Alterdata
Warsztaty Data & AI Cloud
Zbuduj zespół
gotowy na skalowanie
Poznaj realny potencjał danych i chmury w Twojej firmie. Zbuduj strategię, określ priorytety i rozpocznij transformację z AI.
Napędzamy sukcesy liderów:
Nie wiesz, od czego zacząć
z danymi i AI w Twojej firmie?
W trakcie warsztatu pokażemy, jak przekształcić dane w wymierne rezultaty biznesowe dzięki wykorzystaniu chmury, analityki danych i sztucznej inteligencji. Skupiamy się wyłącznie na tym, co realnie zwiększa efektywność operacyjną, przyspiesza decyzje i generuje oszczędności.
Zrozumienie potencjału chmurowej analityki i AI
Odkryjesz, jak zastosować nowoczesne narzędzia Google Cloud (BigQuery, Vertex AI, Looker, Dataflow), aby przyspieszyć analizy, automatyzować decyzje i wdrażać AI bezpiecznie w środowiskach produkcyjnych.
Szybkie efekty przy minimalnych nakładach (quick wins)
Zidentyfikujemy, gdzie w Twojej organizacji możesz natychmiast osiągnąć konkretne rezultaty – np. przez automatyzację raportowania, predykcję KPI czy wykorzystanie gotowych modeli ML.
Praktyczne przykłady z Twojej branży
Pokażemy wdrożenia zbliżone do Twojej branży, abyś mógł szybko powtórzyć skuteczne rozwiązania i uniknąć typowych błędów.
Spójna i realistyczna roadmapa rozwoju
Na koniec warsztatu otrzymasz konkretny plan działania: co wdrożyć, kiedy, za ile – z uwzględnieniem Twoich zasobów i ryzyk.
Lepsza komunikacja i współpraca IT z biznesem
Pomagamy Twoim zespołom mówić jednym językiem – określić wspólne cele, uporządkować priorytety i wreszcie efektywnie realizować projekty AI i danych.
Gotowość na transformację opartą
na danych
Warsztat podnosi kompetencje Twojego zespołu, pomaga zidentyfikować luki i przygotować organizację na dalszą cyfrową transformację opartą na danych.
Zgłoś swoją firmę już dziś ➦
Program warsztatu krok po kroku
Tworzenie strategii i przygotowanie (Tydzień 1-2)
Rozpoczynamy od warsztatu, w którym wspólnie z zespołem definiujemy pierwszy kluczowy przypadek użycia danych (use case), dopasowany
do celów Twojej firmy. Opracowujemy wstępną strategię analityki oraz określamy wymagania w zakresie bezpieczeństwa i governance.
Następnie zbieramy dane o Twojej organizacji i przygotowujemy środowisko pracy. W razie potrzeby zakładamy konto Google Cloud. Na koniec potwierdzamy zakres MVP oraz cele kolejnych kroków.
Budowanie MVP (Tydzień 3-6)
W tej fazie koncentrujemy się na dwóch kluczowych rezultatach:
Minimum Viable Platform (MVP Platform) – czyli środowisko analityczne, które umożliwia ładowanie, przetwarzanie i transformację danych pod kątem dalszego raportowania. Obejmuje pełny cykl życia oprogramowania: od wersjonowania kodu, przez automatyzację (CI/CD), aż po monitoring.
Minimum Viable Data Product – to pierwsza działająca wersja rozwiązania, która wykorzystuje dane do realizacji konkretnego celu biznesowego. Może to być dashboard, raport lub integracja danych z systemami zewnętrznymi. Często uwzględnia również komponenty Machine Learning.
Cel etapu: stworzenie prototypu, który rzeczywiście działa i odpowiada
na wcześniej zdefiniowany use case – gotowy do testów biznesowych.
Etap opcjonalny: Szkolenia techniczne i biznesowe
Jeśli chcesz wzmocnić wewnętrzne kompetencje zespołu w zakresie budowy i utrzymania aplikacji opartych na danych w środowisku
Google Cloud Platform, oferujemy pakiet szkoleń dopasowany
do potrzeb Twojej organizacji.
Zawiera on zarówno szkolenia techniczne, jak i warsztaty o charakterze biznesowym, koncentrujące się na wykorzystaniu danych w codziennym podejmowaniu decyzji.
Ten etap jest w pełni opcjonalny i stanowi rozszerzenie programu – jego zakres ustalamy indywidualnie, zgodnie z poziomem zespołu i priorytetami biznesowymi.
Prezentacja, przekazanie wiedzy i plan działania (Tydzień 6-8)
Ten etap składa się z trzech kluczowych elementów:
1. MVP Demo:
Prezentujemy gotowe funkcjonalności zbudowanego rozwiązania (Minimum Viable Platform + Data Product), opartego na wybranym przypadku użycia. To moment, w którym aplikacja może zostać udostępniona użytkownikom biznesowym i dalej rozwijana o nowe źródła danych, pipeline’y i raporty.
2. Knowledge Sharing:
Podczas sesji przekazujemy dokumentację techniczną, kod źródłowy oraz wiedzę niezbędną do samodzielnego utrzymania i rozwoju rozwiązania.
Dzięki temu Twój zespół może działać niezależnie, bez konieczności dalszego wsparcia z zewnątrz.
3. Data Roadmap Workshop:
Podsumowujemy całość doświadczeń z budowy MVP i w kontekście strategii danych wyznaczamy dalsze kierunki rozwoju. Pracujemy z liderami nad stworzeniem mapy działań, które pozwolą przejść na kolejny poziom transformacji cyfrowej.
Cel etapu:
Zamknięcie procesu wdrożeniowego w sposób, który umożliwia Twojej organizacji samodzielne utrzymanie rozwiązania, jego dalszy rozwój i skalowanie działań analitycznych zgodnie z nową strategią danych.
Warsztaty
Data & AI Cloud
Data & AI Cloud
Kompleksowy program dla Twojego zespołu:
Od strategii danych po gotowe rekomendacje wdrożeniowe
od
18000 zł netto- Warsztat Strategii Danych
- Przygotowanie i planowanie
- Budowa MVP
- Demo i prezentacja rezultatów
- Warsztat Roadmapy i dzielenie się wiedzą
Warsztat
strategiczny
strategiczny
Dzień intensywnej pracy z ekspertami zakończony gotową listą quick wins i rekomendacji
od
5000 zł nettoZakres
- Mapa drogowa do data-driven
- Identyfikacja kluczowych obszarów
- Strategia optymalizacji procesów
- Szybkie warsztaty z ekspertami
- Raport z rekomendacjami
Koncepcja i wycena
Spotkanie analityczne z opracowaniem propozycji rozwiązania, planu działań i szczegółowej wyceny
bezpłatnie
- Indywidualna analiza potrzeb
- Przygotowanie dedykowanej koncepcji
- Wycena wdrożenia
- Propozycja architektury rozwiązania
- Bezpłatna konsultacja
Zobacz, jak inne firmy wdrażają dane i AI z sukcesem
- Poznaj konkretne przykłady projektów opartych na Google Cloud. Sprawdź, jak pomogliśmy firmom z branż takich jak e-commerce, fintech i produkcja osiągnąć mierzalne efekty dzięki analityce i sztucznej inteligencji.
Poczytaj o tym, jak pracujemy z danymi i technologią
- Na blogu dzielimy się wiedzą, podejściem strategicznym i technicznymi wskazówkami z projektów, które realizujemy. Znajdziesz tu inspiracje, rozwiązania i praktyczne porady, jak zacząć pracę z danymi i AI w Twojej organizacji.
FAQ
Alterdata – Warsztaty Data & AI Cloud
Czy mój zespół musi mieć już doświadczenie z Google Cloud lub AI, żeby wziąć udział?
Nie, warsztat dopasowujemy do poziomu dojrzałości technologicznej – od podstaw po zaawansowane use case’y.
Jakie realne korzyści przyniesie to mojej firmie?
Zyskasz gotowy plan działania, zidentyfikowane quick wins oraz MVP oparte na Twoich danych – wszystko nastawione na szybki efekt biznesowy.
Czy po warsztacie będziemy mogli samodzielnie rozwijać rozwiązanie?
Tak – przekazujemy dokumentację, kod i wiedzę, by umożliwić pełną samodzielność zespołu po zakończeniu programu.
Czy warsztat obejmuje też kwestie bezpieczeństwa danych i zgodności z RODO?
Tak – już na etapie planowania definiujemy wymagania dotyczące bezpieczeństwa, governance i zgodności.
Jak szybko możemy przejść od warsztatu do wdrożenia?
Już w trakcie bootcampu budujemy MVP – co pozwala rozpocząć testowanie i rozwój niemal natychmiast po zakończeniu.
Ile osób z mojego zespołu powinno wziąć udział i jaki profil jest potrzebny?
Rekomendujemy udział 4–8 osób – najlepiej z różnych obszarów: IT, analityki, biznesu, operacji. Dzięki temu możliwe jest wspólne zrozumienie celów, priorytetów i lepsze dopasowanie rozwiązań. Warsztat jest projektowany tak, aby łączyć perspektywę techniczną i biznesową.
Czy możemy pracować na naszych danych, czy tylko na przykładowych?
Tak – warsztat jest maksymalnie praktyczny, dlatego pracujemy na Twoich rzeczywistych danych, oczywiście z zachowaniem zasad bezpieczeństwa. Pozwala to zbudować MVP dopasowane do realiów Twojej firmy i przetestować konkretne scenariusze biznesowe.
Co dostanę na koniec warsztatu i jak mogę to wykorzystać dalej?
Po warsztacie otrzymasz m.in.: ▪️działające MVP (prototyp rozwiązania), ▪️dokumentację techniczną i kod źródłowy, ▪️roadmapę dalszego rozwoju danych i AI, ▪️rekomendacje szybkich efektów (quick wins). Dzięki temu możesz samodzielnie rozwijać projekt dalej lub łatwo uzasadnić decyzję o wdrożeniu na większą skalę.