| REKLAMA |
 |
Według IDG Enterprise 2016 Data & Analytics Research, 78% przedstawicieli przedsiębiorstw uważa, że zbieranie i analizowanie danych może zainicjować fundamentalną zmianę sposobu prowadzenia ich biznesu w ciągu najwyżej trzech lat. Polska wpisuje się w ten światowy trend. Rodzimi przedsiębiorcy podchodzą jednak do Big Data z daleko idącą ostrożnością – tylko 5,9% polskich firm korzysta z rozwiązań do analizy dużych zbiorów danych.
2016 rok stanowił przełom dla wielu firm powiązanych z segmentem Big Data. Według Deloitte kluczowym trendem w tym okresie była monetyzacja danych. W oparciu o Big Data coraz częściej podejmuje się ważne decyzje biznesowe dotyczące rozwoju, strategii czy kampanii marketingowych. Dlaczego? Osoby zarządzające przedsiębiorstwami zakładają, że wraz z zaawansowanymi analizami pozyskają nowy, głębszy wgląd w informacje, które dają możliwość wzrostu dla swojego biznesu. Według IDG Enterprise 2016 Data & Analytics Research firmy inwestowały do tej pory w narzędzia do analityki danych głównie z myślą o dwóch celach biznesowych: poprawie jakości systemów CRM oraz poszukiwaniu w danych możliwości ich wymiernego wykorzystania w przedsiębiorstwie (tzw. data – driven business).
Główne wyzwania dla biznesu: jakość i dostępność danych
Monetyzacja danych wiąże się jednak z pewnymi wyzwaniami. Głównym problemem jest dokładna ocena przydatności i wiarygodności zasobów danych. Także tych pochodzących ze źródeł zewnętrznych, których do tej pory przedsiębiorstwa w ogóle nie brały pod uwagę, a będą wykorzystywane coraz częściej. Zasilanie systemów firmowych danymi zewnętrznymi to działanie określane jako „data enrichment”. Dzięki niemu firma zyskuje możliwość przetestowania skuteczności zebranych przez siebie informacji. Ze względu na to, biznes będzie przywiązywał coraz większą wagę do jakości danych, zasilając nimi wewnętrzne systemy BI. W tej sytuacji kluczowa staje się aktualność tego typu treści. Dane muszą być regularnie odświeżane i aktualizowane, ponieważ coraz więcej parametrów (np. intencja zakupowa klienta) ma charakter krótkoterminowy. Do tego dochodzi kwestia utrzymywania w bazie pewnego porządku, mająca na celu chociażby uniknięcie mnożenia się kosztów np. związanych z utrzymaniem serwerów. Bogdan Brzozowski, podaje przykład takiej sytuacji:
Polacy, podchodzą z dystansem do technologicznych nowinek. Świadczy o tym dalekie, 23. miejsce wśród zaawansowanych cyfrowo państw Unii Europejskiej według analiz KE. Jednak w przypadku Big Data perspektywy są optymistyczne. Aż 8 do 10 polskich menedżerów IT jest zdania, że analityka wielkich zbiorów danych będzie stanowić podstawę strategii biznesowych dla ich firm w przeciągu najbliższych 5 lat. Natomiast w ciągu najbliższych dwóch aż siedem na dziesięć przedsiębiorstw planuje zwiększenie wydatków na analizę dużych zbiorów danych – Bogdan Brzozowski, IT Consultant w CapgeminiZamienić dane na pieniądze
2016 rok stanowił przełom dla wielu firm powiązanych z segmentem Big Data. Według Deloitte kluczowym trendem w tym okresie była monetyzacja danych. W oparciu o Big Data coraz częściej podejmuje się ważne decyzje biznesowe dotyczące rozwoju, strategii czy kampanii marketingowych. Dlaczego? Osoby zarządzające przedsiębiorstwami zakładają, że wraz z zaawansowanymi analizami pozyskają nowy, głębszy wgląd w informacje, które dają możliwość wzrostu dla swojego biznesu. Według IDG Enterprise 2016 Data & Analytics Research firmy inwestowały do tej pory w narzędzia do analityki danych głównie z myślą o dwóch celach biznesowych: poprawie jakości systemów CRM oraz poszukiwaniu w danych możliwości ich wymiernego wykorzystania w przedsiębiorstwie (tzw. data – driven business).
Przewiduje się, że do 2020 roku analityka predyktywna i preskryptywna przyciągnie około 40% nowych inwestycji w Business Intelligence. Pierwsza służy przewidywaniu przyszłych scenariuszy rozwoju rynku oraz zachowań klientów i konkurencji. Druga dostarcza wiedzy, jak te zachowania można modelować i wpływać aktywnie na postawy korzystne z punktu widzenia firmy. Przedsiębiorstwa coraz bardziej koncentrują się na analizie zachowań klientów. W ten sposób poszukują szansy na wejście na nowe rynki, kreowanie nowych modeli biznesowych oraz chcą poprawiać swoją operacyjność. Inwestycje w analitykę, Big Data oraz BI wychodzą tym celom naprzeciw – tłumaczy dalej Bogdan BrzozowskiSkala możliwości zastosowania rozwiązań Big Data jest w dużej mierze zależna od branży. Przede wszystkim korzystają z nich firmy z sektora usług finansowych. W ich wypadku Big Data służy m.in. do oceny ryzyka kredytowego lub selekcji klientów, którym zostanie przedstawiona oferta konkretnego produktu bankowego. Dzięki zaawansowanym algorytmom takie procesy są realizowane w czasie rzeczywistym. Jeszcze niedawno zajmowały nawet do kilku dni. Kolejnym sektorem świadomym użyteczności Big Data jest handel i telekomunikacja. Do tego grona zaliczają się również firmy produkcyjne, które dzięki analityce mogą obniżać koszty operacyjne nawet o 20% i liczyć na 30% wzrost zysków. Na ten efekt, a więc wymierne pójście w górę słupka przychodu, liczą wszyscy menedżerowie wprowadzający do firm projekty BI. I oczekują wykazania ich skuteczności.
Główne wyzwania dla biznesu: jakość i dostępność danych
Monetyzacja danych wiąże się jednak z pewnymi wyzwaniami. Głównym problemem jest dokładna ocena przydatności i wiarygodności zasobów danych. Także tych pochodzących ze źródeł zewnętrznych, których do tej pory przedsiębiorstwa w ogóle nie brały pod uwagę, a będą wykorzystywane coraz częściej. Zasilanie systemów firmowych danymi zewnętrznymi to działanie określane jako „data enrichment”. Dzięki niemu firma zyskuje możliwość przetestowania skuteczności zebranych przez siebie informacji. Ze względu na to, biznes będzie przywiązywał coraz większą wagę do jakości danych, zasilając nimi wewnętrzne systemy BI. W tej sytuacji kluczowa staje się aktualność tego typu treści. Dane muszą być regularnie odświeżane i aktualizowane, ponieważ coraz więcej parametrów (np. intencja zakupowa klienta) ma charakter krótkoterminowy. Do tego dochodzi kwestia utrzymywania w bazie pewnego porządku, mająca na celu chociażby uniknięcie mnożenia się kosztów np. związanych z utrzymaniem serwerów. Bogdan Brzozowski, podaje przykład takiej sytuacji:
Olbrzymia ilość danych utrudnia ich analizę oraz utrzymanie spójności przechowywanej informacji. 33 proc. zbieranych przez firmy danych klasyfikuje się jako zbędne, przestarzałe lub nieistotne, czyli ROT (Redundant, Obsolete or Trivial).Typowym przykładem są zduplikowane rekordy, które bardzo często pojawiają się podczas wprowadzania danych adresowych podmiotów prawnych lub osób fizycznych. Tradycyjne metody wyszukiwania były niewystarczające w identyfikacji takich przypadków. W odpowiedzi na ten problem wykorzystaliśmy rozwiązanie nazwane „fuzzy search”, będące nowym podejściem do przeszukiwania i analizy tekstów w relacyjnych bazach danych – komentuje Bogdan Brzozowski.Drugim istotnym zagadnieniem, zaraz po jakości danych, jest ich dostępność oraz łatwość zarządzania nimi. Firmy chcą analizować treści w czasie rzeczywistym i sprawnie dostosowywać swoje oprogramowanie w zależności od bieżących potrzeb. Takie możliwości otwierają przed nimi usługi chmurowe – czyli w skrócie model usług przetwarzania danych oparty na zewnętrznej infrastrukturze dostawcy. Według analiz Gartnera do ich zalet należą m.in. elastyczność, skalowalność, obniżka kosztów, innowacyjność i wsparcie wzrostu biznesu.
Usługi w modelu cloud dają użytkownikom szansę sprawnego funkcjonowania w świecie Big Data bez zbędnych inwestycji np. w drogi sprzęt czy serwery, przy zachowaniu pełnej sprawności działania. Umożliwiają też pracę z dowolnego miejsca. Równie ważny jest fakt, że dzięki funkcjonowaniu „na zewnątrz” produkty cloudowe mogą być szybko aktualizowane i dostosowywane do zmian zachodzących na rynku. Trudno się więc dziwić, że zyskują na popularności. Jak przewiduje Gartner, do 2020 roku aż 50 proc. usług w zakresie tzw. outsourcingu IT będzie związanych z strategiami wdrożenia usług chmurowych. Duże zainteresowanie firm w tym zakresie odczuwamy także na przykładzie własnych doświadczeń z projektami cloud realizowanymi przy użyciu technologii przetwarzania in-memory SAP HANA. Tylko w 2016 roku liczba subskrybentów usług SAP w tym modelu sięgnęła aż 110 mln, a poziom przychodów firmy z tego tytułu wyniósł 3 mld dolarów - mówi Tomasz Niebylski, dyrektor ds. wsparcia sprzedaży w SAP Polska.
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Real-Time Intelligence – od trendu do biznesowego must-have
Sposób prowadzenia działalności gospodarczej dynamicznie się zmienia. Firmy muszą stale dostosowywa… / Czytaj więcej
EPM – co to jest? Czy jest alternatywą dla BI?
Nowoczesne systemy BI i EPM dostarczają wiedzy potrzebnej do efektywnego zarządzania firmą. Czy zna… / Czytaj więcej
W jaki sposób firmy zwiększają swoją odporność na zmiany?
Do zwiększenia odporności na zmiany, konieczna jest pełna kontrola nad codziennymi procesami zapewn… / Czytaj więcej
Dlaczego systemy kontrolingowe są potrzebne współczesnym firmom?
Narzędzia Corporate Performance Management (CPM) pozwalają na przyśpieszenie tempa podejmowania dec… / Czytaj więcej
Hurtownie danych – funkcje i znaczenie dla BI
Przepisów na sukces biznesu jest na rynku wiele. Nie ulega jednak wątpliwości, że jednym z kluczowy… / Czytaj więcej
Po co dane w handlu? Okazuje się, że ich analityka może dać nawet 30 proc. większe zyski!
Jak wynika z badania firmy doradczej Capgemni, producenci FMCG oraz firmy związane z handlem detali… / Czytaj więcej
