Рассказываю, как прошел ивент от Snowflake, и до сих пор нахожусь под впечатлением.
Локация - это отдельная история. AMAN на 5th Avenue, номер в котором стоит около $4000 за ночь, живое пианино, вид на Манхэттен, каждой на входе — букет цветов, который ты сама собираешь. На секунду реально почувствовала себя инфлюенсером, а не продактом на очередном networking-ивенте.
Из забавного: CDO Newrez рассказала, что ещё недавно все данные компании жили в Excel. Но именно из-за этого у них не было легаси BI-системы, которую нужно было бы ломать и переучивать всех работать по-новому. Они перепрыгнули сразу в AI-агентов на Snowflake Cortex, минуя весь этап дашбордов и отчётов. И отсутствие зрелой инфраструктуры оказалось не долгом, а преимуществом.
Так что если ваша дата-инфраструктура - это до сих пор Excel, возможно, вы ближе к AI, чем компании с идеальным легаси-стеком. Сразу вспомнила про свой опыт аналитиком в Адидасе, где просто все на эксель. И помню эту боль. Поэтому история очень зацепила.
Еще очень обрадовалась, что в панели были только девушки, что здесь редкость. Познакомилась с очень молодой и обаятельной девушкой, которая уже руководит командой дата-инженеров. Она рассказывала, что пришла в компанию с узкой задачей на финансовую отчётность, а дальше просто взяла на себя гораздо больше, изучила всю внутреннюю операционку компании и постепенно выросла в лидера направления. Так что в США даже в крупных компаниях, как snowflake, можно быстро вырасти и молодым, если очень захотеть. Это очень порадовало.
Локация - это отдельная история. AMAN на 5th Avenue, номер в котором стоит около $4000 за ночь, живое пианино, вид на Манхэттен, каждой на входе — букет цветов, который ты сама собираешь. На секунду реально почувствовала себя инфлюенсером, а не продактом на очередном networking-ивенте.
Из забавного: CDO Newrez рассказала, что ещё недавно все данные компании жили в Excel. Но именно из-за этого у них не было легаси BI-системы, которую нужно было бы ломать и переучивать всех работать по-новому. Они перепрыгнули сразу в AI-агентов на Snowflake Cortex, минуя весь этап дашбордов и отчётов. И отсутствие зрелой инфраструктуры оказалось не долгом, а преимуществом.
Так что если ваша дата-инфраструктура - это до сих пор Excel, возможно, вы ближе к AI, чем компании с идеальным легаси-стеком. Сразу вспомнила про свой опыт аналитиком в Адидасе, где просто все на эксель. И помню эту боль. Поэтому история очень зацепила.
Еще очень обрадовалась, что в панели были только девушки, что здесь редкость. Познакомилась с очень молодой и обаятельной девушкой, которая уже руководит командой дата-инженеров. Она рассказывала, что пришла в компанию с узкой задачей на финансовую отчётность, а дальше просто взяла на себя гораздо больше, изучила всю внутреннюю операционку компании и постепенно выросла в лидера направления. Так что в США даже в крупных компаниях, как snowflake, можно быстро вырасти и молодым, если очень захотеть. Это очень порадовало.