4 PROBLEMY Z DANYMI których Twój szef nie widzi... скачать в хорошем качестве

4 PROBLEMY Z DANYMI których Twój szef nie widzi...

🟨 Społeczność analityków: https://kajodata.com/space/ 🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau: https://kajodata.com/kursy/ 🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY: https://kajodata.com/newsletter/ W tym odcinku opowiadam o tym, dlaczego tak wiele firm marzy o wdrożeniu AI, a jednocześnie zupełnie nie jest na to gotowych. I nie chodzi o brak technologii, budżetu czy magicznego „jednego źródła prawdy”. Największe problemy zaczynają się dużo wcześniej — w sposobie, w jaki firmy podchodzą do danych, jak je łączą, jak nimi zarządzają i… jak często zapominają, że nad tym wszystkim musi czuwać ktoś odpowiedzialny. 00:00 Wprowadzenie: gdzie naprawdę leżą problemy z danymi 00:50 Problem 1: źle rozumiany Single Source of Truth 02:25 Dlaczego łączenie danych zawsze będzie niedoskonałe 03:35 Jak budować zaufanie do jednego wspólnego modelu danych 04:10 Materiały i kursy KajoData 04:10 Problem 2: rywalizacja między zespołami analitycznymi 05:48 Jak różne działy liczą te same rzeczy w różny sposób 06:39 Gdzie zaczyna się toksyczna rywalizacja i podważanie autorytetów 07:00 Rola zarządu w utrzymaniu dojrzałej pracy z danymi 07:20 Problem 3: chaos narzędziowy w firmach 08:05 Każde narzędzie to nie tylko zalety, ale także koszty i wady 09:20 Dlaczego pasje analityków nie mogą determinować stosu narzędziowego 10:00 Potrzeba ludzi odpowiedzialnych za architekturę i infrastrukturę danych 10:45 Problem 4: brak ownershipu nad danymi 11:35 Szukanie winnych zamiast odpowiedzialnych 12:29 Dlaczego stabilność danych powinna być nagradzana 13:16 Co się dzieje, gdy nikt nie czuje odpowiedzialności za dane 14:00 Dlaczego zaufanie do danych jest kluczowe dla decyzji biznesowych 14:22 Podsumowanie i pytanie do widzów Pokazuję cztery najczęstsze błędy: źle rozumiane Single Source of Truth, szkodliwą rywalizację między zespołami analitycznymi, chaos narzędziowy oraz brak ownershipu nad danymi. Każdy z nich sprawia, że kolejne technologie — w tym sztuczna inteligencja — nie rozwiązują problemów, tylko je potęgują. Bo jeśli fundamenty są krzywe, to każda kolejna warstwa kosztuje coraz więcej i działa coraz gorzej. W tym odcinku tłumaczę też, jak można to naprawić: od akceptacji niedoskonałości danych, przez budowanie współpracy między zespołami, po mądre zarządzanie narzędziami i docenianie tych, którzy dbają o stabilność systemów. Jeżeli chcesz, żeby Twoja firma realnie korzystała z danych i AI, a nie tylko płaciła za kolejne licencje — ten odcinek da Ci bardzo konkretny punkt wyjścia.