| REKLAMA |
 |
Trudno określić, które zmiany w zachowaniach konsumentów pozostaną z nami na dłużej, a które ustąpią po zakończeniu pandemii. Długoterminowymi skutkami koronawirusa są zwiększenie się ryzyka kredytowego kontrahentów, jak również zwiększający się odsetek klientów windykowanych. Oznacza to, że instytucje finansowe muszą szybko przeorganizować procesy pożyczkowe i wdrożyć bardziej restrykcyjne polityki scoringowe. To z kolei może prowadzić do zbyt częstego kwalifikowania klientów jako niewiarygodnych. Takie działanie skutkuje decyzją odmowną o przyznaniu kredytu, stratą przychodu dla banku i niezrealizowaną inwestycją organizacji czy osoby, która ubiegała się o pożyczkę. W szerszej perspektywie oznacza to negatywny wpływ na poszczególne firmy, a także na gospodarkę całego państwa.
Szybkie analizy w niepewnych czasach
Firmy codziennie analizują ogromną ilość zewnętrznych i wewnętrznych informacji o klientach. Dzięki jednolitym platformom automatyzującym wszystkie etapy cyklu życia modeli analitycznych, takim jak SAS Viya, obecnie procesy te zajmują znacząco mniej czasu niż kiedyś. Samo modelowanie również uległo skróceniu dzięki postępowi technologicznemu, np. dostępności technologii in-memory, polegającej na przetwarzaniu danych w szybkiej pamięci RAM. W efekcie biznes może szybko przejść od fazy projektowej do praktycznego wykorzystania efektów procesów analitycznych.
Procesy analityczne cechuje duża złożoność. Współpraca wielu użytkowników niejednokrotnie wiąże się z tym, że korzystają oni z różnych systemów czy języków programowania. Mając to na uwadze, SAS dostosował swoje rozwiązania do potrzeb współpracy np. z programistami czy twórcami modeli analitycznych, korzystającymi z narzędzi open source czy interaktywnych kreatorów no-code/low-code. W projekty z zakresu analityki zaangażowane są osoby o różnym stopniu zaawansowania. Część z nich nie ma odpowiedniej wiedzy, aby móc samodzielnie tworzyć i udoskonalać modele analityczne. System SAS oferuje wsparcie technologiczne podpowiadając użytkownikowi, jakie kroki powinien wykonać, dysponując określonym zestawem danych. Nie oznacza to oczywiście, że narzędzia analityczne same podejmują decyzje biznesowe.
Kompetencje analityczne wciąż poszukiwane
Firmy muszą budować wewnętrzne kompetencje w obszarze zaawansowanej analityki. Dlatego bardzo ważna jest współpraca biznesu z uczelniami wyższymi w zakresie kształcenia kadr i rozwijania odpowiednich kompetencji, zwłaszcza w obszarach analitycznych wykorzystujących sztuczną inteligencję, która jest dziedziną podlegającą nieustannym zmianom i ciągłej ewolucji.
Jaka będzie nowa cyfrowa normalność w biznesie?
Analityka w czasie rzeczywistym wspierana przez sztuczną inteligencję to ważne narzędzie w rękach decydentów działających w realiach cyfrowej ekonomii. Szybkość decyzji zwiększa konkurencyjność na niezwykle rozproszonych i szybkozmiennych rynkach. Jednocześnie wszyscy chcą tworzyć długoterminowe strategie działania w sytuacji, gdy o przyszłości wiadomo bardzo niewiele. Organizacje, które wykorzystują systemy scenariuszowe czy też stress testowe, mogą przygotować się na nadchodzące miesiące i w bardziej trafny sposób zaplanować działania w perspektywie długoterminowej. W tym celu firmy wykorzystują zaawansowane modele analityczne, budują eksperckie reguły biznesowe oraz analizują wszelkie możliwe ścieżki rozwoju.
Źródło: SAS Institute
Szybkie analizy w niepewnych czasach
Firmy codziennie analizują ogromną ilość zewnętrznych i wewnętrznych informacji o klientach. Dzięki jednolitym platformom automatyzującym wszystkie etapy cyklu życia modeli analitycznych, takim jak SAS Viya, obecnie procesy te zajmują znacząco mniej czasu niż kiedyś. Samo modelowanie również uległo skróceniu dzięki postępowi technologicznemu, np. dostępności technologii in-memory, polegającej na przetwarzaniu danych w szybkiej pamięci RAM. W efekcie biznes może szybko przejść od fazy projektowej do praktycznego wykorzystania efektów procesów analitycznych.
Szybkość podejmowania decyzji zawsze odgrywała kluczową rolę w każdej branży. Obecnie analiza danych w czasie rzeczywistym jest jeszcze ważniejsza. Zachowania konsumentów stają się coraz mniej przewidywalne. Firmy muszą błyskawicznie określać możliwości pozyskania i utrzymania klienta, a także oceniać jego wiarygodność i szacować ryzyko wystąpienia nadużyć. Z pomocą przychodzi analityka, w tym również algorytmy Artificial Intelligence – mówi Łukasz Libuda, Principal Business Solutions Manager w SAS Polska.
Procesy analityczne cechuje duża złożoność. Współpraca wielu użytkowników niejednokrotnie wiąże się z tym, że korzystają oni z różnych systemów czy języków programowania. Mając to na uwadze, SAS dostosował swoje rozwiązania do potrzeb współpracy np. z programistami czy twórcami modeli analitycznych, korzystającymi z narzędzi open source czy interaktywnych kreatorów no-code/low-code. W projekty z zakresu analityki zaangażowane są osoby o różnym stopniu zaawansowania. Część z nich nie ma odpowiedniej wiedzy, aby móc samodzielnie tworzyć i udoskonalać modele analityczne. System SAS oferuje wsparcie technologiczne podpowiadając użytkownikowi, jakie kroki powinien wykonać, dysponując określonym zestawem danych. Nie oznacza to oczywiście, że narzędzia analityczne same podejmują decyzje biznesowe.
Kompetencje analityczne wciąż poszukiwane
Firmy muszą budować wewnętrzne kompetencje w obszarze zaawansowanej analityki. Dlatego bardzo ważna jest współpraca biznesu z uczelniami wyższymi w zakresie kształcenia kadr i rozwijania odpowiednich kompetencji, zwłaszcza w obszarach analitycznych wykorzystujących sztuczną inteligencję, która jest dziedziną podlegającą nieustannym zmianom i ciągłej ewolucji.
Uczelnie wyższe muszą na bieżąco reagować na rozwój technologii oraz wynikające z tego zmiany rynkowe i dostosowywać programy nauczania do aktualnych potrzeb przedsiębiorstw. Specjaliści na stanowiskach data scientist, których kształcimy w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie, między innymi na kierunku Analiza Danych – Big Data odgrywają coraz większą rolę w swoich organizacjach - mówi Ewa Frątczak, Profesor SGH, kierownik Zakładu Metod Statystycznych i Analiz Biznesowych w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie.
Jaka będzie nowa cyfrowa normalność w biznesie?
Analityka w czasie rzeczywistym wspierana przez sztuczną inteligencję to ważne narzędzie w rękach decydentów działających w realiach cyfrowej ekonomii. Szybkość decyzji zwiększa konkurencyjność na niezwykle rozproszonych i szybkozmiennych rynkach. Jednocześnie wszyscy chcą tworzyć długoterminowe strategie działania w sytuacji, gdy o przyszłości wiadomo bardzo niewiele. Organizacje, które wykorzystują systemy scenariuszowe czy też stress testowe, mogą przygotować się na nadchodzące miesiące i w bardziej trafny sposób zaplanować działania w perspektywie długoterminowej. W tym celu firmy wykorzystują zaawansowane modele analityczne, budują eksperckie reguły biznesowe oraz analizują wszelkie możliwe ścieżki rozwoju.
W realiach tak zwanej nowej normalności firmy potrzebują wsparcia technologii i wiedzy płynącej z danych w coraz szerszym zakresie. Wychodząc naprzeciw tym potrzebom, w bieżącym roku akademickim na kierunku Analiza Danych – Big Data wprowadzamy nowy przedmiot kierunkowy „Real Time Analytics”, który łączy nowoczesne technologie z zaawansowaną analityką biznesową. Pracujemy też nad otwarciem nowej generacji studiów podyplomowych. Naszym celem jest wykształcenie kolejnych pokoleń analityków, którzy posiadają niezbędną wiedzę i kompetencje w zakresie modelowania i analizy danych w czasie rzeczywistym – mówi profesor Ewa Frątczak.
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
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.
Jak przyspieszyć transformację energetyczną i dekarbonizację dzięki inteligentnej integracji danych w chmurze?
Odpowiedzią jest Snowflake Energy Solutions – nowa oferta łącząca ponad 30 rozwiązań partnerskich w… / Czytaj więcej
Jak skutecznie wdrożyć Power BI w organizacji?
Wdrożenie narzędzi analitycznych w firmie to nie tylko kwestia technologii, ale także zmiany podejś… / Czytaj więcej
Czy systemy Business Intelligence nadają się do małych i średnich firm?
W świecie biznesu coraz więcej mówi się o danych. Firmy gromadzą je w ogromnych ilościach – od arku… / Czytaj więcej
Jak Business Intelligence rewolucjonizuje zarządzanie sieciami dealerskimi – rozwiązania od One Support
W branży motoryzacyjnej zmiany zachodzą szybciej niż kiedykolwiek. Dynamiczne wahania cen, rosnąca… / Czytaj więcej
Narzędzia BI dla systemów ERP: Jak wybrać odpowiednie rozwiązanie?
W ostatnim czasie dane stały się jednym z najważniejszych aktywów biznesowych. Sam system ERP pozwa… / Czytaj więcej
Business Intelligence w praktyce – jak system BI One zmienia sposób zarządzania firmą
W erze cyfrowej transformacji dane stały się najcenniejszym zasobem każdej organizacji. Ich skutecz… / Czytaj więcej
