Wyniki wyszukiwania: %2Fbig%25252520data%2F

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.

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.

Analiza dużych zbiorów danych usprawni badania z zakresu genomiki. Mogą być one kluczowe chociażby w kontekście walki z rozprzestrzeniającą się na całym świecie epidemią koronawirusa. Polska firma rozwija platformę genomową opartą na sztucznej inteligencji. Rozwiązanie proponowane przez Polaków pozwala opracowywać duże zbiory danych w krótkim czasie i sporządzać na ich podstawie wąsko sprofilowane analizy.

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.

Przyszłość systemów kontroli czasu pracy zawiera się w szerszym zjawisku, znanym jako Internet rzeczy. Obecnie istniejące systemy często są niedokładne, wprowadzane zaś przez pracodawców implanty z chipami i systemy biometryczne mogą budzić wątpliwości moralne i naruszać granice między czasem prywatnym, a służbowym. Inteligentne identyfikatory Timate pozwalają wyeliminować nadużycia i nie ograniczają pracownika. Automatycznie rejestrują czas pracy od momentu, kiedy pracownik wejdzie w zasięg centralki na terenie firmy.

Analiza reakcji mózgu klienta na bodziec wizualny jest coraz częściej wykorzystywana w procesie projektowania produktów i opakowań. Znajduje również zastosowanie przy budowaniu stron internetowych, etykiet cenowych czy ekspozycji w sklepach. W przyszłości neuromarketing będzie się prawdopodobnie posiłkował innymi technologiami, jak wirtualna rzeczywistość czy analiza Big Data. – Neuromarketing zbiera całą wiedzę o mózgu i próbuje te procesy wytłumaczyć i przełożyć na skuteczniejsze mechanizmy rynkowe – tłumaczy Wojciech Broniatowski, dyrektor operacyjny CortiVision.

Pandemia koronawirusa przyczyniła się do rozwoju technologii z zakresu robotyki zautomatyzowanej oraz uczenia maszynowego. Inteligentne technologie wspomagają medyków i naukowców w walce z COVID-19 na każdym polu, począwszy od procesów matematycznego modelowania rozprzestrzeniania się choroby, poprzez analizę pacjentów, na dezynfekcji przestrzeni publicznych i opracowywaniu leków skończywszy. – Duża część algorytmów, które dzisiaj są stosowane wyłącznie w celach naukowych, przejdzie do urządzeń, z których korzystamy na co dzień, takich jak smartfony – przewiduje dr hab. inż. Tomasz Trzciński z Politechniki Warszawskiej.

Pandemia koronawirusa spowodowała, że dla branży fintechowej otwierają się nowe możliwości. Znacznie szybszy rozwój e-commerce oraz więcej czasu spędzonego przed komputerami w związku z kwarantanną pozwala dotrzeć do większej liczby klientów. Rozwój technologii uczenia maszynowego, systemów automatyzacji pracy oraz narzędzi do przetwarzania obszernych zasobów Big Data przyspieszy z kolei cyfryzację sektora bankowego. Instytucje finansowe coraz chętniej korzystają z pomocy fintechów, aby zyskać na konkurencyjności i stawić czoła wielkim korporacjom technologicznym, które mogą zagrozić pozycji tradycyjnych banków.

Narzędzia do automatyzacji pracy wkraczają na rynek sprzedaży i wynajmu nieruchomości. Algorytmy wykorzystujące technologię uczenia maszynowego pomogą znaleźć mieszkanie spełniające indywidualne potrzeby konkretnego klienta, a inteligentni asystenci zautomatyzują proces przyznawania kredytów hipotecznych. Sztuczna inteligencja na rynku nieruchomości może okazać się nieoceniona i w warunkach pandemii pozwoli sprawnie kupić, sprzedać czy wynająć mieszkanie.

Amazon wyrósł do rangi potentata rynku e-commerce dzięki szerokiemu zastosowaniu rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji. Firma wykorzystuje mechanizmy uczenia maszynowego w procesie dotarcia do klienta, rozpoznania jego potrzeb i pozycjonowania produktów w taki sposób, aby zwiększyć konwersję sprzedażową. Na sztucznej inteligencji mogą skorzystać także polskie firmy, sprzedające na platformie zakupowej. Śladami Amazona idą także polskie start-upy, tworząc bezobsługowe sklepy bez kas i sprzedawców, w których płatność pobierana jest automatycznie.

Decyzje związane z rozwojem sieci, marketingiem i nowymi inwestycjami jeszcze nigdy nie były tak proste. Dzięki big data i uczeniu maszynowemu można przewidzieć przychód z potencjalnej inwestycji oraz znaleźć szczegółowe informacje o wybranej lokalizacji. Polski start-up opracował narzędzie, dzięki któremu można szybko poznać specyfikę wybranego miejsca oraz charakterystykę potencjalnych kontrahentów, którzy często pojawiają się w okolicy. Zamiast pomocy analityków przy opracowywaniu biznes planu wystarczy skorzystać z aplikacji, a wyniki pojawią się w ciągu kilku sekund.

Digitalizacja i wdrażanie cyfrowych rozwiązań to obecnie priorytety sektora bankowego. Rosnące wymagania klientów i rozwój start-upów z branży fintech zmuszają banki do szukania innowacji, optymalizowania procesów i wdrażania nowych rozwiązań. Cyfrową transformację utrudniają im jednak nowe europejskie regulacje oraz cyberzagrożenia i ataki hakerskie. Bezpieczeństwo danych jest w tej chwili jednym z największych wyzwań dla banków, które są na etapie wdrażania cyfrowej strategii.

Zainteresowanie polskimi spółkami biotechnologicznymi ze strony zagranicznych inwestorów finansowych jest obecnie niewielkie ze względu na środowisko wysokich stóp procentowych, które uatrakcyjnia inne aktywa, dające szybsze zwroty. Dekoniunktura panuje na rynku publicznym, łatwiej o prywatne finansowanie z funduszy venture capital, choć i ten rynek ma się gorzej niż w latach 2021–2022. Innowacyjnym start-upom pomogłoby zwiększenie nakładów na badania i rozwój.

– Polska to kraj, który się rozwija w zawrotnym tempie. Dlatego to miejsce dla tych, którzy chcą się rozwijać razem z nim – mówi Ahmad Piraiee, dyrektor Startup Grind. Jak wskazuje, polski rynek jest coraz częściej wybierany przez młode biznesy, jak i globalne korporacje, którym sprzyjają m.in. szybki rozwój gospodarki, dostępność wykwalifikowanych kadr i dynamicznie rozwijający się rynek start-upowy. Problemami wciąż są jednak m.in. biurokracja i częste zmiany legislacyjne. – Kiedy już uda się pokonać te trudności, to jest dużo łatwiej działać niż w innych krajach. Trzeba tylko zrozumieć panujące tu zasady – ocenia ekspert. Jak dodaje, start-upom potrzebny jest także ożywiony dialog z funduszami venture capital.