Tag: Data Scientist

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

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

Digitalizacja, IT, IoT w Przemyśle Morskim

#Porty, #Stocznie, #Statki, #Terminale, #Platformy_wiertnicze, #IoT, #Digital_Twin, #Cyfrowa_Transformacja, #Offshore, #Digitalizacja, #Przemysł_4.0

Nowoczesna technologia zawędrowała na statki transportowe i pasażerskie, terminale promowe oraz do portów, na terminale, nabrzeża i do stoczni. To technologia pozwala zmniejszyć koszty użytkowania portów oraz zwiększyć bezpieczeństwo przebywających tam osób.

Obecnie ciekawe trendy to Cyfrowa transformacja (Digital Transformation) zarówno portów (przykład Rotterdam), automatycznych terminali kontenerowych czy autonomicznych statków (przykład Rolls-Royce), tworzenie modeli Digital Twin czy Digital Thread, wykorzystanie niezliczonej liczy czujników czy sensorów IoT (IIoT) wraz sieciami niskoprądowymi (np. LoRa czy sigfox), systemów IT do sprawnego i często w pełni automatycznego zarządzania procesami, algorytmom sztucznej inteligencji wykorzystującym dane z IoT wzbogacone zewnętrznymi źródłami danych (Big Data) czy wykorzystanie potencjału chmur obliczeniowych (Cloud).

Zdjęcie z oficjalnej prezentacji o transformacji portu Rotterdam

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 150-ciu 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