Seit 2017 besuchten mehr als 5.000 Datenexperten die EGG und beschäftigten sich nicht nur abstrakt damit, welche Ziele mit KI erreicht werden könnten. Vielmehr diskutierten und erfuhren sie, wie KI-Ziele in den Unternehmen praktisch erreicht werden. Nachdem das Konzept der Human-Centered KI weltweit weiter an Fahrt aufnimmt, gibt es neue und spannende „Hot Spots“: Montreal, Frankfurt und Sydney. Die neuen Lokationen ergänzen damit die bestehende Liste an EGG Konferenzen in New York City, San Francisco, Paris, Amsterdam und London.
EGG 2020 bringt eine Vielfalt führender Datenexperten weltweit zusammen, von Teamleitern im Bereich Datenmanagement bis hin zu CIOs, CDOs und anderen Führungskräften. Die einzelnen Vorträge und Workshops drehen sich sowohl darum, wie man organisatorische Herausforderungen meistert als auch wie man technische Hürden auf dem Weg zur unternehmensweiten KI nimmt. Besucher gehen mit konkreten Handlungsplänen, wie sie die Zukunft von KI im eigenen Unternehmen gestalten, aus der Konferenz.
Jedes Event präsentiert eine handverlesene Auswahl an Vortragenden, die zuvor eigene Erfahrungen mit organisatorischen und technischen Änderungen im Zusammenhang mit KI gesammelt haben und den Wunsch haben, ihre Erkenntnisse und Erfahrungen mit anderen zu teilen. Die internationalen EGGs geben einen globalen Überblick zu KI und richten den Scheinwerfer gleichzeitig auf regionale Entwicklungen im Bereich Human-centered KI. Beide Sichtweisen gewinnen gerade im Anblick der globalen Krise neue Bedeutung.
“Mit der EGG baut Dataiku ein weltweites Netzwerk motivierter Führungskräfte auf, die die Zukunft der unternehmensweiten KI weltweit gestalten werden“, erklärt Dataiku CEO Florian Douetteau. „Von Anfang an – sowohl der EGG Konferenzen als auch von Dataiku als Unternehmen – war es unser Ziel, Menschen zu verbinden. Die EGG in drei neuen Städten durchzuführen, ist ein weiterer Schritt, um die Zusammenarbeit der weltweiten Datengemeinde weiter vereinfachen.“
Seit der Einführung hat sich die EGG weltweit den Ruf erworben, Vordenker und Vorkämpfer der KI zusammenzubringen. In der Vergangenheit kamen die Vortragenden von Mercedes-Benz, University of Oxford, BBC News, Disney Parks & Resorts, Morgan Stanley und WIRED, auch Marken wie AWS, Pivotal, Looker und PwC beteiligten sich.
In den letzten zwei Jahren beteiligten sich die EGG Besucher zudem an einer Umfrage zu KI. Die Ergebnisse von November 2019 für die Veranstaltungen in San Francisco, Paris und Amsterdam wurden kürzlich veröffentlicht. Sie zeigen deutliche Unterschiede in der Sichtweise von Nicht-Führungskräften und Managern in Hinblick auf die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsalltag und die notwendigen Schritte in den jeweiligen Organisationen hin zu einer besseren Datenqualität und verantwortungsvoller Nutzung von KI (erhalten Sie die Ergebnisse der Studie AI Impact Survey).
Die 2020 EGG Series findet hier statt:
New York City – 11. Juni
London – 23. Juni
Montreal – 24. September
Sydney – 12. Oktober
San Francisco – 21. Oktober
Paris – 3. November
Amsterdam – 10. November
Frankfurt – 24. November
Schon jetzt können Sie sich für die EGG in London und New York City registrieren. Auch für die EGG in Frankfurt sind ab sofort Early Bird Specials erhältlich. Die Vortragenden auf den unterschiedlichen Events werden in den folgenden Wochen und Monaten angekündigt werden.
Dataiku entwickelt die einzigartige, kollaborative Data Science-Plattform, die eine erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business Usern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht. Bereits bestehende Kunden (wie z.B. Daimler, UBS und Zurich Insurance) überzeugt Dataiku unter anderem durch sein teambasiertes User Interface, das auf die Bedürfnisse von Data Scientists und Einsteiger-Analysten gleichermaßen abgestimmt ist. Ein einheitliches Framework bietet den Nutzern unmittelbaren Zugriff auf die Features und Tools, die zur Erstellung und Ausführung von datengetriebenen Projekten benötigt werden. Mit Dataiku DSS können Unternehmen effizient Techniken des maschinellen Lernens und der Data Science auf Rohdaten aller Größen und Formate anwenden, um so erfolgreich prädiktive Datenflüsse zu erzeugen.
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