OP feiert die Ausrichtung seiner dritten HDSM-Veranstaltung
Der Abend begann mit einigen Grußworten von Hugo Gävert, Chief Data and AI Officer bei DAIN Studios. Die HDSM-Veranstaltung 2022 war die dritte ihrer Art bei OP, und Hugo erwähnte, dass seit der letzten Iteration der meetup Im Jahr 2016 verzeichnete HDSM ein rasantes Wachstum. Er sagte, dass es im Dezember 2022 1800+ HDSM-Community-Mitglieder gab.
Wenn Sie also nicht an der OP-Veranstaltung teilnehmen konnten, schauen wir uns an, was Sie verpasst haben. Was waren die Erkenntnisse aus den beiden Podiumsdiskussionen?
Highlights aus Panel 1:
MLOps und Produktisierung von Analytics
Die erste Diskussion wurde von Hugo Gävert moderiert. Die Podiumsteilnehmer waren Neelabh Kashyap, Principal Data Scientist bei Kone, JP Salmenkaita, VP für KI und Sonderprojekte bei Elisa, und Hanna Saarinen, Senior Data Scientist bei OP.
- Tools und Databricks
- ML Ops-Prozesse
- So entwerfen Sie ML-Teams
- Best Practices rund um das Testen
JP Salmenkaita drückte seine Zufriedenheit über die jüngsten Verbesserungen bei den Tools aus, die die Arbeit der Dateningenieure effizienter gemacht haben.
Er sagte auch, dass es für Unternehmen wichtig sei, eine gute Balance zwischen Data Scientists und Data Engineers zu haben. Mit einem Augenzwinkern fügte er hinzu, dass er den Studenten empfahl, Arbeit im Bereich Data Engineering zu finden – und nicht in der Datenwissenschaft –, da in diesem Bereich die höheren Gehälter und besseren Möglichkeiten lägen.
Während der Diskussion machte Neelabh Kashyap einen interessanten Punkt darüber, wie sich in letzter Zeit Daten und KI-Jobfunktionen verändert haben und eine neue Rolle des Machine Learning Engineers entstanden ist.
Er ging auch detailliert darauf ein, wie das Datenteam bei Kone in diejenigen unterteilt war, die an Geschäftsprozessen arbeiteten, und andere, die sich auf Dienstleistungen, Forschung und Entwicklung sowie Analytik konzentrierten.
Währenddessen diskutierte Hanna Saarinen mit dem Publikum, wie wichtig es sei, dass MLOps Best Practices so früh wie möglich umsetzen. Sie skizzierte auch, wie Vorlagen Ingenieuren und Wissenschaftlern das Leben erleichtern können.
Highlights aus Panel 2:
Wie man "verdammt gute" Citizen Data Science aktiviert
Den Vorsitz in der zweiten Aussprache führte John Bailey, leitender Daten- und KI-Stratege bei DAIN Studiosaus. Die Podiumsteilnehmer waren Juha Vesanto, Principal Data Scientist bei OP, Clemens Westrup, Head of Data Science bei Sanoma Media Finnland, und Sami Ahma-Aho, Digital Lead, Data Science & Artificial Intelligence bei Neste. Es war eine rasante und dynamische Diskussion, die sich mit Fragen auseinandersetzte wie:
- Was ist Citizen Data Science?
- Was ist der Unterschied zwischen Citizen Data Science und Citizen BI?
- Warum brauchen Unternehmen Citizen Data Science?
- Wie geht Ihr Unternehmen an Citizen Data Science heran?
Bei der Frage, wie Citizen Data Scientists zu definieren sind, wählte Sami Ahma-Aho einen praktischen Ansatz. Er erwähnte das gängige Beispiel eines Fachmanns mit einem umfangreichen Forschungshintergrund, der seine Data-Science-Fähigkeiten ausbauen wollte.
Juha Vesanto gab einen lebendigen Bericht darüber, was der Citizen Data Scientist ist. Er wählte eine weit gefasste Definition, nach der die Rolle jede Situation umfassen kann, in der Menschen durch Daten Wert schaffen. Um das Thema fortzusetzen, fragte sich Juha, ob Unternehmen obligatorische Datenkurse für alle Mitarbeiter einführen müssten.
Auf die Frage, warum Unternehmen Citizen Data Scientists brauchen, sagte Juha, dass dies zum Teil ein "Hype-Ding" sei. Alle reden über den Wert von Daten."
Zu der Frage, wie die Daten-Community auf das Aufkommen der Rolle des Citizen Data Scientists reagiert habe, war Clemens Westrup ganz vorne mit dabei. Ihm zufolge habe die Community "darüber geschlafen" und müsse mehr in Citizen Data Scientists investieren.
Auf die Frage nach Definitionen gab er eine ebenso offene Antwort. Ihm zufolge gebe es "keinen Unterschied" zwischen Citizen Data Science und Citizen BI.
Holen Sie sich alle Fähigkeiten für den Datenerfolg
Bei HDSM inspirieren wir die Daten-Community mit tiefgreifenden Analysen.
Wir tun dies, indem wir tief in die Best Practices führender Unternehmen eintauchen und Reden, Podiumsdiskussionen und Sessions anbieten. Unsere Veranstaltungen sind Gelegenheiten zum Netzwerken sowie zum Lernen und zur Entwicklung.
Wenn Sie daran interessiert sind, eine meetup, kontaktieren Sie uns bitte und lassen Sie uns die nächste Ausgabe der Helsinki Datenwissenschaft Meetup zusammen. Wenn Sie mehr über die Zusammenarbeit zwischen OP und HDSM erfahren möchten, können Sie sich die Veranstaltung hier noch einmal ansehen.
Über die OP Financial Group
OP ist Finnlands größter Finanzdienstleistungskonzern. Sie besteht aus 117 Genossenschaftsbanken und zwei Millionen Kunden. Das Geschäft umfasst drei Segmente: Privatkundengeschäft, Firmenkundengeschäft und Versicherungen.
