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Keyrus is a strategic and global Select Qlik® partner with the largest Qlik-certified team in South Africa and expertise in business intelligence and data analytics. Keyrus is perfectly positioned to deliver engaging and empowering Qlik Sense training to you and your team. For full information, customised offering and a quote contact steven.hunt@keyrus.co.za or call (+27) 084 245 2604
Qlik Sense is a Business Intelligence (BI) and visual analytics platform aimed at driving data literacy for all business users. The platform is designed to support self-service visualisation, embedded analytics as well as guided analytics apps and dashboards. Qlik Sense enables total flexibility with a multi-cloud data analytics platform that supports the full spectrum of BI use cases – ideal for any analyst, team or global enterprise.
Enhance your team’s effectiveness and fast-track response to changing business requirements with certified instructor-led Qlik Sense® training.
The Qlik Sense Data Analyst course is designed for end users or analyst who need to derive and share insights from business data. Attendees will gain a thorough introduction to data analysis and visual design in Qlik Sense using industry best practices.
The Qlik Sense Data architect course focuses more on the backend of the program and is aimed at developers looking to expand their knowledge and distinguish themselves as Qlik Sense power users. This course will help you take you to the next level.
Covers both the Qlik Sense Data Analyst and Architect topics over 3 days.
This training is designed for those developers with QlikView experience looking for assistance making the transition to Qlik Sense. The Qlik Sense for QlikView Developers Training and Qlik Sense Data Analyst Training are similar in content, but the Qlik Sense for QlikView Developers will be more advanced. Pricing:
Users | Price Per Person / Per Day | Duration |
1 -3 People | R5,000 ex VAT | As per above |
4 – 6 People | R4,300 ex VAT | As per above |
7 – 10 People | R3,500 ex VAT | As per above |
All courses participants will receive the Keyrus developed Qlik Sense Training Material which has step-by-step instructions for later reference with numerous examples to work through.
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Os bancos estão a sentir de perto a respiração dos concorrentes de fora do panorama bancário na maratona para tornarem-se "os melhores" amigos dos utilizadores nas suas transacções e gerenciamentos bancários diários.
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Imagina que estás num jogo de vídeo. O típico onde se tem de fugir do mau da fita até chegar a um castelo onde se estará a salvo. Estás a dar o teu melhor, vê o castelo à distância, mas... oh oh mesmo antes de lá chegar cais num penhasco. Por isso tens a opção de ficar no limite e deixar que o mau da fita o apanhe ou saltar de um penhasco... do qual não sabe se vai conseguir sair com vida. O que farias?
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Neste guia vamos descifrar o antes e o depois da troca e análise de dados à medida que estes evoluem dos sistemas tradicionais herdados para novas plataformas de dados em cloud. Vamos descobrir o desafio fundamental que os analistas enfrentam, revelar a solução que põe fim a todos os problemas, e finalmente olhar para 4 best practices para pôr a mudança em marcha agora. Soa bem, não achas? Rápido e conciso. Agora vamos ao que interessa.
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Um dos fundamentos de qualquer organização orientada para os dados é estabelecer uma série de processos analíticos capazes de simplificar o acesso a todos os tipos de dados. Do mesmo modo, quando se começa a utilizar tecnologias de nuvem, os processos analíticos tornam-se mais abrangentes, permitindo-lhe deixar para trás tarefas enfadonhas de gestão de informação e começar a fornecer grandes experiências de dados.
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Criar uma boa cultura de dados para começar a colher os benefícios da personalização à escala. A Data Science permite aos marqueteiros consolidar e extrair insights de todos os seus dados (independentemente do formato), reconhecer padrões nesses dados, e prever comportamentos futuros para criar campanhas de personalização à escala quase em tempo real.
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Já passou uma década desde que o termo "Big Data" se tornou omnipresente, e o investimento dos departamentos de marketing em tecnologia para aproveitar os benefícios destes "Grandes Dados" aumentou significativamente desde então.
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Se és um analista de marketing, conheces demasiado bem as expectativas em torno de uma tomada de decisão ágil e baseada em dados. A pressão para fornecer uma visão mais rápida da eficácia das campanhas recai directamente sobre os teus ombros, incluindo permitir uma tomada de decisão ágil para que as campanhas possam ser optimizadas. Mas porque é que os analistas de marketing não estão a analisar, não estão a trabalhar o suficiente, estão a fazer snowboard, a jogar ténis de paddle ou a trabalhar à distância com as suas séries favoritas em segundo plano?
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Diz a lenda que não há muito tempo havia uma empresa muito boa que todos invejavam porque tinha os melhores analistas do mercado, as melhores plataformas internas e uma riqueza de dados proprietários com os quais tomava todas as suas decisões. Viveram num mundo idílico, até que de repente os seus concorrentes começaram a ultrapassá-los de uma forma surpreendente.
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A análise de dados está a tornar-se rapidamente a chave para uma estratégia empresarial de sucesso. Mas sem a abordagem, competências e tácticas correctas, as suas iniciativas de dados podem não ter sentido. A análise de dados tornou-se um dos mais importantes diferenciadores empresariais e tecnológicos para as empresas, permitindo-lhes obter conhecimentos detalhados sobre praticamente todos os aspectos das suas operações, ganhando assim uma vantagem sobre a concorrência.
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Graças ao Machine Learning pronto para melhorar e, em alguns casos, até mesmo substituir a tomada de decisões humanas, os Responsáveis de Dados, Cientistas de Dados e CIOs estão a reconhecer que as formas tradicionais de organização de dados para consumo humano não serão suficientes na próxima era de tomada de decisões baseada na inteligência artificial (IA). Isto deixa um número crescente de empresas focadas no futuro com apenas um caminho em frente: para que as suas estratégias de machine learning tenham sucesso, terão de ser perturbadoras na cadeia de valor de gestão de dados de ponta a ponta.