June 17th, 2010: « Data mining », how does that work?

Attention à tous les professionnels de l’entreposage de données et de l’intelligence d’affaires de la région de Montréal.

Rencontre prochaine du Chapitre de Montréal du TDWI – 17 juin 2010

Vous êtes cordialement invité à venir entendre des experts du domaine qui vous introduiront aux « Data Mining » ainsi qu’à ses défis et partageront avec vous des exemples concrets d’application.

Charles Dugas, Directeur solutions d’assurance chez ApSTAT Technologies, nous expliquera brièvement ce qu’est le data mining. Puis il s’appuiera sur un exemple du domaine de l’assurance pour illustrer son propos. L’assurance repose sur un élément essentiel: le traitement adéquat de l'information et son utilisation à des fins prédictives. Les projets de data mining que les assureurs souhaitent réaliser exigent des solutions de BI adaptées. Au cours de sa présentation, M. Dugas parlera des défis présents et à venir que pose le data mining dans l’industrie de l’assurance et dans d’autres industries.

Nicolas Chapados, Directeur modélisation statistiques chez ApSTAT Technologies, nous présentera comment les méthodes de forage de données peuvent exploiter une grande quantité de données historiques afin d'améliorer la qualité des prévisions, permettant ainsi la construction d'horaires plus rentables pour l'entreprise, tout en étant plus ergonomiques pour le personnel. Il présentera des techniques tirées de cas concrets d'un centre d'appels et d'une chaîne d’approvisionnement dans le commerce au détail.

Guillaume Gautier, Directeur Forecasting et Analytics chez TD assurance, nous présentera avec en toile de fond un cas réel de projet effectué conjointement avec notre département des ressources humaines afin de déterminer le profil d’un analyste du Centre de Service à la Clientèle ayant le plus de chance de rester à l'emploi, nous allons passer à travers les différentes étapes du processus de data mining : Définition du problème, Préparation des données, Exploration des données, Construction des modèles, Sélection du modèle, Déploiement et mise à jour du modèle.

Les différents défis et pièges rencontrés à chacune des étapes de ce projet seront présentés. La présentation sera enrichie par d’autres expériences vécues dans le cadre d’autres projets de data mining.

N’hésitez pas à faire suivre cette invitation à vos collègues qui pourraient être intéressés.

Les places sont limitées, alors enregistrez-vous rapidement!

Attention to all Data Warehouse and Business
Intelligence Professionals in the Montreal Area

Upcoming TDWI Montreal Chapter Meeting – June 17^th, 2010

You are cordially invited to listen to experts in the field who will introduce you to "Data Mining" and its challenges and share with you some concrete application examples.

Charles Dugas, Director Insurance Solutions at ApSTAT Technologies, will briefly explain what data mining is. Then based on an example of the insurance field he will illustrate his point. Insurance is based on an essential element: proper handling of information and its use for predictive purposes. The data mining projects that insurers would like to pursue demand tailored BI solutions. During his presentation, Mr. Dugas will discuss the present and future challenges posed by data mining in the insurance industry and other industries.

Nicolas Chapados Director Statistics Modeling at ApSTAT Technologies, will explain how data mining methods can utilize large amount of historical data to improve forecast quality, allowing the construction of more profitable schedules for the company, while being more ergonomic for the staff. He will present techniques drawn from actual cases of a call center and a retail supply chain.

Guillaume Gautier, Director Forecasting et Analytics at TD assurance, will present a detailed explanation of the data mining process phases based on a employee retention project ; problem definition, data preparation, data exploration, construction of models, model selection, deployment and model updates. The various challenges and traps of each phase will also be discussed, enriched with examples from experiences in other data mining projects.

Do not hesitate to forward this invitation to your colleagues and clients that may be interested.

Space is limited, so sign up early!

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