Wyniki wyszukiwania: %2Fbig data%2F

Analiza Big Data może dostarczyć cennych informacji na temat zachowań klientów i skuteczności kampanii reklamowych. Szczególnie pożądane przez przedsiębiorców są usługi związane z wydobywaniem danych z treści publikowanych w social media. Pozwala to na porównywanie pozycji marki względem konkurencji, a także badanie odczuć ludzi związanych z wizerunkiem polityków. Dane publikowane w mediach społecznościowych mogą być również pomocne w profilowaniu zachowań potencjalnych przestępców.

W dobie powszechnego dostępu do urządzeń mobilnych oraz rozwoju branży sztucznej inteligencji umiejętność właściwego wykorzystania rozwiązań z zakresu big data stanowi kluczowe wyzwanie dla firm oraz start-upów. Dzięki narzędziom do analizy dużych zasobów informacji można stworzyć innowacyjne rozwiązania technologiczne wykorzystujące algorytmy uczenia maszynowego. Analiza big data pozwoli usprawnić funkcjonowanie inteligentnych miast, rozwinąć usługi działające w ramach internetu rzeczy i dostosować funkcjonowanie aplikacji oraz serwisów do indywidualnych potrzeb klienta.

Administracja publiczna gromadzi mnóstwo danych, które nie są w pełni wykorzystywane przez społeczeństwo. Udostępnienie informacji urzędowych podmiotom prywatnym pozwoli stworzyć nowe, innowacyjne aplikacje. Polska zaczyna wdrażać postanowienia dyrektywy o otwartych danych i ponownym wykorzystywaniu informacji sektora publicznego przyjętą w kwietniu przez Parlament Europejski. Nowe regulacje mają umożliwić wykorzystanie publicznych zasobów big data do unowocześnienia gospodarek państw członkowskich.

Do 2020 roku wartość cyfrowych profili wszystkich internautów z Unii Europejskiej wyniesie niemal bilion euro. Wraz ze wzrostem korzystania z internetu pojawił się problem nadmiernej liczby danych, które dziś nazywane są big data. Analiza tych zbiorów pozwala znacznie lepiej przewidywać nastroje społeczne czy zapotrzebowanie konsumentów. Eksperci zauważają, że data science, czyli analiza zbiorów danych, może być odpowiedzią na główny problem biznesu – sprzedaż jedynie tych produktów, na które jest popyt, bez ryzyka strat. Polska w tej dziedzinie może się stać liderem.

Współczesne branże content marketingu oraz fintechów w ogromnej mierze polegają na informacjach pozyskanych i przetwarzanych w ramach zbiorów big data. Inteligentne zarządzanie rozproszonymi danymi pozwala w spersonalizowany sposób podejść do klienta, a przy wykorzystaniu w ramach ich analizy technologii blockchain – zwiększyć bezpieczeństwo poufnych informacji. Celem jest przede wszystkim skuteczniejsze dotarcie do konkretnego klienta, a przy tym minimalizowanie efektów RODO, w tym m.in. nadużywania prawa do bycia zapomnianym.

Upowszechnienie się sztucznej inteligencji pozwoliło przerzucić żmudny proces analizy dużych zasobów informacji na algorytmy komputerowe. Zastosowanie technologii uczenia maszynowego pozwala wyszkolić sztuczną inteligencję do specjalistycznych zadań analitycznych i wychwytywania wzorów w ramach big data. Tworzy się też algorytmy predykcyjne, które umożliwią m.in. rozpoznawanie fake newsów, zautomatyzowanie procesu wykrywania nowych wirusów czy rozpoznawania chorób w ich wczesnej fazie rozwoju.

Narzędzia do analizy zachowań klientów zyskują nowy wymiar. Dzięki technologii wi-fi i beaconom handel może już nie tylko monitorować ruch użytkowników w witrynach online, lecz także zyskuje narzędzie do analizy aktywności konsumentów również w świecie rzeczywistym. Na tej podstawie może skierować do nich spersonalizowaną reklamę mobilną. Po tego typu narzędzia coraz częściej sięgają też tradycyjne sklepy, które w ten sposób mogą poznać potrzeby klientów w obrębie sklepu. Takie możliwości daje platforma Cluify stworzona przez wrocławską spółkę Datarino.

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.

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.

Wdrożenie innowacji przychodzi łatwiej mniejszym firmom i start-upom – praktycznie z dnia na dzień mogą one zmieniać swoje modele biznesowe. Duże firmy, choć często dysponujące pokaźnymi budżetami, wciąż obawiają się sięgać po nowe technologie, kojarząc je z wielką rewolucją, wręcz zaburzeniem funkcjonowania organizacji. Tymczasem kluczowe dla biznesu technologie – big data, analityka predykcyjna, internet rzeczy, uczenie maszynowe i blockchain – stwarzają ogromne możliwości wzrostu i to już na podstawowym poziomie wdrożeń. Firmom, które ich nie wykorzystają, grozi zepchnięcie na biznesowy margines.

Roczna wartość danych sprzedawanych przez dostawców usług mobilnych o ich użytkownikach sięga już 200 mld dol. i stale rośnie. Osoby korzystające z rozwiązań, które zbierają o nich dane, zwykle nie czerpią z udostępniania tych danych żadnych korzyści. Platforma opracowana przez polskich programistów pozwoli im nie tylko sprzedawać dane o sobie, lecz także wybrać informacje, które chcą przekazać, a które usunąć z rejestrów.

Przymusowe wstrzymywanie pracy fabryk oraz widmo nadchodzącego kryzysu postpandemicznego oddaliły wizję powszechnego wdrożenia rozwiązań z zakresu Przemysłu 4.0. Najbardziej innowacyjne firmy, które dostrzegły potencjał pracy zdalnej w dobie pandemii, inwestują obecnie w sprawdzone rozwiązania związane z automatyzacją produkcji oraz wykorzystaniem systemów analizy Big Data, które pozwolą usprawnić procesy przemysłowe.

Z badań Intelligent Enterprise Index przeprowadzonych przez analityków Zebra Technologies Corporation wynika, że dziś aż 61 proc. firm inwestuje w technologie inteligentne. Narzędzia tego typu coraz częściej trafiają także w ręce jednostek naukowych, które wykorzystują je do usprawnienia procesów decyzyjnych oraz procedur badawczych. Korporacja Labstep pokłada spore nadzieje w chmurze danych, której upowszechnienie może uprościć prowadzenie badań przez kilka zespołów naukowych z całego świata.