Già arrivato a Milano, Bari, Firenze e Treviso, il Qlik Sense Tour 2018 è atteso per oggi a Brescia, mentre il 13 di questo mese sarà a Torino per poi approdare (20 giugno) a Bologna e concludersi a Padova il prossimo 28 giugno.
Promossa insieme ai partner Horsa, Ethica System, Synthèse, IT Review, Next BI, Gruppo Sme.UP ed Esqogito, la tappa italiana del tour consentirà ai partecipanti di ascoltare le storie di successo di aziende come Menzies Aviation, Pernod Ricard e Lennox International, con la possibilità di incontrare i leader di settore e lasciare l’evento con una nuova prospettiva su come utilizzare le analytics.
Inoltre, i partecipanti potranno cimentarsi con la costruzione di una potente applicazione di visual analytics durante i workshop pratici nonché acquisire informazioni approfondite sulle novità da poco introdotte nel portfolio di Qlik, ci sarà anche l’opportunità di ascoltare il parere degli stessi esperti di Qlik e di fare networking con colleghi, clienti e la community di partner di Qlik.
Il più grande roadshow nel mondo delle data analytics
Per l’edizione 2018 il Qlik Sense Tour 2018 prevede una serie di 146 eventi, in 48 paesi con 100 partner che si svolgeranno in tutti i continenti, con l’obiettivo di mostrare il potere delle analitiche nel trasformare i dati in potenti intuizioni.
In un mondo basato sui dati, è fondamentale per le aziende scoprire e sfruttare più facilmente le informazioni chiave per prendere le decisioni giuste all’interno dell’organizzazione. Attraverso il Qlik Sense Tour, i partecipanti apprenderanno come le analitiche moderne siano in grado di trasformare la propria attività, creando opportunità in grado di ottenere risultati di maggior valore.
Qlik, fino alla prima metà di luglio, attraverserà Nord America, Europa, America Latina, Asia e Medio Oriente: sarà l’occasione di presentare nuove versioni e aggiornamenti di Qlik Sense, inclusi i primi elementi della strategia multi-cloud e le innovazioni nell'intelligenza aumentata in grado di far emergere le intuizioni più importanti da interi set di dati.
