| REKLAMA |
 |
Data Science w natarciu
Data Science to dziedzina analityki szerokich strumieni danych, którą zaczyna się określać mianem nauki o danych. Jest to proces pozyskiwania, analizowania, wizualizacji i wnioskowania z zarówno ustrukturyzowanych jak i nieustrukturyzowanych danych, z użyciem m.in. takich technologii jak uczenie maszynowe i analiza predykcyjna. Z danych firmy badawczej MRC, wynika iż globalny rynek rozwiązań z dziedziny nauki danych będzie charakteryzował się 36-procentowych wzrostem przez najbliższe 3 lata. W 2022 jego wartość będzie wynosiła 128,2 mld dolarów.
Badacz danych – wymarzony zawód w 2019?
Badacze danych to specjaliści od pozyskiwania, analizowania, segmentowania i interpretowania informacji. Ich zadaniem jest sprawić, aby dane, które firmy mają pod ręką, stały się nowym motorem napędowym przychodów w przedsiębiorstwach. Przyszłościowy charakter tej profesji potwierdza raport serwisu społecznościowego LinkedIn, z którego wynika, iż badacz danych będzie najbardziej pożądanym zawodem w USA w 2019 roku.
Z zestawienia przeprowadzonego przez firmę BiG Cloud wynika, iż najwyższe wynagrodzenia czekają na badaczy danych w Szwajcarii, gdzie średnia roczna pensja może wynieść 91 tys. dolarów. Na drugim miejscu plasuje się Holandia, gdzie specjaliści ds. Data Science mogą liczyć na roczne uposażenie rzędu 68 tys. euro. Firmy z Wielkiej Brytanii oferują 59 tys. funtów rocznie. Według różnych źródeł, nad Wisłą badacze danych mogą liczyć na wynagrodzenie w wysokości od 15 do nawet 25 tys. zł miesięcznie.
Data Science – jak działa w praktyce?
Z usług tzw. „badaczy” danych, korzystają dziś banki czy sektor fintech, w tym instytucje finansowe czy firmy windykacyjne. Mogą one wykorzystywać dane np. w sytuacjach zarządzania ryzykiem. Na bazie tzw. predyktywnej analizy systemy Data Science są w stanie przyporządkować danemu dłużnikowi wzorzec zachowania, który jest zbudowany na bazie doświadczeń i historii setek innych mniej lub bardziej podobnych przypadków. Pozwala to już na wejściu ocenić jaką procedurę w konkretnym przypadku zastosować, windykację polubowną czy obrać wariant bardziej formalny. Dzięki zastosowaniu tego typu narzędzi firmy windykacyjne są w stanie realnie zwiększyć swoją efektywność o 20 do 30 proc. wynika z danych TogetherData.
Nie tylko branża finansowa jest realnym tego przykładem. „Datyzacja” standardowych procedur zgłaszania szkód w branży ubezpieczeniowej jest w stanie zredukować koszty związane z procesem likwidacji szkód nawet o 30 proc. System sam kontaktuje się z poszkodowanym z prośbą o przesłanie np. brakujących dokumentów czy w sprawie dodatkowych pytań związanych z danym zdarzeniem. Czynnik ludzki w tym przypadku zostałby ograniczony jedynie do roli koordynującej i nadzorującej.
Źródło: Together Data
Data Science to dziedzina analityki szerokich strumieni danych, którą zaczyna się określać mianem nauki o danych. Jest to proces pozyskiwania, analizowania, wizualizacji i wnioskowania z zarówno ustrukturyzowanych jak i nieustrukturyzowanych danych, z użyciem m.in. takich technologii jak uczenie maszynowe i analiza predykcyjna. Z danych firmy badawczej MRC, wynika iż globalny rynek rozwiązań z dziedziny nauki danych będzie charakteryzował się 36-procentowych wzrostem przez najbliższe 3 lata. W 2022 jego wartość będzie wynosiła 128,2 mld dolarów.
Big Data, czyli szeroko pojęte gromadzenie i analiza dużych strumieni danych stało się domeną ostatnich lat. Firmy nie mają już problemu z dostępem i wykorzystaniem swoich danych. W sektorach, w których danych jest najwięcej, występują również największe trudności z ich wykorzystaniem i monetyzacją – mówi Michał Grams, Prezes Zarządu TogheterData. Powszechnie używane w tym przypadku gotowe rozwiązania analityczne są niewystarczające. Wraz z rozwojem Big Data coraz większe znaczenie zaczyna odgrywać Data Science oraz eksperci w tej dziedzinie, czyli tzw. badacze danych.
Badacz danych – wymarzony zawód w 2019?
Badacze danych to specjaliści od pozyskiwania, analizowania, segmentowania i interpretowania informacji. Ich zadaniem jest sprawić, aby dane, które firmy mają pod ręką, stały się nowym motorem napędowym przychodów w przedsiębiorstwach. Przyszłościowy charakter tej profesji potwierdza raport serwisu społecznościowego LinkedIn, z którego wynika, iż badacz danych będzie najbardziej pożądanym zawodem w USA w 2019 roku.
Z zestawienia przeprowadzonego przez firmę BiG Cloud wynika, iż najwyższe wynagrodzenia czekają na badaczy danych w Szwajcarii, gdzie średnia roczna pensja może wynieść 91 tys. dolarów. Na drugim miejscu plasuje się Holandia, gdzie specjaliści ds. Data Science mogą liczyć na roczne uposażenie rzędu 68 tys. euro. Firmy z Wielkiej Brytanii oferują 59 tys. funtów rocznie. Według różnych źródeł, nad Wisłą badacze danych mogą liczyć na wynagrodzenie w wysokości od 15 do nawet 25 tys. zł miesięcznie.
Big Data, czyli szeroko pojęte gromadzenie i analiza dużych strumieni danych stało się domeną ostatnich lat. Firmy nie mają już problemu z dostępem i wykorzystaniem swoich danych. W sektorach, w których danych jest najwięcej, występują również największe trudności z ich wykorzystaniem i monetyzacją – mówi Michał Grams, Prezes Zarządu TogheterData. Powszechnie używane w tym przypadku gotowe rozwiązania analityczne są niewystarczające. Wraz z rozwojem Big Data coraz większe znaczenie zaczyna odgrywać Data Science oraz eksperci w tej dziedzinie, czyli tzw. badacze danych.
Data Science – jak działa w praktyce?
Z usług tzw. „badaczy” danych, korzystają dziś banki czy sektor fintech, w tym instytucje finansowe czy firmy windykacyjne. Mogą one wykorzystywać dane np. w sytuacjach zarządzania ryzykiem. Na bazie tzw. predyktywnej analizy systemy Data Science są w stanie przyporządkować danemu dłużnikowi wzorzec zachowania, który jest zbudowany na bazie doświadczeń i historii setek innych mniej lub bardziej podobnych przypadków. Pozwala to już na wejściu ocenić jaką procedurę w konkretnym przypadku zastosować, windykację polubowną czy obrać wariant bardziej formalny. Dzięki zastosowaniu tego typu narzędzi firmy windykacyjne są w stanie realnie zwiększyć swoją efektywność o 20 do 30 proc. wynika z danych TogetherData.
Nie tylko branża finansowa jest realnym tego przykładem. „Datyzacja” standardowych procedur zgłaszania szkód w branży ubezpieczeniowej jest w stanie zredukować koszty związane z procesem likwidacji szkód nawet o 30 proc. System sam kontaktuje się z poszkodowanym z prośbą o przesłanie np. brakujących dokumentów czy w sprawie dodatkowych pytań związanych z danym zdarzeniem. Czynnik ludzki w tym przypadku zostałby ograniczony jedynie do roli koordynującej i nadzorującej.
Big Data, czyli szeroko pojęte gromadzenie i analiza dużych strumieni danych stało się domeną ostatnich lat. Firmy nie mają już problemu z dostępem i wykorzystaniem swoich danych. W sektorach, w których danych jest najwięcej, występują również największe trudności z ich wykorzystaniem i monetyzacją – mówi Michał Grams, Prezes Zarządu TogheterData. Powszechnie używane w tym przypadku gotowe rozwiązania analityczne są niewystarczające. Wraz z rozwojem Big Data coraz większe znaczenie zaczyna odgrywać Data Science oraz eksperci w tej dziedzinie, czyli tzw. badacze danych.
Big Data, czyli szeroko pojęte gromadzenie i analiza dużych strumieni danych stało się domeną ostatnich lat. Firmy nie mają już problemu z dostępem i wykorzystaniem swoich danych. W sektorach, w których danych jest najwięcej, występują również największe trudności z ich wykorzystaniem i monetyzacją – mówi Michał Grams, Prezes Zarządu TogheterData. Powszechnie używane w tym przypadku gotowe rozwiązania analityczne są niewystarczające. Wraz z rozwojem Big Data coraz większe znaczenie zaczyna odgrywać Data Science oraz eksperci w tej dziedzinie, czyli tzw. badacze danych.
Źródło: Together Data
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.
Infrastruktura w punkcie zwrotnym - 5 prognoz kształtujących AI, odporność i suwerenność danych w 2026 roku
W 2026 roku zyskają firmy, które traktują infrastrukturę nie jako obszar generujący koszty, lecz ja… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
Jak Cisco pomaga Europie spłacić dług technologiczny w krytycznej infrastrukturze sieciowej
Cyfryzacja, rozwój sztucznej inteligencji i nadchodzące komputery kwantowe wymagają od Europy stabi… / Czytaj więcej
MŚP inwestują w AI, kompetencje pracowników nadal wyzwaniem
Europejskie małe i średnie firmy coraz śmielej inwestują w sztuczną inteligencję, ale to kompetencj… / Czytaj więcej
AP EU AI Cloud: nowy standard suwerennej chmury i AI dla europejskich organizacji
SAP EU AI Cloud to zapowiedziana 27 listopada 2025 r. platforma, która łączy dotychczasowe inicjaty… / Czytaj więcej
