Mer än bara ettor och nollor - Datastudion är podden om människorna som skapar insikterna
News flash — dbt Core v2.0
Hugo och Johnny reagerar på veckans stora nyhet: dbt Core v2.0 är här — omskrivet i Rust, open sourceat under Apache 2-licens, och med sqlmesh bästa feature inbyggd.
Men hur hamnade vi här? dbt köpte SDF. Fivetran köpte sqlmesh. Fivetran köpte dbt. På några månader förvandlades modern data stack från ett ekosystem till ett konglomerat — och oron för closed source var inte obefogad.
Nu verkar Fivetran/dbt Labs ändå ha valt rätt väg. dbt Fusion-motorn är öppen, community:t välkomnas tillbaka, och prestandan lovar att bli dramatiskt bättre för den som jobbar mot Snowflake, BigQuery eller Databricks.
Hugo och Johnny reder ut vad som faktiskt förändras, vad som kostar extra, och om man nu äntligen kan sluta oroa sig.
Referenser
- dbt Core v2 — release blog — officiellt tillkännagivande av version 2.0
- dbt Core — open source transformationsverktyg för data
- dbt Fusion — ny Rust-baserad motor i dbt Core v2.0
- dbt State — stateful körning; kör bara om modeller där data förändrats
- Fivetran — ELT-verktyg för datainladdning; förvärvade dbt Labs och sqlmesh
- sqlmesh — tidigare dbt-konkurrent, nu donerad till Linux Foundation
- SDF — Rust-baserat verktyg som dbt förvärvade; grund till Fusion-motorn
- Snowflake Summit — konferens där dbt Core v2.0 offentliggjordes
- Dremio — data lakehouse-plattform; adapter för dbt Fusion saknas ännu
- Apache 2-licens — öppen licens som tillåter kommersiell användning och vidareutveckling
- Elastic License 2.0 — tidigare licens för Fusion; begränsade managed service-användning
- Linux Foundation — tog över förvaltningen av sqlmesh efter Fivetran-förvärvet
Lyssna där poddar finns
Fler avsnitt
Utforska fler perspektiv, fler röster och ännu mer data.
Så förstår SVT sina tittare med AI
Daniel Hansson driver konsultbolaget Signific och har de senaste fem åren byggt Mother Brain – SVT:s egenbyggda system för demokratisering av insikter. Fyrtiofyra procent aktiv adoption i en organisation med tusen möjliga användare. Det är inte en slump.
I det här avsnittet pratar Daniel och Benny om vad som krävs för att ett självserviceverktyg faktiskt används: snabba laddningstider som en icke-förhandlingsbar princip, transparens om sin egen adoption varje vecka i Slack, och modet att kavla upp ärmarna när datan är dåligt tvättad.
Vi pratar också om hur SVT det senaste året byggt ett agentflöde som automatiserat analyserar episoder – vad engagerar, vad inte, och varför standup visade sig vara det absolut sämsta test-caset. Plus: hur balanserar man algoritmstyrning med ett publicistiskt uppdrag?
Referenser
- Signific – Daniels konsultbolag inom data och produktutveckling
- Eric Ries – The Lean Startup
- Foo Café – Malmö-baserat tech-community
- Mother Brain – SVT:s interna BI- och insiktssystem
- Daniels artikel: Agentic and Automated TV Program Analysis at SVT
- Tableau – BI-verktyg
- Looker – BI-verktyg
- Allsång på Skansen – SVT-program, första testkasset för episodanalys
- Historien om Sverige – SVT-dokumentärserie, nämnd i engagemangsanalysen
- EBU – European Broadcasting Union
- Playmaker AI – sportvisualisering, nämnd som inspiration för trendlinjevisualisering
- Gemini – används för kvalitetssäkring i SVT:s agentflöden
- Anthropic / Claude – används i SVT:s agentflöden
Discovery är den nya flaskhalsen
Martin Mazur har jobbat med mjukvaruutveckling och tekniskt ledarskap i tjugo år. Han lyssnade på vårt förra avsnitt om spec-driven development och agilt – och ville hoppa in i samtalet. Så det fick han göra.
Vi pratar om varför spec-driven development inte har ett dugg med Vattenfall att göra. Spec är inte ett kravdokument för människor – det är kontext för maskinen. Martin förklarar varför det är en avgörande skillnad.
Vi diskuterar också vad som händer med mjukvaruutvecklare när kodning blir commoditized, hur produktorganisationer är bättre rustade för AI-eran än de som fortfarande kör feature factories – och varför vi befinner oss i det Martin kallar "hobbyfasen" av agentisk utveckling.
Och: har vi en AI-bubbla på gång? Ja, troligen. Och det kanske inte är så farligt som det låter.
Det här avsnittet finns även som video – se det här.
Referenser
- Martin Mazur – konsult och rådgivare inom tekniskt ledarskap och mjukvaruorganisationer
- Agile Manifesto – manifestet som startade Agile-rörelsen
- Bennys agila manifest för AI-assisterad kodning – Bennys ramverk för hur agila principer kan tillämpas i AI-assisterad mjukvaruutveckling
- Spec-driven development – utvecklingsmetodik där specifikationer ger kontext till AI-agenter
- Claude Code – Anthropics terminalbaserade kodagent
- Melissa Perri – produktstrateg, Product Operations Model
- Marty Cagan – SVPG, empowered product teams
- Empowered engineer – Kagans koncept om självständiga produktteam
- Fake door testing – metod för att validera idéer innan man bygger
- Mechanical Turk – manuell simulering av automatiserade processer för validering
- Dotcom-bubblan – spekulationsbubblan kring internetbolag runt år 2000
- S-kurvan för innovation – modell för hur teknologier sprids och mognar
- Kodsnack – svensk podd om mjukvaruutveckling
- Datastudion avsnitt 48 m. Jakob Wolman – föregående avsnitt om AI, agilt och spec-driven development
Ett decennium i data
Hugo och Johnny har snart jobbat ett decennium i datavärlden – och i det här avsnittet stannar de upp och reflekterar. Vilka branscher har de egentligen rört sig i? Vad är den gemensamma nämnaren i alla uppdrag? Och varför är det så svårt att få ett bolag att på riktigt bli datadrivet?
De pratar om lärdomen att alltid fråga "varför?" innan man börjar bygga, om dashboards som aldrig används, och om varför domänkunskap är minst lika viktigt som tekniken. Plus: vad tror de att de nästa tio åren har att erbjuda – och vilken roll spelar AI i det?
Det här avsnittet finns även som video – se det här.
Så förstår SVT sina tittare med AI
Daniel Hansson driver konsultbolaget Signific och har de senaste fem åren byggt Mother Brain – SVT:s egenbyggda system för demokratisering av insikter. Fyrtiofyra procent aktiv adoption i en organisation med tusen möjliga användare. Det är inte en slump.
I det här avsnittet pratar Daniel och Benny om vad som krävs för att ett självserviceverktyg faktiskt används: snabba laddningstider som en icke-förhandlingsbar princip, transparens om sin egen adoption varje vecka i Slack, och modet att kavla upp ärmarna när datan är dåligt tvättad.
Vi pratar också om hur SVT det senaste året byggt ett agentflöde som automatiserat analyserar episoder – vad engagerar, vad inte, och varför standup visade sig vara det absolut sämsta test-caset. Plus: hur balanserar man algoritmstyrning med ett publicistiskt uppdrag?
Referenser
- Signific – Daniels konsultbolag inom data och produktutveckling
- Eric Ries – The Lean Startup
- Foo Café – Malmö-baserat tech-community
- Mother Brain – SVT:s interna BI- och insiktssystem
- Daniels artikel: Agentic and Automated TV Program Analysis at SVT
- Tableau – BI-verktyg
- Looker – BI-verktyg
- Allsång på Skansen – SVT-program, första testkasset för episodanalys
- Historien om Sverige – SVT-dokumentärserie, nämnd i engagemangsanalysen
- EBU – European Broadcasting Union
- Playmaker AI – sportvisualisering, nämnd som inspiration för trendlinjevisualisering
- Gemini – används för kvalitetssäkring i SVT:s agentflöden
- Anthropic / Claude – används i SVT:s agentflöden
Discovery är den nya flaskhalsen
Martin Mazur har jobbat med mjukvaruutveckling och tekniskt ledarskap i tjugo år. Han lyssnade på vårt förra avsnitt om spec-driven development och agilt – och ville hoppa in i samtalet. Så det fick han göra.
Vi pratar om varför spec-driven development inte har ett dugg med Vattenfall att göra. Spec är inte ett kravdokument för människor – det är kontext för maskinen. Martin förklarar varför det är en avgörande skillnad.
Vi diskuterar också vad som händer med mjukvaruutvecklare när kodning blir commoditized, hur produktorganisationer är bättre rustade för AI-eran än de som fortfarande kör feature factories – och varför vi befinner oss i det Martin kallar "hobbyfasen" av agentisk utveckling.
Och: har vi en AI-bubbla på gång? Ja, troligen. Och det kanske inte är så farligt som det låter.
Det här avsnittet finns även som video – se det här.
Referenser
- Martin Mazur – konsult och rådgivare inom tekniskt ledarskap och mjukvaruorganisationer
- Agile Manifesto – manifestet som startade Agile-rörelsen
- Bennys agila manifest för AI-assisterad kodning – Bennys ramverk för hur agila principer kan tillämpas i AI-assisterad mjukvaruutveckling
- Spec-driven development – utvecklingsmetodik där specifikationer ger kontext till AI-agenter
- Claude Code – Anthropics terminalbaserade kodagent
- Melissa Perri – produktstrateg, Product Operations Model
- Marty Cagan – SVPG, empowered product teams
- Empowered engineer – Kagans koncept om självständiga produktteam
- Fake door testing – metod för att validera idéer innan man bygger
- Mechanical Turk – manuell simulering av automatiserade processer för validering
- Dotcom-bubblan – spekulationsbubblan kring internetbolag runt år 2000
- S-kurvan för innovation – modell för hur teknologier sprids och mognar
- Kodsnack – svensk podd om mjukvaruutveckling
- Datastudion avsnitt 48 m. Jakob Wolman – föregående avsnitt om AI, agilt och spec-driven development
Ett decennium i data
Hugo och Johnny har snart jobbat ett decennium i datavärlden – och i det här avsnittet stannar de upp och reflekterar. Vilka branscher har de egentligen rört sig i? Vad är den gemensamma nämnaren i alla uppdrag? Och varför är det så svårt att få ett bolag att på riktigt bli datadrivet?
De pratar om lärdomen att alltid fråga "varför?" innan man börjar bygga, om dashboards som aldrig används, och om varför domänkunskap är minst lika viktigt som tekniken. Plus: vad tror de att de nästa tio åren har att erbjuda – och vilken roll spelar AI i det?
Det här avsnittet finns även som video – se det här.
