Warsztaty przygotują uczestników do samodzielnej analizy jakości danych i poprawy błędów zgodnie z najlepszymi praktykami.
Problemy z jakością danych to temat, który zazwyczaj znajduje się na pierwszym miejscu każdej ankiety w pytaniu o wyzwania i problemy do rozwiązania - prowadzonej wśród osób zajmujących się zawodowo danymi. W praktyce widać, jak wiele projektów analitycznych lub AI ma problemy na poziomie wdrożenia i uzyskania dodatniego ROI właśnie z powodu niepoprawnych danych. Zastosowanie praktyk analizy jakości danych na wczesnym etapie każdego projektu pomoże w zaadresowaniu problemów na jak najwcześniejszym etapie. Jest dzisiaj warunkiem koniecznym racjonalnego działania organizacji biznesowych.
Pobieranie biorgamu... Proszę czekać...
Podróż przez układ słoneczny systemu danych - w jaki sposób różne części organizacji danych mogą współdziałać, aby zmaksymalizować wartość. Dlaczego dane są nadal traktowane jako usługa, skoro leżą u podstaw wszystkiego, co robimy? Jaka jest prawdziwa różnica między danymi, cyfryzacją i sztuczną inteligencją - i dlaczego dane potrzebują własnej strategii? Dzięki przykładom i świeżym perspektywom uczestnicy otrzymają konkretne narzędzia do ponownego przemyślenia, w jaki sposób dane mogą napędzać innowacje i zrównoważony rozwój w organizacji.
*Prezentacja w języku angielskim. Organizatorzy nie zapewniają tłumaczenia.
Dział danych doskonale rozumie jak dużym wyzwaniem jest przygotowanie danych, infrastruktury i aplikacji, przed uruchomieniem projektu wdrożenia sztucznej inteligencji. Warto skorzystać z doświadczeń organizacji, które już zmierzyły się z tym wyzwaniem. Przedstawiony zostanie zbiór najlepszych praktyk w wdrożeń AI w konkretnych organizacjach wraz z rekomendacjami: jak skutecznie i bezpiecznie uruchomić AI lub Machine Learning w skali produkcyjnej.
Sztuczna inteligencja rozwija się od generujących tekst LLM-ów w kierunku Agentic AI, czyli systemów zdolnych do działania i interakcji z otoczeniem. Skuteczność Agentic AI zależy od dostępu do aktualnego kontekstu i efektywnego zarządzania pamięcią, co pomaga ograniczać np. halucynacje. W odpowiedzi na wyzwania integracyjne, wprowadzono Model Context Protocol (MCP) jako otwarty standard ułatwiający aplikacjom AI dostęp do zewnętrznych narzędzi, katalogów danych i innych zasobów. Dzięki MCP, możliwe staje się budowanie rozszerzalnych, kompozycyjnych i profesjonalnych systemów Agentic AI, gdzie współpracuje wiele wyspecjalizowanych agentów.
W świecie, gdzie algorytmy podejmują coraz więcej decyzji, tradycyjne podejście do data governance już nie wystarcza. Modele uczą się na danych, których jakość, pochodzenie i kontekst mają kluczowe znaczenie – a za to wszystko odpowiada Chief Data Officer. Prezentacja o tym, dlaczego AI Governance nie może istnieć bez silnego zakorzenienia w strategii danych i jak rola CDO ewoluuje z nadzorcy danych do architekta zaufania w świecie AI.
Wysokiej klasy specjaliści kompetentni w obszarze data, analityki i AI to osoby cenione na rynku pracy. Zawsze może się znaleźć organizacja, która jest w stanie przelicytować wysokość ich wynagrodzenia. Jak zarządzać zespołem utalentowanych i ambitnych ludzi, by zapewnić ich lojalność i wysoką produktywność? Jakie stawiać im cele, by były dla nich wyzwaniem intelektualnym, ale zarazem nie doprowadzić do wypalenia zawodowego z powodu zbyt dużej liczby zadań czy ich jednorodności wymaganej przez biznes? Jak budować przestrzeń dla rozwoju zawodowego i inspiracji dla członków takiego zespołu wobec efektywnościowych oczekiwań organizacji?
mBank zmagał się z problemami typowymi dla dużych organizacji – dane rozproszone w systemach, silosy, brak spójnych definicji, a dostęp wymagał specjalistycznej wiedzy i czasu. Dane zlokalizowane w kilku hurtowniach różniły się. Aby to uporządkować wdrożony został framework data governance i centralna hurtownia danych, która zintegrowała rozproszone źródła i ustanowiła jedno źródło prawdy dla kluczowych informacji biznesowych. Nowe podejście rozwiązało wiele problemów, ale pojawiły się kolejne wyzwania: żeby z danych korzystać, trzeba było wiedzieć, gdzie są, jak je połączyć i jak napisać zapytanie, które da wartość.
I wtedy przyszedł czas na prawdziwą zmianę: GenAI. Rozwiązanie, które otwiera dane dla szerszego grona odbiorców. Teraz osoby korzystające z narzędzia mogą zadawać pytania biznesowe w naturalnym języku, a system zwróci gotowe zapytanie SQL, działające bezpośrednio na hurtowni danych. To kolejny etap dojrzewania naszego podejścia do danych – od chaosu, przez porządek i kontrolę, aż po prawdziwą demokratyzację dostępu do informacji.
Case study projektu zarządzania danymi referencyjnymi zrealizowanego w grupie Medicover. Od genezy (dlaczego temat danych referencyjnych stał się istotny i jakie były wyzwania przy identyfikacji ich źródeł w korporacyjnej platformie danych) poprzez architekturę rozwiązania, narzędzie zintegrowane z Microsoft Azure oraz współpracujące z platformą danych opartą na Databricks.
Przedstawione zostaną wdrożone słowniki referencyjne oraz ich powiązania z data governance – w tym mechanizm ownershipu, który pomógł uporządkować i ustandaryzować dane w organizacji.
Podsumowanie podróży od ręcznych przepływów pracy opartych na Excelu, do w pełni zintegrowanego rozwiązania data lakehouse w celu automatyzacji i usprawnienia analizy badań klinicznych. Kluczowe zagadnienia:
- osiągnięcie skoku dojrzałości danych: jak organizacja przeszła od niedojrzałości danych (poziom 1) do bardziej zaawansowanego stanu (poziom 3) w ciągu roku,
- koncentracja na wartości biznesowej ponad technologią: priorytetowe traktowanie wartości dla interesariuszy nad skalowalnością technologii,
- iteracyjne, zwinne podejście do sukcesu: regularne prezentowanie prototypów i uwzględnianie informacji zwrotnych,
- Zrozumienie potrzeb interesariuszy: uzyskanie kompleksowego zrozumienia różnorodnych wymagań interesariuszy, ich procesów danych i celu analiz.
Organizations today struggle with fragmented data ecosystems that hinder AI adoption, raise compliance risks, and complicate governance. The absence of clear metadata lineage diminishes trust, explainability, and operational efficiency. In this session, we’ll discuss how organizations transform metadata into a strategic asset and gain a competitive edge in the AI-driven landscape.
Czy dane mogą być produktem, który można przekształcić w innowacje napędzające firmę. Jak wyjść poza tradycyjne zarządzanie danymi i stworzyć produkty danych, które nie tylko optymalizują operacje, ale także otwierają nowe możliwości biznesowe?
Prezentacja o przełomowym podejściu, które zmieni sposób myślenia o danych. Uczestnicy dowiedza się, jakie kroki podjąć, by przekształcić dane w produkty danych. Na podstawie doświadczeń z tego typu projektów prowadzonych przez PwC będzie można dowiedzieć się jak data mesh oraz data marketplace mogą przekształcać ekosystemy danych w wartościowe źródła informacji, które nieustannie będą wspierać rozwój i innowacje w organizacji.
Czy monitoring danych może być czymś więcej niż tylko technicznym obowiązkiem IT? Może - i powinien, ale zanim w Banku Gospodarstwa Krajowego tak się stało, dział odpowiedzialny za zarządzanie danymi musiał się zmierzyć z szeregiem wyzwań. Z jednej strony ogromne ilości przetwarzanych danych, rozproszone systemy i niespójność informacji, a z drugiej opór biznesu przed jakąkolwiek kontrolą. Case study z wdrożenia monitoringu jakości danych: co zadziałało, a co nie, jak udało się przełamać niechęć biznesu. Pokazana zostanie droga od pierwszych kroków, aż po moment, w którym właściciele danych zaczęli dostrzegać sens dbania o jakość danych. Praktyczna prezentacja na temat wyzwań zarządczych oraz praktycznego wykorzystania narzędzia do monitorowania danych CDO.tools DQM.
Jak zbudować fundamenty data governance w dużej organizacji? Od czego zacząć i jak określić kierunki działania? Case study z tworzenia roadmapy data governance w LOT: jak krok po kroku, z udziałem biznesu wypracować jasno określone ramy działania i plan wdrożenia - uwzględniając strategiczne cele firmy oraz potrzeby pracowników.
Skuteczne zarządzanie wrażliwością i dostępnością danych ze spełnieniem wymogów regulacyjnych to duże wyzwanie. Szczególnie w tak regulowanej branży jak farmacja. Case study międzynarodowej firmy farmaceutycznej, która zmagała się z brakiem przejrzystości w klasyfikacji i ochronie danych. Rozwiązaniem problemu było wdrożenie mechanizmów tagowania i automatycznej klasyfikacji danych na platformie Snowflake. Zaprezentowane zostanie jak dzięki precyzyjnemu tagowaniu możliwa stała się automatyzacja polityk bezpieczeństwa, dynamiczne maskowanie danych oraz efektywne zarządzanie ryzykiem związanym z nieuprawnionym dostępem do danych wrażliwych. Uczestnicy dowiedzą się, jak metadane i automatyzacja umożliwiają nie tylko zgodność z regulacjami (GDPR, HIPAA), ale także realnie wspierają innowacje, optymalizują koszty oraz budują przewagę konkurencyjną w oparciu o zaufanie do danych.
Analityka, raportowanie, BI, AI, ML, Data Science… - zderzenie tak wielu obszarów z liczbą 60 tys. pracowników pokazuje, jak dużym wyzwaniem jest zarządzanie danymi w globalnej firmie farmaceutycznej. W Merck tradycyjne podejście z wykorzystaniem usług dostarczanych przez IT przestało być efektywne. Dlatego zapadła decyzja, że ewolucja tego obszaru to za mało. Potrzebna była rewolucja, czyli całkowita zmiana sposobu i działania. Wybór padł na koncepcję Headless BI.
Case study z projektu transformacyjnego w globalnej organizacji: co poszło zgodnie z planem, co można było zrobić lepiej, jak ważne są zagadnienia data mesh, data products oraz jakie są wyzwania związane z innym podejściem do odpowiedzialności za dane. Historia zmiany nie tylko technologicznej, ale też organizacyjnej.
Ręczne definiowanie reguł kontrolnych jakości danych jest czasochłonne, a zakres badanych danych jest wciąż za wąski w stosunku do potrzeb. Case study ING Banku Śląskiego - jak stworzone przez zespół banku narzędzie ML, które automatycznie wykrywa potencjalne nieprawidłowości w danych zgormadzonych w hurtowni. Żadnych sztywnych reguł, żadnych przeoczeń. Machine learning oszczędza czas, redukuje ryzyko - algorytm może stać się partnerem w zarządzaniu danym.
Historia wdrożenia systemu predykcyjnego w Grupie Neuca, który miał prognozować potencjały zakupowe klientów na rynku. Niestety, nie osiągnął oczekiwanej skuteczności. Powodem były dane, na których trenowano model. Case study pokazujące czego zabrakło w obszarze danych, aby skutecznie wytrenować model predykcyjny.
Katalog danych nie jest jedynie technicznym repozytorium – stają się kluczowymi generatorami wartości biznesowej. Ale jak wybrać właściwy katalog, który sprosta zarówno potrzebom technologicznym, jak i strategicznym? Jak przekształcić go w narzędzie, które napędza decyzje, zwiększa efektywność i buduje przewagę konkurencyjną? Prezentacja będzie inspirującą podróżą od metadanych do realnej wartości biznesowej. Słuchacze dowiedzą się:
Data is more strategic than ever, but data leaders still struggle with influence and alignment. The transition from technical expert to business leader is a key challenge. Presentation about the shifting role of data leadership in enterprises – how they role evolve from traditional Chief Data Officer to the roles like AI Governance Lead and Data Strategist. What can we expect in next 2-3 years: what AI automation will change on data roles and what won’t, key skills and leadership traits needed to stay relevant and influential.
*Prezentacja w języku angielskim. Organizatorzy nie zapewniają tłumaczenia.
Dlaczego warto wziąć udział w sesji roundtables na CDO Forum?
👉 Jako uczestnik dyskusji przy okrągłym stole wymienisz się opiniami i doświadczeniami z osobami o różnym poziomie doświadczenia, w zróżnicowanych branżach. Część z nich zmaga się z podobnymi wyzwaniami, część już je rozwiązała i może podzielić się swoją drogą. Dzięki temu spojrzysz na dany problem z różnych perspektyw i znajdziesz odpowiedzi na swoje wątpliwości.
👉 Dyskusje prowadzą eksperci z ogromną wiedzą i doświadczeniem, więc możesz liczyć na wartościowe wskazówki oraz inspiracje! Tematyka dyskusji jest tak różnorodna, że na pewno znajdziesz wartościową pozycję dla siebie!
👉 To idealne miejsce, aby nawiązać nowe kontakty i wymienić się praktycznymi doświadczeniami w atmosferze otwartej dyskusji! Rozpoczęte rozmowy bardzo często przenoszą się w kuluary, a nawet poza konferencję
Wybierz temat dla siebie!
W organizacji o niskiej dojrzałości zarządzania danymi, obowiązki związane z tym obszarem są traktowane przez biznes jako nadmierna regulacja i zbędna biurokracja. Czy możliwa jest zmiana paradygmatu tak, aby to biznes stawiał przed zespołem ds. danych zadania w obszarze data governance? Jak budować zrozumienie, że dane są strategicznym aktywem? Jak powiązać zarządzanie danymi z celami i wynikami biznesowymi?
Organizacje gromadzą wiele danych, ale często z zazdrością patrzą na inne sektory, które potrafią mieć dane, których zdobycie jest dla nich wręcz marzeniem. Czy takie projekty jak European Language Data Space, który ma za zadanie wymianę wysokiej jakości danych językowych rozwiną rozwój sektora danych? Czy powstaną marketplace dla poszczególnych sektorów gospodarki?
Wyzwania i szanse związane z bezpieczeństwem danych w organizacjach, ze szczególnym uwzględnieniem roli regulacji prawnych w ochronie informacji w przedsiębiorstwach. Dyskusja na temat zagrożeń związanych z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji (genAI), a także perspektyw technologii komputerów kwantowych, które obiecują przełom w kryptografii, ale jednocześnie stawiają pod znakiem zapytania dotychczasowe standardy szyfrowania. Poruszone zostaną również zagadnienia implementacji skutecznych zabezpieczeń danych w strukturach korporacyjnych, obejmujących zarówno polityki bezpieczeństwa, jak i kulturę organizacyjną.
Historia wykorzystania danych ustrukturyzowanych z wykorzystaniem maszyn obliczeniowych ma już dobrych kilka dekad. Rozwój cyfrowych mediów i kanałów komunikacji spowodował, że w organizacjach wielokrotnie więcej danych jest w formie nieustrukturyzowanej: milionów e-maili, tysięcy zdjęć, nagrań video, nagrań rozmów z contact center, itd. Właśnie tam znajduje się to, czego nie widać w ustrukturyzowanych tabelach. Czy umiejętność analizy danych nieustrukturyzowanych może być źródłem przewagi konkurencyjnej? Czy organizacje, które poradzą sobie z tym wyzwaniem wyprzedzą tych, którzy nadal zatrzymają się na analizie danych ustrukturyzowanych?
Pierwsza fala entuzjazmu związanego z AI, napędzana obietnicą transformacji biznesu, zderza się z rzeczywistością kosztownych wdrożeń i, nierzadko, pierwszych rozczarowań. Czy oznacza to, że sztuczna inteligencja zawodzi jako technologia? A może problem leży w inflacji oczekiwań, które wyniosły AI do rangi uniwersalnego rozwiązania, pomijając fundamentalne aspekty przygotowania organizacji?
Dla Chief Data Officerów i liderów odpowiedzialnych za dane, ta sytuacja rodzi pytania: czy obecne rozczarowania są sygnałem, że zaniedbaliśmy podstawy? Wiele wskazuje, że sukces projektów AI jest nierozerwalnie związany z dojrzałością organizacji w obszarze zarządzania danymi. Dyskusja o tym, jak CDO mogą nawigować w obecnym krajobrazie AI, przekuwając "hype" w realną wartość biznesową poprzez strategiczne zarządzanie danymi, budowanie solidnych fundamentów data governance i promowanie kultury data-driven, która jest niezbędna do sukcesu każdej inicjatywy związanej ze sztuczną inteligencją.
Administracja państwowa zbiera bardzo duże ilości danych, w urzędach centralnych są one liczone w petabajtach. Współpraca pomiędzy sektorem państwowym a komercyjnym może przynieść korzyści obu stronom: generować nowe szanse biznesowe dla firm, ale zwiększać też jakość usług dla obywateli. Jak robić to efektywnie, skutecznie i z poszanowaniem prywatności?
Jak pogodzić dwa sprzeczne wektory: potrzebę ochrony danych i zapewnienia zgodności z przepisami prawa względem potrzeby zapewnienia elastyczności biznesowej? Dyskusja, która powraca (i będzie powracać), bo liczba regulacji cały czas rośnie, zmieniają się także technologie, a tym samym wyzwania związane z prywatnością.
W bardzo tradycyjnym ujęciu dział danych i jego przełożony, to ci, którzy pilnują przestrzegania zasad – przypominają o data governance, szukają błędów i poprawiają je. Ale w świecie, w którym dane są coraz ważniejsze CDO może być w epicentrum transformacji cyfrowej przedsiębiorstwa – kreować nową wartość biznesową, współpracować w projektach AI i przekształcać całą organizację. Jak to zrobić, aby w roli Chief Data Officera być partnerem zarządu w budowaniu strategii organizacji, a nie petentem, który jest zapraszany do rozmów tylko jak trzeba zadziałać reaktywnie?
Zgodnie z nazwą Large Language Models powinny świetnie radzić sobie z przetwarzaniem tekstu, ale niekoniecznie z analizą liczb. Zespół Żabka Polska postanowił zweryfikować tę tezę i sprawdzić, czy Gen AI może wspierać analityków, a nawet częściowo zastąpić zadania młodszych specjalistów w pracy z danymi. Wnioski z budowy in-house rozwiązania, które pozwoliłoby botowi AI odpowiadać na pytania dotyczące danych biznesowych, takich jak wyniki sprzedażowe. Prezentacja ma na celu zainspirowanie do eksperymentowania z LLM w kontekście analityki oraz podzielenie się praktycznymi wskazówkami na podstawie realnego wdrożenia.
Poprawa jakości danych jest niezbędnym etapem przygotowania danych do użycia w zastosowaniach analitycznych oraz AI. Zespoły data governance mają dwie opcje: incydentalne testowanie i czyszczenie danych w trakcie projektów lub systemowe mierzenie i poprawianie błędów we wszystkich kluczowych zbiorach danych. To drugie podejście jest kosztowne bez właściwej priorytetyzacji, ponieważ żaden zespół nie jest w stanie przeanalizować tysięcy tabel.
Prezentacja o tym jak zastosować metodologię Agile do zarządzania zespołem jakości danych. Podejście zweryfikowane w bardzo dużym zespole, w trakcie ponad czteroletniego projektu poprawy jakości danych.
Zeszłoroczne laureatki głównych nagród – Projekt Roku oraz Lider Roku – podzielą się swoim przepisem na sukces. Widzowie poznaą sprawdzone praktyki oraz przykłady, jak działające data governance wspiera wdrażanie rozwiązań AI i zaawansowanej analityki.
Projekt Roku – Dane jasne jak słońce – wyróżnia się kompleksowym podejściem do tematu zarządzania danymi i codziennej aktywności CDO - od działań edukacyjnych oraz nieszablonowej, szerokiej komunikacji skierowanej do wszystkich pracowników firmy, budowaniu świadomości znaczenia danych i odpowiedzialności każdego pracownika za ich jakość, po konkretne procesy biznesowe i narzędzia pomagające mierzyć i monitorować dane i ich jakość.
Lider Roku – nagroda otrzymana za przywództwo nakierowane na skuteczne i bezpieczne wykorzystanie danych do uzyskiwania wartości biznesowej. Rozumienie potrzeb organizacji i umiejętność współpracy z CDO i innymi działami pozwoliło na zbudowanie efektywnego procesu wytwórczego modeli AI i zaawansowanej analityki, opartego na najlepszych praktykach zarządzania danymi, a w efekcie do osiągnięcia mierzalnych sukcesów biznesowych.
W drodze do bycia „data-driven” organizacje muszą odpowiedzieć na trudne pytanie: w jaki sposób korzystać z danych, aby korzyść biznesowa była jak największa. Odpowiedzią może być koncepcja Platformy Zarządzania Cechami Analitycznymi (Feature Engineering Platform). Prezentacja odpowie na kluczowe pytania: dlaczego zbudowanie takiego repozytorium jest potrzebne, jakie i ile tych danych warto w niej przechowywać, które funkcjonalności platformy są kluczowe oraz w jakich przypadkach potrzebujemy danych online, a kiedy niekoniecznie. A wszystko to na podstawie doświadczeń ze zrealizowanych projektów i wdrożeń o różnej skali i stopniu skomplikowania.
Hiszpańskie linie lotnicze AirEuropa skróciły czas dostarczenia danych o połowę. Jak? Z pomocą przyszła orkiestracja danych, która jest jednym z ważnych elementów DataOps Manifesto.
Zaprezentowane zostaną też inne przykłady zastosowania orkiestracji, która pozwoliła na utrzymanie SLA przy rosnącej skali.
Case study z zastosowania automatyzacji i generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) do wsparcia zespołów odpowiedzialnych za zarządzanie jakością danych oraz data governance w firmie windykacyjnej BEST S.A. Prezentacja o tym jak:
- automatyzacja reguł jakości danych redukuję liczbę błędów, przyspiesza pracę, a także poszerza zakres badanych danych i pozwala je utrzymać w standardzie DAMA;
- dzięki poprawie jakości danych kontaktowych firma skuteczniej odzyskuje należności;
- tworzenie złożonych zapytań SQL eliminuje braki w wiedzy technicznej użytkowników i wspomaga demokratyzację danych;
- GenAI umożliwia szybką analizę i profilowania danych w procesach migracji oraz automatyczne wykrywa anomalie i niespójności w danych;
- automatyzacja śledzenia pochodzenia danych (data lineage) również wspiera szybkie wykrywanie błędów i lepsze rozumienie procesów.
Implementacja procesów architektury korporacyjnej w banku obejmuje podział na odrębne domeny, takie jak biznes, dane, IT i bezpieczeństwo. Na dużym obrazie architekci danych odgrywają kluczową rolę w budowaniu modelu danych przedsiębiorstwa, zapewniając dokładne odwzorowanie i integrację danych w całej organizacji. Budowa repozytorium architektury jest niezbędna do powiązania informacji między elementami dostarczanymi przez każdą z domen, co ułatwia kompleksowe zarządzanie danymi. Ostatecznym celem jest uzyskanie pełnego pokrycia ścieżki danych, wykorzystującrRepozytorium do śledzenia i zarządzania przepływem oraz transformacjami danych w całym przedsiębiorstwie.
Dane o idealnej jakości? Nawet jeżeli Chief Data Officer skutecznie wdroży data governance i będzie zbierał bezbłędne dane, to pozostaje kwestia gigabajtów, a nawet terabajtów danych z przeszłości. Błędy mogą być najróżniejsze: błąd pomiaru czujników, literówki, wielkość liter, itd. Ręczna weryfikacja w przypadku dziesiątek milionów rekordów jest niemożliwa i nieopłacalna.
Sztuczna inteligencja nie tylko potrzebuje wysokiej jakości danych, ale może też… pomóc poprawić jakość danych w organizacji. Prezentacja na temat różnych rodzajów błędów oraz o autorskich metodach ich wykrywania z wykorzystaniem modeli językowych (LLM), klasycznych narzędzi NLP, modeli typu BERT oraz narzędzi wizji komputerowej (VLM) na przykładzie danych dużego katalogu produktów.
Prezentacje danych nie trafiają w cel? Cóż… Jak mawia Edward Tufte, „coś jest nie tak albo z danymi, albo ze słuchaczami”. Dashboardy i wykresy stały się obowiązkowym elementem spotkań, ale niestety coraz rzadziej prowadzą do prawdziwych insightów. Podoba nam się to czy nie, potrzebna jest historia, czyli ustrukturyzowane podejście do spostrzeżeń, które wynieśliśmy z analizy danych. Historie bardziej zapadają w pamięć i lepiej przekonują niż same statystyki. Jednak potrafią też uśpić czujność odbiorców. Celem komunikacji danych nie jest ich zaraportowanie, jest nim wpływanie na działania, czyli w dłuższej perspektywie powodowanie zmiany. To wystąpienie pozwoli zrozumieć jak data storytelling łączy logikę (czyli dane) z emocją (czyli narracja), co jest kluczowe w procesie decyzyjnym. I pokaże przykłady nadawania kontekstu i znaczenia danym przez narrację.
Historia budowy platformy danych w Autopay: jakie niekonwencjonalne decyzje podjęto, aby utrzymać prostotę rozwiązania, budować zaufanie do danych i budować środowisko, w którym informacje są przekuwane w wiedzę, decyzję i działania. Podstawowym kryterium budowania rozwiązań w tym projekcie była prostota, która ma to do siebie, że… działa!
Główny Urząd Statystyczny to instytucja, w której dane odgrywają kluczową rolę. W celu zwiększenia wykorzystania pozastatystycznych źródeł danych w badaniach GUS, w 2023 r. uruchomiono program rozwojowy Akademia Data Science (ADS). Po dwóch latach jego działania można podsumować, jak Akademia rozwija kompetencje pracowników, przekształcając analityków w data scientistów, oraz jakie nowe źródła danych wykorzystują w swojej pracy.
W szybko zmieniającym się krajobrazie zarządzania danymi EU Data Act oraz EU AI Act stanowią dwie z najważniejszych ram regulacyjnych wpływających na sposób, w jaki organizacje przetwarzają i wykorzystują dane Projekt zbada ramy prawne unijnej ustawy o danych i ustawy o sztucznej inteligencji, koncentrując się na ich wpływie na praktyki zarządzania danymi. Omówione zostaną wymagania dotyczące zgodności, potencjalne wyzwania prawne i strategie dla organizacji w celu dostosowania ich strategii zarządzania danymi w celu zachowania zgodności.
Po pierwszym dniu konferencji zapraszamy na integrację i dyskusje w nieformalnej atmosferze.
Spotkanie odbędzie się w hotelu.
Spotkanie dostępne tylko dla członków DAMA Poland Chapter.
Pobieranie biorgamu... Proszę czekać...
Z jednej strony sztuczna inteligencja dostarcza niesamowite możliwości, o których w klasycznych aplikacjach IT nie moglibyśmy nawet marzyć, z drugiej – stawia przed nami zupełnie nowe wyzwania. Każde rozwiązanie o tak dużym potencjale wpływu na nasze życie powinno być wdrażane w sposób odpowiedzialny z zapewnieniem stosownego poziomu kontroli, zarządzania i zaufania.
Aby bezpiecznie korzystać z rozwiązań sztucznej inteligencji powinniśmy z jednakową dynamiką rozwijać zarówno same technologie AI, jak i narzędzia do zarządzania tymi rozwiązaniami. Uwzględniać należy różne komponenty ryzyka związanego z wykorzystaniem AI. Jednym z podstawowych elementów zarządzania jest pomiar. Żeby rozpoznać na ile wykorzystana AI spełnia nasze oczekiwania względem: jakości, braku stronniczości, wyjaśnialności, dryfu, potrzebujemy kompetencji i technologii, by te elementy mierzyć (nieco odmiennie w przypadku GenAI i dla klasycznego AI).
W czasie warsztatów zostaną omówione technologie wspierające budowanie zaufanych zasobów AI ze szczególnym uwzględnieniem mierników stanowiących ważny komponent diagnozowania problemów i oceny skuteczności działań naprawczych, w ramach AI Governance.
W wielu projektach z obszaru danych potrzebne są dane przestrzenne: mapy ulic, dróg, ukształtowania terenu, czy rozmieszczenia obiektów (np. budynków) albo ich wymiary. Osoby odpowiedzialne za pozyskanie danych zastanawiają się skąd je pozyskać, a ewentualne pozyskanie ich z rynku komercyjnego wiąże się z bardzo wysokimi kosztami.
Tymczasem w zasobach Głównego Urzędu Geodezji i Kartografii znajdują się setki terabajtów danych. Wiele z nich jest dostępnych bezpłatnie. Podczas warsztatu uczestnicy dowiedzą się jakie dane przestrzenne mogą pozyskać z zasobów GUGiK, a także zapoznają się z funkcjonalnościami Geoportalu Krajowego – zarówno z podstawowymi jak i mniej oczywistymi.
Warsztat skierowany do profesjonalistów obszaru danych pracujących w biznesie oraz sektorze publicznym. Prowadzący wraz z uczestnikami przyjrzą się wyzwaniu jakim jest zarządzanie danymi i związane z nim bariery i problemy - ale z dwóch różnych perspektyw: procesów korporacyjnych oraz specyficznych struktur administracji.
Porozmawiamy o codziennych problemach: jak skutecznie gromadzić, standaryzować i wykorzystywać dane, jak budować kulturę opartą na danych, oraz jak przełamywać silosy organizacyjne. Szczególną uwagę poświęcimy tematowi otwartości i współdzielenia danych – zarówno w kontekście danych publicznych, które mogą zasilać innowacje w biznesie, jak i danych komercyjnych, które mogą wspierać lepsze decyzje w sektorze publicznym.
Pobieranie biorgamu... Proszę czekać...
Polpharma Group
Stowarzyszenie DAMA Poland to organizacja zrzeszająca profesjonalistów zajmujących się danymi.
Działamy w ramach organizacji DAMA International – The Global Data Management Community – międzynarodowej organizacji posiadającej swoje autoryzowane przedstawicielstwa w wielu krajach na świecie. Skupiamy osoby, które chcą działać na rzecz promowania wiedzy, wymiany doświadczeń, jak również promowania wysokich profesjonalnych standardów w obszarach związanych z wykorzystywaniem, przetwarzaniem i ochronią danych oraz informacji.
Evention to firma z 11-letnią historią, znana z tworzenia programów wymiany wiedzy i rozwoju społeczności (poprzez organizację regularnych spotkań i konferencji) dla dyrektorów, menedżerów i ekspertów odpowiedzialnych za obszar technologii, bezpieczeństwa i cyfryzacji. Firma Evention realizuje od lat uznane na rynku konferencje branżowe, cykliczne spotkania dedykowane dla managerów oraz publikacje specjalne (raporty, projekty badawcze). Robimy w Evention rzeczy wyjątkowe i niepowtarzalne – a w swoim obszarze rynku jesteśmy liderem. Potwierdzeniem tego są zdobyte wyróżnienia i nagrody: Gazeli Biznesu 2023 (przyznawany przez Puls Biznesu) oraz Diamenty Forbesa 2023. To prestiżowe rankingi pokazujące najbardziej dynamicznie rozwijające się firmy MŚP, gotowe sprostać współczesnym wyzwaniom rynku. Więcej o nas na stronie: www.evention.pl.
Snowflake makes enterprise AI easy, efficient, and trusted. Thousands of companies around the globe, including hundreds of the world’s largest, use Snowflake’s Data Cloud to share data, build AI and machine learning applications, and power their business. The era of enterprise AI is here. Learn more at snowflake.com (NYSE: SNOW).
Initio Software is the top supplier of enterprise data and metadata management software. Numerous leading global corporations use the Ab Initio software for the development of enterprise mission-critical applications with unmatched performance and full scalability. The apps encompass the full spectrum of data processing tasks – from the real-time operating systems to batch processing analytical systems, from data warehouses to transactional systems.
Core to Ab Initio is a simple idea that everything should be graphical. Applications should be graphical. Rules should be graphical. Orchestration, metadata, data management, and so on – no matter how big or complex, all should be graphical.
With this in mind, we think that our experience supporting the mass scale and data volume, combined with our proven Hadoop capabilities, forms the basis of your needs today and in the future.
IBM jest wiodącym dostawcą rozwiązań chmury hybrydowej i sztucznej inteligencji oraz usług konsultingowych. Pomagamy klientom w ponad 175 krajach wykorzystywać wgląd w dane, usprawniać procesy biznesowe, obniżać koszty i zdobywać przewagę konkurencyjną w swoich branżach. Ponad 4000 podmiotów rządowych i korporacyjnych w krytycznych obszarach infrastruktury, takich jak usługi finansowe, telekomunikacja i opieka zdrowotna, polega na platformie chmury hybrydowej IBM i Red Hat OpenShift, aby szybko, wydajnie i bezpiecznie wpływać na ich transformacje cyfrowe. Przełomowe innowacje IBM w zakresie sztucznej inteligencji, obliczeń kwantowych, dedykowanych rozwiązań chmurowych i doradztwa zapewniają naszym klientom otwarte i elastyczne opcje. Wszystko to jest wspierane przez wieloletnie zaangażowanie IBM w zaufanie, przejrzystość, odpowiedzialność, integrację i obsługę.
Na polskim rynku IBM działa od ponad 30 lat. Poza główną siedzibą firmy w Warszawie, posiada również szereg specjalistycznych centrów, takich jak Centrum Usług Finansowo-Księgowych i Laboratorium Oprogramowania IBM w Krakowie oraz IBM X-Force Command Center we Wrocławiu.
Od ponad 20 lat pomagamy firmom na całym świecie wykorzystywać dane do podejmowania lepszych decyzji, usprawniania procesów i tworzenia lepszych doświadczeń dla klientów.
Działamy tam, gdzie spotykają się AI, Cloud, Data i Digital. Projektujemy i wdrażamy rozwiązania, które są nowoczesne, skuteczne i dopasowane do realnych potrzeb. Pracujemy z danymi, którym można ufać – i które naprawdę wspierają rozwój naszych klientów.
Jeśli dane są dla Ciebie czymś więcej niż tylko technologią – jesteśmy właściwym partnerem.
For over two decades, Adastra Corporation has transformed businesses into digital leaders, helping global organizations innovate, achieve operational excellence, and create unforgettable customer experiences, all with the power of their data. At the forefront of Artificial Intelligence, Data, Cloud, Digital and Governance services, Adastra delivers solutions to enterprises to leverage data that they can control and trust, connecting them to their customers – and their customers to the world.
Bank Gospodarstwa Krajowego to polski bank rozwoju, jedyna taka instytucja w Polsce. BGK wspiera zrównoważony rozwój społeczno-gospodarczy kraju. Jego działania wpływają na powstawanie miejsc pracy, budowę mieszkań, rozwój infrastruktury i poprawę jakości powietrza. Bank dba o przyszłe pokolenia – buduje kapitał społeczny, rozwija przedsiębiorczość i zapewnia odpowiedzialne finansowanie. Jest obecny w każdym regionie Polski, a także za granicą – ma swoje przedstawicielstwa w Brukseli i Frankfurcie nad Menem. Bank jest zaangażowany we wdrażanie Funduszy Europejskich w Polsce, jak również produktów finansowanych z Krajowego Planu Odbudowy. BGK wspiera eksport i ekspansję zagraniczną polskich firm. Poprzez współpracę z biznesem, sektorem publicznym i instytucjami finansowymi, odpowiada na potrzeby gospodarcze oraz podejmuje szereg inicjatyw promujących zrównoważony rozwój.
We are experts and advisors, combining business and technological expertise to deliver real business value measurable with time and money. We focus on reaching the set targets but are actively looking for new areas to optimize with a broad range of innovative, multi-cloud solutions.
We choose the best technological solutions in the field of data analytics to solve real problems. From integration of versatile data sources to valuable insights backed by AI, our ambition is to empower organizations and people through data.
Our knowledge and expertise comes from successfully completing numerous enterprise-scale projects around the world. We build better data solutions with teams of multiple cultures and approaches. In every project, our team has ensured the alignment and engagement of all stakeholders with successful and satisfying results.
We strive to empower organizations and individuals on every level of the company, providing them with the proper tools and means to transition into the highest level of data. We utilize our experience to offer a complete range of services, from building technological infrastructure and implementing tools for data management to creating a culture of engaged, innovative data users.
Everything to provide you with Value from Data. Learn more at bitpeak.com.
BMC helps you deliver innovation faster by automating your critical applications, systems, and services to take advantage of cloud, data, and emerging AI technologies.
With BMC Control-M you can build, define, schedule, deploy, manage, and monitor production workflows at scale from a single view, ensuring visibility and reliability, and improving SLAs.
Cloudera is the only true hybrid platform for data, analytics, and AI. With 100x more data under management than other cloud-only vendors, Cloudera empowers global enterprises to transform data of all types, on any public or private cloud, into valuable, trusted insights. Our open data lakehouse delivers scalable and secure data management with portable cloud-native analytics, enabling customers to bring GenAI models to their data while maintaining privacy and ensuring responsible, reliable AI deployments. The world’s largest brands in financial services, insurance, media, manufacturing, and government rely on Cloudera to be able to use their data to solve the impossible - today and in the future.
W DataServe (dawniej BI Insight) od ponad 17 lat dostarczamy nowoczesne rozwiązania dla biznesu z zakresu przetwarzania i analizy danych oraz zarządzania wiedzą. Oferujemy szereg produktów i usług z wykorzystaniem mechanizmów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Od początku działalności naszą misją jest dostarczanie rozwiązań, które umożliwiają naszym Klientom pozyskiwać wiedzę znajdującą się w danych, by mogli podejmować trafniejsze decyzje.
Na przestrzeni ostatnich lat nasze doświadczenie i oferta poszerzyły się o zaawansowane rozwiązania i usługi w obszarach Data Science, Data Platform, AML/Fraud i Data Governance.
Wprowadziliśmy także własne produkty:
Dane są podstawą naszej działalności - pasjonujemy się nimi i dzięki naszemu bogatemu doświadczeniu wiemy o nich bardzo dużo. Dlatego możemy zapewnić profesjonalne wsparcie w każdym przypadku ich wykorzystania.
Google Cloud przyspiesza cyfrową transformację firm każdej wielkości. Dostarczamy rozwiązania klasy korporacyjnej, które wykorzystują najnowocześniejszą technologię Google – a wszystko to w najczystszej chmurze w branży. Klienci w ponad 200 krajach i terytoriach wybierają Google Cloud jako zaufanego partnera, który umożliwia im rozwój i rozwiązywanie najważniejszych problemów biznesowych.
At InfiniteDATA Services our mission is to accelerate the value of data at the world’s top companies. We specialize in developing state-of-the-art data platforms for large enterprises—from building and implementing data & AI strategies to designing modern architectures, providing 24/7 managed services, and operationalizing AI. With years of accumulated experience and a team of top industry experts, we bring unparalleled proficiency to every project, guaranteeing cutting-edge solutions and exceptional service well recognized by our customers.
Wiodący dostawca usług chmurowych w Polsce, z ugruntowanym doświadczeniem w rozwiązaniach z obszaru zaawansowanej analityki danych, sztucznej inteligencji i cyberbezpieczeństwa. Bogate portfolio usług dodanych konsekwentnie rozwija zarówno na autorskiej Platformie OChK, jak i na platformach chmurowych strategicznych partnerów: Google i Microsoft. Eksperci OChK tworzą skalowalne i bezpieczne środowiska, zgodnie z najlepszymi praktykami i standardami rynkowymi, wspierając cele biznesowe klientów na każdym etapie wdrażania chmury. Świadczą kompleksowe usługi: od strategii i migracji, przez zarządzanie środowiskiem IT i utrzymanie, budowę aplikacji i rozwiązań data/AI, po optymalizację, automatyzację, bezpieczeństwo i wsparcie w zakresie zgodności wdrażanych rozwiązań z regulacjami. Z usług OChK korzysta blisko 400 organizacji z niemal wszystkich sektorów, w tym instytucje publiczne, firmy prywatne, korporacje, podmioty nadzorowane i startupy. Więcej informacji: ochk.cloud.
W PwC naszym celem jest budowanie społecznego zaufania i odpowiadanie na kluczowe wyzwania współczesnego świata. Jesteśmy siecią firm działającą w 155 krajach. Zatrudniamy ponad 327 tysięcy osób, które dostarczają naszym klientom najwyższej jakości usługi w zakresie doradztwa biznesowego, technologicznego, podatkowo-prawnego oraz audytu. Polskie spółki PwC zatrudniają ponad 6500 osób, w tym ponad 2000 ekspertów IT. Dowiedz się więcej na www.pwc.pl.
Sprawdź, w jaki sposób współpracujemy z firmami w Polsce, budując organizacje data-driven: https://www.pwc.pl/pl/cfo-compass.html.
Dołącz do newsletterów PwC na https://pwc.to/3R8Hx3h.
Qlik converts complex data landscapes into actionable insights, driving strategic business outcomes. Serving over 40,000 global customers, our portfolio provides advanced, enterprise-grade AI/ML, data integration, and analytics. Our AI/ML tools, both practical and scalable, lead to better decisions, faster. We excel in data integration and governance, offering comprehensive solutions that work with diverse data sources. Intuitive analytics from Qlik uncover hidden patterns, empowering teams to address complex challenges and seize new opportunities. As strategic partners, our platform-agnostic technology and expertise make our customers more competitive.
Value Tank pomaga klientom w zarządzaniu informacją (Data Governance) oraz zarządzaniu projektami (Project Portfolio Management). Ofertę, obejmującą usługi konsultingowe, nowoczesne rozwiązania informatyczne i szkolenia, kierujemy zarówno do przedsiębiorstw komercyjnych jak i do sektora publicznego. Wśród naszych klientów znajdziecie Państwo m.in.: NEUCA, Bank Credit-Agricole Polska, TVN S.A., Bank BGŻ BNP Paribas, Mercedes-Benz Polska, Urząd M. St. Warszawa, ORANGE Polska i wielu innych, z różnych sektorów gospodarki. Zapraszamy.
Dataedo to rozwiązanie do zarządzania danymi (data governance) i katalogowania danych. Naszą misją jest pomoc firmom w pełnym wykorzystaniu potencjału ich danych, promowaniu demokratyzacji danych i ułatwianiu samodzielnego analizowania danych. Dzięki Dataedo firmy mogą udokumentować wszystkie swoje źródła danych i szczegółowo opisać tabele, kolumny, relacje, przepływy danych i raporty. Mamy klientów na całym świecie - zaufało nam już ponad 1,000 firm z 67 krajów na 6 kontynentach.
Quest Software delivers cybersecurity, data performance, directory and identity, and modernization solutions that simplify enterprise IT management. Business challenges, stormy economies and market changes are going to happen. But it’s how your organization prepares, withstands and responds that makes the difference. See how our portfolio can elevate your IT resilience.
Od 20 lat dostarczamy rozwiązania i eksperckie usługi z zakresu Data Intelligence oraz Business Intelligence. Wspieramy organizacje w zwiększaniu efektywności hurtowni danych, systemów raportowania, procesów przetwarzania, integracji oraz zarządzania danymi. Jesteśmy producentem MetastudioDRM (Reference Data Management) – aplikacji, która wspomaga zarządzanie danymi podstawowymi i referencyjnymi w korporacjach oraz przedsiębiorstwach o złożonych strukturach produktowych i organizacyjnych.
MetastudioDRM poprawia jakość, kompletność i integrację danych, a także usprawnia raportowanie. To rozwiązanie skierowane do organizacji, które chcą efektywnie zarządzać słownikami danych i zwiększyć zaangażowanie użytkowników biznesowych w ten proces.
Zaufały nam wiodące organizacje: Banki (25% sektora); Ubezpieczyciele (30% sektora); Usługi medyczne (24% sektora). Wśród uczestników i prelegentów CDOF’25 spotkacie wielu klientów Sanmargar i użytkowników Metastudio DRM. To doskonała okazja, by poznać efektywność wdrożeń i przykłady zastosowania aplikacji.
Akademia Leona Koźmińskiego to według "Financial Times" najlepsza uczelnia biznesowa w Europie Środkowo-Wschodniej. Jako jedyna z regionu należy do GNAM – grona 32 najlepszych uczelni biznesowych z całego świata. Według Rankingu Szkół Wyższych „Perspektyw” jest także najlepszą uczelnią niepubliczną w Polsce, znajdującą się jednocześnie w ścisłej czołówce uczelni ekonomicznych.
Uczelnia od samego początku stawia na połączenie teorii z praktyką, oferując programy z zakresu zarządzania, finansów, ekonomii i prawa. Zaprasza na kierunki i specjalizacje odpowiadające potrzebom zmieniającego się świata. Dzięki prestiżowym akredytacjom EQUIS, AMBA i AACSB, znanym jako „potrójna korona”, gwarantuje najwyższą jakość kształcenia, uznaną zarówno w kraju, jak i za granicą.
Edukacja w Koźmińskim to nie tylko zdobywanie wiedzy, ale przede wszystkim rozwój umiejętności ze wsparciem doświadczonych ekspertów i wybitnych przedstawicieli świata biznesu, nauki oraz życia publicznego. Gościnne wykłady wygłaszane przez noblistów, ambasadorów oraz prezesów wielkich korporacji otwierają przed studentami drzwi do międzynarodowego świata wielkich możliwości. Współpraca Akademii z uczelniami z całego świata daje studentom unikalną możliwość uzyskania dwóch dyplomów w ramach programów double degree.
Studenci i studentki uczelni to grono 12 tysięcy osób z całego świata, reprezentujących ponad 80 krajów i tworzących prawdziwie międzynarodowe środowisko. To nie tylko szansa na zdobycie wyjątkowej wiedzy, ale także nawiązania międzynarodowych relacji i znajomości.
Absolwenci i absolwentki to niemal 70 tysięcy osób, które aktywnie kształtują oblicze współczesnego biznesu, polityki i społeczeństwa. Realizują się jako menedżerowie, finansiści, prawnicy, marketingowcy, psychologowie biznesu, politycy i urzędnicy. Prowadzą własne firmy, startupy oraz fundacje – zarówno w kraju, jak i za granicą. Łączy ich chęć zmieniania świata na lepszy – z energią, zaangażowaniem oraz etyczną postawą.
Instytut Podstaw Informatyki PAN należy do ścisłej czołówki polskich badawczych ośrodków informatycznych. Działalność naukowa Instytutu to badania o charakterze podstawowym, prace związane z opracowywaniem i analizą nowych metod informatycznych, oraz ich stosowanie w innych dziedzinach nauki. Dążymy do utrzymania i wzmocnienia badań podstawowych – matematycznych lub bliskich matematyce – obejmujących m.in. logikę, teorię grafów, kryptografię, teorię informacji, szeregi czasowe i inne działy probabilistyki. Kolejnym celem jest opracowywanie oryginalnych rozwiązań mających potencjał aplikacyjny w obszarze badań obejmujących inżynierię lingwistyczną i odkrywanie wiedzy w wielkich kolekcjach dokumentów, systemy rozproszone, kryptografię, uczenie maszynowe, systemy wieloagentowe oraz bioinformatykę. IPI PAN uczestniczy w kształceniu młodej kadry naukowej poprzez udział w szkołach doktorskich technologii informacyjnych i biomedycznych (TIP PAN) oraz medycyny molekularnej Uniwersytetu Medycznego w Łodzi (SMM).
Ostatnie ważniejsze wyniki badań naukowych opracowane przez naukowców IPIPAN to m.in. opracowanie algorytmu szyfrowania i jednoczesnej kompresji dla cyberbezpieczeństwa Internetu Rzeczy (IoT), użycie metod sztucznej inteligencji do badań nad przyczynami zachorowań na glejaka mózgu oraz badania nad przetwarzaniem języka naturalnego, które umożliwiły wspólnie z innymi członkami konsorcjum opracowanie pierwszego dużego modelu językowego dla administracji publicznej - PLLuM.
Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego prowadzi interdyscyplinarne badania naukowe w oparciu o modelowanie matematyczne, symulacje komputerowe oraz obliczenia wielo- i wielkoskalowe. W obszarze usług typu High Performance Computing (HPC) i usług chmurowych, ICM UW wspomaga użytkowników z całej Polski aktywnie korzystających z superkomputerów i infrastruktury obliczeniowej, sieciowej oraz przechowywania wielkich danych.
Kompleksowa oferta ICM UW obejmuje wykorzystanie superkomputerów do zaawansowanych zadań obliczeniowych, budowania złożonych modeli, wykonywania symulacji, a także przetwarzania, analizy i wizualizacji danych. Dla swoich użytkowników ICM UW opracowuje i optymalizuje dedykowane oprogramowanie dla systemów obliczeniowych o wysokiej wydajności. Portfolio Centrum obejmuje projekty realizowane dla podmiotów z różnych sektorów, w tym transportu, energii, medycyny i środowiska.
ICM UW prowadzi wyjątkowe projekty edukacyjne: magisterskie studia o charakterze praktycznym z Inżynierii Obliczeniowej; podyplomowy kurs Omics Data Science: Bioinformatyka i Analiza Wielkoskalowych Danych Biomedycznych; szkolenia z obszarów HPC, Big Data, AI czy text mining; szkolenia dotyczące Open Science i zarządzania danymi badawczymi; a także cykliczne warsztaty dla młodzieży szkolnej - Matematyka dla Ciekawych Świata.
Ośrodek Przetwarzania Informacji – Państwowy Instytut Badawczy to interdyscyplinarny instytut naukowy i lider w przetwarzaniu informacji o polskiej nauce. Głównym zadaniem instytutu jest ułatwianie szybkiego dostępu do aktualnej oraz kompleksowej informacji o polskiej nauce – to tu gromadzone są, analizowane i tworzone informacje o sektorze badań i rozwoju, o polskich naukowcach, projektach naukowych i aparaturze badawczej. Raporty tworzone na podstawie tych danych mają wpływ na kształtowanie polskiej polityki naukowej. Pracownicy OPI PIB tworzą inteligentne systemy informatyczne dla sektora publicznego oraz o zastosowaniu komercyjnym, prowadzą liczne prace badawcze, analizują działalność polskiego sektora badań i rozwoju oraz szerzej – świata nauki, a także badają, w jaki sposób nowe media kształtują społeczeństwo i wpływają na biznes i jak rozwija się sztuczna inteligencja. OPI PIB jest jednostką nadzorowaną przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego.
We are a group of enthusiasts working with all aspects of data gathering, storing, processing and presentation.
We enjoy sharing our knowledge, networking and having loads of fun during our small and big events all over Poland.
Fundacja SysOps/DevOps Polska (w skrócie SO/DO) to organizacja wspierająca rozwój oraz integrację środowiska specjalistów z obszaru IT, w szczególności zajmujących się administracją systemów (SysOps) oraz wdrażaniem rozwiązań DevOps. Fundacja skupia się na wspieraniu edukacji i rozwoju zawodowego oraz propagowaniu najlepszych praktyk w branży IT. SO/DO jest największą niekodującą społecznością w Polsce. Swoimi działaniami przyczynia się do popularyzacji nowoczesnych technologii oraz podnoszenia kompetencji specjalistów z branży IT, wspierając tym samym rozwój cyfrowy i technologiczny w Polsce.Więcej informacji o Fundacji można znaleźć na stronie: https://www.sysopspolska.pl/.
W GenAI Cracow skupiamy się na technologii Generative AI, obejmując przygotowywanie danych, utrzymywanie modeli językowych, usprawnianie metod obliczeniowych oraz budowanie systemów wielo-agentowych. My wiemy, że ChatGPT i prompt engineering to tylko wierzchołek góry lodowej, a większość rozwiązań, które ludzie kojarzą z AGI, jest już w zasięgu większości firm technologicznych. Wystarczy umiejętnie skomponować system z różnych modułów. Nasza społeczność to przestrzeń, gdzie można poznać osoby, które na co dzień wykorzystują technologię AI do budowania produktów, a nie tylko do productivity hacking czy rozmów w social media. Nasi speakerzy to deweloperzy dla deweloperów, co gwarantuje wysoki poziom merytoryczny spotkań. Każdy prelegent jest starannie weryfikowany technicznie, np. sprawdzanie aktywności na GitHubie, aby zapewnić najwyższą jakość prezentowanych treści.
Działamy tylko in-person w Krakowie, spotykając się raz w miesiącu.
Portal AI o AI (aioai.pl) to stale aktualizowane centrum wiedzy o sztucznej inteligencji. Znajdziesz tu najnowsze informacje, analizy narzędzi oraz ciekawe artykuły, które przybliżą Ci fascynujący świat AI. To idealne miejsce dla każdego, kto chce być na bieżąco z rewolucją w AI, zarówno dla profesjonalistów, jak i entuzjastów.
Serwis Robonomika.pl jest niekomercyjną inicjatywą, która ma ambicję stać się źródłem informacji i platformą wymiany doświadczeń o ekonomicznych i organizacyjnych konsekwencjach coraz szerszego upowszechniania się zaawansowanych metod automatyzacji i robotyzacji biznesu (w szczególności w sektorze usług).
