Wyniki wyszukiwania: %5C%5Cbig data%5C%5C

Wraz ze wzrostem znaczenia systemów przetwarzania dużych zasobów informacji zwiększa się ryzyko wycieku poufnych danych użytkowników internetu. W związku z tym firmy technologiczne muszą inwestować w rozwiązania, które zabezpieczą informacje przed dostępem osób niepowołanych. Istotną rolę mogą odegrać na tym polu algorytmy sztucznej inteligencji. W przyszłości algorytmy mogą nie być potrzebne. – Za 10 lat nie będziemy już musieli rozmawiać, bo będziemy mogli czytać nawzajem swoje umysły, a po drugie, nasze mózgi będą połączone ze sobą oraz z komputerami i staniemy się zbiorową inteligencją lub superludźmi – przewiduje Peter Gloor z MIT.

Już niemal 4 mld ludzi korzysta obecnie z Internetu na całym świecie. Codziennie wysyłanych jest ponad 172 mld e-maili czy prawie 500 mln tweetów. Informacje zawarte w Internecie są kopalnią wiedzy o użytkownikach, co może być wykorzystywane np. przez firmy reklamowe, ale również do prognozowania społecznych czy gospodarczych trendów. Zaawansowaną analizą danych zajmują się polscy naukowcy z nowo otwartego Centrum Rafinacji Informacji.

Firmy coraz powszechniej korzystają z analizy danych i rozwiązań klasy big data, aby prześcignąć konkurencję i tworzyć nowe modele biznesowe. Segment ten rozwija się w tempie sześciokrotnie szybszym niż cała branża IT, a biznes w coraz większym stopniu dostrzega korzyści związane z analizą danych – wynika z badań przeprowadzonych na zlecenie SAS, globalnego dostawcy analityki biznesowej. Wykorzystanie danych decyduje dziś o bezpieczeństwie i konkurencyjności przedsiębiorstw oraz satysfakcji ich klientów. Może też zapewnić gospodarce miliardowe wpływy.

Rynek danych rozwija się dziś sześć razy szybciej niż cała branża IT. Za cztery lata jego wartość przekroczy 200 mld dol. Ze względu na to, że na analityce danych opartych jest coraz więcej procesów biznesowych, wzrost wydatków firm na ten cel jest nieunikniony. Eksperci szacują, że w 2020 roku w internecie będzie 45 zetabajtów danych. Teraz jest ich ponadczterokrotnie mniej.

Nie ma lepszego czasu niż obecny, aby rozmawiać o danych. Są one nazywane strategicznym surowcem – najcenniejszym aktywem organizacji. Każdy rodzaj działalności generuje ich olbrzymie ilości.

Digital marketing rośnie w siłę, a w branży widać w tej chwili kilka mocnych trendów, które mają potencjał do rewolucjonizowania sposobu działania agencji i ich klientów. Najważniejszym z nich jest coraz szersze wykorzystanie technologii – przede wszystkim sztucznej inteligencji, która wprowadza duże zmiany w komunikacji marek z konsumentami i wpływa na strategie reklamowe, a wiele agencji już korzysta z niej w codziennej pracy. – Pełne wykorzystanie potencjału AI wymaga jednak połączenia tej technologii z ekspercką wiedzą. To pozwala nam tworzyć coraz bardziej efektywne rozwiązania – wskazuje Adam Oskaldowicz, partner i prezes Performance Group.

Eksperci zauważają, że od kilku lat efektywność reklam powierzchniowych w internecie jest coraz niższa, dlatego rynek szuka nowych rozwiązań, takich jak reklama natywna czy reklamy spersonalizowane. Te ostatnie to efekt działania marketingu opartego na danych dotyczących konkretnego użytkownika, tzw. data-driven marketing. Dzięki niemu reklamy mogą być jeszcze bardziej dopasowane do użytkowników sieci, a ich efektywność zwiększa się o nawet 50 proc.

W sierpniu, w siedmiu największych miastach, potencjalni nabywcy nowych mieszkań udali się na wakacje, a deweloperzy nie szarżowali z ich podażą. Efektem była stabilizacja średniej ceny metra kwadratowego mieszkań w większości analizowanych lokalizacji.

W największych miastach średnie ceny metra kwadratowego mieszkań z drugiej ręki zapadły w zimowy sen. Uśpione są też inwestycje deweloperskie. Eksperci portali rynekPierwotny.pl i Gethome.pl sprawdzili sytuację w największych miastach.

Listopad był kolejnym miesiącem, w którym eksperci GetHome.pl i RynekPierwotny.pl odnotowali w większości największych miast spadek popytu na nowe mieszkania.

Narzędzia bazujące na big data, sztucznej inteligencji czy uczeniu maszynowym są coraz chętniej wykorzystywane przez polskie firmy. Pozwalają na uzyskanie przewagi konkurencyjnej na rynku, ponieważ pomagają przewidywać zachowania rynkowe. Najnowsze technologie można wdrożyć w firmie m.in. za pomocą systemów ERP. To cyfrowa baza agregująca dane z różnych obszarów działalności firmy, takich jak finanse, księgowość czy obsługa klienta, która pozwala na szybką i sprawną digitalizację przedsiębiorstwa. W połączeniu z elastycznością chmury obliczeniowej ułatwia zarządzanie i podejmowanie strategicznych decyzji zwłaszcza w przemyśle i firmach produkcyjnych.

Branżę zakupową czekają duże zmiany. Nowoczesne systemy informatyczne, druk 3D, analityka big data i internet rzeczy to narzędzia, które w największym stopniu wpłyną na procesy zakupowe. Dzięki optymalizacji tego obszaru, firmy są w stanie zaoszczędzić do 15 proc. ponoszonych kosztów i zminimalizować ryzyko współpracy z dostawcami. Branżę zakupową czekają też inne wyzwania, związane na przykład z pozyskiwaniem doświadczonych specjalistów.

Usprawnienie procesów zakupowych pozwala firmie zaoszczędzić kilkanaście procent kosztów. Dlatego menadżerowie przykładają do tego obszaru coraz większą wagę i równolegle z Przemysłem 4.0 rozwija się idea Zakupów 4.0. Ostatni trend to wykorzystanie analityki big data i nowych technologii, które pozwalają zoptymalizować zakupy i obniżyć ich koszty. Przykładem mogą być maszyny vendingowe, np. z odzieżą roboczą, działające jak automaty z napojami, które połączone z siecią same wysyłają do dostawcy informację o tym, że wymagają uzupełnienia.

Modernizacja infrastruktury IT, zmiana rynku pracy i bezpieczeństwo danych to trzy największe wyzwania związane z cyfrową transformacją – uważa Aongus Hegarty, szef Dell EMC w regionie EMEA. Polskie przedsiębiorstwa postrzegają cyfryzację zarówno jako szansę, jak i zagrożenie. Technologie takie jak chmura, big data i internet rzeczy jednak całkowicie zmienią model ich funkcjonowania. Obecnie tylko 40 proc. rodzimych firm jest na to przygotowanych.

Bankowość algorytmiczna to nowy, innowacyjny sposób prowadzenia działalności handlowej i finansowej. W bankach najczęściej używana jest w procedurach badania zdolności kredytowej klientów detalicznych i przyznawania pożyczek. Pozwala ona na znaczne ograniczenie związanych z tym kosztów, a dla klientów na szybszą decyzję i wyższej jakości obsługę. Istotne znaczenie w tego rodzaju rozwiązaniach mają duże zbiory informacji, czyli Big Data.