Hogyan lehet megtölteni tartalommal egy közhelyet? Kimondva-kimondatlanul erről folyt a diskurzus a CIO Klub hangos kiadásának 18. adásában. A tartalommal megtöltendő közhely pedig az az unalomig ismételt kijelentés, hogy az IT és az üzlet együttműködésén múlik egy vállalat sikere. Erről beszélgettünk Frankó-Csuba Dea jövőkutatóval, innovációs coach-csal és Rab Gergellyel, a Dell Magyarország technológiai tanácsadójával.
A beszélgetésben terítékre kerültek azok a technológiák, melyek az elmúlt néhány évben villámgyorsan váltak a mainstream részévé, ezáltal gyors alkalmazkodásra kényszerítették a szervezeteket. Először megvizsgáltuk, hogyan változtatta meg ez az üzlet viszonyát a technológiához, mit várnak ma az üzleti döntéshozók az IT-tól, és a technológiát közműként vagy kreatív eszközként szeretnék-tudják alkalmazni?
Ez óhatatlanul átvezette a beszélgetést az adat témaköréhez. Elsősorban arra kerestük a választ, hogyan változtatta meg a technológia az adathoz való viszonyunkat, mi tekinthető ma üzletileg értékes adatnak. A beszélgetésből kiderül, hogy miként jutottunk el üzleti analitikától a big datán keresztül a mesterséges intelligencia vagy gépi tanulási algoritmusok tanításához használt adatkészletekig. Vendégeinket arra kértük, próbálják meg üzleti, illetve technológiai szempontból értelmezni ezeket a fogalmakat.
Végül megnéztük mindennek a technológiai hátterét, az adatforrásokat, az edge–fog–cloud hármasra épülő modellek szerepét, valamint azt, hogy mi lesz ebben az 5G szerepe. Lezárásként a közeljövőről is beszélgettünk: szóba került az adatközpontú üzleti modellek fejlődési iránya, valamint az is, hogy milyen technológiai problémákat kell megoldani rövid és középtávon ahhoz, hogy az adatok adta lehetőségeket még jobban ki lehessen használni?
A felvétel meghallgatható a fenti lejátszóval itt, de podcastjainkat követheti többek között a Spotify-on, az Apple, valamint a Google podcastplatformján is, ahol feliratkozhat a Bitport csatornájára.
Az ötlettől az értékteremtésig – a gépi tanulási pipeline szerepe az adattudományi működésben
A jó adatok önmagukban még nem elegendők: a modellek csak akkor működnek megbízhatóan, ha egy átlátható, automatizált és reprodukálható környezetben futnak. A gépi tanulási pipeline-ok éppen ezt a technológiai hátteret teremtik meg.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak