Przejdź do głównej treści

Przyszłość Big Data to zarządzanie danymi

Katgoria: BUSINESS INTELLIGENCE / Utworzono: 15 czerwiec 2016
Według analityków większość przedsiębiorstw wykorzystuje tylko około 10 procent danych, których jest właścicielem. Wdrożenie kompleksowej strategii zarządzania danymi w dobie Big Data nie jest zadaniem łatwym i wymaga reorganizacji procesów w ramach całej organizacji. Jednak w dobie cyfrowej transformacji wygrywa ten, kto potrafi lepiej wykorzystać wiedzę ukrytą w danych i szybciej zamienić ją w wymierną wartość biznesową.

REKLAMA
ASSECO KSEF
 
Rozwój cyfrowego świata stawia przed firmami wiele wyzwań technologicznych i organizacyjnych. Pojawiają się nowe rodzaje danych oraz potrzeba wykorzystania wszystkich dostępnych źródeł danych do efektywnego podejmowania decyzji. Istotny jest również problem poprawności i aktualności posiadanych informacji. Często menedżerowie nie zdają sobie do końca sprawy, w jaki sposób niska jakość danych może wpłynąć na przyszłość organizacji i spowodować konkretne straty finansowe. Dane to cenne aktywa, o które trzeba dbać i efektywnie wykorzystywać do rozwoju i budowania przewagi konkurencyjnej. W dobie Big Data, dane to nowa żyła złota, ale przedsiębiorstwa mogą się na nich „wzbogacić” tylko wtedy, gdy będą one w prawidłowy sposób zbierane, czyszczone, interpretowane i analizowane.

Jakie dane to Big Data?

W środowisku Big Data możemy wyróżnić pięć kategorii danych, które dziś wymagają skutecznej analizy. Pierwszą z nich są dane pochodzące ze stron internetowych i kanałów social media. To źródło szczególnie ważne dla obszaru zarządzania relacjami z klientem, które zapewnia ogromną wiedzę o zachowaniach i potrzebach klientów oraz umożliwia spersonalizowaną komunikację dostosowaną do jego potrzeb. Drugą kategorią są wszystkie dane pochodzące z sensorów zainstalowanych w maszynach i urządzeniach, czyli tzw. obszar Internetu Rzeczy. Internet of Things coraz odważniej wchodzi do naszej codzienności jako ekosystem, w ramach którego przedmioty posiadające dostęp do sieci komputerowych gromadzą i przekazują różnego rodzaju dane. Kolejne dwie kategorie to „Big Transaction Data” związane głównie np. z telekomunikacją i ochroną zdrowia oraz dane biometryczne służące do identyfikacji osób, takie jak: linie papilarne, cechy tęczówki oka, czy DNA. Ostatnią kategorią są dane wytwarzane na co dzień przez człowieka takie jak: nagrania głosowe, pliki video, korespondencja papierowa, e-mail i inne.

Jak skutecznie analizować Big Data?

Wiele organizacji nie wykorzystuje w pełni potencjału informacji, które są gromadzone w ich bazach transakcyjnych. Aby sięgnąć po nowe zewnętrzne źródła danych niezbędne jest wdrożenie strategii zarządzania danymi w organizacji. Jest to fundament dla analityki, który zapewni, że różnorodne dane pozyskiwane z wielu źródeł i przetwarzane przez różne działy w firmie będą zawsze dokładne, kompletne, spójne i aktualne. Dodatkowo będą też dostępne, zrozumiałe i przydatne, aby efektywnie wspierać realizację celów biznesowych i umożliwiać podejmowanie właściwych i bezpiecznych decyzji, także automatycznie i na masową skalę.
Każda działalność biznesowa wymaga dzisiaj, aby informacje wspierające podejmowanie decyzji były wysokiej jakości, dostarczane na czas, i co najważniejsze, były pewne i gwarantowały bezpieczeństwo prowadzonej działalności biznesowej. Dlatego dane wymagają rzetelnego podejścia do ich przetwarzania, przejrzystego sposobu zarządzania nimi i zdefiniowanych odpowiedzialności, określonych standardów i zasad nimi rządzących, bezpieczeństwa i ochrony oraz monitorowania i kontroli – powiedział Patryk Choroś, Principal Business Solutions Manager w SAS Institute.
Potrzeba integracji danych i zarządzania ich jakością

Data Quality – czyli szeroko rozumiana jakość danych to dziś często klucz i gwarant podejmowania właściwych decyzji biznesowych. Organizacje dostrzegają, że ryzyko podjęcia niewłaściwej decyzji może być spowodowane błędnymi lub niekompletnymi danymi. Jeżeli firma będzie wykorzystywać w analizie więcej wartościowych danych, to przełoży się to na jej sprawniejsze funkcjonowanie i lepsze dopasowanie do rynkowych trendów, co automatycznie daje przewagę konkurencyjną.

Innym aspektem w procesie „data management” jest integracja danych. Jest to proces, który pozwala firmom na tworzenie mieszanych kombinacji danych, które będą ostatecznie przydatne do podejmowania decyzji. Przykładowo jeden zestaw danych może zawierać wszystkie nazwy i adresy naszych klientów, tymczasem drugim zestawem może być lista aktywności online, wraz z ich nazwiskami. Kiedy połączymy te dwa zbiory razem i wyciągniemy odpowiednie wnioski uzyskamy odpowiedzi na tak istotne pytania jak: "Kim są moi najlepsi klienci?", "Jaka jest następna najlepsza oferta?". Pozwoli to stworzyć najlepszą jakość obsługi i zrozumienia potrzeb odbiorców.

Od danych do decyzji

Żyjemy w ciekawych czasach gwałtownie postępującej automatyzacji i cyfryzacji, nowych zasad konkurowania na rynku oraz rosnącej grupy klientów bardzo świadomych swoich wyborów i oczekujących natychmiastowej obsługi oraz informacji dostosowanych do ich potrzeb i preferencji. Aby sprostać oczekiwaniom współczesnych klientów i rozwijać innowacyjną ofertę, firma musi działać sprawnie i efektywnie korzystać z wiedzy ukrytej w danych. Kluczem do sukcesu w osiągnięciu tego celu jest wykorzystanie zaawansowanej analityki i technologii do zarządzania danymi.
Skuteczność i sprawność procesów podejmowania decyzji ma kluczowy wpływ na to, czy organizacja odniesie sukces, czy porażkę. Wykorzystanie zaawansowanej analityki w celu uzyskania jak najlepszych rekomendacji w procesach biznesowych stało się nowym i bardzo skutecznym narzędziem konkurowania. Wychodząc od danych przetwarzanych przez organizację oraz danych dostępnych z zewnętrznych źródeł, firma może w oparciu o analitykę zbudować unikalną przewagę rynkową - powiedział Patryk Choroś, Principal Business Solutions Manager w SAS Institute.
Źródło: SAS Institute

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
psilogoW 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
SENTEWspółczesna 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?
BPSC FORTERROZysk 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.

Przeczytaj Również

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