientowi możliwość uzyskania zwrotu części kwoty wydanej na zakupy w określonych sklepach.
• Współpraca banków z telekomami - nowy trend na rynku krajowym i międzynarodowym. Ze względu na możliwość dokładniejszego sprofilowania ryzyka związanego z klientem oraz określeniem jego potrzeb (możliwość pozyskania informacji o płatnościach, geolokalizacji, odwiedzanych stronach internetowych), klientowi są oferowane całe pakiety usług z wymiernymi korzyściami skalkulowanymi w oparciu o BIG DATA.
• Prężny rozwój firm dostarczających narzędzia do prowadzenia analizy BIG DATA oraz pozyskiwanie danych ze źródeł powszechnie dostępnych.

dr Paweł Litwiński (Kancelaria Barta Litwiński) Wykład: Uwarunkowania prawne gromadzenia danych o klientach. Problem profilowania w kontekście Big Data:

• duże zbiory danych a przepisy o ochronie danych osobowych
• regulacja profilowania w nowym rozporządzeniu ogólnym o ochronie danych osobowych
• profilowanie w przepisach sektorowych

dr Arwid Mednis  (partner w Kancelarii Wierzbowski Eversheds) Wykład: Prawne uwarunkowania analityki Big data - tajemnice sektorowe, anonimizacja danych, obowiązki wobec podmiotów danych, bezpieczeństwo danych w świetle unijnego rozporządzenia o ochronie danych osobowych:

• międzysektorowa wymiana danych a tajemnice sektorowe i zawodowe,
• anonimizacja a pseudonimizacja,
• analityka Big data a obowiązki wobec podmiotów danych,
• podejście do bezpieczeństwa danych oparte na ocenie ryzyka.

Konferencja Analityka Big Data Wspieranie Procesu Podejmowania Decyzji Narzędzia Analizy Dużych Zbiorów i Zarządzania Danymi 2017 prelegenci

• Tadeusz Białek Doktor nauk prawnych, Dyrektor Zespołu Prawno - Legislacyjnego Związku Banków Polskich, radca prawny specjalizujący się w prawie bankowym, prawie cywilnym i ochronie danych osobowych.
• Radosław Bomba Badacz, nauczyciel akademicki, animator kultury cyfrowej. Absolwent kulturoznawstwa i socjologii Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej oraz studiów podyplomowych Ochrona własności intelektualnej (2014).
• Paweł Litwiński Adwokat, partner w kancelarii Barta Litwiński Kancelaria Radców Prawnych i Adwokatów, członek sekcji prawa własności intelektualnej Instytutu Allerhanda.
• Arwid Mednis Jest partnerem w kancelarii Wierzbowski Eversheds.
• Jerzy Stefanowski Zainteresowania naukowe: - systemy uczące się