Tag: Data Mining

Doradztwo w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence) w biznesie. Uczenie maszynowe (Machine Learning), Uczenie Głębokie (Deep Learning), Data Mining, Big Data, Sieci Neuronowe.

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

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

Technologiczne trendy w Retail

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.

Zobacz także: Doradztwo technologiczne i procesowe dla Retail

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów
Opublikowane w

Hurtownie danych

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
  • Archiwizacja danych
  • Raporty

Źródłami zasilania hurtowni danych mogą być:

Jeśli potrzebujesz wsparcia w systemach informatycznych czy Big Data zapraszamy do kontaktu.

Zobacz także:

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

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