Avsnitt
-
Riksdagsledamoten Niels Paarup-Petersen besökte oss den 15 November 2024 för att berätta om hur riksdagen jobbar med datafrågor. Niels, talesperson för cybersäkerhet och digitalisering för Centerpartiet, är den i riksdagen med bäst koll på datafrågor, men har enligt honom själv ändå “dålig koll”. Spännande?!
Hur står sig en motion om öppna API:er eller öppen data gentemot skyddandet av sexuell utnyttjande av barn? Bryr sig Sveriges befolkning inte om datafrågor och ska då riksdagen prioritera det? I detta avsnitt berättar Niels hur riksdagsledamöter arbetar för att bilda sig en heltäckande och korrekt bild av sakfrågor, när de lämnar in eller argumenterar emot motioner.
Ett mycket insiktsfullt avsnitt. Lyssna och lär! Har du någon fråga eller feedback, mejla [email protected].
Referenser
EFF (Electronic Frontier Foundation)Chat ControlECPAT (mot sexuell utnyttjande av barn)Nikka Systems i Malmö (Datasäkerhet)AI Komissionens Färdplan (släpptes efter inspelning av podden)Nationellt Cybersäkerhetscenter: åd 8 -> använd krypterade samtalAngiverilag: debatt kring anmälningsplikt inom sjukvårdenIMY: IntegritetsskyddsmyndighetenSkolplattformen: Christian LandgrenJens NylanderLantmäteriet Öppen dataMillenium-programmetTeknisk standard för informationsutbyte i skolan SS 1200Etablera en IT-HaverikommisionHosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
I detta avsnitt får vi besök av data-gurun Robert Sahlin som har 20 års erfarenhet av att jobba med data. Med roller som Management Konsult, Data Engineer och Data Lead, på företag som Ving, Bonnier, Tele2 och Mathem har Robert samlat på sig massvis med lärdomar och åsikter om vad som är viktigt och vad som krävs för att skapa värde med data. Både ur ett tekniskt och strategiskt perspektiv!
Vad är en Data Flywheel och varför är det så bra? Hur ser man till att skapa ett bra samspel mellan verksamhetens operationella och analytiska plan? Och är rollen Data Platform Engineer mer värdeskapande än rollen Data Engineer? Lyssna och lär!
Har du någon fråga eller feedback, mejla [email protected].
Referenslista:
HadoopHivePigMapReduceBigQueryDataflow och Apache BeamMikkel Dengsö artikel: Data and product to engineer ratio at 50 tech scaleupsdbtRoberts open source projekt: StreamProcessorJim Collins - Good to GreatGitLab Data Engineering HandbookRobert Sahlin Substackrobertsahlin.comData contractData Product CanvasData Service Level Agreement (SLA)Airflow DAGHosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
Saknas det avsnitt?
-
Visst vill man ha mer juridik i sitt liv? I dagens avsnitt djupdyker vi i AI act, ny EU lagstiftning på gång som ska se till att robotarna inte tar över världen, eller att dom i alla fall inte hittar på för mycket ont i samband med övertagandet. Häng med när vi pratar med advokaten Elin Holm från Setterwalls för att förstå oss på riskklasser, starka och svaga AIs, vad EU har för roliga digitaliserings initiativ på gång med mera.
Har du någon fråga eller feedback, mejla [email protected]!
Referenslista:
IKT: Information and Knowledge TechnologyCyber SecurityNIS-2: Directive on Security of Network and Information SystemsCER direktivet: Directive on the resilience of critical entitiesDORA: Digital Operational Resilience ActCRA: Cyber Resilience Act (IoT)CSA: Cyber Security Act (IKT)PrivacyGDPRPrivacy FörordningE-Privacy DirektivDataData ActData Governance ActOpen Data DirectiveAI ActANI: Artificial Narrow IntelligenceAGI: Artificial General IntelligenceHosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
I det här avsnittet av Datastudion tar vi avstamp i Bennys artikel om design som en möjlig ”blocker” för effektivitet. Med tillskott av Jacob Hoff, lead product designer på Fortnox, utforskar våra värdar dynamiken mellan design och data och diskuterar hur balansen mellan datadrivet och designfokuserat arbete påverkar produktutvecklingen. Vem har egentligen rätt när det gäller att förstå användaren bäst – är det designern eller dataanalytikern?
Avsnittet dissekerar Bennys tankar kring design som idag enligt honom blivit för självfokuserat, varför vissa designprocesser tenderar att bli överkomplicerade, och hur disconnecten mellan designers och slutanvändare kan utgöra en utmaning för produktteamet.
Vi dyker också ned i frågor kring värdet av designsystem och diskuterar varför ett nära samarbete mellan data och design kan vara nyckeln till att skapa de bästa användarupplevelserna. Ett avsnitt fyllt av perspektiv för dig som jobbar inom produktutveckling och vill förstå hur data och design kan samspela för att skapa framgångsrika produkter.
Feedback eller frågor? Maila oss på [email protected].
Länk till Bennys artikel.
Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
I detta avsnitt tar Alex och Erik med dig in i framtidens AI-värld och diskuterar LLM-agenter – det nästa stora steget inom generativ AI! Dessa agenter kan inte bara prata: de kan agera. Detta öppnar dörren till helt nya möjligheter där AI går från passiv assistent till aktiv problemlösare.
Vad innebär det att en chatbot kan använda verktyg och utföra uppgifter åt dig? Vi diskuterar olika exempel, från personliga assistenter till AI som kan hantera databaser, och demonstrerar hur en konversation med en interaktiv resebokningsagent kan se ut!
Artiklar om LLM agenter:
Apple intelligenceLLM agents are what's nextMulti agent LLM systemsHosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
I det här avsnittet av Datastudion pratar Johan Baltzar och Benny om bolaget Steep och deras produkt som ska förändra sättet företag arbetar med data. Johan, som har lång erfarenhet av att bygga datateam på techbolag som Spotify och Kry, delar med sig av sina insikter kring datahantering och hur moderna verktyg som DBT och Fivetran har gjort det enklare att sätta upp en effektiv datastack. Diskussionen rör sig kring utmaningar med traditionella BI-verktyg och hur Steep, genom sitt semantiska lager, vill göra data mer tillgänglig och användbar för alla inom organisationen, inte bara datateamet.
En viktig del av samtalet handlar om hur datateam och verksamheten kan samarbeta bättre för att skapa en gemensam förståelse för viktiga nyckeltal och hur man undviker problem med olika dashboards som inte stämmer överens. De diskuterar också hur den moderna datastacken förändrat sättet man arbetar på, och hur Steep försöker fylla gapet mellan data och beslutstagande.
Feedback eller frågor? Maila till oss på [email protected].
Länkar för vidare läsning eller lyssning:
datastudion - avsnitt 20, hur vi jobbar modernt med datadbt semantic layercube - universal semantic layersteepHosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
I det här avsnittet diskuterar Hugo och Benny vad som utgör en "modern data plattform," eller "modern data stack", och vad fördelarna med en sådan är.
Vad är det för något, och vad gör ett verktyg i en modern data plattform modernt? De går igenom vad det är, vilka för- och nackdelar det finns samt viktigast av allt: Varför ska du bry dig?
Avsnittet cirkulerar kring tesen att det är snabbare att lära en utvecklare med några års erfarenhet data än att lära en databasförvaltare med tjugo års erfarenhet mjukvarutveckling och att den moderna data plattformen är en stor del av detta.
Feedback eller frågor? Maila till oss på [email protected].
Länkar för vidare läsning eller lyssning:
Modern data stack:Thoughtspot: What defines the modern data stack and why you should careEn samling verktyg: The modern data stack repositoryTristan Handy (Co-founder och VD för dbt): Is the "Modern Data Stack" Still a Useful Idea?Spotify: A product story - When your winning bet becomes your losing bet.Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
I detta avsnitt av Datastudion samtalar Benny med Dick, en dataanalytiker och produktägare på Hjärt-Lungfonden, som delar med sig av sin resa från butikschef till att arbeta med data. Vi diskuterar vikten av datadrivenhet i både kommersiella och ideella sammanhang, hur man kan mäta framgång utan att alltid fokusera på intäkter, och hur data kan användas för att rädda liv. Det är ett inspirerande samtal om hur rätt mindset och nyfikenhet kan leda till oväntade karriärvägar. Lyssna och låt dig inspireras av Dicks erfarenheter och insikter!
Relevanta länkar:
•Hjärtlungfonden
•Business Intelligence (BI)
•Data Literacy
Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
Avsnitt 18: Varför är vi så rädda för AI? Enkla svar på svåra frågor!
I detta avsnitt pratar Erik och Benny om varför vanliga människor inte använder AI mer. Vi jämför med hur internetresan såg ut och försöker förstå varför så många är rädda för AI.
Vad hindrar oss från att omfamna tekniken? Dessutom tittar vi närmare på hur företag tjänar pengar på vår okunskap och rädsla.
Lyssna på detta avsnitt och få klarhet i myterna och missuppfattningarna kring AI!
Har du någon fråga eller feedback, mejla [email protected]!
Vidare läsning
Nvidia världens högst värderade bolagNya windows tar skärmdumparJonas Biregersson och FramfabHosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
Alla känner vi till konceptet gdpr från ett par år sen när vi fick en massa mail. Men vad har hänt sen dess? Vi som jobbar med data stöter på konceptet i vart och varannat dataprojekt och behöver diskutera med jurister. Så det ska vi göra i dagens avsnitt! Juristen Charlotte Brännström från “GDPR-Hjälpen” hjälper oss reda ut:
Vad är GDPR?Vem behöver följa lagen?Hur följer man lagen?Kombinerat med några exempel från vårt arbete inom data hoppas vi att ni går ifrån dagens avsnitt med en tydlig känsla av att gdpr inte alls behöver vara så läskigt. Häng med!
Refererade avsnitt
Datastudion avsnitt 13 - Data Privacy - Varför ska du bry dig om det?Har du någon fråga eller feedback, mejla [email protected]!
Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
I detta avsnitt bryter Erik och Benny ned mätetal i dess beståndsdelar. Vad ska man tänka på när man skapar mätetal? Vilken påverkan får dåliga? Och viktigast av allt, kan vi med dessa till sist skapa ett väl fungerade helpdesk?
Har du någon fråga eller feedback, mejla [email protected]!
Vidare läsning
OKR - Objectives and Key resultsSMART - Ett ramverk för att skapa mätetalKPI - Key Performance IndicatorRefererade avsnitt
Datastudion avsnitt 4 - OKRer fallgroppar och våra bästa tipsDatastudion avsnitt 1 - Vad betyder det att vara datadrivenHosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
Datastudion åkte på Data Innovation Summit i Sthlm 2024 - den största konferensen inom data i Sverige. Blanka och Benny samanfattar kort de största intrycken, presentationerna som lämnat djupast intryck, och de växande trenderna inom branchen (spoileralert: genAI).
Har du frågor eller feedback, hör gärna av dig till oss på [email protected]!
Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
Vi gästas av Rasmus Persson, medgrundare & vd på Homepal. Homepal är en tech-startup inom fastighetsbranschen. Med Homepal kan du snabbt och enkelt få tillgång till, visa och dela information.
Via din boendesituation eller arbetsplats har du en koppling till fastigheter. Det finns mycket information, och det borde finnas mycket data? Men varför ligger fastighetsbranschen så långt efter vad gäller digitalisering och datadrivenhet? Rasmus berättar att en primär orsak är att branschen är “fat and happy”. Är industrin så lukrativ att man inte behöver effektivisera verksamheten med hjälp av data?
Rasmus har en tydlig bild av nulägessituationen och vet vad som krävs framåt, efter mer än 1300 möten med folk inom branschen. Hur jobbar fastighetsbolag med data idag? Vilka användningsområden har dem? Och varför ska man jobba med data trots att man är “fat and happy”? Lyssna och lär!
Har du någon fråga eller feedback, mejla [email protected]!
Begrepp som nämns i podden:
NKI - Nöjd Kund IndexHyresbortfall - inte fått in intäkter på ett hyresobjektProptech - Property Technology; digitalisering av fastigheter och processer kopplade till fastighetsutveckling och förvaltning.Uggle-memeHosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
Vi gästas av Hampus Londögård, Senior Machine Learning Engineer och Team lead på Verisure. Verisure är ett av världens ledande aktörer inom hemlarm.
När man utvecklar maskininlärningsmodeller vill man såklart att de ska vara så bra som möjligt. Men när modellen sitter på en Internet of Things enhet, med begränsningar på batteri och minne, då ökar komplexiteten enormt. Hur gör man modellerna så snabba, minnessnåla och korrekta som möjligt? Och dessutom hanterar all känslig data på rätt sätt? Lyssna och lär!
Har du någon fråga eller feedback, mejla [email protected]!
Verktyg och begrepp som nämns i podden:
PIR: passive infrared sensordatabricks: data platformMedaljong-arkitektur: brons, silver, guldDelta Lake: Lakehouse data platform (open source)S3: Amazon Web Service (AWS) objekt lagringRight to be forgotten: rätten att få sin personliga data bortglömdAI Act: EU’s nya lagförslag för att reglera användandet av AIEmbedded: inbyggda system som är utvecklade för en viss uppgift, skrivna i lågnivåspråkRefaktorisera kod: omstrukturering av kod för att förbättra kvaliténHosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
Vissa saker håller man gärna privat, tex det som finns under kläderna eller intima konversationer i ditt egna hem. Men är det lika självklart att hålla sitt digitala avtryck privat? Varför ska du bry dig om att företag samlar in data om vad du gör på nätet, data om dig?
Data privacy påverkar oss alla på en samhällsnivå, ända ner till individnivå. Räcker devisen “Jag har bara rent mjöl i påsen, jag har inget att dölja”? Eller finns det sanning i “betalar du inte för produkten, då är du produkten”?
I detta avsnitt får du höra hur Johnny försöker övertyga Benny, och dig som lyssnare, att ta Data Privacy på lite större allvar. Dessutom får du konkreta tips på vad du kan göra för att förbättra din egna Data Privacy!
Har du någon fråga eller feedback, mejla [email protected]!
Länkar till saker nämnda i avsnittet:
Cambridge Analytica skandalenTarget förutsäger köpares graviditetByt från Chrome till Brave browserByt från Google Search till KagiHacka din Google Pixel telefon och installera ett nytt operativsystem, GrapheneOSMullvadVPNHosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
Vi gästas av Johan Kollberg, Product Manager på Einride. Einride är ett techbolag som är världsledande inom digitaliserad, elektrisk och autonom fraktindustri. Också ett av Sveriges mest investerade startup.
I detta avsnitt får vi höra hur Einride satt upp en organisation som möjliggör data-informerade beslut och hur de arbetar med dataprodukter. Johans team utvecklar modeller och produkter för att optimera elektrifieringen av dieselflottor. Varför blir det mer komplicerat med el än diesel? Och vad är skillnaden mellan ett hårdvarubolag som pysslar med mjukvara, gentemot ett mjukvarubolag som pysslar med hårdvara? Lyssna och lär!
Har du någon fråga eller feedback, mejla [email protected]!
OEM står för Original Equipment Manufacturer, dvs ett lastbilsföretag.
Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
Det tredje avsnittet i Data Mesh serien. Nu går vi igenom konceptet “självbetjäningsdataplatform”, en av pelarna i Data Mesh. Hur sprider man innovation och lösningar inom en organisation? Varför en dataplatform? Och vad menas med självbetjäning i detta kontext? Lyssna på Erik och Hugo som berättar om deras erfarenheter av att bygga och delta i en sådan resa.
Har du någon fråga eller feedback, mejla [email protected]!
Vidare läsning:
How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data MeshData Mesh Principles and Logical ArchitectureHosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
Har du behövt återberätta hela din medicinska historik för din läkare, trots att du redan gjort det förut? Vad händer med din journaldata och hur hanteras den? Detta är en pod om data, men idag snackar vi om vården!?
I detta avsnitt får vi besök av Christian Westöö, Med. Dr ST läkare allmänmedicin inom regionen. Han förmedlar hur din data hanteras inom vården och berättar vad det är som gör att det kanske känns tungrot i vårdbesöket. Är det alltid bra att patienten har tillgång till sin data? Är framtiden ljus med AI? Eller kommer den fortsatt vara analogt mörkgrå? Lyssna och lär!
Rättelse: Ersättningsmodellen för digitala besök har ändrats så att mindre pengar går till privata aktörer.
Har du någon fråga eller feedback, mejla [email protected]!
Vidare läsning:
MilleniumprojektetPatientdatalagenErsättning digitala tjänsterHosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
Första avsnittet med Data Daos nyaste tillskott, Blanka! I det här avsnittet pratar Blanka och Benny om Agile inom ramen för arbete med data. De diskuterar vad som funkar bra, vad som funkar mindre bra, hur det skiljer sig med agile inom data gentemot generell mjukvaruutveckling.
Avsnittet förutsätter en grundläggande kunskap i vad agile är och hur det funkar. Skicka gärna frågor och feedback via [email protected]!
För vidare läsning:
Caitlin Moorman – Managing Circularity in Data Product Development | Øredev 2022Agile ManifestoHosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
-
I detta avsnitt får ni möta Lag Realtid (Erik) som diskuterar med Lag Batch (Hugo). Från varsitt håll försöker de övertyga sin motpart att det är bättre att processera data så fort man får den, respektive att processera data retroaktivt i “klump”.
Har du någon fråga eller feedback, mejla [email protected]!
Strömningsverktyg:
Apache Kafka - event streaming platform for data pipelines, streaming analytics, data integration, and mission-critical applications.Apache Flink - framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams.StreamProcessor - reactive streaming processing solution running on GCP.Batch:
Apache Airflow - a platform created by the community to programmatically author, schedule and monitor workflows.dbt - a SQL-first transformation workflow that lets teams quickly and collaboratively deploy analytics code following software engineering best practices like modularity, portability, CI/CD, and documentation.Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
- Visa fler
