Według Światowego Forum Ekonomicznego, „Specjalista Big Data” jest najbardziej perspektywicznym zawodem świata. Ponieważ łatwo idzie nam wyciąganie wniosków z pojedynczych zdań, przygotowałem odcinek na temat przyszłości branży danych. A nawet… przyszłości świata w kontekście danych! To oczywiście moje opinie, zachęcam żeby je ubogacić o Twoje zdanie;-).

Notatki:

• Newsletter + Ebook „Szlakiem Big Data”: http://blog.riotechdatafactory.com/ebook-o-big-data/
• Akademia Big Data (FREE trial): https://akademia-bigdata.pl/ 
• Strona Big Data Po Polsku: https://bigdatapopolsku.pl/ 
• email: marek.czuma@riotechdatafactory.com
• Mentoring: https://kursy.riotechdatafactory.com/mentoring-big-data/ 
• Raport Światowego Forum Ekonomicznego: https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/digest/  

Proszę, oceń ten odcinek i podaj go dalej;-).

Ja nazywam się Marek Czuma. Jestem inżynierem oraz instruktorem Big Data. Jestem również założycielem Riotech Data Factory i Akademii Big Data.

Transkrypcja odcinka

[Transkrypcja automatyczna, mogą pojawić się błędy]

Według światowego forum ekonomicznego specjalista od Big Data to jest najbardziej perspektywiczny zawód na świecie. To są bardzo mocne słowa, ale jeśli poprzestaniemy na takim krótkim, szybkim nagłówku, to możemy z niego odczytać znacznie więcej niż powinniśmy. I dlatego nagrywam ten odcinek, żebyśmy mogli się troszeczkę wgryźć w temat i zastanowić, jaka jest przyszłość branży danych, jaka jest przyszłość Big Data. I można też tak troszeczkę patetycznie powiedzieć, jaka jest przyszłość świata w kontekście danych. Dokąd zmierzamy, czy to wszystko ma sens, oczywiście mówię o branży, czy warto w to inwestować. Tego typu rzeczy poruszymy w tym odcinku. Witam cię serdecznie i witam cię tym serdecznie, że to pierwszy odcinek w nowym sezonie w 2025 roku. Jak widać, jeśli oglądasz wideo, to widać, że z małymi zmianami. I zapraszam, zapraszam na odcinek m. 30-88. Cześć, witam gdzie w podkaście Big Data po polsku. Poznajemy tu wspólnie, jak działa świat. Tu je wiadomo zbudowany jest zdanych i rządzony jest przez algorytmie. Jesteś w dobrym miejscu, jeśli interesującie technologie, biznes, społeczeństwo lub pogłębienie swojego potencjału i to wszystko w kontekście danych. Ja nazywam się Marek Czuma. Jestem założycielem platformy Akademii Big Data, która skraca droga do branży danych każdego dnia, pomagam innym i sobie zrozumieć dane i otaczający nas świat. Nalej do kubka solidną porcję swojej ulubionej kawy, pakuj swoje rzeczy i ruszaj ze mną w tu fascynującą przygodę. Tak jak powiedziałem na wstępie, witam nowym sezonie. Będziemy tutaj dalej rozmawiać o branży, będziemy dalej zgłębiać tajniki Big Data, takie może nie techniczne, bo technicznie tutaj nigdy nie było strikte, ale dotyczące branży, technologii i tego jak się tu rozwijać. Natomiast w tym roku chciałbym, żeby Big Data po polsku poszło nieco bardziej w stronę takich rozmów wokół danych. Rozmów tego jak świat jest zbudowany w kontekście danych, w kontekście algorytmów. Tak jak mieliśmy wcześniej rozmowy o Google, o tyktoku, o tym jak świat jest zbudowany, tak samo chce, żeby było w tym roku, żeby tego było porcjonalnie więcej. Tu prośba do ciebie, jeśli masz jakichś ciekawych rozmówców, którzy na co dzień pracują z danymi, to nie musi być ktoś techniczny, ale jeżeli pracuje z danymi i ma o tym, jakkolwiek pojęcie lubi rozmawiać, to podróżuj mi. Po prostu napisz do mnie na maile, napisz na LinkedIn, daj znać, że ktoś taki istnieje. Lównież jeżeli ty jesteś kimś takim, jeżeli ty pracujesz z danymi, kręciż się wokół danych, może umiesz pogadać z o nich, jesteś fascynatem albo fascynatką też daj mi znać bardzo hętnie. Zaproszęcie i razem po prostu osiędzimy, pogadamy, byłoby super. Jak już małe okłoszenia, to dodam jeszcze na samym początku, że wraz z nowym sezonem powstała strona internetowa. Strona jest bardzo prosta wówu, Big Data po polsku. I tu będzie taki hub, gdzie możesz znaleźć wszystkie odcinki razem z odnośnikami do YouTube-a, Spotify-a czy Apple Podcast. Tak, żeby wszystko było w jednym miejscu. Więc zapraszam już teraz, sądzę, że strona wyszła mi się bardzo podoba, więc zapraszam cię tym serdecznie. I dla nowych osób, jeżeli jesteś tu nowy, jeżeli jesteś tu nowa, to przede wszystkim najważniejsze rzeczy. Bardzo miło mi cię przywitać. Super, że tutaj jesteś. To jest takie moje, małe poletko, gdzie ja mogę bardziej osobiście porozmawiać oddanych, ponieważ osobiście bardzo lubię dane, ale lubię też rozmawiać nieco głębiej, zanurzyć się w temat, nie starając się o każdą jedną sekundę twojej atencji, tylko po prostu tak porozmawiać jak na KW, czy jak na obiedzie podczas jakichś pogawentki wieczornej. Więc witam cię bardzo serdecznie, jeżeli chcesz wejść w jakąś terwębiej w moją orbitę, to jest coś takiego, jak Newsletter na szlaku Big Data, dostaniesz tam sporo różnych rzeczy zresztą. Wyszukasz to na pewno, samodzielnie przeczytasz, nie chcę tu na to poświęcać zbyt dużo czasu, ale dostajesz pojętko ebuka, będzie seria wprowadzających mejli, więc sądzę, że całkiem sporo wartości. A jeśli chcesz już wejść w terwę, tak zdecydowany jesteś zdecydowana wejść na drogę, inżynier lidanych, zmierzyć się z tu branżą, rozpoczęć kaliere, to sądzę, że tutaj okulat będzie dla ciebie w porządku platforma nowa, nowiutka platforma. Akademia Big Data, który jest moim o czym dzieckiem oczywiście z tych nierodzonych dzieci, które to platforma pomaga ci, pomoże ci, mam nadzieję. Skrócić dystans do branży danych, z to będziesz tu wiedzę, z to będziesz tu kontakty, zdomienisz tutaj taką wiedzę szeroką, nie tylko z tych techniczną, bo też również z kategorii tego, jak się wypozycjonować na rynku, jak zorganizować sobie czas, pracę i tak dalej. Nie chcę za dużo mówić o Akademii Big Data, będzie na ten temat na pewno osoby na odcinek, ale jeżeli tylko masz ochotę głębiej, zanurzyć się w temat, już tak konkretnie technicznie, to na pewno jest platforma dla ciebie. A my lecimy z naszym odcinkiem, z naszym pierwszym odcinkiem w tym roku a od początku odcinkiem numer 38, czyli odcinkiem 39. Wiesz dlaczego? Mam nadzieję, że tak napisz w komentarzu, jeżeli na medium, które oglądasz są możliwe komentarze. Zażniemy od takiego podstawowego pytania, co dalej z branży udanych? Czy warto, bo jakoś o niej nie słuchać? Wszędzie jeżeli jesteśmy w tym świecie około IT, to co dominuje? Zastanów się chwilę. Jest oczywiście, że dominuje sztucze na inteligencję. Nie trzeba co do tego chronić, bo żadnych banań, wszyscy o tym mówią, od kilku lat żyjemy w Rzeczu w świecie, w którym jest chat GPT. A wraz z chatem GPT, z jednej strony przyszła można powiedzieć, że jest to sprzełowa zmiana. Czad GPT wprowadził taką przełomową zmianę, bo wreszcie mamy sztuczą inteligencję w formie chatu, który jest naprawdę dopracowany i naprawdę brzmi wygląda jakbyśmy rozmawiali z normalnym człowiekiem. Z drugiej strony kletycy zarzucają, że żadna nowa technologia z tym nie stoi, to po prostu jest technologia, która została odpowiednio mocno nakarmiona, ale sama technologia upostaw została wymyślona już strasznie dawno temu. I nie ma znaczenia tak naprawdę. Z mojego punktu widzenia tego typu akademickie rozważania, jakieś tam sens mają, ale niekoniecznie szczególnie duży, bo prawda jest taka, że realnie chat GPT otworzył pewną nową R. Otworzył R, w której wszyscy zostawiamy się na też tuczną inteligencją, natomiast tego czy ona nam zabierze pracę, jak nam zmieni ryny, jak nam zmieni świat i zmieni nam świat, nie dlatego, że technologia technicznie jest nowa, tylko dlatego, że weszła staw prowadzona, jak tu się mówi, pod strzechy. I wraz z tym rozwiązaniem, z modelami OPNAI, na których bazuje chat GPT, zostało wprowadzonych, po prostu cała rzesza nowych narzędzi, że sztuczne inteligencji narzędzi, które robią nam magię w typu postylu, stworzenia nowej strony internetowej, stworzenia grafiki, z przerobienia zdjęcia na film i całej masy rzeczy, które możemy zrobić z naszego punktu widzenia magicznie. A więc to jest na agendzie współcześnie. A Big Data Inżynieria Danych, gdzie jest Inżynieria Danych? Nie ma czegoś takiego, jak Inżynieria Danych w popularnych rozmowach, więc dlaczego w tym samym rankingu, w którym jest rankingu dotyczącym perspektywiczności, tego jak bardzo perspektywiczny jest Dany zawód, specjalista od sztucznej inteligencji jest niżej niż specjalista od Big Data. Są też odpowiedź jest dość prosta, ale spójrzmy na to, jakie przemiany światowe następują. Co z czym my się dzisiaj mierzymy? Pierwsza najważniejsza to jest ta okre już wspomnieliśmy. Sztuczna inteligencja, która trafiła pod strzecha, a w związku z tym trafia również do film oczywiście i w związku z tym zaczęła być wykorzystywana masowo. Do słoje masowo. Każdy z nas może za darmo pogadać z chatem GPD jeszcze. Każdy z nas może za darmo wygenerować sobie obrazek, oczywiście do pewnego stopnia za darmo. Ale każdy z nas zasadniczo za darmo może się zetknąć. Może wygenerować się logor, a zim z wieloma różnymi odmianami kolorystycznymi i tak dalej. I to są kwestie sekund albo minut. I nagle się okazuje, że nie potrzebujemy bardzo wielu specjalistów. Oczywiście tutaj jest szeroka rozmowa i będziemy otoczyć sobie w ramach Big Data po polsku. A szeroka rozmowa na temat tego na ile tak naprawdę nie potrzebujemy tych specjalistów. Moim zdaniem do poziomu bardzo podstawowego pukicą. Jeżeli chcemy zrobić coś zaawansowanego, to ja bym tutaj już nie był taki skoli do prognozowania, że nagle wszyscy specjalistki kreatywnie potracu robote nie wydaje mi się. Ale nie ma żadnej dyskusji na temat tego, że realnie ogromna część naszej rzeczywistości się po prostu zmieniła. Zmieniła się, ale to jest ten aspekt taki, można powiedzieć, funkcjonalny, użytkowy, oderwany od realiów, o których zwykle nie myślimy, czyli od starcia mocadztw. Starcia mocadztw, czyli stanów zjednoczonych i Chin. I to starcia mocadztw ma wiele oczywiście obszarów, ale sztuczna inteligencja jest jednym skróczowych. I wszystkie działania, które powodują, że mamy lepszy model, że możemy przetworzyć więcej danych, które są potrzebne do wyszkolenia danego modelu narzędzia, które są zastosowanie już konkretnych modeli itd. To jest przedmiot rywalizacji między tymi dwoma potężnymi graczami. Okazało się to niedawno w sposób bardzo spektakularny, kiedy wszyscy zgrubrza zakładaliśmy, że stany zjednoczone są tym głównym potentatem. W kontekście sztucznej inteligencji szczególnie LLMów i nagle okazało się, że chińska firma Dipsick jest w stanie zrobić to samo za dużo taniej. Przenami takie nagłówki poszły w ruch. I teraz znowu odsiłam do innych miejsc, w których jest to lepiej wytłumaczone, natomiast ja osobiście nie kupuję takiej negacji, przynajmniej nie szybko, łatwo bezkrytycznie, dlatego że nie do końca dowierzam w wszystkim informacjom, które przechodzą z dalekiego wschodu. Informacje jako BDipsick po prostu za kilka milionów dolarów zrobiła to samo co Open AI wcześniej za miliardy. Jest mówiąc delikatnie dyskusyjno. Natomiast nie ma co do tego żadnych wątpowości, że to co pokazało Dipsick jest absolutnie graczem. Dipsick jest absolutnie graczem i że co z tym idzie, chiny są absolutnie graczem w tej grze. Czyli nagle się okazuje, że sztuczna inteligencja jest elementem rozgrywki wielkich mocelsów. Bo za tym idą też wszystkie kwestie sprzętowe, selwerowe. Za tym idą czipy, które są też na ten temat zrobimy sobie osoby do odcinek, ale przeszła jakiś czas temu bardzo duża burza. Natomiast tego gdzie znalazła się Polska w kontekście chipów Nvidia i kart, limitów, jakie są nakładane na eksport tych rzeczy, chipów do naszego kraju, okazało się, że nie znaleźliśmy się bynajmniej w gronie najbliższych seruszników Ameryki. Ale czemu w ogóle cała ta sprawę wyszła? No właśnie dlatego, że stany zjednoczone zorientowało się, jak bardzo istotny jest to to war w zakresie wojny między dwoma mocelscwami o dominację na rynku sztucznej inteligencji. Więc mamy użytkowo rewolucję, jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, mamy wojny mocels w zakresie infrastruktury, wojny mocels w zakresie narzędzi, softwareu, modeli sztucznej inteligencji. Jeszcze istotniej, jeszcze mocniej widać, jak bardzo cała sprawę strachtowa na serio, potem jak niedługo po zapraszienżeniu na prezydenta z tą zjednoczonych Donald Trump z kilkoma kluczowymi postaciami światatechologicznego. Przewódcami firm, bo chyba tak należy dookreślać, ogłosili projekt Stargate. Projekt Stargate, czyli gigantyczne pieniądze, które są położone na zbudowanie infrastruktury fizycznej i nie tylko fizycznej, fizycznej, wiltualnej. Czyli defakto tutaj dużo detali, niestety nie mamy, ale defakto dla mnie to jest po prostu zbudowanie chmury, która podstawowym narzędziem jest, podstawowym celem jest tworzenie rozwijanie sztucznej inteligencji w rozmaitych obszarach. I stany zjednoczonych są w stanie na to wyłożyć, uwaga 500 miliardów dolarów. 500 miliardów dolarów przez kilk alad co ważne, te pieniądze nie pójdą skieszeni podatnika, te pieniądze pójdą z budżetu firm, które są zaangażowane w całą tą działalność. To jest bardzo ciekawy wątek i to też będziemy sobie mam nadzieję poruszać, już poruszałem w niu zle, też na szlaku Big Data, ale w podkaście też chciałbym o tym porozmawiać. Natomiast tylko chcę podkreślić to jest kolejny element, tego jak zmienią nam się świat w kontekście technologicznym. Wiem, jeszcze nie było mowy obiektan, jeszcze nie było mowy o inżynier lidanych, ale do tego sobie wrócimych, co żebyśmy podsumowali kilka rzeczy i na pewno zatoczymy koło, obiecuję i zaraz zobaczyć dlaczego to wszystko buduje. Jeżeli już weszliśmy na aspekt wojny wielkich mocarstw, czyli de facto stanów zjednoczonych i Chin, to pytanie jest tutaj gdzie jest Europa? Gdzie jest Europa ze swojego sztuczną i tej gęciu? Gdzie jest Europa ze swoją infrastrukturą chmurową? I można powiedzieć, że jest w czerwnym lesie, dlatego że nie ma de facto żadnego znaczenia w tym kontekście. Europa ma bardzo duży problem, dlatego że nie ma żadnej, dużej firmy, która byłaby technologicznym gigantem. A co za tym idzie? Nie ma żadnej firmy, która miała by możliwość zbudowania dużej infrastruktury. Co mam na myśli, kiedy zobaczymy jak są już budowane największe chmurownie na świecie. A-W-S, A-J, GCP, IBM, Luneer Szczynskie, chmurownie, to okazuje się, że to nie jest tak, że jest firma, która została zbudowana, bo ktoś miał pomysł na fajną chmurę. To są firmy, które już wcześniej były gigantami, już wcześniej były technologicznymi potentatami i one potrzebowały pewnej infrastruktury dla siebie, bo mają gigantyczne potrzeby. I potem ta infrastruktura została przemieniona, zamieniona na komercyjną, znaczy zostały dobudowane odpowiednie interfaces, zostało wszystko dopracowane i udostępnione jako usługa innym, ludziom, innym firmom, innym podmiotom. I w Europie nie ma żadnej tego typu firmy. Dlaczego to jest rozmowana jeszcze inny odcinek? Sądzę, że za kilka odcinków zrobimy się taką rozmowę w kontekście tych, gdzie jest pozyska, gdzie jest Europa na tym rynku gospodarczą, gospodarczą technologicznym, ale chcę teraz tylko zaznaczyć. Europa, jako, czy Europa, czy defakto Unia Europejska tak naprawdę, bardzo chciałaby być mocarswem, ma osobie w niemanie, że trochę jest mocarswem, defakto staje się w ostatnim czasie takim samotynym, skansanem technologicznym. I to jest smutne, czy niesmutne, tak po prostu jest. Jedyną firmą tak mi się wydaje, można mnie poprawić. Bardzo proszę. To jest, która reprezentuje jakąś taką technologiczną infrastrukturę, która mogłaby być wykorzystana i która jest wykorzystywana, to jest francuska OVH. I OVH faktycznie jest ciekawym graczem, ale nie jest aż tak duży, jak ta wielka trójka, czy też nawet kilka kolejnych podmiotów. Jest też w Europie Chmurownia Lidla, Lidz zbudował swoją własną chmurę. Natomiast ona jest bardzo mocno nastawiona raczej, jako właśnie infrastruktura, a tam nie ma takich usług, jak widzimy w przypadku ażura, jak w przypadku OVH, czy też mniejszych graczy jak Digital Ocean. Więc to jest raczej chmura troszeczkę innym wydaniu. I też nie jest duża, trzeba sobie powiedzieć wprost. Spójrzmy dalej. Nie będzie chyba… Nie będzie chyba zbyt kontrowacyjny, kiedy powiem, że wszystko współcześnie jest cyfryzowane. Jeżeli spojrzymy na nasze podwórko, to zobaczymy, jak bardzo mocno cyfryzowane z ostatnich latach nasza administracja. I wszystkie usługi w zasadzie krajowe państwowe przechodzą do internetu, przychodzą do chmury, do świata cyfrowego. I jesteśmy w stanie coraz więcej kontaktu z państwem mieć przez nasze ekrany komputerów, czy nawet ekrany smartfonów. Więc cyfryzacja w zakresie polskim, Polska jest tu z natylnę, ile się orientowałem jednym z lepiej cyfryzujących się krajów, ale nie tylko wiele krajów jest cyfryzowanych i ogromna rzesza usług idzie właśnie do internetu. To wszystko zaczyna nam się składać na jeden obszar. Kiedy mówimy o sztucznej inteligencji, bo zróżę do tego wróce, to zwykle myślimy już o samym efekcie. Czasami włączamy wyobraźnie myślimy sobie, co to zmieni, co to będzie za 50 lat, jak to świat się zmieni. Ale rzadko kiedy myślimy o tym, co jest najpierw. Ok, mamy sztuczną ideigencję, mamy ten czadskój, możemy pogadać, ale co jest na samym początku? Bo zdajemy sobie sprawę, że to nie smagia, zdajemy sobie sprawę, że tam są po prostu algorytmy, ale poza algorytmami są też waga dane. I tych danych jest tak dużo, że ciężko jest to ogarnąć. Pod spodem sztucznej inteligencji jest po prostu bigdeita. Pod spodem sztucznej inteligencji jest bigdeita w najczystszym wydaniu. Jest bigdeita, która wymaga swoje infrastruktury, jest bigdeita, która wymaga swoich inżynierów, jest bigdeita, która wymaga ludzi, którzy będą czyścić te dane, którzy będą zbierać w ogóle na pewtadane, potem je czyścić, potem przetwarzać, udostępniać w odpowiedniej formie, tak, żeby dało się z tymi danymi coś zrobić. Na przykład, żeby dało się wyszkolić nowy model, wytrenować nowy model. I teraz jeżeli sobie spojrzymy, na to, że wszędzie absolutnie w każdym aspekcie, w którym jest sztuczna inteligencja, że jest też bigdeita. To nagle zrozumiemy jak ogromny gigantyczny jest orynek, ale zaraz potem powinna przyjść do nas refleksja. No właśnie, cyflezujemy się, czy można powiedzieć, że… kwestia M obywatela, czy kwestia, jak już pyjrzymy na nasze państwowe podwórko, poezus, kwestia tego, że możemy mieć te wszystkie usługi w… w internecie, czy to jest sztuczna inteligencja? To nie jest sztuczna inteligencja, ale to jest absolutnie bigdeita. Jeżeli pomyślimy sobie, ile danych musi przechowywać Ministerstwo Finansów, jeżeli pomyślimy sobie, ile danych musi przechowywać Ministerstwo Zdrowia i wszystkie te podmioty, które są z nim związane, tego jest bardzo, bardzo dużo. I absolutnie mogę tu ręczyć, bo sam dostawałem zapytania o szkoenia w zakresie z cyfle bigdeitowych technologii właśnie od podmiotów państwowych. Ale tam nie ma grama sztuczna inteligencji, więc co? Więc jest sztuczna inteligencja i możemy sobie zamienić. Tam, gdzie sztuczna inteligencja tam pod spodem musi być bigdeita, ale jest też ogromna rzesza, ogromne połacie obszarów, w których nie ma sztuczna inteligencji, a w których też jest potrzeba ogarnięcia tych wielkich gigantycznych danych, które płyną z szerokim strumieniem danych, które są ciężkie do ustrukturyzowania. To wszystko jest bigdeita. Do wszystko wymaga ludzi, którzy to potrafią zaprojektować, ludzi, którzy potrafią ułożyć systemy, napisać konkretne joby, napisać wszystko z sobą synchronizować, przeglądać, moj interować, utrzymywać, to są gigantyczne systemy. I my zwykle patrzymy na to najbardziej taki atrakcyjny element w postaci okienka czatowego. My patrzymy na to, że możemy zapisać się do lekarza, że możemy odebrać naszą receptę zdalnie, ale pod spodem muszą być systemy, które są oparty nadanych. I te systemy bardzo często korzystają z klasycznych bigdejtowych technologii. I to jest kierunek rozwoju świata. I teraz zastanówmy się, jeżeli zadałam ci pytanie, wieku w stronę pójdzie świat za pięć lat. To jeżeli jesteś człowiekiem rosonnym, nie powierz mi dokładnie, gdzie będziemy za pięć lat, oczywiście na YouTube jest pełno osób, które twierdzą dokładnie, jak ja tam branże wylacą w kosmos, jakie zawody wylacą w kosmos. Czy będziemy ubosić? Czy będziemy bogat się? Ale zakładamy, że jesteśmy poważnymi, już my dobra, ani ty, ani ja nie mam szkonnej kuli. To nie znaczy, że nie możemy przewidzieć pewnych trendów. I nie będzie kontrowersyjną tezu, jeśli powiem, że będziemy ciągle zmierzać w kierunku cyfryzacji, i będziemy ciągle zmierzać w kierunku tego, że danych będzie coraz coraz coraz więcej. I nie tylko będzie ich więcej, w sensie takich samych danych, jak teraz tylko, że trzy razy więcej będzie też coraz więcej rodzaju w danych. Będzie coraz więcej źródeł, będzie coraz więcej, w związku z tym, co potrzeba systemów. I będzie coraz więcej problemów do rozwiązania też. Będą powstawać coraz to nowe technologie do zarządzania tymi danymi, bo będzie się okazywać tak jak na początku. Przedeż spójrzmy sobie, jak powstawała branża Big Data. Mówiłem o tym wielokrotnie. Branża Big Data powstała od Google. I branża Big Data powstała później na Haduppie, na HDF-ie. I ten HDF-es dzielnie służył przez wiele lat. A na gda się okazało, że jednak tych danych, które on utrzymywał, może być aż tak dużo, że on już nie da radych, wydajnie utrzymywać. I trzeba wymyślić nowe technologie. Wymyślono objekstory, stworzyno estrujkę w chmurze. I zaczęto budować na tym chmule. I takie zmiany, takich zmian to dokładnie, chcieli już nie przewidzę. Ale mogę ci przewidzieć, że będą powstawały nowe technologie. I będzie się trzeba ich nauczyć. Mogę ci przewidzieć, że będą powstawały nowe źródła danych, że będą powstawały nowe firmy, które będą chciały zarządzać tymi tenami, że będą przychodzić do władzy przywódcy, którzy będą chcieli dostawać od swoich agencji wywiadowych, coraz lepsze raporcy, które bazują na danych. Na danych, których jest dużo, które są nawet w otwartej przestrzeni. Ale te dane, żeby można było na pstryknięcie palcem, po prostu wydrukować raport, ze stawić z aktualnym stanem, który jest inny niż jeszcze 5 godzin wcześniej, do tego trzeba świetnie działających systemów. Do tego, żeby obserwować z pozycji satelity naszą ziemię i wyhaczać, gdzie tam jest jakiś problem ze szkodnikami, do tego też trzeba danych. Do tego też trzeba systemów, które ktoś musi zaprojektować, a potem zaimplementować. Dokładnie to jest nasz kierunek. I dokładnie dlatego uważam, że branża Big Data, jak rzadko, która będzie stabilna. I jak rzadko, która da się tutaj przewidzieć, że ona się będzie rozwijać, i że będzie tu praca. Pozostaj oczywiście pytanie, czy sztucznej tej egencja nas nie wyprze, ale o tym może zrobić osobny odcinek na Akadem Big Data, o tym rozmawialiśmy już na niusleterze też o tym pisałem, ale odcinek zrobi osobny. To jest chyba dobry moment, żeby poprosił cię o jakąś łapkę w górę, czy coś takiego, nie wiem, gdzie jesteś. Może jesteś na Apple Podcast, może jesteś na Spotify. Gdziekolwiek nie jesteś? Proszę, daj komentarz, szczególnie jeśli się ze mną nie zgadzasz. Bardzo hętnie usłyszę twój punkt widzenia. No bo tak jak ci mówię, to są moje poglądy, to są moje przemyślenia, ale moje przemyślenie bazują na pewnej wiedzy. I ja tą wiedzę mogę poszerzyć między innymi dzięki temu, że ty mnie wyprowadzisz z błędą. Więc, śmiało, jeżeli masz możliwość wrzucenia komentarza, to napisz, że się z tym nie zgadzasz i napisz dlaczego. Ja to zweryfikuję i też pewnie za rok zrobię podobny odcinek, ale on może już wyglądać nieco inaczej. Także zapraszam. Do subskrypcji, do łapek w górę, do ocenienia odcinka, nie wiem w jakim miejscu, nie oglądasz czy też słuchasz, ale byłoby mi miło. Na Spotify już się udało trochę zebrać teraz czas na Apple Podcast i YouTube’a i inne rzeczy. No ale dobra, możemy wracać. Spójrzmy dalej, to jak świat się będzie rozwijał. Bo już trochę odetchnołem, bo w razie powiedziałem o co mi chodzi. Poza tym, gdzie to Big Day tam ma miejscem, a znaczenie. Ale zastanówmy się jeszcze jaka jest przyszłość. Ile można się cyfryzować? O, to jest dobre pytanie. Jak długo można się cyfryzować? Oczywiście z nazwym też fajny cytat gdzieś tam już nie pamiętam dokładnie, ale zróższa chodzi o to, że ekspertyka powiedziała, że ogarniało śmiejkę, gdy filma mówi, że zakończyła etap cyfryzacji, dlatego że wdrożyli jakiś tam systemy i że cyfryzacja to zasadniczo jest proces, który raczej się nie kończy. Natomiast możemy zgrubsza powiedzieć, jaki obszar film jest mocno cyfryzowany, jaki słabo. No i okazuje się, że w Polsce te filmy mają jeszcze trochę do zrobienia. Pozwól, że przytoczy raport MyDinPolence 204 zamówiony przez Komarch, gdzie prawie 60% film wciąż obsługuje dane produkcyjne ręcznie, czyli ma nie zautomatyzowany proces prowadzenia tych danych, a 38% nadal korzystasz z dokumentów papierowych. Dalej ten sam raport mówi, że połowa film nie potrafi wskazać konkretnego zastosowania sztuczej inteligencji w swojej działalności. Czyli w Polsce od lat mamy trochę jeszcze do zrobienia całkiem bym będzie sporo, szczególnie pewnie w tych małych filmach mniejszych średnich, ale słyszałem i od dużych, w których to szef wystawia każdą fakturę i to na papierku. Więc jest trochę do zrobienia. Ernst Jank pisze w swoim raporcie z kolei, że jednak polskie filmy idą do przodu i porównuje filmy między kolejnymi latami i widać, że jest ewidentny progres w cyfryzacji naszych przedsiębiorstw. Więc nasze przedsiębiorstwa mają jeszcze trochę do zrobienia, ale widzą, że ta cyfryzacja jest procesem, który jest potrzebny. Często ten proces cyfryzacji ma wiele fal można powiedzieć, czyli jest pewna cyfryzacja, przenosimy z analoga do komputera, do pewnych systemów, ale potem nagle się okazuje, że przenieśliśmy, ale tak da się z tego korzystać, jest lepiej. Natomiast daleko do zautomatyzowania trzeba to zrobić trochę na nowo, i często tutaj mogą wejść różnego rodzaju usługi big date’owe. Przeniesienie do chmury, do systemów jakichś date’a u echałzowych, tego typu rzeczy. Czasami to są bardzo proste systemy, ale które pozwalają filmie na dużo lepszą, dużo lepszą synchronizację danych, dużo lepsze, lepszy dostęp, generowanie raportów, analizę tego co się dzieje. Więc my mamy trochę do zrobienia. Ale spójrzmy na inny kraje, ja powiedziałem jeszcze jakiś czas temu, że Polska jest jednym z lepiej cyfryzujących się krajów. To znaczy jeśli chodzi o ten aspekt państwowy. Jeżeli przejdziemy do naszego zachodniego sąsiada, czyli do Niemiec, okarze się, że te usługi publiczne są naprawdę znacznie niższym poziomie. Usługi bankowe podobnie. Jeżeli powiedzimy do Francji, zobaczymy, że usługi czy nawet do, słynącej z znakomitej bankowości szwajcary, okarzy się, że usługi bankowe, cała bankowość jest znacznie, na znacznie niższym poziomie technologicznym niż u nas. I co to oznacza, to nie oznacza oczywiście, że oni są ciężko zapóźnieni. Chociaż trochę, może. Ale przede wszystkim oznacza to, że oni raczej prędzej czy później będą dokonywać tego wysiłku organizacyjnego, modelniezacyjnego, żeby zmienić swoją bankowość, żeby zmienić swoją państwowość, żeby usługi państwowe też były w serwisem w chmurze, też można było wejść do aplikacji i zamówić sobie coś tam w wizytę w urzędzie, też założyć dziś dokumen, po prostu przez nawet tak dziwny portal jak poezus, kto był ten wie. Ale możemy ponarzekać, możemy się pośmiać z dziwnego wyglądu, dziwnego UI-a, ale bądźmy szczerze, my możemy całą masę, że czy tam po prostu załatwić przez kilka kliknięć, nie musimy jechać do urzędu. I pomyśle, że teraz mamy 10 innych krajów, które będą chciały i musiały zrobić to samo. I przy każdej takiej zmianie będą musieli się pojawić inżynie robię, danych. Pewnie nie przy każdej dokładnie, bo niektóre systemy będzie się dało zrobić dość prostie i inne trudniej, ale zasadniczo czeka nas w ciągu najbliższych, pewnie 10-15, może 20 lat, jeszcze bardzo dużo do zrobienia w zakresie właśnie operowania pracy z danymi, czy to na poziomie państwowym, konkretnych różnych krajów, różnych państw, czy to na poziomie przedsiębiorstw. Małych średnich dużych instytucji, które mogą korzystać z tego, że mają dane jest niezliczona liczba. Więc mamy tutaj ogromne pole do rozwoju, nie mówiąc już o tym, że teraz pamiętajmy, to nie jest tak, że jakiś projekt jest zrobiona, a potem się toczy, ten projekt trzeba utrzymywać bardzo często w wynosłupy, chcę, żebym był rozwijany, wpadają na nowe pomysły, więc to, co już jest zrobione, nie oznacza, że ci ludzie mogą pójść sobie, po prostu dalej i to się będzie toczyć, ktoś musi mieć nad tym czuwanie. I to oznacza, że zapotrzebowanie na ludzi, którzy są specjalistami od danych, będzie rosło, moim zdaniem będzie rosło. Tylko teraz właśnie tutaj dochodzimy do takiego wniosku, w zasadzie wszystko, to do tej pori powiedziałem, można podsumować takim, czymś, że zapotrzebowanie jest tak ogromne i będzie tak ogromne, że wystarczy wyjść z domu, stanąć na środku jakiegoś rynku i kryknąć głos, że umiem programować i zaraz się zjawi stado pracodawców, którzy będą chcieli mnie zatrudnić i nawet przyłczyć. I właśnie tu jest ten problem. To jest problem naszej branży, największy problem branży Big Data. Mówiłem o nim w jednym z początkowych odcinków, Big Data po polsku, ale będę o nim jeszcze mówił niedługo, troszkę będę odświeżał ten temat, aktualizował już po paru latach pomocy ludziom w wchodzeniu do tej branży i mówiąc bardzo, bardzo skrótowo. Problem jest taki, że faktycznie zapotrzebowanie jest dużej. Bardzo często ludzie są tutaj potrzebniej, świetnie opłacani. Tylko problem jest taki, że firmy mają zapotrzebowanie, uważają, że mają zapotrzebowanie. Tylko na ludzi, którzy są już doświadczeń, czyli seniorów najlepiej. W jakimś tam powiedzmy bardziej kompromisowym przypadku na midów. Teraz nasze zadanie, to jest doprowadzić do tego, żeby z jednej strony byli fachowcy, którzy nawet jeśli są nie są doświadczeni, to są ambitnie i są pracowici. Szybko się uczał, dobrze się uczał i patrafią się uczyć szeroko, ma mieć szerokie spojrzenie. Daje to zrobić. I druga rzecz, to jest ta druga strona, czyli przekonanie menejerów, przekonanie pracodawców, przekonanie ich klientów, że osoba, która nie jest doświadczona, również może mieć ogromny pozytywny wkład w nasz projekt. I to jest ogromna robota do zrobienia dla nas, dla nas wszystkich. Jeżeli jesteśmy już w branży, to przekonujemy, że warto zatrudnić to osoby bez doświadczenia, oczywiście dającej pewne wymagania na wstępie. Bardzo dużo da się nauczyć w tej branży nie wchodząc jeszcze w komercyjne projekty. Więc wymagajmy od ludzi, żeby już umieli na starcie coś, najlepiej sporo, najlepiej solidnie, żeby wiedza, którą mogli zdobyć w swoim zakresie, żeby była zdobyta solidnie. Jeżeli ona będzie zdobyta solidnie, to otwórzmy się na to, że ci ludzie też mogą być bardzo wartościowymi członkami, projektu bardzo wartościowymi pracownikami. Juniorzy mogą być i często jestem świadkiem tego, byłem wielokrotnie, jak Junior był bardzo wartościowymi członkiem projektu. Junior był można powiedzieć równie wartościowy jak mid albo nawet tak jak senior. Oczywiście ta ostatnia sytuacja jest pewien skrajny przykład rzadko występujący. Natomiast chce przez to powiedzieć, że jeżeli nie skleśmy danej osoby, damy i odpowiednie warunki, powiemy jasno czego oczekujemy, zapewnimy wsparcie, to ona może dawać niesamowite rezultaty. I ona może być niesamowite wsparciem dla projektu. Nie, rezygnujmy ludzi, którzy są mniej doświadczeni, tylko dlatego, że nie mają w CV jakiegoś projektu. Są ludzie, którzy po 5 lat mają doświadczenia w projekcie, na CV to świetnie wygląda, ale w rzeczywistości oni po prostu znaleźli projekt, który jest wygodny, w którym nauczyli się jakiegoś wąskiego zakresu wymagań i robią tą robotę. Ale realnie się nie rozwijają. Mamy z drugiej strony osoby, które są nie doświadczone, ale są ambitne, są pracowite, mają pokładany system uczenia się. Tworzą swoje własne projekty, angażują się w społeczność. Docejmy takie osoby, szukajmy takich osób, natomiast po to właśnie zbudowajem akademii big data, żeby takie osoby mogły się spotkać z sensownymi firmami. I doceniamy takie osoby, bo wcale nie musi być tak, że osoba, która jest nie doświadczona, będzie zawadą w projekcie, że nagra się, że ona będzie tylko ciężarą. Wręcz przeciwnie moim zdaniem, że idamy szansę takim osobom, okarzej się, że mniejszym kosztem dostajemy bardzo fajne wsparcie. I to jest problem naszej branży, ja ten problem męter rozwijał, szerzej będzie osobny odcinek na temat, natomiast to jest coś, co ważnie. Jak już podniesiliśmy ten balon z oczekiwaniami, zapotrzebowaniem, ze wszystkim tym, co pozytywny, to to jest balon, ten, że na problem branży, moim zdaniem, problem głównie mentalny, to jest problem, który ciąży, i który jeszcze jakiś czas będzie ciążył, ale to jest nasza robota, żeby to zmieniać. I to chciałem zwrócić uwagę ostatnią rzecz w tym odcinku, czyli na stwierdzenie, które jest w raporcie forum ekonomicznego, światowego forum ekonomicznego. Najlepszym, najbardziej perspektywyżnym zawodem nie są inżynielowi danych, tylko specjalistii od biektajta. Oni tego dokładnie nie definiują, ale moim zdaniem jest tutaj pewna różnica. To znaczy, specjalista od biektajta, to nie jest, można powiedzieć, w cudzysłowie, tylko inżynier. To jest inżynier plus. To jest inżynier, który ma silne podstawy przede wszystkim fundamenty zbudowane w taki sposób, że nie idzie prosto do celu i umieję jedną technologię, wyleł się jakieś konkretnej funkcjonalności, tylko ma silne fundamenty. Każda osoba dzisiaj miał nawet wymienia mail-es jednym z ludzi, którzy się zapisaj na do akademii big data i pytanie, jakąś cieszę, mają pójść. Najpierw fundamentem, moim zdaniem jest, uwaga, programowanie, systemy, siedzielerwere i relacyjne bazy danych. Na uczie tych 3 rzeczy, z dopingy podstawowym i masz fundament, na którym możesz dalej budować. I szerokie rozeznanie, czyli mamy fundament, a umiemy patrzeć szeroko. Tym moim zdaniem różni się specjalista od zwykłego inżynie radanych. Specjalista od big data ma szer szeroseznanie w ręku. Umie technikania ma opanowane, ma ten fundament zbudowane, wie jaka jest infrastruktura, wieże jak idzie do chmury, to jest po prostu klikanie ikonek i przesuwanie paseczków, tylko że to jest praca naprawdę w normalnych maszynach, a w normalnych komputerach, które gdzieś stoją. I osoba, która jest specjalistą od big data, musi mieć szerokie spojrzeni, szerokie rozeznanie w ręku, szerokie spojrzenie infrastrukturalne umiejętność spojrzenia na system, jako na całość, jako mechanizm, a nie tylko takiego wąskiego załatania baga. I on taki osobom ma mieć miętność specjalista od big data, ma mieć nie tylko umiejętność wykonania roboty. Specjalista od big data ma także mieć umiejętność do radzania biznesowi. Ja nie raz się spotkałem z tym, że byłem ceniony, mimo że widziałem różne swoje ubytki techniczne i szczerze mówiąc często nie byłem nawet siebie zadowolony, ale jak potem zbierałem opinię, się okazywało, że jestem dość ceniony. I m.in. dlatego, że umiałem wyjść troszeczkę przed szereg jeśli chodzi o komunikację, co można zaoferować, co można zmienić, co można rozpisać jeszcze lepiej. Rozmowa z biznesem. Rozmowa z biznesem jak można toną rzecz zrobić dobrze, jak można daną rzecz rozwiązać, jak mam problem, jak możemy rozwiązać, może powinniśmy innu technologię wykorzystać, a może powinniśmy przemodelować jakichś kawałek. Zawsze można wyjść inicjatywą i specjalista od big data powinien na tyle szeroką umiejętność spojrzeć na cały projekt, żeby umiejętność zapropomać konkretną zmianę. A więc co powinien mieć? Oczywiście umiejętności miękkie, ale też umiejętności twarde. Specjalista od big data powinien mieć na pewno umiejętności miękkie i twarde. Bez wzglęnie. W kończyły się czasy, że big data to jest czas nerdów, w kończyły się czasy, że IT to jest czas piwniczaków, my musimy mieć umiejętności miękkie, musimy umieć rozmawiać ze społem. Musimy umieć rozwiązywać konflikty, musimy umieć się nie obrażać. To jest do siebie samego to mówię. Ile raz miał, że mnie ktoś wkurzał, bo miał jakieś tam zdanie, był zafiksowane na czymś. My było to, że po prostu obstawiałem tylko przy swoim. Zamystarać się, zrozumieć, zamystarać się pogadać. Oczywiście czasem spotkamy, gdzie którzy są na tyle tempo zamknięci na swoim własnym zdaniu, że trzeba rozmować tego nie zmieni. Ale bardzo często zmieni i warto tą wysiłek miękki podjąć. I wreszcie specjalista od big data wchodzimy takie ciekawe czasy. Ja rozmawiałem jakiś czas temu z osobą, który jest znakomitym im. Danych, moim zdaniem najlepszym jakiego znam. I pytam go, słuchaj, czy jest możliwe swoim zdaniem, że inżyniel big data będzie też się zajmował sztuczną igrencją? On mówi, wiesz co, maro jeszcze jakiś czas temu nie. Zatoczyjesz, ale zataczamy bardzo ciekawe cykl, dlatego że na początku to była na tyle szeroka, działo, że trzeba było robić wszystko. Potem, ten inżyniel danych musiał być wyspecajizowany. Inżyniel Big Data zaczęły się bardzo mocno specyzować w konkretnych technologiach, technikach, algorytmach. I teraz wchodzimy z powrotem, tak jakbyśmy schodzili z tego. I w tym momencie, z kolei ten inżyniel danych na wyższym poziomie oczywiście powiem być na tyle interdyscyplinalny, że powinien też orientować wielu innych rzeczy, żeby do powiem to co powiedziałem przed chwilą. To umieć zaproponować inne rozwiązania i tutaj jest też miejsce do tego, żeby zrozumieć sztuczną inteligencję, żeby zrozumieć maszyn lernik, żeby umieć wykorzystać nawet już gotowe różne biblioteki narzędzia, ale po to, żeby zbudować jakiś system, czyli nie możemy się zamiekać tylko na jeden określony, jak jest zestaw naszych obowiązków, jak najbardziej miejsce na zrozumienie sztuczeń inteligencji, zrozumienie jak tu działa takie głębsze, ale z jako background, a z korem big day toowym z korem inżynielskim jest tutaj miejsce na coś takiego. I teraz dla ciebie chwilę wychnienia nie trzeba wszystkiego naraz robić. Nie, ja powiedziałem tutaj tak naprawdę opisałem jakiegoś tulbokoksa, specyzaj z to od big day tak, który w zasadzie prawie wszystko musi umieć mięk otwart do szeroko w biznes, w technikalia, w kod, w Linuxa, w chmure, ale nie musisz wszystkiego naraz umieć. Zacznie kroczek pokroczku buduj to te swoje kompedencje i po prostu się nie zamiekać, traktuj tu jako fascynującą przygodę, która nie będzie się kończyć i podchodź z pokorą, bo jeżeli zachowasz pokorę i spotkasz na swojej drodze ludzi, którzy naprawdę dużo umieją, to twoja nauka też będzie bardzo szybko szłady przodu. Mały podsumowanie tego naszego odcinka jest przyszłość branży big day ta, w zasadzie branża big day ta, moim zdaniem ma jedną z najlepszych przyszłości ze wszystkich branż, dlatego że na niej już kilka lat temu, też Ebuka, Ebuka, szlakiem big day ta, to jest ten Ebu, który dostajesz na dla machinus lettera, sprawie 140 i stronie, a tam napisałem z kilku różnych perspektyw i pisząc go, wymyślełem taki termin big day ta, to jest rdzeń naszej rzeczywistości. Ja się tego trzymam, dlatego że wszystko, co jest istotne dzisiaj, operuje na danych i będzie potrzebowało mieć system do tych danych. Big day ta to jest rdzeń naszej rzeczywistości i dlatego moim zdaniem przyszłość jest w tej branży i dużo pieniądze też to w tej branże i dużo pieniądze też będą czekać na specjalistów. Więc jeżeli jesteś uda się wejść, to jest ten największy problem i to dlatego to nie jest łatwa robota, dlatego że po pierwsze mamy ten nasz problem branży, o którym mówiłem, z drugiej strony trzeba też mieć sporo wiedzy, znaczy nauczyć się inżynieli danych, nauczyć się tych technologii, zdobyć fundament, to nie jest prosta rzecz, ale to nie znaczy, że nie warto, to po prostu trzeba podejść, no to nie jest łatwa szybka robota, ale jeżeli mnie to interesuje to ja w to wejdeję się tego nauczę. I jeżeli to się uda, to tam naprawdę, jeżeli tylko udać się wejść do branży, najpierw ciężę jest zdobyć pierwszą pracę, potem naprawdę leci, to pieniądze też są tutaj duże i dobre i bardzo smakują. Mamy razem dużo do zrobienia, mamy dużo do zrobienia w zakresie przestawieniem mentalnego w filmach, mamy dużo do zrobienia w zakresie przeszkolenia wielu osób. Moim zdaniem w Polsce mamy potencjał na to, żeby stać się takim big day towym habem, żeby mieć kompetencje z najwyższej płyki, bo mamy świetnych ludzi, mamy ludzi którzy są pracowici głodni wiedzy, którzy podstawieł podjąć wysiłek i walto ten obszar branży big day to wykorzystacie jako naszą przewagę narodową. Także zapraszam do wspólnej pracy, zapraszam do newslettera też, kto chce do daka demi big day to, ale przede wszystkim zapraszam, żebyś napisał albo napisała, co ty o tym sądzisz, czy jest przed branżą big day to aż taka fajna przyszłość jak ja napisałem, i może widzisz jeszcze inne problemy tutaj. Także inaczej, daj znać, że żyje, że jesteś ze mną, ja ci dziękuję za dzisiaj, co jestem bardzo podekscytowany, aż, no, pałem szczerze jestem wzruszony, że ten odcinek wreszcie wyszedł, bo to nie jest tak, że ta przerwa była dlatego, że mi się nie chciałbym nagrywać, tylko była naprawdę sporo do zrobienia, żeby w nowej odsłonie to wszystko wyszło. I mam nadzieję też się poniosło dalej, proszę cię, pomuszcz temu, ponieść się dalej, a teraz życzę ci miłego dnia, miłego wieczora, smacznej kawusii, czego tam nie chcesz. Ja trzęłam za ciebie kciuki, żebyśmy razem spotkali się w tej branży kiedyś, a może już niedługo. Na razie trzymaj się, tu Marek Czuma, Maro z Akademii Big Day, z RDF. Cześć!