Podstawy eCommerce – sklep internetowy

W internecie znajdziecie nieskończoną ilość przydatnych i nieprzydatnych informacji o tym jak zacząć być online czyli o pierwszych krokach w biznesie cyfrowym. Poniżej krótkie podsumowanie (check lista) o czym należy pamiętać dziś i w przyszłości zakładając biznes w internecie, dywersyfikując lub całkowicie transformując swój biznes offlinowy na online (Cyfrowa transformacja – Digital Transformation) lub zmieniając segmentacje klienta (B2B, B2C). Firmy działające w wielu światach (mobile, Retail, Social Media, Contact Center, Marketplace, eCommerce, itd.) często są nazywane Omnichannel.

Wejście w eCommerce może być dość tanie, należy jednak pamiętać o konsekwencjach „taniości” i w przypadku udanego wejścia, po 2-3 latach odczujemy skutki szybkiego i taniego wejścia związane z przebudową frontendu, integracjami z systemami ERP (Enterprise Resources Planning, WMS (Warehouse Management System) czy kosztami migracji na bardziej wydajną platformę eCommerce. Poniżej wskazówki jak wejść w cyfrowy biznes lub jak się już w nim jest.

Jeśli masz już swój eCommerce i potrzebujesz wsparcia w jego rozwoju

Często klienci zrobili już pierwszy krok, mają sklep internetowy, kanały social media. Biznes się rozwija, jednakże szybkie i tanie wejście w eCommerce spowodowało, że nie zastanawialiśmy się nad UX (User Experience) czy UI (User interface) a już tym bardziej nad systemami ERP (Enterprise Resources Planning), CRM (Customer Relationship Management) czy wydajnością sklepu internetowego.

Jeśli dopiero wchodzisz w eCommerce

Lista rzeczy, o których należy pamiętać:

  • Dobrej jakości zdjęcia i opisy produktów
  • Przemyślana strategia SEO – najlepiej ustalona lub prowadzona przez fachowców
  • Przemyślany target klienta B2B lub B2C – segmentacja klientów, persony
  • Przemyślany proces obsługi i kontaktu z klientami (email, czat, social media, Contact Center)
  • Przemyślany proces wysyłki towaru z magazynu własnego lub w modelu Dropshipping.
  • Przemyślane kanały sprzedażowe (własny sklep internetowy, Allegro, Amazon, itd.) – konkurencja, ceny, koszty sprzedaży, itd.
  • Odpowiednio wybrana technologia: sklep internetowy, marketplace, aplikacja mobilna, integracje systemami finansowo-księgowymi, magazynowymi, itd.
  • Przemyślana obecność w social media
  • Przemyślany proces zwrotów od klientów
  • Przemyślany proces zamawiania towarów od dostawców
  • itd.

Zobacz naszą ofertę doradczą dla eCommerce

Jeśli potrzebujesz wsparcia w eCmmerce, Retail zapraszamy do kontaktu. Posiadamy kilkunastoletnie doświadczenia z największymi biznesami eCommerce.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Uczenie maszynowe – Machine Learning, Uczenie głębokie – Deep Learning

Pojęcia Uczenie maszynowe (Machine Learning), Głębokie uczenia (Deep Learning) czy Sztuczna Inteligencja (AIArtificial 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.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Smart Home – inteligentne domy

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 (IoTInternet 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 (AIArtificial 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.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

M-Commerce – doradztwo technologiczne

Mobile commerce (M-Commerce lub mCommerce) jest częścią eCommerce czyli handlu elektronicznego (cyfrowego, internetowego), gdzie dostęp do zasobów jest realizowany przez smartphony, tablety i inne urządzenia kieszonkowe.

Dostęp mobilny dzięki coraz lepszemu dostępowi do sieci internet, szybszym telefonom oraz lepszym aplikacją pozwala na zwiększanie usług i produktów oferowanych klientom mobilnym. Obecnie nikt nie wyobraża sobie życia bez map na telefonie, gdzie możemy pokazywać biznesy w pobliżu i sprzedawać produkty. Użytkownicy aktywnie korzystają z usług finansowych (banki, porównywarki) czy portali sprzedażowych (np. Allegro czy OLX). Rośnie też większa aktywność w tym obszarze przez sklepy internetowe m.in. dzięki technologią RWD (Responsive Web Design), mobile i PWA (Progressive Web Application). Obecnie każdy sklep internetowy musi mieć wersję mobilną sklepu internetowego umożliwiającego pełną ścieżkę zakupową.

Oferta technologiczna w obszarze M-Commerce:

Zobacz także naszą ofertę doradztwa technologicznego dla eCommerce:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Data Management – Big Data

Zarządzanie danymi jest jednym z ważniejszych zadań działów informatycznych i Dyrektorów IT (CIOChief Information Officer). Dane są zbierane przez procesy zaimplementowane w systemach, aplikacjach czy czujnikach (np. IoT), przetwarzane i udostępniane w jeszcze kolejnych systemach czy wydrukach (raportach). Dane są wymieniane przez różne systemy, łączone, interpretowane. Dane zarabiają, dane prognozują, na danych opieramy i strategię i działania operacyjne. GoTechnologies wspiera organizacje z branż eCommerce, Omnichannel, Retail, Przemysł, Automotive, Logistyka w wykorzystaniu danych w rozwoju i optymalizacji biznesu.

Zarządzanie danymi

Zarządzadnie danymi to m.in:

  • Tworzenie danych przez procesy zaimplementowane w systemach, aplikacje czy urządzenia fizyczne (czujniki).
  • Przesyłanie danych (connectivity) przez sieci LAN, WiFi, internet, itd. – bezpieczne!
  • Przechowywanie danych w bazach danych lub w chmurze
  • Zapewnienie dostępu do danych przez użytkowników czy inne systemy
  • Archiwizacja i proces niszczenia danych

Zbieranie danych, integracja danych

Dane są zbierane w różnych systemach np. ERP, CRM, eCommerce, PIM, WMS, MRP, MES, SCM czy bazach danych np. z czujników IoT czy innych systemów OT (Operational Technology – Technologia Operacyjna).

Przetwarzanie danych, Analiza danych

Dane z wielu źródeł (systemy, bazy danych) integrują się w hurtowniach danych, gdzie są udostępniane np. dla systemów raportowych BI lub systemów wspomagających podejmowanie decyzji.

Dane to biznes

Wykorzystanie danych w biznesie to kluczowy element przewagi konkurencyjnej. Spółki digitalowe zbierają dane z wszystkich możliwych źródeł, często na początku nie mając pomysłu do ich wykorzystania np. google.

Wyzwania firm z danymi

Firmy borykają się z:

  • Ciągłym, logarytmicznym przyrostem danych ze starych i ciągle nowych systemów czy urządzeń
  • Przetwarzaniem w chmurze
  • Bezpieczeństwem przesyłania i przetwarzania danych
  • Brakiem jakości danych w systemach i brakiem jednoznacznych masterów danych w procesach
  • Utrzymanie wysokiej wydajności i dostępności do danych
  • Compliance z regulacjami prawnymi jak np. RODO
  • Brak pomysłów na monetyzację danych
  • itd.

Zobacz naszą ofertę doradczą w obszarze zarządzania danymi Big Data

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Poziom gotowości technologicznej TRL w Startupach

Poziom gotowości startupu zarówno rozwoju produktu jak i gotowości do komercjalizacji TRL (Technology Readiness Level) określa się w skali od 1 do 9. Skala jeden to ocena wstępnej koncepcji, walidacja pomysłu, realności wdrożenia, natomiast skala dziewięć to gotowość produktu do sprzedaży (po wszystkich testach, certyfikacji, itd.). TRL określa zatem poziom dojrzałości produktu do jego komercjalizacji. Czym wyżej w skali tym mniejsze ryzyko niepowodzenia i szybszy czas rozpoczęcia sprzedaży produktu.

Skala ta ułatwia zewnętrznym inwestorom śledzenie postępu rozwoju produktów i jest pomocnym narzędziem i wskaźnikiem rozwoju KPI (Key Performance Indicator). TRL jest powszechnie stosowany nie tylko w Polsce, ale także jest standardem w Unii Europejskiej w Stanach Zjednoczonych, gdzie został pierwotnie wymyślony przez NASA w latach 70-tych. Z punktu widzenia inwestora czym wyższym TRL tym większa szansa na sukces i mniejsze ryzyko inwestycyjne. Oczywiście należy pamiętać także o własnym IT Due Diligence, nie zawsze founderzy rozumieją TRL, a wręcz podwyższają skalę dojrzałości produktu.

Skalę TRL można podzielić na trzy grupy:

  • TRL 1: Prace koncepcyjne, analiza pomysłu, produktu, realności jego stworzenia
  • TRL 2-6: Badania przemysłowe nad produktem
  • TRL 7-9: Prace rozwojowe nad produktem

Skala TRL w NCBiR:

  • TRL 1: Zaobserwowano i opisano podstawowe zasady danego zjawiska – najniższy poziom gotowości technologii, oznaczający rozpoczęcie badań naukowych w celu wykorzystania ich wyników w przyszłych zastosowaniach. Zalicza się do nich między innymi badania naukowe nad podstawowymi właściwościami technologii.
  • TRL 2: Określono koncepcję technologii lub jej przyszłe zastosowanie. Oznacza to rozpoczęcie procesu poszukiwania potencjalnego zastosowania technologii. Od momentu zaobserwowania podstawowych zasad opisujących nową technologię można postulować praktyczne jej zastosowanie, które jest oparte na przewidywaniach. Nie istnieje jeszcze żaden dowód lub szczegółowa analiza potwierdzająca przyjęte założenia.
  • TRL 3: Potwierdzono analitycznie i eksperymentalnie krytyczne funkcje lub koncepcje technologii. Oznacza to przeprowadzenie badań analitycznych i laboratoryjnych, mających na celu potwierdzenie przewidywań badań naukowych wybranych elementów technologii. Zalicza się do nich komponenty, które nie są jeszcze zintegrowane w całość lub też nie są reprezentatywne dla całej technologii.
  • TRL 4: Zweryfikowano komponenty technologii lub podstawowe jej podsystemy w warunkach laboratoryjnych. Proces ten oznacza, że podstawowe komponenty technologii zostały zintegrowane. Zalicza się do nich zintegrowane „ad hoc” modele w laboratorium. Uzyskano ogólne odwzorowanie docelowego systemu w warunkach laboratoryjnych.
  • TRL 5: Zweryfikowano komponenty lub podstawowe podsystemy technologii w środowisku zbliżonym do rzeczywistego. Podstawowe komponenty technologii są zintegrowane z rzeczywistymi elementami wspomagającymi. Technologia może być przetestowana w symulowanych warunkach operacyjnych.
  • TRL 6: Dokonano demonstracji prototypu lub modelu systemu albo podsystemu technologii w warunkach zbliżonych do rzeczywistych. Oznacza to, że przebadano reprezentatywny model lub prototyp systemu, który jest znacznie bardziej zaawansowany od badanego na poziomie V, w warunkach zbliżonych do rzeczywistych. Do badań na tym poziomie zalicza się badania prototypu w warunkach laboratoryjnych odwzorowujących z dużą wiernością warunki rzeczywiste lub w symulowanych warunkach operacyjnych.
  • TRL 7: Dokonano demonstracji prototypu technologii w warunkach operacyjnych. Prototyp jest już prawie na poziomie systemu operacyjnego. Poziom ten reprezentuje znaczący postęp w odniesieniu do poziomu VI i wymaga zademonstrowania, że rozwijana technologia jest możliwa do zastosowania w warunkach operacyjnych. Do badań na tym poziomie zalicza się badania prototypów na tzw. platformach badawczych.
  • TRL 8: Zakończono badania i demonstrację ostatecznej formy technologii. Oznacza to, że potwierdzono, że docelowy poziom technologii został osiągnięty i technologia może być zastosowana w przewidywanych dla niej warunkach. Praktycznie poziom ten reprezentuje koniec demonstracji. Przykłady obejmują badania i ocenę systemów w celu potwierdzenia spełnienia założeń projektowych, włączając w to założenia odnoszące się do zabezpieczenia logistycznego i szkolenia.
  • TRL 9: Sprawdzenie technologii w warunkach rzeczywistych odniosło zamierzony efekt. Wskazuje to, że demonstrowana technologia jest już w ostatecznej formie i może zostać zaimplementowana w docelowym systemie. Między innymi dotyczy to wykorzystania opracowanych systemów w warunkach rzeczywistych

Zobacz naszą ofertę doradczą dla startupów i funduszy Venture Capital:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

System Business Intelligence (BI)

Systemy Business Intelligence powszechnie zwane BI są podstawą generowania raportów i wykonywania analiz na dużych zbiorach danych (BIG Data). Raporty i analizy opierają się na danych z hurtowni danych. Hurtownie danych pobierają cyklicznie lub w czasie rzeczywistym dane z innych źródeł tzn. z systemów ERP, systemów produkcyjnych, systemów magazynowych czy systemów sprzedażowych.

Jakość raportów i analiz z systemów BI jest uzależniona od jakości i ilości danych w hurtowniach danych. Poprawne konfiguracje hurtowni danych z innymi bazami danych pozwalają na uzyskanie wiarygodnych wyników w systemie BI.

Systemy BI nie są magicznymi systemami. Opierają się na danych historycznych i trendach. Często w dobie sztucznej inteligencji (AIArtificial Intelligence) myślimy, że systemy IT potrafią przewidywać przyszłość i odpowiadać na pytania co zrobić (Systemy wspomagające podejmowanie decyzji DSS – Decision Support System).

Potencjalne funkcje lub zadania systemów BI:

  • EIS – Executive Information System – systemy powiadamiania kierownictwa np. w zmianach w wartościach wskaźników KPI (Key Performance Indicator).
  • DSS – Decision Support System – systemy wspomagające podejmowanie decyzji.
  • MIS – Management Information System – systemy wspomagania zarządzania na poziomie operacyjnym.
  • GIS – Geographic Information System – systemy informacji geograficznej.

Popularne systemy BI:

  • Systemy komercyjne: SAP BusinessObject (Business Intelligence), QlickView, BI od Microsoft, IBM Business Intelligence, Tableau, itp.
  • Systemy Open Source: BIRT, ELK Stack, Helical Insight, KNIME, itp.

Nasze usługi w obszarze Business Intelligence (BI):

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

IT Governance (Ład Korporacyjny IT)

Ład korporacyjny IT (IT Governanace) czyli uporządkowany zbiór zasad opisujących procesy, procedury i zasady IT panujące w organizacji. Każdy dział IT dzięki ładowi korporacyjnemu posiada dobrze opisane i działające dobre praktyki wspierające biznes. Ład korporacyjny IT zarządza także finansami np. zwrotami z inwestycji, ludźmi jak umowy z podwykonawcami czy zarządzanie zarządza ryzykiem i ciągłością biznesową (Business Continuity).

Przykładem ładu korporacyjnego jest standard COBIT (Control Objectives for Information and Related Technologies), który definiuje procesy zarządzania usługami IT. w Architekturze korporacyjnej IT COBIT często jest łączony z frameworkiem ITIL (Information Technology Infrastructure Library), który definiuje cykl życia poszczególnych usług informatycznych i ich najlepszych praktyk. Inny framework powszechnie stosowany to TOGAF (The Open Group Architecture Framework).

Audyt IT Governance (Audyt ładu korporacyjnego IT) pozwala na:

  • Ocena dojrzałości organizacji IT
  • Sprawdzenie efektywności kosztów procesów IT
  • Sprawdzenie efektywności zarządzania projektami
  • Sprawdzenie efektywności zarządzania ludźmi
  • Sprawdzenie efektywności zarządzania dostawcami
  • Sprawdzenie efektywności wspierania biznesu przez IT
  • Sprawdzenie ryzyka i jego wielkości w systemach IT
  • Sprawdzenie stanów backupów i procedur odtworzenia do awarii
  • Sprawdzenie efektywności polityki bezpieczeństwa i jej wdrożenia
  • Sprawdzenie efektywności funkcjonowania IT na tle innych działów, działań, strategii rozwoju organizacji
  • Ocena długu technologicznego
  • Ocena prawna umów, RODO, audyt licencji

Zobacz także:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Wybór platformy eCommerce – Sklep internetowy

Cyfrowa transformacja biznesu wymusza na nas posiadania cyfrowych kanałów sprzedażowych, komunikacji z klientami, wzmacniania marki, itd. Powszechne pytanie jakie zadają nasi klienci zarówno korporacyjni jak i początkujące biznesy to jaką platformę, sklep internetowy czy marketplace mają wybrać. Kolejne pytanie dotyczą systemu rozliczeń z klientami (ERPEnterprise Resources Management), form wysyłki, User Experience (UX), użyteczności (UIUser Interface, usability) magazynów (WMSWarehouse Management System), zarządzaniem produktów w Omnichannel (PIMProduct Management System), SEO (Search Engine Optimization) czy systemu CRM (Customer Relationship Management).

Dojrzali klienci obecni posiadający już sklep internetowy zadają pytania jak zwiększyć konwersję, zmniejszyć koszty pozyskania klienta, zwiększyć Cross-Selling i Up-Selling (Audyty eCommerce), jak zoptymalizować procesy eCommerce np. procesy magazynowe, jak bezpiecznie wykonać Redesign sklepu internetowego bez utraty klientów oraz jak uporządkować architekturę systemów informatycznych w organizacji (Audyt Architektury Systemów eCommerce).

Kategorie dostępnych systemów / platform eCommerce (sklep internetowy):

  • Sklepy internetowe typu Open Source
  • Sklepy internetowe typu SaaS (Software as a Service)
  • Sklepy internetowe dedykowane

Sklepy internetowe Open Source

Sklepy internetowe na darmowej licencji Open Source jak np. Magento czy PrestaShop. Posiadają także licencje płatne Enterprise dla klientów wymagających lub potrzebujących większych możliwości rozwoju.

  • Zalety: Duża możliwość zmian w systemie (customizacji), duża liczba dostawców wdrożeniowych w Polsce, duża liczba gotowych darmowych i płatnych modułów.
  • Wady: Często duże koszty utrzymania i wprowadzania zmian, szybszy dług technologiczny w przypadku niekontrolowanych zmian czy źle dobranego dostawcy informatycznego.

Sklepy internetowe typu SaaS (Software as a Service)

Platformy SaaS umożliwiają praktycznie uruchomienie sklepu internetowego z dnia na dzień, bez ponoszenia dużych kosztów na starcie. Płatności za używanie sklepu są realizowane w modelu abonamentowym i często uzależnione od zużycia zasobów czy ilości sprzedaży.

  • Zalety: Szybki czas wdrożenia sklepu internetowego (praktycznie z dnia na dzień), mniejsze koszty utrzymania w początkowym okresie, dużo funkcjonalności standardowych.
  • Wady: Brak możliwości wprowadzania większych zmian, użycie standardowych procesów eCommerce, w przyszłości potencjalnie duże koszty utrzymania często uzależnione od ilości sprzedaży, całkowite uzależnienie od jednego dostawcy, ograniczona możliwość integracji z systemami zewnętrznymi (API).

Sklepy internetowe dedykowane

Sklepy budowane przez agencje lub Software House tworzone pod klienta. Często bardzo customizowane i bardzo skomplikowane.

  • Zalety: Bardzo duża customizacja, możliwość napisania sklepu od zera.
  • Wady: Uzależnienie od jednego dostawcy, brak dostępnych na rynku programistów od technologii sklepu.

Zobacz także: Wybór platformy eCommerce typu Marketplace.

Zobacz także naszą ofertę doradztwa technologicznego dla eCommerce:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Startupy IoT – Internet of Things

Urządzenia Internetu Rzeczy (IoT – Internet of Things) obecnie można spotkać zarówno w domach, fabrykach (IIoTIndustrial Internet of Things), podczas leczenia czy rehabilitacji, podczas uprawiania sportu, w inteligentnych miastach (Smart Cities) w transporcie, itd. Dostępność urządzeń IoT jest spowodowana m.in. łatwym dostępem do szybkich sieci WiFi, Mobile, zmniejszającymi sie cenami urządzeń, wydłużającym się czasem działania na baterii czy coraz większą ilością aplikacji i dostawców urządzeń. Dostęp do 5G także zaczyna potęgować pomysły wykorzystujące 5G i IoT praktycznie wszędzie.

Startupy działające w branży IoT można podzielić na kilka kategorii.

Startupy IoT w podziale na branże

  • IoT Smart Home – inteligentne domy
  • IoT Smart Cities – inteligentne miasta
  • IIoT w Przemyśle (Industrial Internet of Things) – rozwiązania przemysłowe
  • IoT w Medycynie, opiece osób starszych, rehabilitacji, itd. Internet of medical things (IoMT)
  • IoT w Rolnictwie
  • IoT w branży zbrojeniowej, lotniczej i kosmicznej

Startupy IoT w podziale na produkty

  • IoT Middleware & Operation Systems – systemy dla IoT
  • IoT Hardware – sensory IoT, Beacony, Tagi i czytniki tagów, gateways, routers, system on chip, mikrokontrolery, moduły komunikacyjne.
  • IoT Connectivity – Mobile, sieci niskoprądowe LPWAN (SigFox, LoRa), 5G, Bluetoout, NB-IoT, WiFi, VSAT, itd.
  • IoT Platform – connectivity management, platformy analityczne, platformy end to end.
  • IoT Security – bezpieczeństwo urządzeń, bezpieczeństwo sieci, bezpeiczeństwo przesyłania danych i ich gromadzenia.
  • IoT Development Boards & Kits
  • IoT Stacks

GoTechnologies wspiera od lat zarówno największe fundusze Venture Capital m.in. w IT Due Diligence, startupy w rozwoju produktów, pozyskaniu klientów i kapitału jak i największe firmy produkcyjne, eCommerce w zastosowaniu najnowszych technologii, tworzeniu nowych strumieniu przychodowych (monetyzacja danych) czy optymalizacji procesów za pomocą technologii.

Zobacz naszą ofertę doradczą dla startupów i funduszy Venture Capital:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów