Tag: Data Management

Opublikowane w

Data, Information, Knowledge Management

Zarządzanie danymi (Data Management), informacją (Information Management) czy wiedzą (Knowledge Management) jest w każdej rozwijającej się organizacji Must Have.

Zarządzanie danymi to pojęcie obejmujące większość aspektów związanych z danymi, często zastępowane w organizacjach przez Zarządzanie Informacją lub wiedzą. W skład zarządzania danymi wchodzą następujące obszary:

  • Data Governance
  • Architektura danych
  • Modelowanie danych
  • Zarządzanie magazynowaniem danych (bazy danych)
  • Bezpieczeństwo danych
  • Integracje danych
  • Dane w hurtowniach danych
  • Dane w systemach Business Intelligence
  • Metadane
  • Jakość danych

Cykl życia danych składa się z:

  • Zbierania danych
  • Analiza danych
  • Prezentowanie danych
  • Udostępnianie danych
  • Archiwizacją danych
  • Niszczenia danych

Zobacz także:

Jeśli potrzebujesz wsparcia w obszarze Big Data, Data Managemencie, Systemach BI, ERP czy optymalizacji procesów biznesowych zapraszamy do kontaktu.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów
Opublikowane w

Hiperautomatyzacja

Hiperautomatyzacja (Hyper-Automation) to zbiór wielu technologii czy narzędzi automatyzujących wiele procesów biznesowych w firmach. Hiperautomatyzacja jest jednym z elementów strategii cyfrowej transformacji (Digital Transformation) i często jest wdrażana razem z innymi projektami transformacyjnymi.

W skład technologii, które można zaliczyć do pojęcia Hipeautomatyzacji mogą wchodzić:

  • RPA – Robotic Process Automation – automatyzacja procesów poprzez zastosowanie robotów, obecnie bardzo popularna technologia.
  • Chatboty, Voiceboty – narzędzia do automatycznej komunikacji z klientami używane już powszechnie w kontakcie z klientem przez stronę internetową i systemy Call Contact Center.
  • iBPMS – Intelligent Business Process Management Systems – inteligentne systemy do zarządzania procesami biznesowymi.
  • Process and Data Mining dla Big Data – narzędzia do eksploracji procesów biznesowych.
  • OCR – Optical Character Recognition – narzędzia do rozpoznawania tekstu, stosowane od dawna, ciągle potrzebne i wchodzące w kolejne obszary procesów biznesowych.
  • LowCode – systemy do budowania aplikacji bez konieczności kodowania lub z niewielką ilością kodu, które są przyszłością developmentu.
  • AI – Artificial Intelligence czyli narzędzia sztucznej inteligencji szukające szerokiego zastosowania w większości obszarów biznesowych firm.

Jeśli potrzebujesz doradztwa lub audytu procesów pod katem wykorzystania narzędzi Hiperautomatyzacji w przedsiębiorstwie to zapraszamy do kontaktu.

Zapraszamy do zapoznania się z ofertą Doradztwa Strategicznego IT i Strategii IT

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów
Opublikowane w

Disaster Recovery Plan

Disaster Recovery Plan powinien być przemyślanym i przetestowanym planem przywrócenia po wystąpieniu awarii działania kluczowych systemów czy usług. DR Plan (lub DRP) jest częścią większego planu zachowania ciągłości biznesowej często nazywanego BCP (Business Continuity Plan).

Awariami są zazwyczaj problemy z infrastrukturą (np. brak prądu, awarie przełączników czy routerów, awarie dysków twardych, itd) czy ataki hakerskie (wewnętrzne i zewnętrzne). Awarie takie mogą wystąpić zarówno na poziomie lokalnym np. piętro czy budynek, na poziomie dzielnicy, miasta czy kraju. Wpływ tych awarii na krytyczne usługi jest określany w analizie ryzyka RA (Risk Analysis) lub analizie wpływu biznesowego BIA (Business Impact Analysis).

Obecnie jednym z największych zagrożeń są ataki na dane firmowe. Kradzież danych, szyfrowanie danych celem okupu, sprzedaż danych są jednymi z groźniejszych zagrożeń mających wpływ na naszą reputację i często istnienie firm.

Założenia Disaster Recovery Plan:

  • Określenie krytycznych aplikacji, usług i procesów
  • Określenie chronionych danych
  • Określenie czasu odtwarzania dla danych procesów, usług, aplikacji
  • Stworzenie polityki backupów
  • itd.

Disaster Recovery Plan powinien być testowany zanim dojdzie do awarii podobnie np. w regularne odtwarzanie i sprawdzanie poprawności backupów.

Disaster Recovery Plan może wykorzystywać zarówno wirtualizacje, środowiska chmurowe, środowiska hybrydowe, systemy Data Loss Protection, systemy redundantne, itd.

Jeśli potrzebujesz wsparcia w doradztwie strategicznym IT, budowanie strategii IT lub Strategii Cyfrowej Transformacji zapraszamy do kontaktu

Doradztwo strategiczne IT, Strategia IT

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów
Opublikowane w

Chief Data Officer (CDO)

Chief Data Officer (CDO) to dość nowy skrót z rodziny CXO. Dotyczy to osoby nadzorującej zbieranie danych a często nawet nadzorującą zespoły analityczne (inaczej CAO – Chief Analytics Officer). Zbieranie danych i ich analiza czy udostępnianie (sprzedawanie – patrz nowe strumienie przychodów, monetyzacja danych) jest jednym z kluczowych elementów strategii biznesowej czy strategii IT.

Często możemy spotkać w korporacjach podobne stanowisko CDA ale określane jako Chief Digital Officer, które to jest odpowiedzialne na nadzór nad działaniami cyfrowymi jak aplikacje mobile, systemy eCommerce B2B czy B2C, kanały social media i oczywiście dane.

Stanowisko CDA często pojawia się przy okazji „wdrażania” strategii cyfrowej transformacji (Digital Transformation). Dane obok ciągłości biznesowej (Business Continuity), bezpieczeństwa czy architektury systemów są jednym z ważniejszych elementów strategii transformacji.

Do zadań CDA mogą należeć działania nadzorcze nad:

  • Zbieranie danych, ich łączenie, przechowywanie
  • Integracja systemów, hurtownie danych, BI, szyny danych, ERP, CRM, itd.
  • Integracja systemów
  • Jakość danych
  • Analiza danych i systemy decyzyjne
  • Monetyzacja danych (sprzedaż danych), API
  • Poszukiwanie nowych strumieni przychodów

Jeśli potrzebujesz wsparcia w zakresie danych lub cyfrowej transformacji zapraszamy do kontaktu. Zobacz naszą ofertę w zakresie doradztwa Big Data:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów
Opublikowane w

Uczenie maszynowe – Machine Learning, Uczenie głębokie – Deep Learning

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.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Opublikowane w

Bezpieczeństwo zakładu produkcyjnego

GoTechnologies wraz z partnerami z zakresu cyberbezpieczeństwa wspiera przedsiębiorstwa produkcyjne i logistyczne w zakresie kompleksowego wsparcia w zakresie bezpieczeństwa. Bezpieczeństwo podlegają zarówno infrastruktura krytyczna, systemy operacyjne, dane jak i serwisy internetowe.

Zakres usług doradztwa dla przemysłu w zakresie bezpieczeństwa

  1. Audyt i doradztwo z zakresie polityki bezpieczeństwa – ochrona sieci, systemów, danych, procedur bezpieczeństwa np. backupów, włamań, zapewnienie ochrony
  2. Audyt backupów danych i systemów kluczowych np. ERP, APS, MES, WMS, SCM, itd. – analiza procedur i konfiguracji odtworzenia backupów po awarii (Disaster Recovery – odtwarzanie awaryjne).
  3. Audyt sieci LAN, WiFi, LoRa, SigFox, NB-IoT, 5G – doradztwo i rekomendacje.
  4. Audyt ciągłości biznesowej (Business Continuity) – audyt sieci, Data Center, systemów redundantnych, dostawców.
  5. Audyt bezpieczeństwa dla pojazdów AGV
  6. Audyt bezpieczeństwa OWASP dla aplikacji i systemów IT/OT
  7. Audyt bezpieczeństwa systemów RFID
  8. Audyt architektury systemów IT/OT – szyny danych, hurtownie danych, BI (Business Inteligence), systemy klas ERP, CRM, WMS, APS, MES, MRP, SCM, Andon, SCADA, Kanban, itd.
  9. Audyt bezpieczeństwa systemów firmy SAP
  10. Audyt prawny licencji systemów np. firmy SAP
  11. Audyt jakości danych Big Data – analiza spójności, integralności, backupów baz danych w systemach i hurtowniach danych
  12. Audyt zgodności RODO
  13. Audyt środowisk i konfiguracji systemów domenowych np. Active Directory firmy Microsoft
  14. Audyt bezpieczeństwa chmur publicznych i prywatnych Google GCP, Microsoft Azure i Amazon AWS
  15. Audyt bezpieczeństwa API – audyt bezpieczeństwa API metodami OWASP, testy penetracyjne API
  16. Audyt bezpieczeństwa IoT – audyt bezpieczeństwa danych, ich przesyłania i zbierania
  17. Audyt bezpieczeństwa komputerów i urządzeń mobilnych
  18. Testy penetracyjne systemów i aplikacji – testy penetracyjne systemów webowych
  19. Audyt długu technologicznego aplikacji – ocena długu technologicznego, ryzyk z tym związanych oraz rekomendacje minimalizacji długu
  20. Audyt aplikacji mobilnej – audyt bezpieczeństwa, jakości kodu i wydajności aplikacji mobilnych
  21. Audyt wydajności systemów – testy obciążeniowe dla systemów wewnętrznych i webowych

Jeśli potrzebujesz wsparcia w zakresie audytu bezpieczeństwa Twojego zakładu produkcyjnego zapraszamy do kontaktu.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego dla Przemysłu, Automotive

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów
Opublikowane w

Data Management – Big Data

Zarządzanie danymi jest jednym z ważniejszych zadań działów informatycznych i Dyrektorów IT (CIO – Chief 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
Opublikowane w

Sztuczna Inteligencja (AI) -nowa moda czy stały trend? Po co AI biznesowi?

Sztuczna inteligencja (Artificial Inteligence) na dobre zagościła w przedsiębiorstwach, handlu czy w mediach. AI przez jednych jest wielbione, przez drugich jest ukazywane jako zagłada cywilizacji. Jedno jest pewne jak wszystkie technologie AI rozpoczyna nowy etap w technologiach informatycznych, dający nam nowe możliwości oraz stwarzający potencjalne obszary nieakceptowalne przez społeczeństwa.

Sztuczna inteligencja może być pomocna w ratowaniu życia np. w medycynie. Działając na ogromnych ilościach danych oraz korzystając z algorytmów uczenia (Machine Learning – uczenie maszynowe, Deep Learning – uczenie głębokie), sieci neuronowych i Data Mining-u może z łatwością diagnozować potencjalne symptomy poważnych chorób, ratując tym życie czy skracając czas leczenia i powikłań.

W samochodach autonomicznych sztuczna inteligencja nauczy się naszego stylu jazdy, oczywiście uwzględniając wszystkie zasady i reguły, które będą obowiązywały w tego typu rozwiązaniach.

W turystyce AI dzięki znajomości naszych zachowań, hobby, upodobaniom czy aktualnym finansom wskaże najlepsze hotele, wycieczki, atrakcje dla nas i dla naszej rodziny, itd.

W eCommerce dzięki ogromnej ilości danych oferty już są spersonalizowane pod kątem naszych potrzeb, potrzeb naszej rodziny, naszych planów czy zachowań.

Inteligentne urządzenia np. lodówki, kamery, bilboardy, itd. Dzięki analizie naszych zachowań będą nam oferować to co będziemy lub nie będziemy potrzebowali.

Systemy klasy CRM czy ERP z zaimplementowaną sztuczną inteligencją już analizują zachowania klientów, ich podatność na podwyżki czy nowe produkty.

Sztuczna inteligencja w miastach (Smart Cities) będzie analizować nasze zachowania, zachowania pojazdów, biznesu czy zanieczyszczeń. Będzie przewidywać zjawiska łącząc wiele danych pozwalając nam żyć w miastach lepiej.

Możliwości zastosowania sztucznej inteligencji są nieograniczone. Każdy biznes może na tym skorzystać nawet jeśli w tej chwili nie posiada na to pomysłów. W przypadku zainteresowania zapraszamy na warsztaty ze sztucznej inteligencji lub na indywidualne doradztwo AI.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Opublikowane w

Doradztwo Inteligentne miasta Smart City

Doradztwo tele-informatyczne dla projektów tzw. Inteligentnych Miast (Smart Cities) obejmuje zarówno przygotowanie specyfikacji pod nowe projekty, wybór i benchmarking produktów, usług jak i dostawców, działania z obszaru Badania i Rozwóju (R&D – Research & Development), nadzór nad wdrożeniem (Project Management) oraz odbiory systemów. Wspieramy także intensywnie startupy technologiczne działające w ramach inicjatyw Smart Cities.

Specjalizujemy się w doradztwie Smart Cities w:

Zobacz naszą ofertę doradztwa transformacyjnego:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów