2. Cím: Nézettségmérés új módszerei avagy Audience measurement Kulcsszavak: IPTV, felhasználói viselkedés, média, ajánlórendszerek

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "2. Cím: Nézettségmérés új módszerei avagy Audience measurement Kulcsszavak: IPTV, felhasználói viselkedés, média, ajánlórendszerek"

Átírás

1 ImpressTV Zrt. kutatási témák 1. Cím: Média tartalmak automatikus címkézése és adatbővítése Kulcsszavak: adatbányászat, statisztika, metaadat, felhasználói viselkedés, ajánlórendszerek Probléma: A média tartalmak (elsősorban filmek) ajánlására fejlesztett rendszerek esetében azzal szembesülünk, hogy nem minden tartalomra rendelkezünk megfelelő mennyiségű, a filmes tartalmakra vonatkozó metaadattal, illetve azzal, hogy a rendelkezésre álló metaadat minősége erősen ingadozik. Ez a televíziós szolgáltatók (IPTV és kábeltelevíziós szolgáltatók, Over the Top szolgáltatók) számára azért jelent problémát, mert az általuk megvásárolt és on-demand szolgáltatások keretében ajánlott tartalmak esetén fontos az, hogy a felhasználó rendkívül gyorsan megtalálja a neki tetsző tartalmakat, illetve hogy egy tartalom a lehető leggyorsabban ajánlható legyen (item cold start probléma). Feladat: A feladat egy olyan rendszer kialakítása, amely segítségével a felhasználói eseményekből (eventek) vonunk le a tartalmakra vonatkozó következtetéseket, illetve amelynek segítségével képesek leszünk arra, hogy a média tartalmakat automatikusan a rájuk vonatkozó címkékkel (tagekkel) lássuk el, elősegítve ezzel a tartalmak gyorsabb besorolását, a tartalom és metaadat alapú ajánló algoritmusok sebességének növelését, illetve az érthetőbb ajánlás magyarázatokat. Opcionális irány olyan módszerek kidolgozása, melyek külső forrásból további információkat szereznek (metaadat szolgáltatók, wikipedia, műsorok feliratainak feldolgozása, kommentek értelmezése) és beleépítik a meglévő adatok közé. Előfeltétel: programozói tudás, gépi tanulás, statisztikai ismeretek 2. Cím: Nézettségmérés új módszerei avagy Audience measurement Kulcsszavak: IPTV, felhasználói viselkedés, média, ajánlórendszerek Probléma: Annak ellenére, hogy az IPTV szolgáltatók és a kábeltelevíziós szolgáltatók elvben minden Set Top Boxról származó információt képesek loggolni, mérnöki szempontból mind a mai napig rendkívül kezdetleges megoldásokat használnak a szolgáltatók a televíziós tartalomfogyasztás pontos mérésére. A probléma sok esetben annyi, hogy a szolgáltatók hiába képesek 20 másodpercenként információt gyűjteni a felhasználói szokásokról, nem tudják az összegyűjtött nagy mennyiségű adatot kezelni. Feladat: A feladat főbb megoldandó kérdései a következők: hogyan tudjuk a nézettséget értelmezni (mi az, amit mérnünk kell, és mely adatok a fontosak) és vizualizálni (mit és hogyan tudunk megjeleníteni, illetve értelmezni), illetve hogyan nyerjük ki azt a preferenciát, hogy a felhasználó egy adott csatornát néz vagy pedig egy az adott csatorna programján belül egy adott tartalom (item) érdekli, valamint a szerkesztők milyen hatékonyan pozícionálják a műsorujságot az egyes csatornákon. A feladatot a hallgatók akár egyénileg, akár több hallgató csoportosan is választhatja, a feladat pedig több féléven át is folytatható. Előfeltétel: programozói tudás, statisztikai és adatvizualizációs eszközök, klaszterezési módszerek ismerete 1

2 3. Kereszt domén (cross domain) ajánlások Kulcsszavak: ajánlórendszerek, felhasználói viselkedés, IPTV Probléma: A Netflixhez hasonló videós tartalomszolgáltatók elterjedésével együtt jelentős probléma az európai IPTV és kábeltelevíziós szolgáltatók számára az, hogy az on-demand tartalomfogyasztás (VOD fogyasztás, PayTV fogyasztás) alacsony, a felhasználók az esetek 90%-ában elő televíziós tartalmakat fogyasztanak. Az üzleti cél tehát az, hogy a felhasználó számára releváns fizetős tartalmakat ajánljunk, ehhez azonban olyan ajánló algoritmusok kifejlesztésére van szükség, amelyek képesek arra, hogy az élő adásokon megismert felhasználói / tartalomfogyasztási szokások alapján on-demand (VOD vagy PayTV) tartalmakat ajánljanak. Feladat: A megoldandó ajánlási probléma az, hogy nem minden élő tartalomfogyasztási eseménynek (eventnek) van reális tartalma a számunkra, illetve nem minden felhasználónak van on-demand kölcsönzési eseménye, emiatt a lineáris tartalomfogyasztásból ki kell emelni azokat a faktorokat, amelyekből következtethetünk a VOD fogyasztásra (pl: míg az esti blockbuster film megnézése relevás ebből a szempontból, az esti hírek már kevésbé). A cél tehát az, hogy meg kell találni a két domain közötti összefüggést. A feladat első lépése az, hogy meg kell vizsgálni, hogy a tudományos világban más területeken milyen kutatások vannak hasonló cross-domain ajánlásokra, és a más tudományterületeken levő módszereket kell adaptálni a televíziós világra. A feladat megoldásához igény esetén az ImpressTV Zrt. a saját fejlesztésű adatbányászati keretrendszerét biztosítja, amihez Java programozói ismeret szükséges. A feladatot a hallgatók akár egyénileg, akár több hallgató csoportosan is választhatja, a feladat pedig több féléven át is folytatható. Előfeltétel: gépi tanulási és programozási ismeretek, illetve az ajánlórendszerben alkalmazott algoritmusok 4. Hibrid filtering média tartalmakra Kulcsszavak: adatbányászat, statisztika, felhasználói viselkedés, metaadatok, ajánlórendszerek Probléma: Az ajánlórendszerek fejlesztése során egyre inkább látszik az, hogy szükség van metaadat alapú rendszerek (Content-based filtering) és a felhasználói viselkedés alapú rendszerek (collaborative filtering) egyesítésére. Az általunk fejlesztett, a világ egyik legnagyobb tube oldalán, a Dailymotion.com-on futó ajánlórendszernél például azzal a problémával kerültünk szembe, hogy egy videóhoz sok címke (tag) tartozik, de ténylegesen csak a címkék kis része releváns. A hibrid szűrés egyik előnye pontosan az lenne, hogy a fogyasztási szokások elemzésével következtethetnénk arra, hogy mely tagek relevánsak, és melyek nem. Másik előnye a két megközelítés előnyének ötvözése (pl: újonnan bevezetett tartalmak ajánlása a meglévő fogyasztási szokások alapján) Feladat: A feladat során a hallgató egy modellt építene arra vonatkozóan hogy melyik metaadat releváns, és melyik nem. A feladat során első lépésben a kollaboratív szűréssel elősegítjük a metaadat szignifikancia feltárását, második lépésben pedig kombinálnánk a két eltérő algoritmus családot és kialakítanánk egy olyan rendszer prototípusát, amely az ajánlás generálás során a már ismert tartalmakra felhasználói viselkedést elemző algoritmusokat használ, az új tartalmakra pedig metaadat alapú szűrést. A feladat megoldásához igény esetén az ImpressTV Zrt. a saját fejlesztésű adatbányászati keretrendszerét biztosítja, amihez Java programozói ismeret szükséges. A feladatot a hallgatók akár egyénileg, akár több hallgató csoportosan is választhatja, a feladat pedig több féléven át is folytatható. Előfeltétel: programozás (Java), kollaborative és tartalom alapú szűrés, ajánlórendszer algoritmusok ismerete 2

3 5. Ajánlási stratégiák, avagy «the Winner Takes it all» Kulcsszavak: felhasználói viselkedés, metaadatok, ajánlórendszerek Probléma: Az ajánlórendszerek televíziós szolgáltatóknál történő telepítése során többször szembesülünk azzal a problémával, hogy a felhasználónak többféle tartalomfogyasztási preferenciája van: pld az esetek 75%-ában komédiákat néz, 25%-ban pedig horrorfilmeket. A collaborative filtering algoritmusok esetén jellemző megfigyelés a The Winner Takes it all jelenség, mely szerint a user alapú modellezés során a legjellemzőbb preferencia érvényesül. Emiatt az ajánlások egysíkúvá válhatnak (elsősorban a mátrix faktorizációs módszereknél). Feladat: A feladat tehát az, hogy úgy ajánljuk az egyes videós és televíziós tartalmakat, hogy azok egyrészt illeszkedjenek a felhasználói preferenciákhoz, másrészt lehessen jól külön vehető preferenciákat kialakítani, illetve az ajánlási listában a preferenciák elosztását megfelelően kialakítani. Másik feladat annak a problémának a megoldása, hogyan lehet olyan ajánló algoritmust kialakítani, amely megfelelően diverz ajánlásokat szolgáltat, ugyanakkor megmarad az ajánlások pontossága is. A feladat megoldásához igény esetén az ImpressTV Zrt. a saját fejlesztésű adatbányászati keretrendszerét biztosítja, amihez Java programozói ismeret szükséges. A feladat több féléven át is folytatható. Előfeltétel: programozás (Java), algoritmuselmélet, statisztika 6. Tartalomajánló algoritmusok inkrementális tanulása Kulcsszavak: ajánlórendszer modellek, gépi tanulás Probléma: Az ajánlórendszerek ipari alkalmazásánál jelentős probléma a felhasználói és tartalom modellek frissen tartása és adaptív modellezése. Ennek az egyik legelterjedtebb megközelítése a teljes modellbázis időszakos újratanítása (pl: teljes mátrix faktorizációs algoritmus futtatása az összes felhasználóra és termékre), azonban ebben az esetben a tanítási idő (függően az ügyfél domain méretétől) nagyon hosszú is lehet. A megoldandó probléma ilyenkor az, hogy lehet megoldani a modellek frissitését anélkül hogy teljesen ujratanitsuk a modellt. Feladat: A feladat annak vizsgálata, hogyan lehet ezt mérni, és milyen tanítási stratégiát kell alkalmazni: pl Δt-ben érkező információt milyen matematikai formulával építsuk be a meglévő modellekbe, hogy az az elméleti modellhez konvergáljon. A feladat része emellett a meglevő, az adatbányászatban már ismeri algoritmusok(ials Implicit Alternating Least Squares, SGD Stochastic Gradient Descent vagy szomszéd módszer) kipróbálása, illetve annak kutatása, hogy az általunk preferált rendszerekhez van-e inkrementális módszer. A feladat több féléven át is folytatható: az első félév során a cél irodalmazás alapján a preferált módszer kiválasztása, második félében a kiválasztott módszerek implementálása. A feladathoz az ImpressTV Zrt. a saját fejlesztésű adatbányászati keretrendszerét biztosítja. Előfeltétel: programozói tudás (Java), analízis, gépi tanulás 3

4 7. Magas rendelkezésre állású, elosztott rendszerű taralomajánló módszerek Kulcsszavak: elosztott rendszerek, ajánlórendszer modellek, gépi tanulás Probléma: A big data elterjedésével egyre komolyabb probléma az, hogy egy adott felhasználónak egyre nagyobb halmazból kell ajánlanunk. A probléma minden esetben az, hogyan lehet predikciós időben elosztottá tenni az egyes kiértékeléseket úgy, hogy a szolgáltatási szerződésben (SLA-ban) meghatározott időn belül ( millisecumdum) választ adjunk. A megoldás érdekében elengedhetetlen az, hogy bizonyos számításokat párhuzamosítsunk. Feladat: A feladat a rendelkezésre álló elosztott rendszerek feltérképezése, illetve a feladatra leginkább alkalmas elosztott rendszer (pld Hadoop alváltozatai) felmérése és kiválasztása, majd következő félében a kiválasztott rendszer alapszintű implementálása. Meg kell találni azt a rendszert, amely a leginkább alkalmas az általunk használt ajánló algoritmusok futtatására, illetve ezen algoritmusok párhuzamosítására. A feladatot a hallgatók akár egyénileg, akár több hallgató csoportosan is választhatja, a feladat pedig több féléven át is folytatható. Előfeltétel: programozási tapasztalat, elosztott rendeszerek ismerete 8. Tartalomajánló algoritmusok elosztott rendszerű tanítása Kulcsszavak: elosztott rendszerek, adatbázisok, ajánlórendszer modellek, gépi tanulás Probléma: A big data elterjedésével egyre komolyabb probléma az, hogy az adatokon futatott gépi tanulás egy szerveren mind memória kapacítási korlátok miatt, mind a futási idő szignifikáns növekedése miatt az ajánlórendszer szolgáltatóknak egyre nehezebben kivitelezhető. Fontos szempont, hogy az algoritmusok tanulási ideje egy korláton belül maradjon ezzel fenntartva a modellfrissítés megfelelő gyakoriságát, illetve hogy a rendszertelepítések során rendelkezésre álló időben (change window) el tudják végezni mind a beállítási műveleteket, mind a gépi tanulás és élesítés folyamatát. A megoldás a standard modell építési módszerek (pl: mátrix faktorizáció, szomszéd módszerek) párhuzamosítása, illetve az elosztott környezet implementálása. Feladat: A feladat első lépése az ajánlórendszerek területén alkalmazott adatbányászati algoritmusok megismerése, illetve irodalomkutatás, hogy milyen párhuzamosított megodások születtek ezen módszerekre, opcionálisan a meglévő módszerek továbbfejlesztése. Következő lépés a rendelkezésre álló elosztott rendszerek feltérképezése (adatbázis, ill processzek futtatása), illetve a feladatra leginkább alkalmas megoldások felmérése és kiválasztása. A feladat több féléven át is folytatható: az első félév során a cél irodalmazás alapján a preferált módszer kiválasztása, második félében a kiválasztott módszerek implementálása. A feladatot a hallgatók akár egyénileg, akár több hallgató csoportosan is választhatja, a feladat pedig több féléven át is folytatható. Előfeltétel: programozási tapasztalat, elosztott rendszerek és adatbázisok ismerete Az ImpressTV-ről Az ImpressTV öt kontinensen jelen lévő, ajánlórendszer-szolgáltatást nyújtó vállalat, amely a Netflix Prize fináléjába jutott, magyar Gravity R&D Zrt. televíziós portfóliójának felvásárlásával jött létre 2014-ben. A céget brit, telekommunikációs területen tapasztalt befektetők vezetik, budapesti technológiai központjában pedig összeszokott, magyar fejlesztői csapat tevékenykedik. A vállalat főbb szolgáltatásai: személyre szabott ajánlások nyújtása, hirdetések targetálása, adatelemzés, prediktív elemzés és felhasználói adatbázissal kapcsolatos mérések, jellemzően nemzetközi telekommunikációs vállalatok és egyéb tartalomszolgáltatók számára. 4

5 Az ImpressTV ügyfelei között tudhatja többek közt a Magyar Telekomot, az Ivi.ru-t, Oroszország vezető video streaming szolgáltatóját, valamint a CenturyLink-et, az USA egyik legnagyobb telekommunikációs vállalatát is. Az ImpressTV 21 algoritmus optimális kombinációját használja a lehető legpontosabb, valós idejű ajánlások megtalálásához. A metaadatok felhasználása mellett a cég élen jár az ajánlások fogyasztói viselkedés és fogyasztási körülmények (eszköz, hely, idő, stb.) alapján történő kialakításában. Az ImpressTV a végfelhasználót helyezi a működése középpontjába: a legfontosabb cél nem a filmes tartalmak katalogizálása, hanem a tévénézők ízlésének mélyebb megismerése és kiszolgálása. 5

Üzleti modellen alapuló webes tudásprezentáció

Üzleti modellen alapuló webes tudásprezentáció Üzleti modellen alapuló webes tudásprezentáció Pataki Máté, Micsik András Bevezetés Számos projekt küzd azzal a problémával, hogy a projekt menete során felhalmozott nagy mennyiségű, hasznos információ,

Részletesebben

TV MÉG MINDIG CSÚCSFORMÁBAN

TV MÉG MINDIG CSÚCSFORMÁBAN TV MÉG MINDIG CSÚCSFORMÁBAN BIG PICTURE (MEME) Vörös Csilla 2014. November 12. TARTALOM Változások kora - Helyzetkép Időeltolásos tévénézés TV+ Kitekintés Jövőkép 2 VÁLTOZÁSOK KORA HELYZETKÉP 2014. OKTÓBER:

Részletesebben

RapidAnalytics Enterprise Edition bevezetés a Telenor Magyarországnál. Szakács Balázs - Telenor Magyarország Szücs Imre United Consult

RapidAnalytics Enterprise Edition bevezetés a Telenor Magyarországnál. Szakács Balázs - Telenor Magyarország Szücs Imre United Consult RapidAnalytics Enterprise Edition bevezetés a Telenor Magyarországnál Szakács Balázs - Telenor Magyarország Szücs Imre United Consult Miről lesz szó? Telenor bemutatása Eszközválasztás háttere Igények

Részletesebben

Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt

Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt Hegedűs István, Ormándi Róbert, Jelasity Márk Big Data jelenség Big Data jelenség Exponenciális növekedés a(z): okos eszközök használatában, és a szenzor- és

Részletesebben

TÉVÉNÉZÉS AZ INTERNETEN 2015

TÉVÉNÉZÉS AZ INTERNETEN 2015 TÉVÉNÉZÉS AZ INTERNETEN 2015 NIELSEN KÖZÖNSÉGMÉRÉS 2015. AUGUSZTUS 6. INTERNETES ESZKÖZELLÁTOTTSÁG TV+ Survey 2015, TV-s 4+ személyek Van a háztartásban INTERNET 74% ASZTALI SZÁMÍTÓGÉP LAPTOP OKOSTELEFON*

Részletesebben

TÉVÉNÉZÉS AZ INTERNETEN

TÉVÉNÉZÉS AZ INTERNETEN TÉVÉNÉZÉS AZ INTERNETEN 2014. MÁJUS NIELSEN KÖZÖNSÉGMÉRÉS 2014. OKTÓBER 9. A MAGYAR NÉPESSÉG MEGOSZLÁSA ÉS ESZKÖZELLÁTOTTSÁGA 9,4 M Összes személy Van a háztartásban A tévés háztartásban élő 4 éven felüli

Részletesebben

CÍM. Hybrid Broadcast Broadband TV

CÍM. Hybrid Broadcast Broadband TV CÍM Hybrid Broadcast Broadband TV Bevezetés Az IPTV piacot a mai napig zárt rendszerű egyedi fejlesztésű rendszerek uralják. Az új szabványosítási folyamatnak ( Connected TV, HbbTV ) eredményeképpen ez

Részletesebben

Szövegbányászati rendszer fejlesztése a Magyar Elektronikus Könyvtár számára

Szövegbányászati rendszer fejlesztése a Magyar Elektronikus Könyvtár számára Szövegbányászati rendszer fejlesztése a Magyar Elektronikus Könyvtár számára Vázsonyi Miklós VÁZSONYI Informatikai és Tanácsadó Kft. BME Információ- és Tudásmenedzsment Tanszék 1/23 Tartalom A MEK jelenlegi

Részletesebben

OPEN SPACE FÓRUM TÉMA JEGYZET

OPEN SPACE FÓRUM TÉMA JEGYZET OPEN SPACE FÓRUM TÉMA JEGYZET Téma neve/címe: Integrált ügyfélszolgálat kialakítása Téma gazdája: Lakatos András Jegyzetkészítő: Lakatos András További résztvevők: Csiba András Kovács István Lackó Péter

Részletesebben

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter Bevezető az Oracle9i adattárházas újdonságaihoz Elemzési és vezetői információs igények 80:20 az adatgyűjtés javára! Adattárházak kínálta

Részletesebben

Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K. 4. A meghirdetés ideje (mintatanterv szerint vagy keresztfélében):

Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K. 4. A meghirdetés ideje (mintatanterv szerint vagy keresztfélében): Követelményrendszer 1. Tantárgynév, kód, kredit, választhatóság: Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K 2. Felelős tanszék: Informatika Szakcsoport 3. Szak, szakirány, tagozat: Műszaki

Részletesebben

AZ ÚJGENERÁCIÓS TANKÖNYVEK FEJLESZTÉSE

AZ ÚJGENERÁCIÓS TANKÖNYVEK FEJLESZTÉSE AZ ÚJGENERÁCIÓS TANKÖNYVEK FEJLESZTÉSE A projekt célja Tanulásra és alkotásra ösztönző tanításitanulási környezet kialakítása A tanítás és tanulás hatékonyságát elősegítő módszertani újdonságok beépítése

Részletesebben

A VPP szabályozó központ működési modellje, és fejlődési irányai. Örményi Viktor 2015. május 6.

A VPP szabályozó központ működési modellje, és fejlődési irányai. Örményi Viktor 2015. május 6. A VPP szabályozó központ működési modellje, és fejlődési irányai Örményi Viktor 2015. május 6. Előzmények A Virtuális Erőművek kialakulásának körülményei 2008-2011. között a villamos energia piaci árai

Részletesebben

Projekt beszámoló. NEWSIT News basedearlywarning System forintradaytrading: Hír alapú Korai Figyelmeztető Rendszer Napon belüli Kereskedéshez

Projekt beszámoló. NEWSIT News basedearlywarning System forintradaytrading: Hír alapú Korai Figyelmeztető Rendszer Napon belüli Kereskedéshez Projekt beszámoló Projekt azonosítója: Projektgazda neve: Projekt címe: DAOP-1.3.1-12-2012-0080 Pénzügyi Innovációs Iroda Kft. NEWSIT News basedearlywarning System forintradaytrading: Hír alapú Korai Figyelmeztető

Részletesebben

Infinety Online Média és Marketing Kft. Általános bemutatkozás

Infinety Online Média és Marketing Kft. Általános bemutatkozás Infinety Online Média és Marketing Kft. Általános bemutatkozás Tartalom 1 Kik vagyunk, mit csinálunk 2 Mennyi látogatót érünk el 3 Szolgáltatásaink médiapartnereink részére 4 Miért csináljuk 5 Médiapartnereink

Részletesebben

Ön a megfelelő mennyiségű és minőségű információk alapján hozza meg döntéseit? Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16.

Ön a megfelelő mennyiségű és minőségű információk alapján hozza meg döntéseit? Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16. Ön a megfelelő mennyiségű és minőségű információk alapján hozza meg döntéseit? Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16. Tracsek Ferenc igazgató Alapvető változások kora Az IT iparágban alapvető

Részletesebben

MOBILITÁS VÁLLALATI KÖRNYEZETBEN MEGOLDÁS KONCEPCIÓ

MOBILITÁS VÁLLALATI KÖRNYEZETBEN MEGOLDÁS KONCEPCIÓ MOBILITÁS VÁLLALATI KÖRNYEZETBEN MEGOLDÁS KONCEPCIÓ 1 Mobil eszközök növekedési trendje 2 A mobil eszközök előnyei Támogatják a mobilitást, könnyű velük utazni, terepen munkát végezni Széles applikáció

Részletesebben

Hálózati elemzések az üzleti életben. Kovács Gyula Sixtep Kft.

Hálózati elemzések az üzleti életben. Kovács Gyula Sixtep Kft. Hálózati elemzések az üzleti életben Kovács Gyula Sixtep Kft. Hálózat kutatás rövid ismertetése Königsbergi hidak problémája Háttér: A probléma története, hogy a poroszországi Königsberg (most Kalinyingrád,

Részletesebben

FIGYELEMFELKELTŐ HIRDETÉS BANNERES KAMPÁNY TÖBB REKLÁMHÁLÓZATBAN

FIGYELEMFELKELTŐ HIRDETÉS BANNERES KAMPÁNY TÖBB REKLÁMHÁLÓZATBAN FIGYELEMFELKELTŐ HIRDETÉS BANNERES KAMPÁNY TÖBB REKLÁMHÁLÓZATBAN A sikeres kampányok tervezésében az internet a médiamix mára már kihagyhatatlan elemévé vált. A jóváhagyott költésgvetések tervezéséhez

Részletesebben

Vagyontárgyforgalom. Biztonsági. Optimalizálása. Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar

Vagyontárgyforgalom. Biztonsági. Optimalizálása. Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Vagyontárgyforgalom Biztonsági Követelményeket Teljesítő Online Optimalizálása Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar 2007 Tartalom Elméleti háttér K+F projekt Keretrendszer Többszintű optimalizálás és

Részletesebben

Korszakvált. ltás s a telekommunikáci szektorban. Okok és következmények amelyek gyökeresen átformálják az telekommunikációs iparágat

Korszakvált. ltás s a telekommunikáci szektorban. Okok és következmények amelyek gyökeresen átformálják az telekommunikációs iparágat Korszakvált ltás s a telekommunikáci ciós szektorban Okok és következmények amelyek gyökeresen átformálják az telekommunikációs iparágat Kórosi László- CMC prezentáció 2009. február r 8. Amiről l szó lesz...

Részletesebben

Telepítési Kézikönyv

Telepítési Kézikönyv Intelligens Dokumentum Kezelő Rendszer Telepítési Kézikönyv 1/15. oldal Dokumentum áttekintés Dokumentum címe: doknet telepítési kézikönyv Dokumentum besorolása: szoftver telepítési leírás Projektszám:

Részletesebben

Segítség, összementem!

Segítség, összementem! Segítség, összementem! Előadók: Kránicz László Irimi János Budapest, 2013. április 10. ITFI - Adatintegrációs Kompetencia Központ ITFI - Adatintegrációs Kompetencia Központ Tartalomjegyzék 2 Az Adattárház

Részletesebben

Vajda Éva. Bevezetés a keresőmarketingbe

Vajda Éva. Bevezetés a keresőmarketingbe Vajda Éva Bevezetés a keresőmarketingbe Alapfogalmak Fizetett hivatkozások - hirdetés Organikus találatok - ki kell "érdemelni" jó honlappal Organikus vs fizetett hivatkozás Organikus - keresőoptimalizálás

Részletesebben

INNOVÁCIÓS FELMÉRÉS. Vállalkozás kapcsolódása az innovációs folyamathoz. Cég neve: Cég fő tevékenysége:

INNOVÁCIÓS FELMÉRÉS. Vállalkozás kapcsolódása az innovációs folyamathoz. Cég neve: Cég fő tevékenysége: Vállalkozás kapcsolódása az innovációs folyamathoz Cég neve: Cég fő tevékenysége: 1. Tudás megszervezése 1.1. Általános adatok Vállalkozásban foglalkoztatottak létszáma: Vezetők száma: Fejlesztést végzők

Részletesebben

NAGY SÁV, NAGY VÉDELEM A KIBERBIZTONSÁG MODERN FAKTORAI. Keleti Arthur Kecskemét, 2014.10.08

NAGY SÁV, NAGY VÉDELEM A KIBERBIZTONSÁG MODERN FAKTORAI. Keleti Arthur Kecskemét, 2014.10.08 NAGY SÁV, NAGY VÉDELEM A KIBERBIZTONSÁG MODERN FAKTORAI Keleti Arthur Kecskemét, 2014.10.08 TEMPÓ SÁVSZÉLESSÉG KOMPLEXITÁS 2 Kép forrás: Internet, http:// www.fbi.gov 3 A KÍNAIAK JOBBAN CSINÁLJÁK 4 HOVA

Részletesebben

Így kampányolunk mi. Hans Zoltán. Szolgáltatás Fejlesztés és Online Irányítás vezető. IBM-SPSS üzleti reggeli (Budapest) 2010.09.22.

Így kampányolunk mi. Hans Zoltán. Szolgáltatás Fejlesztés és Online Irányítás vezető. IBM-SPSS üzleti reggeli (Budapest) 2010.09.22. Így kampányolunk mi Hans Zoltán Szolgáltatás Fejlesztés és Online Irányítás vezető IBM-SPSS üzleti reggeli (Budapest) 2010.09.22. LIFE INSURANCE PENSION INVESTMENT Tartalom AEGON Útkeresések Esettanulmány

Részletesebben

A jelenlegi és az új szolgáltatás moduljai. Web. Web. Play button. Mobil+app

A jelenlegi és az új szolgáltatás moduljai. Web. Web. Play button. Mobil+app DKT13 1 A jelenlegi és az új szolgáltatás moduljai Web Web Mobil+app Play button Mobil+app Stream gia DKT13 2 A DKT13 szolgáltatás áttekintése Analitika gemiustraffic2 (weboldal + mobil+ applikáció analitika)

Részletesebben

Üzleti folyamatok rugalmasabb IT támogatása. Nick Gábor András 2009. szeptember 10.

Üzleti folyamatok rugalmasabb IT támogatása. Nick Gábor András 2009. szeptember 10. Üzleti folyamatok rugalmasabb IT támogatása Nick Gábor András 2009. szeptember 10. A Generali-Providencia Magyarországon 1831: A Generali Magyarország első biztosítója 1946: Vállalatok államosítása 1989:

Részletesebben

Az EHT változásainak hatása a Telekommunikációs szolgáltatókra

Az EHT változásainak hatása a Telekommunikációs szolgáltatókra Az EHT változásainak hatása a Telekommunikációs szolgáltatókra SZABÓ GÁBOR CMC Minősítő Előadás 2012. Február 28. Tartalom Fogalmak Előzmények, a változtatás szükségessége Bevezetési peremfeltételek Az

Részletesebben

ETL keretrendszer tervezése és implementálása. Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft.

ETL keretrendszer tervezése és implementálása. Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft. ETL keretrendszer tervezése és implementálása Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft. Tartalom Bevezetés ETL keretrendszer: elvárások és hogyan készítsük A mi keretrendszerünk Bevezetési tanulságok

Részletesebben

Component Soft 1994-2013 és tovább

Component Soft 1994-2013 és tovább Component Soft 1994-2013 és tovább IT szakemberek oktatása, tanácsadás Fő témáink: UNIX/Linux rendszerek, virtualizációs, fürtözési, tároló menedzsment és mentési technológiák Adatbázisok és middleware

Részletesebben

A Nemzeti Média- és Hírközlési Hatóság Médiatanácsának közleménye

A Nemzeti Média- és Hírközlési Hatóság Médiatanácsának közleménye A Nemzeti Média- és Hírközlési Hatóság Médiatanácsának közleménye Ajánlás a kiskorúak védelmében a lineáris és lekérhető médiaszolgáltatók által alkalmazandó hatékony műszaki megoldásokra I. Az ajánlás

Részletesebben

A-NET Consulting a komplex informatikai megoldásszállító

A-NET Consulting a komplex informatikai megoldásszállító INFORMATIKAI ÉS ÜZLETI TANÁCSADÁS RENDSZERINTEGRÁCIÓ HÁLÓZATI MEGOLDÁSOK RENDSZERTÁMOGATÁS OUTSOURCING VIRTUALIZÁCIÓ IP TELEFONRENDSZEREK A-NET Consulting a komplex informatikai megoldásszállító A-Net

Részletesebben

InCa NMS jelen és jövő HFC Technics szakmai napok

InCa NMS jelen és jövő HFC Technics szakmai napok InCa NMS jelen és jövő HFC Technics szakmai napok Dovalovszki András kereskedelmi igazgató InCa Információtechnológiai Kft. adovalovszki@inca.co.hu Áttekintés A cégcsoport A termék Jelenlegi fejlesztéseink

Részletesebben

Webanalitika a mindennapokban

Webanalitika a mindennapokban Webanalitika a mindennapokban NEEK konferencia 2015.02.19. www.gemius.hu Rólunk A Gemius világszerte Piaci igények széleskörű ismerete Nemzetközi háttér, folyamatos fejlesztés Innovatív üzleti megoldások

Részletesebben

Történet John Little (1970) (Management Science cikk)

Történet John Little (1970) (Management Science cikk) Információ menedzsment Szendrői Etelka Rendszer- és Szoftvertechnológia Tanszék szendroi@witch.pmmf.hu Vezetői információs rendszerek Döntéstámogató rendszerek (Decision Support Systems) Döntések információn

Részletesebben

Közösség aktivizáció. Milyen akciók, játékok, marketingtrükkök válnak be a közösségi oldalakon, amire szívesen megadják adataikat az olvasók?

Közösség aktivizáció. Milyen akciók, játékok, marketingtrükkök válnak be a közösségi oldalakon, amire szívesen megadják adataikat az olvasók? Közösség aktivizáció Milyen akciók, játékok, marketingtrükkök válnak be a közösségi oldalakon, amire szívesen megadják adataikat az olvasók? Hogyan vegyük rá a felépített közösségeinket termékeink, szolgáltatásaink

Részletesebben

Elektronikus szolgáltatás igénylés. 2009-11-11 HBONE Workshop 2009. Pintér Tamás york@niif.hu

Elektronikus szolgáltatás igénylés. 2009-11-11 HBONE Workshop 2009. Pintér Tamás york@niif.hu Elektronikus szolgáltatás igénylés 2009-11-11 HBONE Workshop 2009 Pintér Tamás york@niif.hu Elektronikus Nemzeti szolgáltatás Információs Infrastruktúra igénylés Fejlesztési napjainkban Intézet NIIF szolgáltatás

Részletesebben

BEMUTATKOZÁS A HOLNAP ÉS A MA SZAKEMBEREINEK ÖT ÉRV A CADTERV MELLETT TARTALOMJEGYZÉK. tervezhet velünk

BEMUTATKOZÁS A HOLNAP ÉS A MA SZAKEMBEREINEK ÖT ÉRV A CADTERV MELLETT TARTALOMJEGYZÉK. tervezhet velünk A HOLNAP ÉS A MA SZAKEMBEREINEK BEMUTATKOZÁS Csoportunkon belül a CAD-Terv Training Kft. a képzések háza. Célunk naprakész szakmai ismerete ket átadni a résztvevők számára, oly módon, hogy az könnyen tanulható

Részletesebben

A SEPA megvalósítását támogató szabályozói háttér

A SEPA megvalósítását támogató szabályozói háttér A SEPA megvalósítását támogató szabályozói háttér dr. Kotulyák Éva jogtanácsos MKB Bank Zrt. MSE Jogi Munkacsoport 2013. május 09. TÉMAKÖRÖK 1. Aktuális szabályozás módszer és tartalom 2. Aktuális gyakorlati

Részletesebben

Samsung Universal Print Driver Felhasználói útmutató

Samsung Universal Print Driver Felhasználói útmutató Samsung Universal Print Driver Felhasználói útmutató képzelje el a lehetőségeket Szerzői jog 2009 Samsung Electronics Co., Ltd. Minden jog fenntartva. Ez a felügyeleti útmutató csak tájékoztató célt szolgál.

Részletesebben

A Trimble térinformatikai GPS eszközei

A Trimble térinformatikai GPS eszközei Bemutatkozik az új a Kerti s logo A Trimble térinformatikai GPS eszközei Bence termékmenedzser Kerti s Kft. Eszközök csoportosítása Két fõ csoport: Felhasználói szempontok szerint: teljesítmény kényelem

Részletesebben

ivms-4200 kliensszoftver

ivms-4200 kliensszoftver ivms-4200 kliensszoftver Felhasználói segédlet v1.02 2012.11.21. HU 1. TARTALOM 1. Tartalom... 2 2. Bevezető... 2 2.1. Felhasználás... 2 2.2. Hardverigény... 2 3. Használat... 3 3.1. Vezérlőpult... 3 3.2.

Részletesebben

KÖVETKEZŐ GENERÁCIÓS NAGYVÁLLALATI TARTALOMKEZELŐ MEGOLDÁSOK Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16. Mezei Ferenc üzletág-igazgató

KÖVETKEZŐ GENERÁCIÓS NAGYVÁLLALATI TARTALOMKEZELŐ MEGOLDÁSOK Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16. Mezei Ferenc üzletág-igazgató KÖVETKEZŐ GENERÁCIÓS NAGYVÁLLALATI TARTALOMKEZELŐ MEGOLDÁSOK Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16. Mezei Ferenc üzletág-igazgató Hasonló, mégis más Ez se rossz amíg ezt ki nem próbáltad!

Részletesebben

Beszédfelismerés alapú megoldások. AITIA International Zrt. Fegyó Tibor

Beszédfelismerés alapú megoldások. AITIA International Zrt. Fegyó Tibor Beszédfelismerés alapú megoldások AITIA International Zrt. Fegyó Tibor fegyo@aitia.hu www.aitia.hu AITIA Magyar tulajdonú vállalkozás Célunk: kutatás-fejlesztési eredményeink integrálása személyre szabott

Részletesebben

Szolgáltatási szint és performancia menedzsment a PerformanceVisor alkalmazással. HOUG konferencia, 2007 április 19.

Szolgáltatási szint és performancia menedzsment a PerformanceVisor alkalmazással. HOUG konferencia, 2007 április 19. Szolgáltatási szint és performancia menedzsment a PerformanceVisor alkalmazással Szabó Balázs HOUG konferencia, 2007 április 19. Mirıl lesz szó NETvisor Kft bemutatása Szolgáltatási szint alapjai Performancia

Részletesebben

Leolvasói rendszer kialakításának koncepciója ipari mobil eszközökkel (ipari PDA-val)

Leolvasói rendszer kialakításának koncepciója ipari mobil eszközökkel (ipari PDA-val) Leolvasói rendszer kialakításának koncepciója ipari mobil eszközökkel (ipari PDA-val) A leolvasási feladat AS Szerver DB Számlázási, ügyfélszolgálati adatbázis Adatgyűjtő szerver Mobil adatgyűjtő AS szerver

Részletesebben

Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt.

Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt. Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt. Tartalom BI mérföld kövek Kezdeti architektúra és kontextus Lokális Adattárház Kialakítása CRM Evolúció Üzleti Intelligencia kiaknázó eszközök

Részletesebben

Webes keres rendszerek. Webtechnológiák. Webes keres rendszerek. Webes keres rendszerek. Répási Tibor egyetemi tanársegéd

Webes keres rendszerek. Webtechnológiák. Webes keres rendszerek. Webes keres rendszerek. Répási Tibor egyetemi tanársegéd Webtechnológiák Webes keresrendszerek Répási Tibor egyetemi tanársegéd Miskolc Egyetem,Gépészmérnöki kar, Infomatikai és Villamosmérnöki Tanszékcsoport (IVM) Általános Informatikai Tanszék Iroda: Inf.Int.

Részletesebben

Tisztelt Ügyfelünk! Tájékoztató az átállásról

Tisztelt Ügyfelünk! Tájékoztató az átállásról OTP BANK NYRT. Tisztelt Ügyfelünk! Tájékoztató az átállásról Bankunk ügyfeleink folytonos szoftverhasználatát biztosító szempont alapján úgy döntött, hogy az új verziót (6.01-01) most nem a megszokott

Részletesebben

Bevezetés a kvantum informatikába és kommunikációba Féléves házi feladat (2013/2014. tavasz)

Bevezetés a kvantum informatikába és kommunikációba Féléves házi feladat (2013/2014. tavasz) Bevezetés a kvantum informatikába és kommunikációba Féléves házi feladat (2013/2014. tavasz) A házi feladatokkal kapcsolatos követelményekről Kapcsolódó határidők: választás: 6. oktatási hét csütörtöki

Részletesebben

Integrált-HardverSzoftver-Rendszer

Integrált-HardverSzoftver-Rendszer Integrált-HardverSzoftver-Rendszer dldh.hu dldh.hu/webshop Direct Line Kft DirectLine1 Direct-Line Kft. 2330-Dunaharaszti Jedlik Ányos u. 14. email: info@dldh.hu weblap: www.dldh.hu Történet A Direct-Line

Részletesebben

SOA Start.... és összeáll, ami összetett

SOA Start.... és összeáll, ami összetett Start... és összeáll, ami összetett Start szolgáltatások A egy olyan IT-stratégia, mely a teljes vállalat mûködésére hatással van. A stratégia támogatására már több eszköz ESB, BPM, Registry is rendelkezésre

Részletesebben

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba I. előadás Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva Informatika Tanszék A 602 szoba Tárggyal kapcsolatos anyagok megtalálhatók: http://www.sze.hu/~egertne Konzultációs idő: (páros tan. hét) csütörtök 10-11 30

Részletesebben

icollware szoftver portfolió

icollware szoftver portfolió icollware szoftver portfolió Mandász Gábor 2013. július 18. Tartalom 1. Előzmények Szakértői terület megismerése Elektronikus csoportmunka rendszerek fejlesztése 3D technológiai kutatások 2. Célok Meglévő

Részletesebben

Jön a WiFi 1000-rel - Üzemeltess hatékonyan!

Jön a WiFi 1000-rel - Üzemeltess hatékonyan! Jön a WiFi 1000-rel - Üzemeltess hatékonyan! Rózsa Roland mérnök konzulens vállalati hálózatok http://m.equicomferencia.hu/ramada Liszkai János senior rendszermérnök vállalati hálózatok Miről is lesz szó?

Részletesebben

Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport SZAKDOLGOZAT. Fertői Ferenc

Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport SZAKDOLGOZAT. Fertői Ferenc Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport SZAKDOLGOZAT Fertői Ferenc 2010 Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport 3-dimenziós táj generálása útvonalgráf alapján Szakdolgozat Készítette:

Részletesebben

MICROSOFT DYNAMICS NAV RENDSZER SAAS MODELLBEN

MICROSOFT DYNAMICS NAV RENDSZER SAAS MODELLBEN Az ERP bevezetések 30%-a amiatt hiúsul meg, mert a bevezetést tervező vállalat nem tudja előteremteni az igényeinek megfelelő ERP rendszer bevezetéséhez szükséges erőforrást, vagy úgy gondolja, hogy az

Részletesebben

Fogalomtár Etikus hackelés tárgyban Azonosító: S2_Fogalomtar_v1 Silent Signal Kft. Email: info@silentsignal.hu Web: www.silentsignal.

Fogalomtár Etikus hackelés tárgyban Azonosító: S2_Fogalomtar_v1 Silent Signal Kft. Email: info@silentsignal.hu Web: www.silentsignal. Fogalomtár Etikus hackelés tárgyban Azonosító: S2_Fogalomtar_v1 Silent Signal Kft. Email: info@silentsignal.hu Web: www.silentsignal.hu. 1 Tartalom 1. BEVEZETŐ... 3 1.1 Architektúra (terv) felülvizsgálat...

Részletesebben

Adatbányászat az Oracle9i-ben. Fekete Zoltán vezető termékmenedzser Zoltan.Fekete@oracle.com

Adatbányászat az Oracle9i-ben. Fekete Zoltán vezető termékmenedzser Zoltan.Fekete@oracle.com Agenda Az Oracle9i adattárház tulajdonságai Adatbányászat az Oracle9i-ben DM, Personalization az Oracle9i-ben, architektúra Integrált adatbányászat az Oracle CRM-ben Szünet Perszonalizációs felhasználási

Részletesebben

SZOFI ALGORITHMIC RESEARCH KFT WWW.SZOFIUSA.COM

SZOFI ALGORITHMIC RESEARCH KFT WWW.SZOFIUSA.COM SZOFI ALGORITHMIC RESEARCH KFT WWW.SZOFIUSA.COM CÉGTÖRTÉNET 1990 Alapítás 1990 Informatikai fejlesztések kezdete 1992 Felsőfokú informatikai képzési rendszer kidolgozása a kormányzat részére a rendszerprogramozó

Részletesebben

IRÁNYTŰ A SZABÁLYTENGERBEN

IRÁNYTŰ A SZABÁLYTENGERBEN IRÁNYTŰ A SZABÁLYTENGERBEN amikor Bábel tornya felépül BRM konferencia 2008 október 29 BCA Hungary A Csapat Cégalapítás: 2006 Tanácsadói létszám: 20 fő Tapasztalat: Átlagosan 5+ év tanácsadói tapasztalat

Részletesebben

Webáruházak és a marketing Az e-kereskedelem új trendjei. Milyen webáruházat építsünk 2014-ben? Webáruház-forgalomnövelés Facebookkal.

Webáruházak és a marketing Az e-kereskedelem új trendjei. Milyen webáruházat építsünk 2014-ben? Webáruház-forgalomnövelés Facebookkal. Webáruházak és a marketing Az e-kereskedelem új trendjei. Milyen webáruházat építsünk 2014-ben? Webáruház-forgalomnövelés Facebookkal. Hogyan építsünk, szegmentáljuk és növeljünk adatbázist? Miért szükséges

Részletesebben

Az emberek gyakran nem tudják, hogy mit akarnak, amíg meg nem mutatod nekik. Steve Jobs

Az emberek gyakran nem tudják, hogy mit akarnak, amíg meg nem mutatod nekik. Steve Jobs IP195.84.9.137 L oreal IP110.45.2.233 adidas budapest sportaréna Az emberek gyakran nem tudják, hogy mit akarnak, amíg meg nem mutatod nekik. Steve Jobs t e v é k e n y s é g e i n k Vállalatirányítás

Részletesebben

Fotódokumentáció. Projektazonosító: KMOP-1.1.1-08/1-2008-0049

Fotódokumentáció. Projektazonosító: KMOP-1.1.1-08/1-2008-0049 Fotódokumentáció Projektazonosító: KMOP-1.1.1-08/1-2008-0049 Laborkísérletekhez használt reaktorrendszer előkészítése A laborkísérletek elvégzéséhez szükséges volt egy kisméretű FCR (food chain reactor

Részletesebben

Térinformatika trendek 2013-ban. Kákonyi Gábor, GeoIQ kft. kakonyi@geoiq.hu Mobil:+3630 931 0626.

Térinformatika trendek 2013-ban. Kákonyi Gábor, GeoIQ kft. kakonyi@geoiq.hu Mobil:+3630 931 0626. Térinformatika trendek 2013-ban Kákonyi Gábor, GeoIQ kft. kakonyi@geoiq.hu Mobil:+3630 931 0626. A távérzékelés/képfeldolgozás és a GIS összeolvadása Ma már a felhasználók elvárják, hogy egyazon szoftverkörnyezetben

Részletesebben

Az Ön kézikönyve STRONG SRT 50 http://hu.yourpdfguides.com/dref/3231706

Az Ön kézikönyve STRONG SRT 50 http://hu.yourpdfguides.com/dref/3231706 Elolvashatja az ajánlásokat a felhasználói kézikönyv, a műszaki vezető, illetve a telepítési útmutató STRONG SRT 50. Megtalálja a választ minden kérdésre az STRONG SRT 50 a felhasználói kézikönyv (információk,

Részletesebben

ALAPKÉPZÉS (BA, BSC) A tételek Általános közgazdaságtan

ALAPKÉPZÉS (BA, BSC) A tételek Általános közgazdaságtan ALAPKÉPZÉS (BA, BSC) A tételek Általános közgazdaságtan 1. A. Fogyasztói döntéseket befolyásoló tényezık: fogyasztói preferenciák, nominál és reáljövedelem, szükségletek, piaci árak. Fogyasztási kereslet

Részletesebben

Automatikus szivárgáskeresés Zajszint-adatgyűjtő hálózat korrelátoros funkcióval

Automatikus szivárgáskeresés Zajszint-adatgyűjtő hálózat korrelátoros funkcióval Automatikus szivárgáskeresés Zajszint-adatgyűjtő hálózat korrelátoros funkcióval Sebalog N-3 hálózat Aktuális mérési adatok minden nap Nincs szükség a loggerek helyszínen történő kiolvasására Távolról

Részletesebben

Tesztmérnök: tesztautomatizálási mérnök Feladat: Elvárások: Előnyt jelent: Beágyazott rendszer tesztmérnök beágyazott rendszer tesztmérnök Feladat:

Tesztmérnök: tesztautomatizálási mérnök Feladat: Elvárások: Előnyt jelent: Beágyazott rendszer tesztmérnök beágyazott rendszer tesztmérnök Feladat: Tesztmérnök: Új munkatársakat keresünk tesztautomatizálási mérnök pozícióba. Várjuk a téma iránt elkötelezett, nyitott és motivált kollégák jelentkezését, tapasztalt, illetve kevésbé tapasztalt jelöltek

Részletesebben

Programtervezés. Dr. Iványi Péter

Programtervezés. Dr. Iványi Péter Programtervezés Dr. Iványi Péter 1 A programozás lépései 2 Feladat meghatározás Feladat kiírás Mik az input adatok A megoldáshoz szükséges idő és költség Gyorsan, jót, olcsón 3 Feladat megfogalmazása Egyértelmű

Részletesebben

Költségmegtakarítás járatoptimalizálással. Lukács Lajos Ügyvezető DSS Consulting Kft.

Költségmegtakarítás járatoptimalizálással. Lukács Lajos Ügyvezető DSS Consulting Kft. Költségmegtakarítás járatoptimalizálással Lukács Lajos Ügyvezető DSS Consulting Kft. DSS Consulting Kft. Döntéstámogató rendszerek bevezetése Üzleti- és informatikai tanácsadás Egyedi alkalmazások fejlesztése

Részletesebben

ÁSZF 1. melléklet. GST-Max Kereskedelmi és Szolgáltató Kft. 1021 Budapest, Völgy utca 32/b. részéről

ÁSZF 1. melléklet. GST-Max Kereskedelmi és Szolgáltató Kft. 1021 Budapest, Völgy utca 32/b. részéről ÁSZF 1. melléklet GST-Max Kereskedelmi és Szolgáltató Kft. 1021 Budapest, Völgy utca 32/b részéről Click&Flow licenc, éves szoftverkövetés és kapcsolódó szolgáltatások díjai érvényes: 2015.08.01-től 1/7

Részletesebben

A térségfejlesztés modellje

A térségfejlesztés modellje Szereplők beazonosítása a domináns szervezetek Közigazgatás, önkormányzatok Szakmai érdekképviseletek (területi szervezetei) Vállalkozók Civil szervezetek Szakértők, falugazdászok A térségfejlesztés modellje

Részletesebben

Az adatbázisok minősége és a kampányok hatékonysága közti összefüggések. Előadó: Bánki Márton PROAKTÍVdirekt Életmód Klub

Az adatbázisok minősége és a kampányok hatékonysága közti összefüggések. Előadó: Bánki Márton PROAKTÍVdirekt Életmód Klub + Az adatbázisok minősége és a kampányok hatékonysága közti összefüggések Előadó: Bánki Márton PROAKTÍVdirekt Életmód Klub + ERRŐL FOGOK BESZÉLNI! Miért és hogyan tervezzünk adatbázist? Hogyan profilozzunk,

Részletesebben

A TÉMA RÖVID FELVEZETÉSE A PÁLYÁZATI ANYAG TARTALMA ÉS FORMAI KÖVETELMÉNYEK

A TÉMA RÖVID FELVEZETÉSE A PÁLYÁZATI ANYAG TARTALMA ÉS FORMAI KÖVETELMÉNYEK A z Infinety Online Kft. felsőoktatásban tanuló hallgatók számára pályázatot ír ki Adatvizualizációs technikák megvalósítása kvantitatív adatokon címmel. A TÉMA RÖVID FELVEZETÉSE A 21. században óriási

Részletesebben

DAT adatcserefájl AutoCAD MAP DWG mapobject konvertáló program dokumentáció

DAT adatcserefájl AutoCAD MAP DWG mapobject konvertáló program dokumentáció H - 1161 Budapest Rákóczi út 76. Tel./Fax.: +36-1-4010159 http://www.pageos.hu toni@pageos.hu DAT adatcserefájl AutoCAD MAP DWG mapobject konvertáló program dokumentáció A program használható a TOPOBASE

Részletesebben

Hogyan lesz adatbányából aranybánya?

Hogyan lesz adatbányából aranybánya? Hogyan lesz adatbányából aranybánya? Szolgáltatások kapacitástervezése a Budapest Banknál Németh Balázs Budapest Bank Fehér Péter - Corvinno Visontai Balázs - KFKI Tartalom 1. Szolgáltatás életciklus 2.

Részletesebben

JELENTÉS. Középiskolát végzett diákok helyzete - 2012-2013 -

JELENTÉS. Középiskolát végzett diákok helyzete - 2012-2013 - - 0 - HMTJ 25 /2015 Ikt. szám:1855/27.01.2015 JELENTÉS Középiskolát végzett diákok helyzete - 2012-2013 - Előterjesztő: Elemző Csoport www.judetulharghita.ro www.hargitamegye.ro www.harghitacounty.ro HU

Részletesebben

Broadband Barométer - Magyarország

Broadband Barométer - Magyarország Tom Schwieters VP & Regional Director, Central Region IDC CEMA Broadband Barométer - Magyarország Sajtótájékoztató, 2007. február 7. www.idc.com A szélessávú Internet jellemzıi A gyors, megfizethetı és

Részletesebben

RECRUITO.net (vállalati verzió)

RECRUITO.net (vállalati verzió) RECRUITO.net (vállalati verzió) Online toborzási megoldás bemutatkozó anyag Készítette: Ifj. Goldea Tamás 2012October 1, A leírásban foglaltak nem a szoftver végső állapotát mutatják. A mellékelt képernyőképek

Részletesebben

Cafeteria szolgáltatások

Cafeteria szolgáltatások Cafeteria szolgáltatások Teljes körű cafeteria rendszer építés, tanácsadás. Nyilvántartó rendszer A Quick.Cafe elsősorban a munkavállalók cafeteria választásának megkön nyítését szolgáló szoftver. Interneten,

Részletesebben

2278-771061-Y02 2014. márci

2278-771061-Y02 2014. márci A WD és a WD embléma a Western Digital Technologies, Inc. az Egyesült Államokban és más országokban bejegyzett védjegyei; Az absolutely, a WD Re, a WD Se, a WD Xe, a RAFF és a StableTrac a Western Digital

Részletesebben

Projektvezetői döntések támogatása webbányászattal

Projektvezetői döntések támogatása webbányászattal NETWORKSHOP 2008 2008. március 17-19. Dunaújváros, Dunaújvárosi Főiskola Projektvezetői döntések támogatása webbányászattal Bóta László Ph.D. hallgató (BME) Eszterházy Károly Főiskola, Eger BI (Business

Részletesebben

InfoVista újdonságok. Sándor Tamás. fımérnök. SCI-Network Távközlési és Hálózatintegrációs zrt. T.: 467-70-30 F.: 467-70-49

InfoVista újdonságok. Sándor Tamás. fımérnök. SCI-Network Távközlési és Hálózatintegrációs zrt. T.: 467-70-30 F.: 467-70-49 SCI-Network Távközlési és Hálózatintegrációs zrt. InfoVista újdonságok T.: 467-70-30 F.: 467-70-49 info@scinetwork.hu www.scinetwork.hu Sándor Tamás fımérnök Nem tudtuk, hogy lehetetlen, ezért megcsináltuk.

Részletesebben

Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon

Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon Kocsis Imre ikocsis@mit.bme.hu HTE Infokom 2014 Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems 1 IT Szolgáltatásmenedzsment

Részletesebben

"A tízezer mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik."

A tízezer mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik. "A tízezert mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik dik." A BINB INSYS Előadók: Kornafeld Ádám SYS PROJEKT Ádám MTA SZTAKI kadam@sztaki.hu Kovács Attila ELTE IK attila@compalg.inf.elte.hu Társszerzők:

Részletesebben

A szoftver-folyamat. Szoftver életciklus modellek. Szoftver-technológia I. Irodalom

A szoftver-folyamat. Szoftver életciklus modellek. Szoftver-technológia I. Irodalom A szoftver-folyamat Szoftver életciklus modellek Irodalom Ian Sommerville: Software Engineering, 7th e. chapter 4. Roger S. Pressman: Software Engineering, 5th e. chapter 2. 2 A szoftver-folyamat Szoftver

Részletesebben

Microsoft SQL Server telepítése

Microsoft SQL Server telepítése Microsoft SQL Server telepítése Az SQL Server a Microsoft adatbázis kiszolgáló megoldása Windows operációs rendszerekre. Az SQL Server 1.0 verziója 1989-ben jelent meg, amelyet tizenegy további verzió

Részletesebben

Statisztika oktatása és alkalmazása a mérnöki területen

Statisztika oktatása és alkalmazása a mérnöki területen Statisztika oktatása és alkalmazása a mérnöki területen 1,2 1:, Neumann János Informatikai Kar, Élettani Szabályozások Csoport 2: Budapesti Corvinus Egyetem, Statisztika Tanszék MTA Statisztikai Tudományos

Részletesebben

IMOLA. Integrált MOKKA2, ODR2 és OLA. Vándorgyűlés Szombathely, 2008 július 25. Monguz MTA SZTAKI konzorcium

IMOLA. Integrált MOKKA2, ODR2 és OLA. Vándorgyűlés Szombathely, 2008 július 25. Monguz MTA SZTAKI konzorcium IMOLA Integrált MOKKA2, ODR2 és OLA Vándorgyűlés Szombathely, 2008 július 25. Monguz MTA SZTAKI konzorcium Forró pontok, követelmények I. Tiszta, átlátható helyzetet teremteni MOKKA Egyesület, OSZK, Szállító,

Részletesebben

Építsünk IP telefont!

Építsünk IP telefont! Építsünk IP telefont! Moldován István moldovan@ttt-atm.ttt.bme.hu BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM TÁVKÖZLÉSI ÉS MÉDIAINFORMATIKAI TANSZÉK TANTÁRGY INFORMÁCIÓK Órarend 2 óra előadás, 2 óra

Részletesebben

IT szolgáltatás menedzsment bevezetés az IIER projektben

IT szolgáltatás menedzsment bevezetés az IIER projektben IT szolgáltatás menedzsment bevezetés az IIER projektben it Service Management Forum 2005 Vámosi Róbert MVH Virágh Tamás HP 2005.03.18. Copyright 2005 MVH - HP. Minden jog fenntartva. 1 MVH IIER IT menedzsment

Részletesebben

ALKALMAZÁS KERETRENDSZER

ALKALMAZÁS KERETRENDSZER JUDO ALKALMAZÁS KERETRENDSZER 2014 1 FELHASZNÁLÓK A cégvezetők többsége a dobozos termékek bevezetésével összehasonlítva az egyedi informatikai alkalmazások kialakítását költséges és időigényes beruházásnak

Részletesebben

Projekt beszámoló. Könyvelési Szakértői Rendszer Kifejlesztése Repetitív Könyvelési Feladatok Szabályalapú Feldolgozására

Projekt beszámoló. Könyvelési Szakértői Rendszer Kifejlesztése Repetitív Könyvelési Feladatok Szabályalapú Feldolgozására Projekt beszámoló Projekt azonosítója: Projektgazda neve: Projekt címe: DAOP-1.3.1-12-2012-0081 Számviteli Innovációs Iroda Kft. Könyvelési Szakértői Rendszer Kifejlesztése Repetitív Könyvelési Feladatok

Részletesebben

Output menedzsment felmérés. Tartalomjegyzék

Output menedzsment felmérés. Tartalomjegyzék Összefoglaló Output menedzsment felmérés 2009.11.12. Alerant Zrt. Tartalomjegyzék 1. A kutatásról... 3 2. A célcsoport meghatározása... 3 2.1 Célszervezetek... 3 2.2 Célszemélyek... 3 3. Eredmények...

Részletesebben

A wiki módszer. Internetes tartalom kooperatívan, szabad szoftveres alapon. Gervai Péter

A wiki módszer. Internetes tartalom kooperatívan, szabad szoftveres alapon. Gervai Péter A wiki módszer Internetes tartalom kooperatívan, szabad szoftveres alapon Gervai Péter A wiki módszer Jellegzetességek A leírónyelv Biztonság Az első wiki: WikiWikiWeb A legnagyobb Wiki: a Wikipédia További

Részletesebben

Ügyfél- és címadatok feldolgozása Talenddel

Ügyfél- és címadatok feldolgozása Talenddel Ügyfél- és címadatok feldolgozása Talenddel 2012.október 4. Dr. Miskolczi Mátyás, Kiss György A Stratisról röviden Jellemzők - Alapítva: 1998 - Tisztán magyar tulajdon - 50 tanácsadó - 140 ügyfél - 500+

Részletesebben

Filmtrailer.hu médiaajánlat

Filmtrailer.hu médiaajánlat Filmtrailer.hu médiaajánlat 3333 Tartalom 1 Infinety bemutatkozás - Új portfólió az élvonalban! 2 Filmtrailer.hu bemutatkozás 3 A Filmtrailer.hu tartalmi elemei 4 A Filmtrailer.hu strukturális felépítése

Részletesebben