Accompagnement des conférenciers

Accompagnement des conférenciers Salon BI et Analytique 2015 10e édition L accès à un réseau de plus de 600 professionnels du milieu de l intelligence d affaires et de l analytique www.salonbietanalytique.actionti.com Page 1 sur 17

Le 16 et 17 novembre 2015 Rendez-vous au Palais des congrès, pour la 10 e édition du Salon BI & Analytique de Montréal Accompagnement des conférenciers Le Salon BI et Analytique est heureux de vous compter parmi nos conférenciers pour l édition 2015. Cette année sera riche en rencontres, en contenu et en ateliers de perfectionnement. Dans l objectif de toujours offrir plus à nos participants, de présenter un contenu de qualité et de rejoindre une audience plus large, le comité du Salon a mis à votre disposition une sélection de sujets jugés pertinents pour vos conférences. Nous avons séparé le salon en 6 thèmes correspondant à des profils différents, tous ces thèmes concernant les données et l analytique. Nous souhaitons, cette année, mettre un accent particulier sur les fonctions d affaires en entreprise et adresser le BI et l analytique selon leur vision. C est pour cette raison que nous proposons les thèmes de la finance, des Ressources Humaines, du Marketing et du Leadership & gestion. Les participants pourront apprécier de nombreuses conférences sur des sujets du BI et de l analytique qui les interpellent dans leur quotidien. Le Salon BI et Analytique désire également être à l avant-garde et rester à l affut des tendances du marché. C est pour ces raison que les thèmes de la TI et de l innovation sont à nouveau au programme cette année, afin d adresser les fondements et les aspects les plus novateurs du BI et de l analytique. En tant que conférencier, nous avons préparé des sujets qui, selon nous, devraient susciter l intérêt de nos participants. Ces sujets peuvent être pris intégralement ou simplement servir de guide ou d idée pour votre présentation. Vous n avez qu à choisir un thème et un sujet et nous pourrons intégrer votre choix de conférence et court descriptif à notre programmation. Il est également possible pour vous de choisir un sujet n ayant pas été proposé, suite auquel l équipe du Salon communiquera avec vous pour vous accompagner dans le positionnement de ce sujet dans la grille de programmation et obtenir de plus amples informations sur celle-ci pour valider le sujet. Pour toutes questions, n hésitez pas à communiquer avec notre équipe! Au plaisir, Le comité Communication et Programmation du Salon BI et Analytique Consultez notre site internet à http://www.salonbietanalytique.actionti.com et suivez le Salon BI & Analytique 2015 sur les réseaux sociaux, pour découvrir progressivement notre nouvelle programmation Page 2 sur 17

Grille type de la journée de conférence Information sur la conférence DÉROULEMENT DE LA CONFÉRENCE Début de la conférence À venir Fin de la conférence À venir Salle À venir Adresse Palais des Congrès de Montréal 1001 Place Jean-Paul-Riopelle Montréal, QC H2Z 1H5 INCLUS LORS DE LA CONFÉRENCE Une entrée gratuite par conférencier (max. 2) Ordinateur Projecteur, écran Repas (petit déjeuner et lunch) Page 3 sur 17

En vue de préparer l information qui sera transmise aux participants via le site web et les diverses communications, nous vous demandons de remplir le présent formulaire et de nous le faire parvenir par courriel avant le 7 mai 2015, en échange d un billet gratuit pour le Salon 1- INFORMATION SUR LES CONFÉRENCIERS Conférencier (ère) Nom et prénom Titre Entreprise Adresse courriel # de téléphone Conférencier (ère) Nom et prénom Titre Entreprise Adresse courriel # de téléphone 2- LANGUE DE PRÉSENTATION Français Anglais 3- THÉMATIQUE (Un seul thème) TI Innovation RH Marketing Leadership et management Finance 4- SUJET (voir idées de conférences plus loin dans le document) A B C D E F G H I Personnalisé 5- RÉSUMÉ DE LA CONFÉRENCE (max 25 mots) (facultatif si sujet pris tel quel dans le document) Voir idées de conférences plus loin dans le document 6- TITRE ET SYNOPSIS DE LA CONFÉRENCE (max 125 mots) (facultatif si sujet pris tel quel dans le document) Voir idées de conférences plus loin dans le document 7- BIOGRAPHIE DU CONFÉRENCIER (max. 100 mots) 8- PHOTO HAUTE RÉSOLUTION (300 dpi) Joindre à l envoi Page 4 sur 17

Sujets Suggérés Finance A - Élaboration budgétaire et place aux les outils BI / Budget planning and BI tools B - Analyse de données de marché pour orienter de nouveaux investissements / Market data analysis to scope new investment opportunities C - Modélisation financière / Financial modeling D Analyse prédictive What-if / What-if analytics (predictive analysis) E - Portrait financier réaliste via tableau de bord / Realistic financial view with dashboard F Sujet au choix, relatif à la finance / Your own subject related to finance Innovation A - Virtualisation des données / Data virtualisation B - Bâtir un plan d affaires pour le Big Data / Plan a Big Data business case C - Développer une stratégie de gouvernance des données / Developping a data gouvernance strategy D - Open data : Opportunités et nouvelles possibilités d'affaires / Open data : Oportunity and new business case E - Internet of things: Trouver des opportunités dans un continuum de changements / Internet of Things: Finding Opportunity in a Continuum of Changes F Sujet au choix, relatif à l innovation / Your own subject related to innovation Leadership et gestion / Leadership and management A - Mise en place d'un centre de compétence en Intelligence d affaires / Creating a BI competency center B - Étendre la culture analytique hors TI / Building an Analytics Culture out of IT C - Faire de vos données un centre de profit / Turning your data into a profit center D - Lingo 2015 : Briser la glace avec les nouvelles technologies / Decoding buzzwords : New technologies E - Retour sur investissement de l'analytique / Return on investment of entreprise analytics F Sujet au choix, relatif au leadership et gestion / Your own subject related to lerdership and management Marketing A - Social network analytics: Marchés potentiels / Social network analytics: Potential network B - Analyse prédictive / Predictive analytics C - Comment l'analytique peut transformer votre stratégie marketing / Shape up your marketing strategy with analytics D Bâtir le cycle de vie d'un client avec vos données / Build the customer lifecycle with your data E Sujet au choix, relatif au marketing / Your own subject related to marketing Ressource humaine / Human ressource A - Rétention d'employés, indicateurs d'engagement et de mobilisation / Employee retention and mobilization KPIs B - Mesurer le best-fit des employés : combiner les données opérationnelles avec les données RH / Employee best-fit : combining operational and HR data C - RH et Big data / HR and Big data D - Tableau de bord RH / HR dashboards E - La performance et l'analyse comparative (benchmarking) : savoir se mesurer / Benchmarking: comparative analysis to improve performance F - Capturer le retour sur investissement des RH / Capturing return on workforce investment G - Les fonctionnalités "Sociales, partageables et collaboratives" de l'analytique / Social, sharable and collaborative functionnalities of analytics H - Utilisation des données pour une gestion accrue de la capacité RH / Using Data to Build Workforce Capacity I Sujet au choix, relatif aux ressources humaines / Your own subject related to HR TI / IT A - Modélisation DataVault et simplification de vos ETL / Simplified ETL with DataVault Design B - Intégration Hadoop dans un écosystème BI classique / Hadoop integration in classic BI ecosystem C - Cycle de vie automatisé dans un entrepôt de données / DataWarehouse life cycle automation D - Modélisation et gestion de projet BI Agile / Agile BI : Modeling and project management E - Fondamentaux du profilage de données en IA / Data profiling fundamental in BI F Sujet au choix, relatif à la TI/ Your own subject related to IT Page 5 sur 17

Finance A - Élaboration budgétaire et place aux les outils BI / Budget planning and BI tools Dans tout projet, la planification financière fait partie intégrante de son succès. De la planification et prévision du budget à l analyse de profitabilité et consolidation financière, les outils de gestion de la performance financière permettent un suivi complet et une vision unifiée de la performance de l entreprise. Un portrait des outils disponibles, des possibilités qu ils offrent et des exemples d applications en entreprise. Fiancial planning is integral to any project s success. Planning and preparing the budget for the analysis of profitability and financial consolidation, financial performance management tools allow full monitoring and a unified view of enterprise performance. A portrait of the tools available, the opportunities they offer and enterprise application examples. B - Analyse de données de marché pour orienter de nouveaux investissements / Market data analysis to scope new investements La gestion de portefeuille, l investissement, l analyse de risque, la gestion des données de marché, l équité et les nombreuses autres facettes de la gestion de l investissement nécessitent de multiples analyses. Comment optimiser ces analyses financières dans le but d obtenir des insights plus rapidement et vous orienter vers de nouvelles opportunités d investissements? Portfolio management, investment, risk analysis, management, market data management, equity and the many other investment management facets require multiple analyzes. How to optimize these analyzes in order to obtain insights faster and guide you to new investment opportunities? C - Modélisation financière / Financial modeling La modélisation financière a pour but de reproduire une représentation abstraite d'une situation financière dans le monde réel. Il s agit d un modèle mathématique conçu pour analyser la performance d'un actif financier ou d'un portefeuille d'une entreprise, d un projet ou de tout autre investissement. Où pouvons-nous utiliser des modèles financiers, qui sont les utilisateurs? Estimation des opportunités du marché, vérification des besoins d'investissements, quantification et prévision de la performance des risques ou de portefeuille, et beaucoup plus d utilités et d exemples en entreprise à découvrir. Financial modeling s purpose is to reproduce an abstract representation of a real world financial situation. A mathematical model designed to analyze the performance of a financial asset or portfolio of a business, project, or any other investment. Where can we use financial models, who are the users? Estimate market opportunity, verify investment requirement, quantify and predict risk or portfolio performance and many more utilities and business cases to discover though this session. D - Analyse What-if (analyse prédictive) / What-if analitycs (predictive analysis) Les indicateurs de performance sont excellents pour résumer le passé. Par contre, pour prédire comment quelque chose réagira à l'avenir, il faut plutôt se tourner vers l'analyse prédictive. Appuyé par les données historiques, l'analyse prédictive livre quelque chose au-delà des rapports de gestion et des prévisions de ventes : les prévisions liées à des actions concrètes. Business metrics do a great job summarizing the past. To predict how something will respond in the future, there is one place to turn predictive analytics. By learning from your abundant historical data, predictive analytics delivers something beyond standard business reports and sales forecasts: actionable predictions. Page 6 sur 17

E - Portrait financier réaliste via tableau de bord / Realistics financial view with dashboard De multiples rapports et analyses sont produits afin d évaluer la performance financière d une entreprise. Les tableaux de bord permettent de centraliser tous ces indicateurs de la santé financière en un seul endroit et de mettre en évidence de nouvelles relations, permettant la prise de décisions basées sur les données. Quels sont les ingrédients clés, les meilleures pratiques pour la réalisation d'un tableau de bord financier efficace? Multiple reports and analyzes are produced to assess the financial performance of a company. Dashboards can centralize all these financial health indicators in one place and to identify new relationships and allow data-driven decisions. What are the key ingredients and best practices for the implementation of an array of effective financial board? F Sujet au choix relatif à la finance / Your own subject related to finance Page 7 sur 17

Innovation A - Virtualisation de données / Data virtualisation La nouvelle réalité des entreprises demande une conception plus agile des systèmes d'intelligence d'affaires. De nombreux projets ont démontré que le concept de la virtualisation des données est mature et simplifie les systèmes d'intelligence d'affaires, en plus de permettre une gestion plus agile. Cette conférence présente la technologie lorsque déployée dans les systèmes BI, les bénéfices de la virtualisation des données et des exemples appliqués aux entreprises. The new business requirements demand that BI systems are developped in a more agile way. Many projects have proven that data vitualization technology is mature, simplifies BI systems, as well as allowing a more agile management. This seminar presents this technology when deployed in business intelligence systems, the advantages of data vitualization and business application examples. B - Construire un plan d affaires avec Big Data / Plan a Big Data business case On parle du Big Data comme étant l'avenir. L'analyse avancée permet aux entreprises de personnaliser la commercialisation et de construire de meilleures relations avec la clientèle. L'application du Big Data, cependant, est encore un peu nébuleuse. Lorsque les entreprises cherchent à élaborer un business case, les avantages sont priorisés sans prendre le temps de mettre en œuvre les processus fondamentaux nécessaire pour obtenir ces bénéfices. Apprenez comment construire un plan d affaire pour le Big Data. In theory, big data is the future. Advanced analytics empower companies to personalize marketing, build better customer relationships and grow business. The application of big data, however, is a little more nebulous. When companies are trying to draft a business case, they often want to discuss the benefits without taking the time to implement the fundamental processes needed to get those benefits. Learn how to build a business case for Big Data. C - Développer une stratégie de gouvernance de données / Developping a data gouvernance strategy Les facteurs de succès pour des initiatives de gouvernance des données sont similaires aux facteurs de réussite pour tous les projets d entreprise : processus documentés, élaboration de plan d affaires, gestion efficace du changement et communication. Par conséquent, les organisations devraient suivre une approche similaire pour élaborer un plan de gouvernance des données en analysant et en priorisant les initiatives au sein de l'entreprise, pour développer une approche progressive et hiérarchisée. The common success factors for data governance initiatives are similar to success factors for all enterprise projects: documented business process, elaborated business case, effective change management and communication. Therefore, organizations should follow a similar approach for developing a data governance plan by analyzing and prioritizing the initives across the enterprise and developing a phased and prioritized implementation approach. D - Open data : Oportunité et nouvelles possibilités d'affaires / Open data : Oportunity and new business case Les données ouvertes ont suscité beaucoup d'excitation pour son potentiel. De nombreuses organisations sont intéressées à rendre leurs données publiques, mais ne sont pas certains des coûts et des avantages associés. Segmenter le marché, définir de nouveaux produits et services et améliorer l'efficacité opérationnelle en sont que quelques-uns. Découvrez les avantages de données ouvertes et les meilleures pratiques pour de nouvelles possibilités d affaires. Page 8 sur 17

Open data has generated a great deal of excitement around the world for its potential to empower citizens, change how government works and improve the delivery of public services. Many organisations are interested in opening their data but are unsure of the associated costs and benefits. Market segmentation, define new products and services and improving operational efficiency are only a few. Discover the benefits of open data and the best practices to build a business case. E - Internet of things: Trouve des opportunités dans un continuum de changements / Internet of Things: Finding Opportunity in a Continuum of Changes Selon Gartner, près de 26 milliards d'appareils sur l'internet of Things d'ici 2020. Cette conférence vise à présenter ce qu'est l'internet des objets (internet of things), sa valeur ajoutée et de quelle manière les entreprises s'adaptent à cette nouvelle tendance prometteuse. According to Gartner, there will be nearly 26 billion devices on the Internet of Things by 2020. This seminar will present the value of the IoT and the way companies adapt to this promising hype. F Sujet au choix relatif à l innovation / Your own subject related to innovation Page 9 sur 17

Leadership et gestion / Leadership and management A - Mise en place d'un centre de compétence en Intelligence d affaires / How the start an BI competency center Les données et l'analyse sont au coeur des entreprises modernes. Peu d'entreprises peuvent se passer d'un système décisionnel : leur décision stratégique et leur compétitivité sont grandement influencé par leur compréhension du marché et leur processus interne. Pour faciliter cette compréhension, une expertise BI et analytique est un atout. Pourquoi mettre en place un centre de compétence en intelligence et surtout, comment le mettre en place sont des questions qui seront abordées dans cette conférence? The data and analytics are at the core of modern corporations. Few companies run without a decision-making system: strategic decision making and competitiveness are greatly influenced by their understanding of the market and the internal processes. To facilitate this understanding, BI and analytical expertise is an asset. Why set up an intelligence competence center and how to implement it properly are questions that will be addressed in this conference. B - Étendre la culture analytique hors TI / Building an Analytics Culture out of IT En 2015, personne ne questionne la valeur de l'analytique en entreprise. Le défi est de faire vivre cette culture par tous les employés pour maximiser l'utilisation des données en entreprise. TI n'a plus à jouer le rôle de gardien de la vérité. Les outils sont accessibles et la puissance de calcul n'est plus un enjeu. Comment capitaliser sur la structure d'entreprise et des ressources humaines pour tirer le meilleur des données de l'entreprise? In 2015, no one questions the analytic enterprise value. The challenge is to sustain this culture by all employees to maximize the use of company data. IT no longer has to play the role of guardian of truth. The tools are accessible and computing power is no longer an issue. How to capitalize on the corporate structure and human resources to make the best of the company's data? C - Faire de vos données un centre de profit / Turning your data into a profit center Aujourd hui, beaucoup d organisations ont en place des solutions leur permettant de tirer profit, à l interne, de l information traitée - mais est-ce vraiment là sa seule utilité? Un grand nombre d entreprises ont effectué un travail tel que l information qu elles manipulent est devenue une vraie valeur d affaires, mais très peu se rendent jusqu à la commercialisation de cette information. Cette session démontrera comment vous pouvez aller encore plus loin dans la rentabilisation de vos investissements analytiques. A lot of organizations have put in place solutions allowing them to take advantage, internally, of the processed information - but is that its only utility? A large portion of the corporations have done such advanced transformations that the information they work with has created tangible business value but only a few go as far as to commercializing it. This session will demonstrate how you can go further in maximizing the profits from your analytical investments. D - Lingo 2015 : Briser la glace avec les nouvelles technologies / Decoding buzzwords : New technologies Big data, analyse prédictive, forage de données, what-if, entrepôt de données... Faisons le tour des différents concepts et nouveaux produits disponibles sur le marché pour voir comment les combiner dans une stratégie BI cohérente. Big data, predictive analytics, data mining, what-if, data warehouse... Let's take a tour of the different concepts and new products to see how to combine them into a cohesive BI strategy. E Retour sur l investissement de l'analytique en entreprise / Return on investement of entreprise analytics La valeur de l'analytique est difficile à évaluer. Choisir un projet versus un autre. Qualité de données versus accès aux données. Les entreprises ont des budgets et une quantité de ressources humaines définies : comment maximiser la valeur pour l'entreprise, comment trancher entre des projets sans ROI tangibles? The analytical value is difficult to assess. Choose a project versus another. Data quality versus data access. The companies have budgets and a number of defined human resources: how to maximize the value to the business, how to decide between no tangible ROI projects? Page 10 sur 17

F Sujet au choix relatif à leadership et gestion / Your own subject related to leadership and management Page 11 sur 17

Marketing A - Social network analytics : Marchés potentiel / Social network analitics : Potential network Le Social Network Analytics aide les organisations à mieux comprendre l'effet qu'ont les médias sociaux sur leurs produits et services, en plus de leurs employés et partenaires, afin d'aligner leurs stratégies avec cette nouvelle réalité du marché. Social Network Analytics helps organizations better understand the impact of social media on their products and services in addition to their employees and partners to align their strategies with this new market reality. B - Analyse prédictive / Prédictive analytics Les indicateurs de performances sont des outils idéaux afin d analyser le passé. Cependant, si vous souhaitez prévoir comment les clients vont réagir à l'avenir, l'analyse prédictive est la technique à préconiser. En apprenant des données historiques abondantes, l'analyse prédictive fournit quelque chose au-delà des rapports de gestion standards et des prévisions de ventes; soit des prévisions à valeur pratique, pour chaque client. Ces prévisions englobent tous les canaux, à la fois en ligne et hors-ligne, prévoyant quels clients vont acheter, cliquez, répondre, convertir ou annuler. Business metrics do a great job summarizing the past. But if you want to predict how customers will respond in the future, there is one place to turn predictive analytics. By learning from your abundant historical data, predictive analytics provides something beyond standard business reports and sales forecasts: actionable predictions for each customer. These predictions encompass all channels, both online and off, foreseeing which customers will buy, click, respond, convert or cancel. C - Comment l'analytique peut transformer vos stratégies marketing / Let's shape your marketing strategic with analitics À la base, les centres marketing axés sur les données se concentrent sur une seule chose: propulser la valeur en engageant plus efficacement les clients. La tâche est loin d'être simple et se complexifie davantage avec les avancées technologiques. Les perturbations numériques bouleversent le monde physique des processus et des biens et pourtant, les clients sont plus habilité et plus exigeants que jamais. At its core, data-driven marketing centers on one thing and one thing only: propelling value by engaging customers more effectively. The task is anything but simple, and it s becoming more and more complex every day. Digital disruption is throwing the physical world of processes and goods into disorder and yet, customers are more empowered and more demanding than ever before. D - Batir le cycle de vie d'un client avec vos données, profil client / Build the customer lifecycle with your data Pour utiliser efficacement les techniques analytiques à travers le quatre étapes du cycle de vie (découvrir, explorer, acheter, engager) - les entreprises doivent aligner perspectives du cycle de la vie entre l'entreprise et le client, déterminer l'ampleur et la profondeur de l intervention de l analyse et utiliser la valeur client et la rentabilité comme un dénominateur commun dans toute l'entreprise. To effectively use analytical techniques across the four stage of the life cycle-discover, explore, buy, engage - firms must align life-cycle perspectives between the firm and the customer, determine the breadth and depth of analytics intervention, and use customer value and profitability as a common thread across the business. E Sujet au choix relatif au marketing / Your own subject related to marketing Page 12 sur 17

Ressource Humaine / Human resources A - Rétention d'employés, indicateur d'engagement et de mobilisation / Employee retention, mobilization KPIs La gestion d entreprise devient de nos jours de plus en plus exigeante en raison, entre autres, de la course à la performance toujours plus effrénée, des pressions concurrentielles de plus en plus fortes, des demandes de réduction de coûts et de diminution des effectifs toujours constantes, des charges de travail qui augmentent, etc. Pour faire face à ces enjeux, la rétention des employés doit être considérée comme une priorité pour les entreprises. Certaines organisations ont du succès à cet égard. Comment se mesurent-elles? Business management is nowadays more and more demanding because, among other things, the race for ever more frantic performance, competitive pressures increasingly strong, cost reduction demands and attrition always constant, workloads that increase, etc. To address these issues, employee retention should be considered a priority for businesses. Some organizations are successful in this regard. How does measure? B - Mesurer le best-fit des employés : combiner données opérationnelles avec vos données RH / Employee best-fit : combining operational and HR data La gestion des talents sera une ressource définissant dans les années à venir, et ayant la meilleure visibilité de la main-d'œuvre, l'alignement et pratique d'optimisation en place ne peut mettre en place votre organisation pour le succès. Les organisations ont déployé un outil pour apporter RH, la paie et les données financières de concert pour offrir une visibilité opérationnelle et stratégique pour leur entreprise. Talent management will be a defining resource in the years to come, and having the best workforce visibility, alignment, and optimization practices in place can only set up your organization for success. Organizations have deployed a tool to bring HR, payroll, and financial data together to deliver operational and strategic insight to their business. C - RH et Big data / HR and Big data Si les intervenants RH veulent faire une bonne planification de leurs ressources et acquérir, mais aussi retenir les meilleurs talents, et ce, dans un marché de plus en plus compétitif, ils n auront pas le choix de faire appel à de nouvelles méthodes comme le Big Data Analytics. La complexité et surtout la quantité de variables à analyser pour prendre les bonnes décisions sont tout simplement trop importantes. Pour atteindre leurs objectifs, les leaders RH doivent acquérir une fine compréhension du monde du travail qui, lui, est en constante évolution. Les variables sont nombreuses : ressources disponibles, besoins, croissance, diplomations, départs à la retraite, différences entre les générations Les intervenants RH doivent également tenir compte de l économie et des tendances sur le marché de l emploi, qui amènent aussi un très grand nombre de variables à comprendre. Le Big Data Analytics devient alors attrayant dans la mesure où il permet de bâtir un système pour mieux interpréter toutes ces données, prédire ce qui va se passer et devenir ainsi plus stratégique. If HR stakeholders want to do proper planning of their resources and acquire as well as retain the best talent, and this in a market increasingly competitive, they will not have the choice of using new methods such as Big Data Analytics. The complexity and above the amount of variables to be analyzed to make the right decisions are simply too great. To achieve their objectives, HR leaders need to develop a detailed understanding of the world of work, it is constantly changing. There are many variables: resources, needs, growth, graduations, retirements, generational differences... HR stakeholders must also take into account the economy and trends in the labor market, which also bring a very large number of variables to understand. Big Data Analytics becomes attractive in that it allows to build a system to better interpret all these data, predict what will happen and become more strategic. Page 13 sur 17

D - Tableau de bord RH / HR dashboards La gestion des ressources humaines est souvent considérée comme une activité intangible et difficilement mesurable. Pourtant, la réalité est toute autre. Il faut cependant savoir utiliser les bons outils qui permettront de mesurer l impact des pratiques RH sur l atteinte des objectifs de l organisation. Pour réussir à atteindre des performances optimales toute organisation doit dorénavant se soucier et suivre certains indicateurs clés reliés à la gestion des ressources humaines : niveau de mobilisation et de fidélité du personnel, satisfaction des clients internes, niveau d attraction et de rétention, efficacité communicationnelle, niveau de confiance envers la direction et l organisation, etc. Human resource management is often considered an intangible and difficult to measure activity. Yet the reality is quite different. However, it should be able to use the right tools that will measure the impact of HR practices on achieving the organization's objectives. To successfully achieve optimal performance every organization must now worry and monitor key indicators related to human resources management: the level of mobilization and staff loyalty, internal customer satisfaction, level of attraction and retention, communication effectiveness, level of trust in the leadership and organization, etc. E - La performance et l'analyse comparative (benchmarking) : se mesurer pour s'améliorer et se comparer / Benchmarking: comparative analysis to improve performance Les multiples facettes de la gestion de performance opérationnelle et de ses impacts sur la mobilisation des employés. Les techniques et principes de formulation des objectifs et des indicateurs de performance ainsi que des techniques pour améliorer la compréhension des processus qui soutiennent la performance seront expérimentés. Nous explorerons avec notre conférencier les stratégies de mise en oeuvre de gestion de la performance et les facteurs clés de succès pour atteindre l excellence et la mobilisation des employés. The many facets of operational performance management and its impact on employee engagement. The technical and formulation of principles objectives and performance indicators as well as techniques to improve understanding of the processes that support the performance will be experienced. We will explore with our speaker the implementation of performance management and key factors of success strategies to achieve excellence and employee engagement. F - Capturer le retour sur investissement des RH / Capturing return on workforce investment La planification de la main-d'oeuvre opérationnelle nécessite souvent plusieurs étapes. Les entreprises ont besoin la possibilité d'automatiser l'intégration de données disparates, y compris les coûts de main-d'œuvre comme la rémunération et les avantages sociaux, l'embauche, les revenus et effectifs entre autres. Elle exige la réforme des processus existants, tels que les prévisions financières, la gestion des effectifs, acquisition de talents. Planning for the operational workforce often requires several steps. Companies need the ability to automate the integration of disparate data, including labor costs such as salaries and benefits, hiring, revenue and staff among others. It requires the reform of existing processes, such as financial forecasting, workforce management, talent acquisition. G - Les fonctionnalités "Sociales, partageables et collaboratives" de l'analytique / Social, sharable and collaborative functionnalities into analytics Les médias sociaux ont explosé au cours des 5 dernières années et c est l'avenir, pas seulement dans nos vies sociales, mais notre entreprise vit ainsi. Un grand thème de 2015 sera d'intégrer la fonctionnalité sociale, partageable et collaborative sur des analyses pour aider les organisations à s éloigner de l'information statique et sans fin emailing d'avant en arrière. Imaginez Pinterest, mais pour l'analyse! Social media has boomed in the last 5 years and it is the future, not just in our social lives, but our business lives as well. A big theme for 2015 will be to integrate social, sharable, and collaborative functionality into analytics to help organisations move away from static reporting and endless emailing back and forth. Imagine Pinterest but for analytics! Page 14 sur 17

H - Utilisation des données pour une gestion accrue de la capacité RH / Using Data to Build Workforce Capacity Il fournit le cadre pour la mesure des ressources humaines et pourquoi la mesure est un élément nécessaire pour renforcer les capacités de la main-d'œuvre. Ce thème fournit également des ressources humaines et des chefs d'entreprise avec des résultats et des perspectives de référence détaillées et complètes relatives au continuum de la gestion des talents. Il aide les organisations et les professionnels des RH à comprendre les tendances relatives à l'acquisition, le développement, récompensant, leader, et de mobiliser leurs effectifs. Faits saillants organisations qui rassemblent efficacement et analyser les données et les paramètres auront la capacité de conduire de meilleures décisions d'affaires. Fournit une gamme de mesures comparatives de RH et aider les professionnels des RH comprendre les tendances et les problèmes de capital humain. It provides the context for HR measurement and why measurement is a necessary element for building workforce capacity. This theme also provides human resources and business leaders with detailed and comprehensive benchmark findings and insights relating to the talent management continuum. It helps organizations and HR professionals understand trends relating to acquiring, developing, rewarding, leading, and engaging their workforces. Highlights Organizations that effectively gather and analyze data and metrics will have the capability to drive better business decisions. Provides a range of benchmarking HR measures and help HR professionals understand human capital trends and challenges. I Sujet au choix relatif aux ressources humaines / Your own subject related to HR Page 15 sur 17

TI / IT A - Modélisation DataVault et simplification de vos ETL / Simplified ETL with DataVault Design La clé du succès d'un entrepôt de données est sa modélisation. Cette étape importante d'un projet BI fait face à des obstacles classiques allant de l'acceptation par les utilisateurs à la facilité d'évolution. Pourquoi le DataVault permet de résoudre certains de ces enjeux? Comment le DataVault rend un projet BI plus agile? The key to success of a data warehouse is the modeling part. This important step of a BI project faced obstacles ranging from classic user acceptance to the ease of development. Why does DataVault solve some of these issues? How DataVault makes a more agile BI project? B - Intégration Hadoop dans un écosystème BI classique / Hadoop integration in classic BI ecosystem Hadoop prend de plus en plus une place importante dans l'écosystème de données. Il est important de comprendre la plate-forme et son écosystème pour l utiliser efficacement. Son adoption en entreprise est encore mitigée. Joignez-vous à nous pour apprendre les rudiments de Hadoop, comprendre les réalités et les enjeux de cet outil pour comprendre comment Hadoop s'intègre dans votre stratégie BI. Hadoop has taken center stage in the big data revolution, and we ll all need to understand the platform, its ecosystem, and how to work with it. The enterprise adoption of Hadoop is met with mixed responses. Join us to learn basics of Hadoop, understand the realities and conflicts to find out where and how Hadoop fits into your BI stragegy. C - Cycle de vie automatisé dans un Entrepôt de données / DataWarehouse life cycle automation Vos entrepôts de données prennent un temps non-négligeable à être développés, à s adapter aux nouveaux besoins et évoluer dans le temps? Cette conférence présente comment mettre en place un cycle de vie de développement automatisé gagner en agilité. Elle partage des expériences vécues par des entreprises qui ont industrialisé leurs entrepôts de données pour les utiliser comme levier de croissance de la culture analytique de l'entreprise. Your data warehouses takes time to be developed, to evolve and to respond new needs? This seminar persents how to set up an automated development life cycle for a data warehouse and agility. It will also share stories of how companies have developed their data warehouse, being an key factor for growth of the enterprise analytic culture. D - Modélisation et gestion de projet BI Agile / Agile BI : Modeling and project management Le développement agile d'entreposage de données est une méthode efficace pour accélérer le retour sur investissement et pour réduire les coûts. La mise en œuvre nécessite des investissements importants et la volonté de changer les choses, mais lorsqu'appliqué correctement, le résultat final se matérialise en clients satisfaits. Agile development for data warehousing is an effective method to provide a return on investment faster, better, and cheaper on projects big or small. Success hinges on applying agile DW/BI best practices, rather than using generic forms of agile. Implementing agile requires resource investment and courage to make change happen but when applied correctly, the end result is satisfied customers. E - Fondamentaux du profilage de données en IA / Data profiling fundamental in BI Le profilage des données est une tâche d'analyse essentielle pour toute initiative BI qui intègre des données de systèmes externes. Pour la construction d'une nouvelle base de données ou simplement pour l amélioration d un système existant, le profilage des données est Page 16 sur 17

une étape clé de la conception globale. Une évaluation approfondie des données grâce à un profilage peut permettre aux architectes de concevoir une meilleure solution et de réduire les risques de projet en identifiant les risques rapidement. Data profiling is a critical input task to any database initiative that incorporates source data from external systems. Whether it is a completely new database built or simply an enhancement to an existing system, data profiling is a key analysis step in the overall design. Allocating sufficient time and resources to conduct a thorough data profiling assessment will help architects design a better solution and reduce project risk by quickly identifying and addressing potential data issues. F Sujet au choix relatif au TI / Your own subject related to IT Page 17 sur 17