Celowość, innowacyjność, ryzyko i spodziewane rezultataty wprowadzania nowych rozwiązań informatycznych. Efektywność, aktualność, potencjalne wady lub możliwości ulepszeń istniejących rozwiązań informatycznych. Doskonalenie pracy zespołowej i dobra koordynacja zadań w zespole deweloperskim. Innowacyjne techniki analizy danych.

Ocena ekspercka i audyt istniejących rozwiązań IT, w tym:

• ocena inwestycji IT np.
  • analiza kosztów i korzyści z wprowadzania nowych rozwiązań IT z wykorzystaniem metod finansowych (ROI, NPV itp.) i dziedzinowych (TCO, TBO, BSC itp.)
  • doradztwo w zakresie wyboru wariantów realizacji projektów informatycznych (wybór rozwiązań, dostawców, form realizacji) z uwzględnieniem specyfiki organizacji, jej potrzeb i potencjału
  • ocenę przebiegu projektów informatycznych

• audyt technologii i metod np.
  • ekspertyzy w zakresie innowacyjności technologii i metod IT z uwzględnieniem specyfiki obszarów wykorzystania
  • ocenę zgodności istniejących i planowanych rozwiązań IT ze strategią i potrzebami organizacji
• analiza wykonalności przedsięwzięć IT np.potencjału organizacji, czynników zagrożeń itp.
  • ocenę uwarunkowań realizacji planowanych działań z zakresu wykorzystania IT z uwzględnieniem
• optymalizacja procesów np.
  • wskazywanie obszarów zmian w obrębie systemów informatycznych pozwalających na efektywniejsze wykorzystanie istniejących rozwiązań bądź redukcję kosztów funkcjonowania tego obszaru przy zachowaniu jego funkcjonalności

Kształcenie pracowników i kadry menedżerskiej w formie szkoleń lub warsztatów w zakresie:

• zastosowania sztucznej inteligencji np.
  • najpopularniejsze techniki machine learning stosowane w klasyfikacji i predykcji takie jak: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, metody klasteryzacji itd.
• data science i business intelligence np.
  • programowanie w językach Python i R wykorzystywanych w obrębie data science i analizy danych
  • użycie wiodących pakietów i narzędzi w językach Python i R przeznaczonych do analizy danych liczbowych, tekstu, obrazu i innych danych biznesowych
• wizualizacji i prezentacji danych np.
  • zaawansowane techniki przygotowania dokumentów i prezentacji multimedialnych (Office, Prezi itp.)
  • techniki wizualizacji danych i rezultatów ich analizy z wykorzystaniem języków Python i R (Bokeh, Shiny itp.)
• usług i przetwarzania w chmurze np.
  • wykorzystanie narzędzi i technologii przechowywania i przetwarzania danych w chmurze obliczeniowej oraz wirtualizacja systemów i usług (m.in. Docker, Rancher, Kubernetes itp.)
• informatycznych  narzędzi pracy zespołowej np.
  • obsługa i wykorzystanie najpopularniejszych systemów komunikacji online, planowania spotkań i wydarzeń, koordynacji zadań, współdzielenia dokumentów (m.in. Slack, Trello, G Suite itp.)
  • warsztaty dla startupów IT z zakresu narzędzi, środowisk i technologii powszechnie używanych do  zarządzania projektami informatycznymi (m.in. Trello, Taiga, GitLab itp.)
• zarządzania projektami i inwestycjami IT np.
  • metody oceny efektywności ekonomicznej i organizacyjnej projektów i przedsięwzięć IT

• duże doświadczenie biznesowe i zrozumienie narzędziowej roli IT
• podejście ukierunkowane na zarządzanie i organizację czyli na osiąganie efektów biznesowych, a nie na technologię jako cel sam w sobie
• nastawienie na korzyść organizacji, a nie wdrożenie technologii; traktowanie technologii jako narzędzia służącego rozwiązywaniu problemów i zaspokajaniu potrzeb przedsiębiorstwa
• znajomość zagadnień zarówno praktycznych jak i teoretycznych IT z racji naukowego podejścia do analizy danych i metod sztucznej inteligencji
• wiedza z zakresu ograniczania kosztów na zakup oprogramowania – wykorzystanie na co dzień darmowego i otwartego oprogramowania FLOSS
• stała aktualizacja posiadanej wiedzy na temat rozwoju narzędzi IT i dostęp do rozwiązań aktualnie najpopularniejszych w informatyce
• szkolenia prowadzone w języku polskim i/lub angielskim