Podcasty Youtube (Post na LinkedIn) (10)

Transformacja od środka: jak stać się organizacją napędzaną danymi, a nie tylko wdrożyć narzędzia

by with No Comment AktualnościArtykułyUncategorized

Zapraszamy do obejrzenia kolejnego odcinka, w którym omawiane są wyzwania związane z budowaniem organizacji działającej w oparciu o dane, nie tylko na poziomie technologii, ale również procesów, kultury organizacyjnej i sposobu podejmowania decyzji.

Goście odcinka:

  • Paweł Zieliński – Head of Data & Analytics
  • Dorota Imiela – Senior Data Governance Manager

W tym odcinku omawiane są najważniejsze zagadnienia związane z budowaniem organizacji, w której dane realnie wspierają decyzje biznesowe i rozwój firmy. Poruszane są między innymi kwestie:

  • budowania zaufania pracowników do danych i przełamywania oporu wobec zmian,
  • czynników, które sprawiają, że technologia zaczyna realnie pracować na rzecz biznesu,
  • sposobów skutecznego mierzenia dojrzałości organizacji w obszarze data-driven,
  • barier, które najczęściej utrudniają transformację,
  • łączenia zarządzania danymi z procesami biznesowymi,
  • znaczenia „masy krytycznej” użytkowników dla powodzenia wdrożenia,
  • działań, które w praktyce okazują się najskuteczniejsze,
  • metod diagnozy dojrzałości organizacji i punktów, od których warto rozpocząć ten proces.

To praktyczna rozmowa o ludziach, procesach i technologiach, pokazująca, że skuteczna transformacja data-driven zaczyna się nie od samych narzędzi, lecz od świadomego podejścia do zmiany i budowania organizacji opartej na danych.

Podcasty Youtube (Post na LinkedIn) (9)

„Zanim włączysz AI – włącz prawnika! Odpowiedzialność, zgodność i przygotowanie organizacji na audyt AI”.

by with No Comment Artykuły

Udostępniamy nowy odcinek wideopodcastu „Między nami ekspertami” 🎙️, poświęcony odpowiedzialnemu podejściu do wdrażania sztucznej inteligencji w organizacjach.

Temat odcinka: „Zanim włączysz AI – włącz prawnika! Odpowiedzialność, zgodność i przygotowanie organizacji na audyt AI”

Gośćmi odcinka są:
Przemek Sotowski – Strategic Growth Initiatives Counsel Manager – Tech Data & AI
Krzysztof Dzioba – Global Data Privacy Senior Manager

W tym odcinku poruszane są zagadnienia związane z rolą prawa, compliance i governance w projektach AI oraz z tym, jak przygotować organizację na rosnące wymagania regulacyjne i audytowe.

W rozmowie omawiane są m.in.:

  • obowiązki nakładane przez AI Act i Data Act w zakresie przejrzystości oraz informowania użytkowników,
  • sposoby godzenia personalizacji usług z prawem użytkownika do prywatności,
  • zasady wykorzystywania danych osobowych i nieosobowych w projektach AI zgodnie z przepisami,
  • najczęstsze błędy popełniane przez firmy wdrażające profilowanie AI,
  • możliwe konsekwencje finansowe i prawne wynikające z niezgodności z regulacjami,
  • przygotowanie polityk wewnętrznych, zasad etyki AI, struktur governance i rejestrów systemów,
  • rola AI Compliance Officer i znaczenie tej funkcji w praktyce organizacyjnej,
  • wpływ fine-tuningu modeli na status firmy jako dostawcy systemu AI,
  • zabezpieczenie interesów przedsiębiorstwa w umowach i znaczenie odpowiednich klauzul kontraktowych,
  • przygotowanie do audytu AI oraz uzasadnianie decyzji dotyczących wyboru rozwiązań technicznych.

To odcinek skierowany do osób, które odpowiadają za rozwój, wdrażanie i nadzór nad rozwiązaniami AI oraz chcą lepiej rozumieć wyzwania prawne i organizacyjne związane z ich wykorzystaniem.

Podcasty Youtube (Post na LinkedIn) (6)

Generatywna sztuczna inteligencja w obszarze danych.

by with No Comment AktualnościArtykuły

Udostępniamy kolejny odcinek wideopodcastu „Między nami ekspertami”, w którym poruszany jest temat generatywnej sztucznej inteligencji w obszarze danych oraz tego, jak przygotować dane i organizację na rewolucję AI.

Gośćmi odcinka są:
✨ Michał Krzyżanowski – Solution Architect
✨ Piotr Kalinowski – Head of Data & AI

W rozmowie poruszane są m.in. takie zagadnienia jak:
🔹 znaczenie jakości danych w projektach GenAI i sposoby jej poprawy,
🔹 przygotowanie baz danych do wykorzystania w AI, w tym baz wektorowych i grafowych,
🔹 najciekawsze use case’y generatywnej AI w data management,
🔹 testowanie wyników i dbanie o ich wiarygodność,
🔹 największe wyzwania organizacyjne oraz zmieniający się mindset zespołów,
🔹 trendy i zagrożenia, które będą kształtować obszar danych w najbliższych latach.

To praktyczna, oparta na doświadczeniach dyskusja o tym, jak odpowiedzialnie i skutecznie łączyć potencjał generatywnej AI z dobrze przygotowanym środowiskiem danych.

Podcasty Youtube (Post na LinkedIn) (7)

Data Detox: 10 mitów o zarządzaniu danymi, z którymi czas się pożegnać

by with No Comment AktualnościPodcast

W tym odcinku wideopodcastu „Między nami ekspertami” rozmawiamy o mitach, które wciąż utrudniają organizacjom skuteczne zarządzanie danymi. Choć data governance coraz częściej pojawia się w strategiach firm, wokół tego obszaru nadal narosło wiele uproszczeń i błędnych przekonań.

Gościniami odcinka są:
✨ Marta Eliza Grzybowska – Data & Analytics Manager
✨ Renata Bratkowska – Chief Data Officer, Grupa NEUCA

W rozmowie obalamy najpopularniejsze mity dotyczące data governance, między innymi przekonanie, że jest to zadanie wyłącznie dla działu IT, że sprowadza się do biurokracji, że reguły tylko spowalniają pracę, że wystarczy wdrożyć odpowiednią platformę lub że mniejsze organizacje nie potrzebują uporządkowanego podejścia do danych.

To praktyczna, szczera i oparta na doświadczeniach dyskusja o tym, jak naprawdę budować kulturę danych w organizacji, taką, w której governance nie jest blokadą, lecz realnym wsparciem dla biznesu.

Podcasty Youtube (Post na LinkedIn) (8)

Budowanie kariery w obszarze danych. Rozmawiamy z Magdaleną Cebulą i Patrykiem Hetnał

by with No Comment AktualnościArtykułyPodcast

Ruszamy z materiałem pełnym wiedzy i praktycznych wskazówek i to dopiero początek! W ramach serii „Między nami ekspertami” będziemy regularnie dzielić się doświadczeniami osób z branży danych. Co dwa tygodnie pojawi się kolejny odcinek.

W najnowszym odcinku rozmawiamy o tym, jak stawiać pierwsze kroki w data, jakich błędów unikać i które kompetencje naprawdę robią różnicę – dziś i w przyszłości. Poruszamy też temat przebranżowienia do świata danych oraz wpływu AI na rozwój zawodowy.

Goście odcinka:

  • Magda Cebula – Data Scientist, Regde Technologies
  • Patryk Hetnał – Manager & Principal Data & AI Consultant, Valtech
  • Olga Wisławnych – Head of Business Development, Sofixit

W rozmowie m.in.:

  • pierwsze kroki i typowe pułapki w karierze,
  • umiejętności techniczne i miękkie, które realnie się liczą,
  • najgorętsze role w data „dziś i jutro”,
  • przebranżowienie i budowanie wiarygodnego profilu,
  • trendy oraz wpływ AI na przyszłość pracy w obszarze danych.
DAMA grafiki (6)

How to convert Data Strategy in a verb

by with No Comment AktualnościArtykułyDAMA 5o'clock

Strategia danych nie powinna być dokumentem, powinna być działaniem.
Za nami kolejne spotkanie z cyklu DAMA 5 o’clock, podczas którego skupiliśmy się na tym, jak przełożyć Data Strategy na codzienną praktykę organizacji.

Rozmawialiśmy o tym, jak „odmienić strategię danych przez przypadki” i zamienić ją w zestaw realnych decyzji, priorytetów oraz działań, takich, które mają właścicieli, terminy i mierzalne efekty. To była sesja dla osób, które chcą wyjść poza slajdy i zacząć wdrażać strategię w procesach, produktach i sposobie pracy.

W trakcie spotkania poruszyliśmy m.in.:

  • podejście do operacjonalizacji Data Strategy: od wizji do planu i wykonania
  • praktyczne elementy wdrożenia: rytuały, governance, miary sukcesu, backlog inicjatyw
  • typowe pułapki wdrożeniowe i sposoby na ich przełamanie
  • wymianę doświadczeń i networking w formule 5 o’clock

Dla kogo jest to nagranie?
Dla liderów danych, data managerów, analityków, architektów oraz osób z obszarów governance, IT i biznes, wszystkich, którzy chcą, aby strategia danych „działała”, a nie tylko „istniała”.

🎥 Udostępniamy nagranie ze spotkania – możesz je obejrzeć poniżej:

DAMA grafiki (5)

Certified Data Management Professionals

by with No Comment AktualnościArtykułyDAMA 5o'clock

Zachęcamy do zapoznanie się z nagraniem, które zawiera informacje o egzaminie Certified Data Management Professionals (CDMP): po co w ogóle do niego podchodzić, dla kogo jest przeznaczony i co daje w praktyce. Opowiadamy też, dlaczego warto go rozważyć, zarówno z perspektywy rozwoju kompetencji w obszarze data management, jak i potwierdzenia doświadczenia w sposób rozpoznawalny na rynku.

DAMA grafiki (4)

Czy wdrożenie narzędzi MDM jest nerwowym i pozornie bezprzedmiotowym projektem?

by with No Comment AktualnościArtykułyDAMA 5o'clock

Udostępniamy kolejne nagranie z DAMA 5 o’clock poświęcone tematowi: „Czy wdrożenie narzędzi MDM jest nerwowym i pozornie bezprzedmiotowym projektem?”. W materiale rozkładamy na czynniki pierwsze, skąd biorą się napięcia wokół MDM i dlaczego samo narzędzie nie rozwiązuje problemów, jeśli brakuje celu, właścicielstwa i procesu. Pojawiają się też konkretne wskazówki, jak podejść do MDM tak, żeby projekt miał sens biznesowy i realnie usprawniał zarządzanie danymi. Zapraszamy do obejrzenia!

DAMA grafiki (3)

DATA 5 O’CLOCK – nagranie za spotkania – Telling your data story with the 3Vs: Vocabulary, Voice & Vision

by with No Comment DAMA 5o'clock

Dzielimy się nagraniem ze spotkania DAMA 5 o’clock pt. „Telling Your Data Story With the 3Vs: Vocabulary, Voice and Vision”. Gościem specjalnym wydarzenia był Scott Taylor – The Data Whisperer, ekspert w obszarze data storytellingu (m.in. Data Puppets, DataVengers), keynoter oraz laureat wyróżnień DataIQ100 (4x) i Onalytica. W nagraniu poruszamy praktyczne podejście do budowania spójnej i zrozumiałej narracji o danych w oparciu o trzy elementy: Vocabulary, Voice oraz Vision.

Data 5 O’Clock 2025.11 – Relacja

by with No Comment DAMA 5o'clock

Tematem „Automatyzacja procesów Master Data Management” wznowilismy cykl spotkań Data 5 o’clock.

Master Data vs Golden Record – czym się różnią?

Na początku omowiliśmy co to jest Master data oraz czym się różni od Golden Record.
Golden Record to jedno, wspólne źródło danych dla organizacji, któremu ufamy.
Masterdata to dane podstawowe nadające kontekst transakcjom, które odpowiadają na pytania kto, co, gdzie, itp.

Style integracji Master Data

Powiedzieliśmy sobie jakie są cztery wzorce (style) integracji masterdaty:
1) Rejestr
a. Dane podstawowe pozostają w systemach źródłowych.
b. Tworzy się centralny rejestr z kluczowymi identyfikatorami i minimalnym zestawem atrybutów.
2) Konsolidacja
a. Dane z systemów źródłowych są kopiowane i konsolidowane w centralnym repozytorium.
b. Służy głównie do raportowania i analizy.
3) Współistnienie
a. Dane są zarządzane zarówno w systemach źródłowych, jak i w centralnym hubie.
b. Synchronizacja odbywa się w obie strony.
4) Centralizacja
a. Dane podstawowe są zarządzane wyłącznie w centralnym hubie MDM.
b. Systemy źródłowe pobierają dane z tego hubu.

Automatyzacja w MDM – dlaczego jest ważna?

Po ustaleniu czym jest Master Data Management (MDM) przeszliśmy do omówienia zagadnienia Automatyzacji.

Automatyzacja pozwala na :
1) Oszczędzanie czasu pracy ludzi poprzez wyeliminowanie powtarzalnych i ręcznych czynności
2) Poprawienie jakości danych dzięki automatycznym regułom czyszczenia
3) Przyspieszenie procesów decyzyjnych i minimalizowanie ryzyk
4) Optymalizowanie wykorzystania zasobów i zwiększa efektywość podejmowania decyzji biznesowych

Zaczęliśmy od tego jakie metryki mogą zostać wykorzystane w celu automatyzacji tych procesów:
1) Metoda Levensteina – algorytm służący do mierzenia różnicy między dwoma ciągami znaków
2) Sandex – stosowane do precyzyjnego pozycjonowania i sterowania ruchem
3) BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) – Metryka oceny jakości tłumaczeń maszynowych i generowanych tekstów.
4) ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) – Metryka oceny jakości streszczeń i generowanych treści.
5) Machine Learning / Gen AI

Obszary zastosowania Automatyzacji w Master data Management to:
1) Reguły czyszczenia danych
2) Przygotowywanie, wytwarzanie i przekształcanie danych
3) Podejmowanie decyzji biznesowych
4) Hierarchie i zasady akceptacji i zatwierdzania
5) Wyznaczenia warunków kiedy proces należy przenieść na AI a kiedy powinien to robić człowiek
6) Ryzyk popełnienia błędu oraz ich eliminowania
7) Pomiary efektywności oraz poziom wpływu na biznes
8) Poznawanie danych i ich analizowanie
9) Dokumentacja procesów oraz tworzenie definicji
10) Inne czynności lub zadania w obrębie etapów,kontrolowania, podejmowania decyzji i ich optymalzacji

Automatyzacja w MDM to nie tylko technologia, ale przede wszystkim strategia poprawy jakości danych i efektywności procesów. W kolejnych spotkaniach będziemy zgłębiać praktyczne przykłady wdrożeń oraz narzędzia wspierające automatyzację.