Data-podden

I detta avsnitt av data-podden diskuteras hur AI och Power BI kan integreras för att förbättra analys och beslutsfattande. Fokus ligger på M365 Copilot och dess funktioner, vikten av User Defined Functions (UDF) samt hur företag kan anpassa sina licensmodeller för att möta framtida behov. Dessutom betonas vikten av ledarskap och disciplin i analysprocesser för att säkerställa att beslut baseras på korrekt och relevant data. I denna konversation diskuteras vikten av struktur och processer i AI-användning, hur man redovisar antaganden och validerar påståenden, samt betydelsen av governance och mätetal. Det betonas att människor, inte data, driver beslut och att analytikerns roll kommer att förändras i takt med att AI blir mer integrerat i beslutsprocesser. Strategier för datadriven analys och vikten av att ställa rätt frågor lyfts fram som centrala teman. I denna diskussion utforskas de utmaningar och möjligheter som företag står inför när de implementerar AI-strategier. Det framkommer att många företag har strategier som inte används effektivt, vilket leder till besvikelse bland anställda. Förtroendet för företagen minskar när anställda saboterar AI-strategier, och säkerhetsproblem uppstår när användningen av AI-verktyg inte styrs ordentligt. Trots att vissa anställda upplever ökad produktivitet, saknas ofta mätbara värden kopplade till dessa förbättringar.Power BI, M365 Copilot And The Importance Of DAX UDFshttps://blog.crossjoin.co.uk/2026/07/26/power-bi-m365-copilot-and-the-importance-of-dax-udfs/Don’t Let AI Make Bad Analytics Worsehttps://hbr.org/2026/07/dont-let-ai-make-bad-analytics-worseEnterprise AI adoption in 2026: Why 79% face challenges despite high investmenthttps://writer.com/blog/enterprise-ai-adoption-2026/https://www.randomforest.se/data-podden/

I detta avsnitt av data-podden diskuteras hur AI, särskilt Co-Pilot, kan användas för att förbättra beslutsfattande och effektivisera arbetsflöden inom programmering och utveckling. Fokus ligger på Copilot Code Reviews i Azure DevOps och vikten av att kodifiera beslutsfattande för att maximera AI:s potential. I detta avsnitt diskuteras hur man hanterar information och onboarding i organisationer, samt vikten av att ha en praktisk och interaktiv metod för lärande. Vidare utforskas stokastiska algoritmer och deras tillämpningar inom optimering och maskininlärning, med fokus på hur dessa metoder kan användas för att lösa komplexa problem.Copilot Code Reviews for Azure Reposhttps://devblogs.microsoft.com/devops/copilot-code-reviews-for-azure-repos/Teach Your AI How You Make Decisionshttps://hbr.org/2026/06/teach-your-ai-how-you-make-decisionsA Gentle Introduction to Stochastic Optimization Algorithmshttps://machinelearningmastery.com/stochastic-optimization-for-machine-learning/https://www.randomforest.se/data-podden/

I detta avsnitt av datapodden diskuteras AI:s påverkan på beslutsfattande och hur människor interagerar med AI-system. Det framhävs vikten av mänskligt omdöme och insyn i AI-beslut, samt en historisk översikt av processorkraftens utveckling från CPU till GPU, TPU och NPU. I detta avsnitt diskuterar vi framtiden för processorer och AI, med fokus på hur olika typer av processorer kommer att samverka. Vi dyker ner i historien om data warehousing, dess utveckling och de metodologiska skillnaderna mellan Inmon och Kimball. Avsnittet avslutas med reflektioner kring hur data warehousing har förändrats över tid och dess betydelse för dagens datalagring och analys.Employees Aren’t Questioning AI Advice Enoughhttps://hbr.org/2026/06/employees-arent-questioning-ai-advice-enoughCPU vs GPU vs TPU vs NPU: Architecture, History and How to Choose for Your Workloadhttps://studiocavan.com/blog/cpu-gpu-tpu-architecture/A Brief History of Data Warehousinghttps://goodstrat.com/2026/01/10/a-brief-history-of-data-warehousing-2026-01-07/https://www.randomforest.se/data-podden/

I detta avsnitt av data-podden diskuteras hur AI påverkar löner och arbetsmarknaden, med fokus på den ökande efterfrågan på AI-kompetens. Det framhävs att AI skapar en tudelning på arbetsmarknaden mellan professionaliserade och demokratiserade jobb. Vidare diskuteras utmaningar och missförstånd kring att chatta med data, samt filosofiska frågor kring AI:s intelligens och dess påverkan på framtida jobb. I detta avsnitt diskuteras John Searles kinesiska rummet och dess implikationer för AI och medvetande. Genom att utforska funktionalism, skillnader mellan stark och svag AI, samt etiska frågor kring ansvar och medvetande, belyser samtalet komplexiteten i att förstå intelligens och medvetande i maskiner.Undersökning: AI-kompetens ger klart högre lönhttps://computersweden.se/article/4186238/undersokning-ai-kompetens-ger-klart-hogre-lon.htmlSvaret på fyra viktiga frågor runt AI-chatta med din data (i sommarkåseri-format).https://www.linkedin.com/pulse/svaret-p%C3%A5-fyra-viktiga-fr%C3%A5gor-runt-chatta-med-din-data-daniel-hedblom-cjcqf/Arguing with the Chinese Roomhttps://philosophynow.org/issues/155/Arguing_with_the_Chinese_Roomhttps://www.randomforest.se/data-podden/

Cio:er hålls ansvariga för AI som de inte har kontroll överhttps://computersweden.se/article/4183967/enligt-en-studie-fran-ibm-halls-it-chefer-ansvariga-for-ai-som-de-inte-har-full-kontroll-over.htmlBlog HomeWhat Is the Kimball vs. Inmon Debate? The Architectural Disagreement That Still Shapes Data Warehouseshttps://tdwi.org/blogs/data-101/2026/05/architectural-disagreement-that-still-shapes-data-warehouses.aspxhttps://www.randomforest.se/data-podden/

AI är på väg att bli ett skällsordhttps://computersweden.se/article/4184382/ai-ar-pa-vag-att-bli-ett-skallsord.htmlGartner Data & Analytics London May 2026: My Honest No-BS Takeawayshttps://juansequeda.substack.com/p/gartner-data-and-analytics-londonHow Anthropic enables self-service data analytics with Claudehttps://claude.com/blog/how-anthropic-enables-self-service-data-analytics-with-claudehttps://www.randomforest.se/data-podden/

Introducing Lakehouse//RT: Real-Time Performance on a Unified LakehouseIntroducing Lakehouse//RT: Real-Time Performance on a Unified Lakehouse | Databricks BlogIntroducing Genie ZeroOps: Put your data and AI operations on autopilothttps://www.databricks.com/blog/introducing-genie-zeroopsDatabricks Data + AI Summit: How Enterprises Can Scale AI Beyond Pilots and Productivity Gainshttps://biztechmagazine.com/article/2026/06/databricks-data-ai-summit-how-enterprises-can-scale-ai-beyond-pilots-and-productivity-gainshttps://www.randomforest.se/data-podden/

SAP to Acquire Dremio to Unify SAP and Non-SAP Data to Power Agentic AIhttps://news.sap.com/2026/05/sap-to-acquire-dremio-unify-sap-and-non-sap-data-power-agentic-ai/?mkt_tok=MzIxLU9EWC0xMTcAAAGhkeR2ssBsGZjvMsK7FCBdlv0xWgQknShnixyiVHIBruyUuonawcUwlTzSam9NLJc7r3cIeu61J2gAmuxm5xTqW9T73uZ9UUaQZBXivI-b4otNxiwStop Returning Flat Text from a PDF: The Relational Tables RAG Needshttps://towardsdatascience.com/stop-returning-flat-text-from-a-pdf-the-relational-shape-rag-needs/No, Artificial Intelligence Is Not Conscioushttps://www.theatlantic.com/philosophy/2026/06/no-artificial-intelligence-is-not-conscious/687378/?gift=c3F7u4yogXDKCnni45_cPboKANb65P88lqI8ov6cWEk&utm_source=copy-link&utm_medium=social&utm_campaign=sharehttps://www.randomforest.se/data-podden/