PRO Данные

Миграция данных и платформ — это всегда дорого, долго и ответственно. Особенно когда речь идёт о петабайтах данных, устаревшем стеке и десятках команд, которые работают в параллель. Как не увязнуть в этом процессе и выйти из него с победой?В новом выпуске подкаста Pro Данные разбираемся в миграциях с экспертом MWS:•‎ Почему миграция неизбежна, даже если «всё работает».•‎ Два пути: когда бизнес подталкивает и когда ИТ тянет.•‎ Инфраструктурный ад: серверы, которые не приехали, и кондиционеры, которые выключились.•‎ Команда мечты и команда-кошмар: что происходит, когда люди меняются быстрее, чем стек.•‎ Как считать успех миграции: не по количеству плохих отзывов, а по скорости отчётов.•‎ ИИ в миграции: когда нейросеть удаляет всё, что можно, и что при этом делать.Если вы когда-нибудь совершали миграцию в платформе или только планируете — этот выпуск для вас.Гости выпуска:•‎ Денис Титов, владелец продукта, MWS, ведущий•‎ Дмитрий Бодин, CTO MWS Data, руководитель Professional Services

Копилоты (ИИ-помощники) в платформах с данными: новый интерфейс к данным или дорогая игрушка? Почему 99% пилотов не масштабируются и кто на самом деле под угрозой? В новом выпуске подкаста Pro Данные разбираемся с экспертами MWS Data, что такое копилоты в современных платформах и как от них получить реальную бизнес-ценность: • Что такое копилот в платформе с данными: как чат-бот с большой языковой моделью меняет способ работы с данными — от генерации рабочих таблиц до поиска дубликатов и автоописания метаданных. • Почему «голая» языковая модель без семантического слоя выдаёт красивую, но абсолютно неверную информацию: о важности интеграции бизнес-терминологии и качества данных. • С чего начинать внедрение: зачем нужен единый каталог данных, семантический слой. • Кто под ударом: как меняется роль аналитика — рутина уходит, востребованность сложных знаний и умения отличать галлюцинации от правды растёт. • Почему сложно масштабировать копилот на всю компанию: «зоопарк» подходов, закрытые контуры, разная чувствительность данных. • Как считать эффект: вместо сокращения команды — рост скорости, демократизация доступа к данным и новые бизнес-возможности. • Примеры из практики: агенты для поиска тендеров и ЛПР, сбор метрик из Jira и Confluence, Гости выпуска: • Денис Титов, владелец продукта MWS, ведущий • Максим Бартенев, технический директор MWS Data • Дмитрий Амосов, директор по продукту MWS Data

В новом выпуске подкаста Pro Данные разбираемся, почему вокруг темы обучения нейросетей на пользовательских данных так много мифов и откуда берётся страх, что данные украдут. Вместе с экспертами MWS GPT рассказываем: • Запись истории общения не равняется обучению: зачем на самом деле хранятся диалоги с ИИ и как это связано с биллингом и судебными спорами. • Почему учиться на логах клиентов — дорого и бессмысленно: шум, дисбаланс, запрещённые темы и колоссальные затраты на очистку. • Как на самом деле обучают большие модели: RLHF, DPO, GRPO — что скрывается за аббревиатурами и почему модели начинают «качать смайлики». • Персонализация vs дообучение: как долгосрочная память работает на самом деле (спойлер: модель здесь ни при чём). • Что нельзя отправлять в облачные LLM. • Где взять данные для обучения: датасеты с открытым исходным кодом, ручная разметка, синтетическая генерация и почему «руками написать тысячу примеров» дешевле, чем чистить логи. Гости выпуска: • Ольга Погорельцева, аналитик MWS, ведущая • Павел Бабин, директор по продукту MWS GPT • Анна Богомазова, ex-руководитель по машинному обучению MWS GPT

Почему сотрудники саботируют технологии, за которые заплачены миллионы? В новом выпуске подкаста Pro Данные разбираем главный парадокс внедрения искусственного интеллекта. Компании тратят миллионы на AI-трансформацию, но всё упирается в человеческий страх и сопротивление. Если вы управляете командой, внедряете технологии или просто боитесь, что ИИ оставит вас без работы, — этот выпуск даст вам понятный план действий. Разберём конкретные шаги: с чего начать трансформацию, как переупаковать страх сотрудников в интерес и где искать реальную пользу для бизнеса. Вместе с гостями из группы компаний Okkam говорим о том, что на самом деле происходит внутри организаций: • Медовый месяц с ИИ: почему технологии пока не заменяют людей, а лишь берут на себя роль ассистента и как долго это продлится. • С чего начинать трансформацию: с описания процессов, а не с покупки подписок на ИИ-решения. Почему без понимания рутины внедрение обречено на провал. • Почему запрещать сотрудникам пользоваться нейросетями бесполезно, а заставлять работать «по-новому» приказом — ещё хуже и как перевести теневой интерес в системное внедрение без саботажа. • Романтика и безопасность: как не обрезать крылья молодым экспериментаторам, но при этом не допустить утечки чувствительных данных компании через Telegram-бота. • Промпт-инжиниринг как новая реальность: кто будет писать запросы — технари или доменные эксперты и почему просто «кинуть код в дата-лейк» недостаточно. Гости выпуска: • Ольга Погорельцева, аналитик MWS, ведущая • Елена Коршак, директор акселерационных программ Okkam • Александр Горбачёв, директор продуктовой платформы OOMsk by Okkam

Chief Data Officer — это «Баба-яга» или стратегический партнёр бизнеса? Почему эту роль часто не любят, но без неё уже не обойтись? В новом выпуске подкаста Pro Данные обсуждаем с CDO компании Merlion Николаем Трошневым: •‎ Как возникает роль CDO в компании и чем занимается специалист на этой должности в разных отраслях. •‎ Data Mesh и конфликты между CDO и владельцами данных. •‎ Как AI меняет подход к управлению данными и создаёт основу для автономных бизнес-агентов. •‎ Главные враги качества данных и почему DAMA-DMBOK — это «книга, которую нельзя читать, но нельзя не прочесть». Если вы работаете с данными или управляете digital-проектами — этот выпуск для вас! Гости выпуска: •‎ Николай Трошнев, CDO Merlion •‎ Крестина Андреева, руководитель центра Data, ML и AI MWS •‎ Никита Алёнкин, руководитель продукта MWS Data Scout •‎ Ольга Погорельцева, аналитик MWS, ведущая

Сегодня мы отправляемся в космическое путешествие по миру данных. В 12 выпуске обсуждаем данные в HR-аналитике: «земные» и «космические». Что это такое и почему некоторые компании умеют предсказывать эффективность кандидатов, а другим сложно посчитать количество сотрудников – разбираемся в новом выпуске Pro Данные! А также: современные подходы к HR-аналитике; трансформацию HR-процессов с внедрением цифровых технологий; роль data governance в управлении персоналом. В гостях: Егор Ворогушин, директор департамента бизнес-решений и цифровой трансформации Softline Никита Алёнкин, продуктовый менеджер ИИ-проектов MWS Оля Погорельцева, аналитик MWS, ведущая

В новом, 11-м выпуске обсуждаем почему порог входа в ИИ снижается и как на это влияет интерес среднего и малого бизнеса. А также: - Какие кейсы популярны на рынке ИИ и ML;- В каких сферах перспективнее внедрять модели искусственного интеллекта. В гостях: Дмитрий Якунин, CEO MyDataHub Мурад Мамедов, product MLOps MWS Андрей Савин, project manager MWS Оля Погорельцева, аналитик MWS, ведущая

Встречайте 10-й юбилейный выпуск подкаста Pro Данные! Вместе с экспертами из Arenadata и DIS Group обсуждаем Lakehouse. Почему компании сейчас активно присматриваются к этой архитектуре и всем ли стоит туда идти?В гостях: Алексей Быков, product owner, Arenadata Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group Павел Чёботов, product owner облачных хранилищ данных MWS Оля Погорельцева, аналитик MWS, ведущая

В новом выпуске подкаста говорим про основные заблуждения, связанные с внедрением LLM в бизнес-процессы. Гости: Павел Бабин, CPO MWS GPT Алсу Иовкова, менеджер продуктов, MWS AI Services Никита Третьяков, продуктовый маркетолог MWS Ольга Погорельцева, ведущая

В 8 выпуске подкаста обсуждаем, чем может быть полезен искусственный интеллект в бизнесе. В гостях CEO ReML, сооснователь и CTO R77 Ярослав Шмулев, lead Data Scientist MWS Карен Ефремян, руководитель внедрения ИИ решений в MWS Никита Алёнкин и ведущая Ольга Погорельцева.