Doradztwo i audyty w zakresie Big Data. Zbieranie danych, przechowywanie, analiza danych, jakość danych. Monetyzacja danych, wykorzystanie danych w biznesie np. poprzez budowanie nowych strumieni przychodów. Integracja systemów i źródeł danych. Audyt Big Data.
Strategia Multicloud jest często wdrażana z powodów dywersyfikacji i uniknięcia uzależnienie do jednego dostawcy (tzw. Vendor Lock). Uzależnienie do może być w obszarze jakości usług, cen czy zakłócenia ciągłości biznesowej (Business Continuity) – awarie, odtwarzanie po awarii (DR – Disaster Recovery), wysoka wydajność (HA – High Availability), itd. Strategia z uwagi na różne zakresy usług dostawców chmur musi uwzględniać wszystkie ich aspekty jak: koszty za storage czy moc obliczeniową, różnorakie platformy czy aplikacje, moduły bezpieczeństwa, itd. Usługi te muszą być wpisane zarówno w politykę bezpieczeństwa jak i architekturę tele-informatyczną firmy.
Oprócz dywersyfikacji, vendor-lockingu częstym powodem dla międzynarodowych firm jest zwiększenie ciągłości biznesowej zarówno w dostępie (np. wydajność) do infrastruktury z dowolnej części świata, jak i jej odporność na awarie i ataki.
Strategia chmurowa jest jednym z elementów Strategii IT wspierającej cele biznesowe. Jest ona zasadna w przypadku rozproszonych globalnie systemów, klientów, pracowników, wysokich parametrów SLA dla usług i systemów oraz dużej dojrzałości organizacji.
Jednym z powszechnych problemów naszych klientów jest efektywne załadowanie samochodów transportowych paletami mieszczącymi różne produkty, przeznaczone dla różnych sklepów czy klientów. Problem jest powszechnie znany, a efektywność wypełnienia samochodów (gęstość składowania) jest niewystarczająca a ilość błędów spowodowanych błędnym załadunkiem produktów na palety jest duża.
Zespół GoTechnologies i SoftCube wspiera organizacje logistyczne i magazyny w optymalizacji procesów kompletacji i załadunku towarów na samochody transportowe z wykorzystaniem algorytmów TETRIS.
Przykład wizualizacji procesów magazynowych w obszarze zatowarowania sklepów
Obecnie proces sprawnego załadunku i wykorzystania powierzchni załadunkowej opiera się na doświadczeniu wózkowego. Jednakże warto wykorzystać dostępną technologię i zoptymalizować ten proces.
Przykładowy proces magazynowy z wykorzystaniem algorytmów Tetris może wyglądać następująco:
Operator otrzymuje sygnał do kompletacji zamówień niejednorodnych, które prowadzi go po odpowiednich produktach wg. kolejności algorytmu układania (waga, wymiary produktów czy opakowań)
Na tablecie widzi jak powinien rozmieszczać produkty na palecie
Dostarcza paletę na samochód transportowy
Algorytmy wykorzystują zarówno szczegółowe dane z masterdaty jak wymiary, waga, pojemność samochodów i inne parametry potrzebne do optymalizacji procesu.
Retail wraz z eCommerce są branżami, z którymi spotykamy się na co dzień i możemy obserwować zmiany technologiczne i procesowe jakie w nich zachodzą. Obecnie technologia staje się dojrzalsza i tańsza czego rezultatem są projekty autonomicznych i samoobsługowych sklepów, aplikacji lojalnościowych, itd. Poniżej znajdują się najciekawsze trendy technologiczne w branży Retail.
IoT (Internet of Things) – technologia inteligentnych czujników, identyfikacja zachowań, personalizacja, wykorzystanie aplikacji mobilnych czy płatności w świecie online. Technologie jak iBeacons, Bluetooth, GPS, Wearables, RFID, itd. Obecnie pojawiają się trendy jak AIoT (Artificial Internet of Things). Zobacz: Doradztwo IoT
Programy lojalnościowe, Aplikacje i Smartphony – budowanie lojalności poprzez technologię i udogodnienia jak usługi komplementarne, zbieranie punktów, promocje, karty, itd.
Elastyczne systemy POS – systemy POS (Point of Sales) ciągle pozostają kluczowym elementem realizacji usług w Retail. Systemy te jednakże nie spełniają nowych trendów czyli nie można ich zmieniać szybko dostosowując je do nowych potrzeb klientów. Przyszłością są elastyczne i samoobsługowe systemy informatyczne. Zobacz: Systemy POS
Kasy bezobsługowe, płatności mobilne i bez obsługowe sklepy – pełny fulfilment to przyszłość zakupów, jednakże tego typu technologie potrzebują czasu, zmiany mentalności klientów i perfekcyjnej technologii (w tym UX – User Experience, UI – User Interface).
User Experience – szczególnie w procesach obsługi klienta, reklamacjach czy zwrotach oraz w wykorzystaniu technologii samoobsługowej. Źle zaprojektowane interfejsy możemy spotykać w codziennych zakupach. Zobacz: Doradztwo UX, UI
Efektywne zatowarowanie sklepów – predykcja zatowarowania sklepów, predykcja zachowań konsumenckich, analiza sprzedaży w danych sklepach, regionach, itd. Wykorzystanie Big Data i Sztucznej Intelignencji (AI). Zobacz: Systemy BI (Business Inteligence)
Sztuczna inteligencja (AI – Artificial Inteligence) – wykorzystanie dużych zbiorów danych Big Data, często chmury (Cloud Computing) oraz algorytmów Machine i Deep Learning.
Rozszerzona rzeczywistość AR (Augmented Reality) – technologia, która zaczyna wchodzić np. do branży Fashion zarówno w kanałach eCommerce jak i sklepach typu Showroom, często łączona z wirtualną rzeczywistością (VR – Virtual Reality).
Booty, Czaty i asysta – pełna automatyzacja procesów kontaktu klienta np. w procesach zwrotów czy reklamacjach.
Automatyzacja magazynów – wykorzystanie najnowszych trendów w Automatyce Magazynowej np. pojazdy AGV (Automated Guided Vehicles), systemów idealnego załadowanie samochodów transportowych czy magazynów automatycznych. Zobacz: Automatyzacja Procesów Magazynowych, czy Algorytmy Tetris.
Traceabbility produktów – pełne śledzenie partii produktów od produkcji do klienta. Śledzenie i zarządzanie cyklem życia produktów. Zobacz: Doradztwo Traceability
Produkcja energii elektrycznej na potrzeby sklepów – wykorzystanie energii elektrycznej z dużej powierzchni obiektów handlowych jak dachy, odzyskiwanie ciepła z wewnątrz obiektów, itd.
Sieci Connectivity – sieci jak 5G łączące urządzenia i czujniki (IoT) pomiędzy sobą i serwerami np. w chmurze.
Systemy klasy DAM pozwalają na sprawne zarządzanie cyfrowym kontentem jak obrazki, zdjęcia, szkice, szablony, layouty, firmy, loga, itd. Umożliwiają przechowywanie, publikowanie, wersjonowanie, pracę nad nimi czy archiwizowanie. Dzięki tego typu systemom cyfrowe dokumenty nie giną i zawsze można odtworzyć ich twórców, zmiany, itd. Systemy DAM są powszechnie stosowane w eCommerce, Retail, biurach projektowych czy w bankowości.
Systemy DAM pozwalają na:
Tworzenie
Indeksowanie, grupowanie, opisywanie kontentu
Wyszukiwanie
Współdzielenie
Workflow z cyklem życia produktu i ścieżką akceptacji
Wersjonowanie
Poziomy dostępu
Śledzenie użycia
itd.
Systemy DAM są często dostosowane do danej branży np.:
Zarządzanie brandem i materiałami sprzedażowymi
Zarządzanie projektami budowlanymi czy inwestycyjnymi
Zarządzanie cyfrowymi materiałami dla dostawców, itd.
Cyfrowe biznesy od lat zmieniają naszą rzeczywistość. Przez ostatnie lata prognozy dla eCommerce były ogromne. Wieszczono upadek tradycyjnego handlu. Przed pojawieniem się wirusa Corona jednak tradycyjny handel (Retail) ponownie miał bardzo silną pozycję i idealnie działał z eCommerce. W czasie Covid eCommerce ponownie szybował do góry, jednakże po lockdownie Retail ponownie pokazał swoją siłę. Jaka będzie przyszłość eCommerce? Na pewno silna. Poniżej kilka technologicznych trendów eCommerce i Omnichannel, które będą zmieniały dla nas handel elektroniczny.
Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence) – algorytmy uczenia maszynowego Deep i Machine Learning bazujące na dużych zbiorach danych, analizujące zachowanie klientów zarówno w świecie online jak i offline.
Płatności mobilne i cryptowaluty – płatności wprowadzają najsilniejsi gracze na rynkach jak Google Pay, Amazon Pay, Garmin Pay czy Apple Pay. W Polsce możemy obecnie zaobserwować „wysyp” systemów płatności. Swoje płatności wprowadziła Żabka, Orlen, Lidl, a teraz największy Commerce w Polsce Allegro.
Systemy IT dla eCommerce – platformy eCommerce, Marketplace, systemy Marketing Automation, systemy CRM (Customer Relationship Management), PIM (Product Information Management), OMS (Order Management System) i ich integracje np. z systemami ERP (Enterprise Management System), WMS (Warehouse Management System) czy TMS (Transport Management System). Zobacz więcej: systemy IT dla eCommerce
Social Commerce – sprzedaż w kanałach social media takich jak Facebook, itd. Trend bazujący na rekomendacjach znajomych.
Mobile Commerce (M-Commerce) – aplikacje, kampanie sprzedażowe, programy lojalnościowe, streaming danych, subskrypcje. Zobacz więcej: Doradztwo M-Commerce.
Big Data – permanentne śledzenie, czy zbierania danych celem lepszej personalizacji reklam, treści i przewidywania zachowań w przyszłości.
IoT (Internet of Things, Internet Rzeczy) – łączenie świata fizycznego (offline) ze światem cyfrowym (online) np. integracja lodówki ze sklepem internetowym pozwalająca na automatyczne zamawianie produktów.
Logistyka – dostawy produktów tak szybko jak to tylko możliwe nawet tego samego dnia. Dostarczanie produktów szybko psujących się. Dostarczanie w sposób wygodny dla użytkownika (kurier, paczkomat, najbliższy sklep).
Wyszukiwanie – zarówno tekstowe lub głosowe wyszukiwanie pozostaje podstawową metodą do znalezienia tego czego szukamy w internecie. Jest to też najbardziej problematyczny element z punktu widzenia użytkownika, który w dużej ilości danych nie potrafi znaleźć tego czego szuka. Nie ułatwiają tego systemy czy „inteligentne” algorytmy, które próbują albo dać użytkownikowi to czego nie szuka lub nie chce, lub już kupił (np. RTB – Real-Time Bidding). Obecnie wyszukiwanie odbywa się w wyszukiwarkach jak Google, platformach jak Amazon czy Allegro lub w porównywarkach produktów i cen.
Platformy Marketplace – trend zwyżkowy wyszukiwania i utrzymywania klienta w obrębie dużych platform typu Marketplace. Najbardziej znane Światowe to Amazon, eBay, AliExpress, Facebook czy polskich Allegro, Empik czy Morele.net. Zobacz: Platformy typu Marketplace
Obecnie obserwujemy kilka dominujących trendów technologicznych, które będą miały wpływ na nasze życie i biznesy w najbliższych miesiącach i latach. Dodatkowo dzięki takim zjawiskom jak Covid pojawiają się nowe trendy lub zostają wzmocnione inne.
Poniżej lista zaobserwowanych trendów w rozwoju technologii na świecie:
Robotyzacja i automatyzacja procesów – zastępowanie ludzi w procesach powtarzalnych przez systemy informatyczne, unikanie błędów ludzkich i minimalizacja kosztów zatrudnienia i szkolenia personelu. Zobacz także RPA – Robotic Process Automation
Blockchain – wykorzystanie technologii blockchain np. w jednostkach rządowych, samorządowych i służbie zdrowia.
Chmura, Cloud Computing – wykorzystanie chmury zarówno w corowych procesach biznesowych jak i pomocniczych. Przenoszenie do chmury obliczeń, systemów i baz danych. Zobacz: doradztwo Cloud
Big Data – Zbieranie dużych ilości danych z wielu źródeł i ich łączenie w celu wykorzystania w systemach podejmowania decyzji. Zobacz: doradztwo Big Data
Sztuczna Inteligencja(Artificial Inteligence) – Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji w tym uczenia maszynowego (Deep i Machine Learning) w nowoczesnym biznesie i handlu internetowym.
Praca zdalna i dygitalizacja procesów backoffice – trend nabierający na sile związany głównie z pracą zdalną spowodowaną pandemią wirusa Covid. Narzędzia pracy zdalnej, dostęp do systemów firmy oraz dokumentów (EOD – Elektroniczny Obieg Dokumentów, DMS, EMS) w postaci cyfrowej z dowolnego miejsca na Świecie.
Handel elektroniczny (eCommerce) – istniejący i silny trend wzrostowy sprzedaży produktów i usług poprzez kanały cyfrowe jak eCommerce, Mobile, Social Media, Marketplace, etc.. Zobacz usługi dla eCommerce
Monetyzacja danych – zbieranie, łączenia, tłumaczenie i poszukiwanie nowych strumieni przychodów opartych na danych. Zobacz: nowe strumienie przychodów.
Systemy predykcyjne, systemy podejmowania decyzji – systemy prodykcyjne, systemy wspierające podejmowanie decyzji, systemy System Business Intelligence (BI)Business Intelligence (BI) oparte na hurtowniach danych.
Mobile – trend posiadania i wykorzystywania urządzeń mobilnych, transmisji danych, wykorzystania technologii 5G i Internetu Rzeczy (IoT).
Omnichannel – sprzedaż i tracking użytkowników w świecie offline (Retail) i w internecie (mobile, eCommerce, social media, itd.) oraz w Contact Center. Zobacz doradztwo technologiczne dla Omnichannel
5G – wykorzystanie sieci dużych przepustowości do integracji urządzeń, pojazdów i ludzi w czasie rzeczywistym. Zobacz Doradztwo 5G
Privacy – ochrona danych użytkowników w sieci. Bardzo silny trend występujacy np. w Niemczech i USA.
Inteligentne Miasta (Smart City) – technologie dla inteligentnych miast wykorzystujące technologie 5G, IoT, Big data i chmury. Zobacz doradztwo Smart City
Autonomiczne pojazdy – trend przyszłości zarówno w samochodach, dronach, statkach powietrznych jak i morskich.
Cyfrowy bliźniak (Digital Twin) – testowanie realnego świata w stworzonych ich cyfrowych modelach.
Bezpieczeństwo (Cybersecurity) – zabezpieczenie danych zarówno prywatnych jak i firmowych przed wyciekami i kradzieżą.
Hurtownie danych są systemami integrującymi duże ilości danych (Big Data) z wielu źródeł, często organizowane tematycznie np. hurtownia danych finansowych. Hurtownie danych są podstawą w rozproszonych i większych organizacjach do działań opartych na danych jak analizy, forecasting, podejmowania decyzji czy raportowanie operacyjne. Hurtownie danych pracują w trybie do odczytu i z ich danych można korzystać np. przez zapytania SQL, aplikacje jak Tableau, Qlick czy Power Bi. Hurtownie danych są także podstawą zasilania systemów klasy BI – Business Intelligence, które pozwalają na analizę danych np. za pomocą kostek analitycznych OLAP (Online Analytical Processing).
Na rynku możemy spotkać hurtownie danych wdrażanych na chmurze (Cloud) lub na własnych serwerach. Oba warianty mają swoje zalety i wady. Ciekawym trendem są hurtownie danych
Zastosowanie hurtowni danych:
Wykorzystanie dobrej jakości danych do celów analitycznych
Wykorzystanie dobrej jakości danych do celów decyzyjnych strategicznych i operacyjnych
Pojęcia Uczenie maszynowe (Machine Learning), Głębokie uczenia (Deep Learning) czy Sztuczna Inteligencja (AI – Artificial Intelligence) pojawiają się w ostatnich dość często i są grupowane jako technologie automatyzujące, predykcyjne oraz wspierające podejmowanie decyzji. Technologie opierają się na sieciach neuronowych. To one budzą zarówno zachwyt jak i przerażenie.
Machine Learning i sieci neuronowe
Machine Learning jest podstawą obecnych systemów Sztucznej Inteligencji i zajmuje się eksploracją danych (Data Mining). Machine Learning koncentruje się na wyszukiwaniu wzorców danych w dużych zbiorach danych zasilanych przez różne systemy lub procesy. Uczenie maszynowe często z uwagi na potrzebę dużej mocy obliczeniowej korzysta z chmur obliczeniowych (Cloud) lub specjalistycznych superkomputerów.
Deep Learning a ludzie
Deep Learning jako „dziecko” Machine Learningu pozwala skoncentrować się na człowieku i jego zachowaniach. Deep learning potrafi wchodzić w interakcję z człowiekiem, słucha dźwięków, muzyki, głosu, obserwuje np. rozpoznając obrazy. Deep Learning jest bardzo popularny z uwagi na koncentracji na zachowaniach człowieka, co w przypadku obecnych biznesów jest kluczowe.
Gdzie najprościej wykorzystać Machine Learning?
W organizacjach gdzie są spełnione dwa elementy. Są zbierane duże ilości danych (Big Data) oraz, w których innowacja jest w DNA firmy. Duże ilości aktualnych danych pozwalają „uczyć” systemy zachowań np. użytkowników czy linii produkcyjnej. Czym więcej danych na początku tym lepsze wyniki uczenia. Jeśli danych jest mniej systemy muszą za każdym razem kiedy wystąpi nieoczekiwana sytuacja uczyć się, co wydłuża proces wdrożenia i produkcyjnego wykorzystania tychże systemów.
Inteligentne domy (Smart Homes) to trend, który rozpoczął się na dobre kilka lat temu m.in. w Polsce z uwagi na dostępność w kraju internetu, szczególnie na peryferiach i wioskach, gdzie dużo Polaków zaczęło stawiać swoje domy, z dala od zgiełku miejskiego. Drugą przyczyną rozwoju urządzeń dla inteligentnych domów jest dostępność technologii, ciągły spadek ich cen oraz coraz szersza gama produktów, które są prostsze w użyciu czy montażu. Produkty te są dostarczane przez duże firmy zachodnie i polskie jak i startupy technologiczne, których liczba ciągle rośnie. Na rynku widoczne są też projekty typu spin-off czy Joint Venture firm, których efektem są spółki czy produkty dla inteligentnych domów czy inteligentnych miast (Smart City).
Dostęp do internetu, także 5G (zobacz Startupy 5G) spowodował rozkwit urządzeń Internetu Rzeczy (IoT – Internet of Things). Za pomocą aplikacji mobilnej możemy sterować urządzeniami na odległość np. ogrzewaniem, otwieraniem okien czy podlewaniem trawnika. A nasza lodówka potrafi zaproponować nam produkty do kupienia.
Dane z urządzeń Internetu Rzeczy są zazwyczaj przechowywane w chmurze (Cloud). Nowe urządzenia potrafią przewidywać nasze zachowania za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence) wraz uczeniem maszynowym (Machine i Deep Learning). Rodzi to nowe obszary do innowacji oraz zagrożenia. Największymi zagrożeniami jest dostęp do danych, nieuprawnione działania hackerów czy złodziei. Dzięki danym mogą przewidzieć czy ktoś jest w domu, kiedy może wrócić do domu, jakie są zabezpieczenia, itd.
Jeśli jesteś Startupem technologicznym, który tworzy innowacyjne produkty czy Software Housem i masz wyzwania technologiczne i biznesowe dla swojego produktu zapraszamy do kontaktu.
Technologiczny audyt sklepu internetowego (B2B, B2C), strony webowej (www) czy platformy SaaS (Software as a Service) jest dopiero wykonywany jak pojawiają się problemy wydajnościowe, problemy z bezpieczeństwem, długiem technologicznym, RODO, zwiększającym się czasem wdrażania zmian na produkcję (time to market), kosztami zmian czy z brakiem chęci programistów do pracy ze starą technologią.
Wybór systemów i platformy eCommerce
Wybór odpowiednich systemów i ich integracje jest kluczowym elementem po analizie procesów eCommerce. Systemy eCommerce i Omnichannel wraz z Retail, Contact Center i Logistyką muszą być ze sobą zintegrowane, gdzie wymiana danych musi być często w czasie rzeczywistym. Nasz biznes eCommerce musi posiadać system ERP (Enterprise Resources Planning), gdzie obsługujemy płatności, rozliczenia, często stocki. Musi posiadać odpowiednio dobrany silnik eCommerce. Są to platformy typu Open Source jak Magento czy Presta Shop, systemy SaaS, gdzie płacimy abonament lub fee od transakcji lub pisane dla nas systemy dedykowane. Do kampanii sprzedażowych i kontaktu z klientem wykorzystamy system CRM (Client Relationship Management) z Marketing Automation. Magazynem możemy zarządzać poprzez systemy WMS (Warehouse management Systems) z opcjami multickingu lub wykorzystać funkcje dropshippingu. Zarządzanie zamówieniami w systemach Omnichannel (eCommerce, Retail, Contact Center) robimy przez systemy OMS (Order Management System), a zarządzanie produktami w systemach klasy PIM (Product Management System).
Wspieramy projekty edukacyjne. M.in. jesteśmy współautorami książek o eCommerceWykładamy „Skuteczne Projekty Internetowe” na najlepszych polskich uczelniach np. na „Handlu elektronicznym” Akademii Leona Koźmińskiego
Wydajność sklepu internetowego
Wydajność sklepu internetowego jest kluczowa w sezonie jak i w dniach typu Cyber Monday czy Black Friday. Nasz system powinien być tak przygotowany aby łatwo mógł korzystać z dodatkowych zasobów jak ilość wirtualnych maszyn, przestrzeni dyskowej, baz danych czy przepustowości internetowej. Zwiększone peaki na zasoby są oczywiści dodatkowo kosztowne. Należy tak zaprojektować architekturę systemów np. z wykorzystaniem chmury (cloud) jak Amazon AWS czy Google GCP. Warto wykonać audyt wydajności sklepu internetowego z testami obciążeniowymi, gdzie możemy poznać nasze ograniczenie w postaci ilości równoczesnych użytkowników na naszej platformie. Poznamy także wąskie gardła naszej platformy np. technologia na Frontend, API czy CMS na Backend.
Bezpieczeństwo sklepu internetowego do aspekty związane z ciągłością biznesową (Business Continuity) i ochroną danych. Dziurawy sklep z długiem technologicznym naraża firmę na ataki internetowe jak DoS (Denial of Service) i przestoje sklepu internetowego jak i na wyciek danych wrażliwych. Oba te aspekty powodują bezpośrednie straty finansowe, utratę reputacji jak i konsekwencje prawne (RODO).
Audyt technologiczny sklepu internetowego oprócz audytów eCommerce (UX, UI, ścieżka konwersji, SEO, SEM, itd.) służy ocenie i poprawie problemów występujących w systemie i mających bezpośredni wpływ na przychody (słaba wydajność, błędy na stronie), koszty rozwoju (dług technologiczny, długi time to market nowych funkcjonalności).
Jakość sklepu internetowego to nasze zyski i wizerunek. Sklep powinien mieć dopracowana wartwę graficzną i użyteczną dobrze pasującą do zsegmentowanego klienta. Interfejs powinien być prosty w użytkowaniu i powinien realizować w najprostszy, nierozpraszający sposób cele nasze i naszego klienta.
Ta witryna używa plików cookie. Kontynuując jej przeglądanie, wyrażasz zgodę na używanie przez nas tych plików. ZamknijWięcej
Privacy & Cookies Policy
Privacy Overview
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these cookies, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are as essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may have an effect on your browsing experience.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
