W najnowszym odcinku serii „Big Data – Big Challenges – and Real Success” poruszamy zagadnienie bliskie każdemu pasjonatowi danych, czyli „Big Data i Sztuczna Inteligencja” – rozmowa z Magdaleną Cebulą, w której prowadzący analizują wpływ jakości danych na wydajność AI.
Dyskutują o różnicach między Big Data a zwykłymi danymi, technologiach wykorzystywanych do ich zbierania i przetwarzania, wyzwaniach związanych z integracją danych z różnych źródeł oraz technikach czyszczenia danych.
W odcinku przedstawiają proces budowy modeli uczenia maszynowego, najlepsze praktyki monitorowania modeli i zapewniania jakości danych. Dodatkowo, poruszają temat kariery w data science – jakie umiejętności są kluczowe i jak skutecznie wejść w świat danych.
W pierwszym odcinku serii „Big Data – Big Challenges – and Real Success” przedstawiona zostaje DAMA Chapter Poland – nasza organizacja, która zrzesza ekspertów zajmujących się danymi i wspiera rozwój najlepszych praktyk w tej dziedzinie w Polsce.
Gościem odcinka jest Arkadiusz Dąbkowski, Lead Architect w The Stepstone Group oraz członek zarządu DAMA Chapter Poland. W rozmowie opowiada o znaczeniu DAMA dla profesjonalistów zajmujących się zarządzaniem danymi oraz o tym, jak dołączyć do tej społeczności.
W odcinku poruszane są kluczowe zagadnienia: 📌 Czym jest DAMA Chapter Poland i jakie cele realizuje? 📌 Historia DAMA International i jej działalność w Polsce 📌 DAMA-DMBOK – „Biblia” zarządzania danymi i jej praktyczne zastosowanie 📌 Korzyści płynące z członkostwa w DAMA Chapter Poland 📌 Egzamin Certified Data Management Professional (CDMP) – dlaczego warto go zdać i jak się do niego przygotować?
📢 To odcinek dla każdego, kto chce rozwijać swoje kompetencje w zarządzaniu danymi i dołączyć do grona profesjonalistów!
W dniach 7-8 października 2024 roku odbyła się konferencja Data Economy Congress. DAMA Poland Chapter objęła Patronatem Honorowym czwartą, jesienną edycję. Konferencja zgromadziła szerokie grono liderów i ekspertów w zakresie danych i sztucznej inteligencji. To były dwa dni wypełnione inspirujących dyskusjami i wieloma ciekawymi wystąpieniami.
Poniżej kilka wybranych streszczeń prelekcji.
Uroczyste otwarcie zainaugurowali współprzewodniczący Rady Programowej dr Mariusz Cholewa oraz Szymon Walach. Prowadzący zaangażowali uczestników poprzez udział w ankiecie dotyczącej sztucznej inteligencji przeplatając jej wyniki ciekawymi informacjami. Gdzie według ankietowanych widać największy skok i efekt biznesowy Gen AI? To medycyna, marketing/grafika i programowanie. Zaskakujące? raczej nie. Co nas niepokoi? Rosnąca liczba regulacji. Zacytowano wypowiedź Prezesa SAP, który obawia się, że ze względu na szereg regulacji w UE łatwiej będzie tworzyć modele AI w USA niż w Europie.
Amadeusz Andrzejewski podsumował wyniki najnowszych badań światowych trendów dotyczących danych i AI. Według badań tylko 1/3 globalnych firm jest gotowa na wdrożenie GenAI. Jedną z głównych barier, tuż za technologią & infrastrukturą, jest jakość danych. Wszyscy myślą o jakości danych i zdają sobie sprawę, iż jest kluczowa w osiągnięciu sukcesu GenAI. Jednak, co nas jako DAMA niezmiernie cieszy, równie ważne jest Data Governance – odpowiednie ramy i zasady zarządzania danymi to fundament dla AI.
Bardzo inspirujące było wystąpienie wygłoszone przez Edi Pyrek, który poruszył kwestie przyszłości gospodarki danych. AGI czyli Artificial General Intelligence – ogólna sztuczna inteligencja prawdopodobnie powstanie w ciągu kilku do kilkunastu lat (tak twierdzą Goertzel, Musk, i inni futurolodzy). Wówczas nastąpi moment singularity technologicznego tzn. kiedy maszyny będą mądrzejsze od człowieka. Postępu sztucznej inteligencji nie uda się zatrzymać, ale możemy ją właściwie wykorzystać. „Jutro będzie kompletnie inne, jedyne co wiemy, to, że jutro już się zaczęło”.
Sylwia Czubkowska przedstawiła AI z innej perspektywy. Czy wiemy jakie są ukryte koszty sztucznej inteligencji? Ile energii i wody pożera prompt ChatGPT? O tych kosztach nie myślimy zaprzęgając sztuczną inteligencję do generowania kolejnych obrazków, a warto się nad tym zastanowić. „Do 2027 roku globalne zapotrzebowanie na wodę dla sztucznej inteligencji może być o połowę większe niż zużycie wody w Wielkiej Brytanii”.
Nie zabrakło również ciekawych debat.
“Dane jako strategia biznesowa – skalowalność biznesu, budowanie kultury danych i świadomości w organizacji”. Eksperci rozmawiali o skutecznym zarządzaniu danymi, transformacji organizacji opartej na danych i roli liderów w budowaniu kultury danych. Z jednej strony pocieszające jest to, że eksperci poruszyli kwestię jakości danych, wszyscy mierzą się z problem jakości danych i fundamentami czyli Data Governance.
Podczas debaty „Data City – transformacja cyfrowa w sektorze publicznym i zarządzanie miastami przyszłości” prelegenci dyskutowali o wyzwaniach i możliwościach m.in. analityki geolokalizacyjnej. Temat Data City dotyczy każdego z nas, wszak każdy korzysta z infrastruktury publicznej, służby zdrowia czy transportu publicznego. Według prelegentów największym wyzwaniem jest budowanie potencjału miast bez budżetu na Data Science.
Konferencja objęła wszystkie kluczowe kwestie danych i sztucznej inteligencji od skutecznego zarządzania danymi, po wykorzystanie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, na ESG kończąc. Kolejna edycja Data Economy Congress wiosną. Czy temat sztucznej inteligencji nadal będzie tak żywo dyskutowany? Czy świat technologii znowu nas czymś zaskoczy? Zobaczymy wiosną. Do zobaczenia!
Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak skutecznie zarządzać danymi w swojej firmie? Metoda DAMA DMBOK to jedna z najpopularniejszych i najskuteczniejszych metod na świecie, która umożliwia skuteczne zarządzanie danymi. W tym artykule dowiesz się, jak diagramy kontekstowe DAMA pomogą Ci w zrozumieniu podstawowych elementów metodyki i jak wykorzystać je w praktyce. Bez względu na to, czy dopiero zaczynasz przygodę z zarządzaniem danymi, czy szukasz sposobu na usprawnienie procesów w swojej firmie – diagramy kontekstowe DAMA są narzędziem, które warto poznać!
W ramach metodyki zarządzania danymi wg DAMA (Dama-DM BOK Framework) zdefiniowano spójne obszary tematyczne zwane Data Management Knowledge Area.
Omówienie obszarów tematycznych stanowi podstawową zawartość DMBOK-a. Każdy z obszarów tematycznych opisywany jest w oddzielnym rozdziale.
We wstępie do każdego z tych rozdziałów prezentowany jest diagram kontekstowy dla rozdziału. Diagram ten w zwięzłej i ustandaryzowanej dla DMBOK-a formie wykazuje podstawowe definicje i cele dla wszystkich obszarów.
Ze względu na duże zainteresowanie diagramami DAMA International zdecydował się je opublikować.
Diagramy kontekstowe to wiedza w pigułce z każdego obszaru tematycznego DAMA-DMBOK-a. Dla osób mających dostęp do DMBOK-a mogą służyć jako kompendium zawierające najważniejsze elementy metodyki czy podręczna ściąga przy wdrażaniu zarządzania danymi. Z kolei dla tych, którzy jeszcze nie zdecydowali się na zakup podręcznika DMBOK-a dają możliwość poznania podstawowych elementów metodyki, kluczowych dla zarządzania danymi.
Na przykładzie diagramu dla obszaru Data Governance i Stewardship omówię ich elementy.
Jak widzicie diagramy dostarczają wiele użytecznych informacji. Zachęcamy do ich pobrania i wykorzystywania w codziennej praktyce.
#Jeśli interesujesz się zarządzaniem danymi i chcesz rozwijać swoją wiedzę na ten temat, to dołączenie do społeczności DAMA może być dla Ciebie idealnym rozwiązaniem. Jako członek będziesz miał dostęp do najnowszych trendów i najlepszych praktyk związanych z zarządzaniem danymi, a także do innych profesjonalistów z branży. Zachęcamy do kontaktu z DAMA Poland i dołączenia do naszej społeczności.
Słuchajcie i rozwijajcie się z nami!
Spotify
