Umetna inteligenca je v zadnjem letu temeljito spremenila, kaj od podatkov sploh pričakujemo. Modeli in agenti so lahko le toliko dobri, kot so dobri podatki, na katerih delujejo – napačna, nepovezana ali nesledljiva informacija se z UI ne popravi, ampak lahko samodejno vodi v napačno odločitev. Zato upravljanje podatkov danes ni več le vprašanje poročanja, temveč tudi pogoj za to, da rezultatom UI sploh lahko zaupamo. Pravi izziv ni iskanje enega samega pravega orodja, temveč pragmatično povezovanje obstoječih sistemov, jasnega lastništva podatkov in discipliniranega upravljanja kakovosti v arhitekturo, ki zdrži tudi ob hitrih spremembah, ki jih prinaša AI.

Na webinarju, ki bo potekal v sredo, 30. septembra 2026, ob 10.00, se bomo sprehodili skozi upravljanje podatkov v dobi umetne inteligence:

• kdaj izbrati podatkovno skladišče in na kakšni arhitekturi, kam sodi data mesh, kam data lakehouse
• zakaj umetna inteligenca spreminja izbiro orodij za razvoj in ETL – v prid code-first pristopom
• kako v obstoječo podatkovno arhitekturo, brez posebne vzporedne infrastrukture, vključiti RAG in vektorske podatke
• kako vzpostaviti upravljanje podatkov, sledljivost (lineage) in kakovost podatkov, ki jim zaposleni dejansko zaupajo
• kako izbrati orodja z največjo dodano vrednostjo
• zakaj je podatkovna kultura pogosto večji izziv kot sama tehnologija

Webinar je namenjen vodjem IT in podatkovnih timov, podatkovnim arhitektom, CIO/CDO ter vodjem BI in analitike v srednjih in velikih organizacijah, ki jim upravljanje podatkov po občutku v času umetne inteligence ni več zadostno.