Architektura systemów pod Big Data

Duże ilości danych wymagają zaplanowania architektury pod kątem ich zbierania, przechowywania, ich analizy czy udostępniania do innych systemów. W tradycyjnym modelu dane są zbierane przez hurtownie danych z systemów np. ERP, CRM, eCommerce, WMS, itd. a analizowane w systemach klasy Business Inteligence.

Poniżej przykładowy flow od źródeł danych, poprzez ich zbieranie, transformację, przechowywanie i analizę.

Źródła danych dla Big Data

  • Aplikacje mobilne
  • Aplikacje dedykowane
  • Systemy ERP, WMS, CRM, POS, MES, MRP, APS, TMS, itd.
  • Systemy eCommerce jak sklepy internetowe, marketplace
  • Bazy OLTP
  • Bazy logów, eventów
  • API innych firm
  • itd.

Zbieranie i transformacja danych

  • Konektory
  • Zbieranie danych
  • Workflow Manager
  • Platforma Spark
  • Python Libs
  • Batch Query Engine
  • Event Streaming

Przechowywanie danych

  • Data lake
  • Data warehouse

Analiza danych, predictive, sztuczna inteligencja (AI – Artificial Intelligence), uczenie maszynowe (Machine Learning)

  • Data Science Platform
  • Biblioteki Machine Learning
  • Analityka czasu rzeczywistego

Rezultaty analizy danych

  • Dashboardy
  • Wbudowana analityka
  • Rozszerzona analityka
  • Aplikacje wbudowane, frameworki app

Powyższy schemat architektury pozwala na zbieranie danych biznesowych, wyciąganie danych z systemów operacyjnych, dostarczanie danych do magazynów danych wg. określonych schematów, transformację danych dla narzędzi analitycznych, przechowywanie danych aby mogły być one używane do analizy z uwzględnieniem kosztów przechowywania, czasów dostępów czy czasów dostarczenia danych, analizę danych poprzez systemy lub platformy do analizy, analizy historyczne i próby przewidywania przyszłości (predictive) aż do prezentacji wyników analizy danych dla wewnętrznych lub zewnętrznych użytkowników np. w systemach czy aplikacjach.

Jakie są najnowsze trendy w architekturze Big Data?

  1. Zmiana systemów On Prem na Cloud Data Warehouse
  2. Zmiana Hadoop na Data Lakes
  3. Zmiany ETP (Extract Transform Load) na ELT (Extract Load Transform)
  4. Zmiana Workflow Manager na Dataflow Automation

Zobacz także:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Zastosowanie IoT w Przemyśle

Internet Rzeczy (IoT – Internet of Thing, IIoT – Industrial IoT) jest powszechnie używaną technologią zarówno w przemyśle, logistyce czy magazynach. Do czego możemy jej użyć w przemyśle?

Predictive Maintenance

Przewidywanie awarii maszyn na linii produkcyjnej lub ich remonty i konserwacja pozwalają za poprawę ciągłości produkcyjnej i minimalizację kosztów przestojów, remontów, itd. Rozwiązania IT dla Predictive Maintenance pozwalają zmniejszyć czas MTTR (Mean time to Repair) i są coraz bardziej poszukiwanymi rozwiązaniami. W tego typu rozwiązaniach stosuje się czujniki IoT, kamery, systemy jak system CMMS, systemy predykcyjne z algorytmami sztucznej inteligencji AI (Artificial Inteligence) czy uczenie maszynowe (Machine Learning).

Digital Twin – monitorowanie procesów

Cyfrowy bliźniak jest odzwierciedleniem fizycznej fabryki czy magazynu w świecie cyfrowym. Pozwala optymalizować i zarządzań wszystkimi procesami za pomocą oprogramowania. Pozwala także na przemyślane zmiany optymalizacyjne i rozwojowe. Digital twin wykorzystuje zarówno systemy teleinformatyczne jak i setki kamer i urządzeń IoT pozwalających śledzić obiekty czy raportować o produkcji i zdarzeniach.

Zarządzanie pojazdami i ludźmi w czasie rzeczywistym

Zarządzanie zasobami staje się jednym z podstawowych procesów w przedsiębiorstwie. Pozwala planować prace zarówno urządzeń jak i ludzi, nadzorować ich, oceniać, integrować z procesami biznesowymi, itd. Do zarządzania pojazdami wykorzystuje się kamery, czujniki IoT, technologię RFiD, systemy geolokacyjne oraz systemy zbierające dane, przetwarzające i pokazujące dane na kokpitach zarządczych (dashboardach).

Śledzenie przepływu i monitoring zużycia zasobów

Monitoring zużycia zasobów takich jak woda, komponenty, monitorowanie poziomu zapasów czy pomiar energii elektrycznej pozwala kontrolować koszty oraz optymalizować ich zużycie. Monitorować można zarówno przepływ materiałów pomiędzy obiektami czy procesami jak i także odpady czy opakowania zwrotne.

Traceability

Śledzenie partii za pomocą kamer czy czujników pozwala na dokładne zarządzanie produkcją i kontrolowanie powstawania produktu zarówno od produkcji jak i zakupu produktu przez klienta. Traceability jest standardem w wielu branżach np. automotive czy fmcg.

Jeśli potrzebujesz wsparcia w obszarach optymalizacji procesów produkcyjnych i logistyczno-magazynowych za pomocą technologii zapraszamy do kontaktu.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

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

Trendy technologiczne 2020 – 2021

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.

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

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

Przemysł 4.0

Przemysł 4.0 (Industry 4.0) to obecnie bardzo popularny termin określające tzw „czwartą rewolucję” przemysłową. Rewolucja ta integruje wszystkie dostępne systemy czy urządzenia, które wymieniają się danymi w czasie rzeczywistym. Taka integracja pozwala na optymalne zarządzanie produkcją, dostawami, komunikacją z klientami czy dostawcami. Możliwe staje się produkowanie małych partii produktów nie tracąc czasu i pieniędzy oraz umożliwia klientom szeroką customizację swoich produktów.

Poniżej przykładowe technologie, które są często wykorzystywane w przedsiębiorstwach określanych 4.0 (przemysł, automotive, stocznie, porty, transport, spedycja, magazyny, retail, itd.):

  • Internet Rzeczy IoT Internet of Things (IIoT – Industrial IoT) – czujniki, sensory przemysłowe monitorujące położenie obiektów, ich działanie, itd.
  • Big Data – wykorzystanie danych z czujników IoT w czasie rzeczywistym do sterowania procesami lub obiektami, które są ich częścią.
  • Systemy i integracje – systemy ERP, WMS, APS, TMS, MES, MRP, YMS, SCADA, itd. zintegrowane w jeden system pozwalający na wymianę danych w czasie rzeczywistym.
  • Sztuczna inteligencja (AI – Artificial Inteligence) i uczenie maszynowe (Machine Learning i Deep Learning) – pozwalająca na usprawnienie procesów poprzez ich analizę i uczenie.
  • Bezpieczeństwo i ochrona danych – podstawowe ryzyko Przemysłu 4.0 czyli zapewnienie bezpieczeństwa procesów, intrastruktury i danych.
  • Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym – podstawa Przemysłu 4.0 czyli wymiana danych i zarządzanie procesem w czasie rzeczywistym.
  • Cloud – wykorzystanie systemów chmurowych czy to do przechowywanie dużych ilości danych, czy do ich przetwarzania.
  • Digital Twin – tworzenie cyfrowych środowisk odpowiadających fizycznym procesom.
  • Traceability – śledzenie obiektów, partii, materiałów, półproduktów.
  • Connectivity – sieci internetowe, wifi, niskoprądowe np. LoRa, SigFox, NB-IoT, itd.
  • Robotyzacja – automatyzacja produkcji poprzez zastosowanie w pełni zrobotyzowanych linii produkcyjnych.
  • Pojazdy autonomiczne AGV – pojazdy autonomiczne transportujące produkty w magazynach i produkcji.
  • Roboty współpracujące (Coboty) – roboty współpracujące z ludźmi.
  • Druk 3D – wykorzystanie drukarek 3D w produkcji np. w personalizacji produktów.
  • RFID – wykorzystanie identyfikacji radiowej w procesach produkcyjnych, magazynowych, logistycznych czy Retail.
  • Predictive Maintanance – stały nadzór nad urządzeniami, przewidywanie awarii i planowanie przeglądów.

Zobacz także:

Zapraszamy do kontaktu:

info@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Akademia Przemysł 4.0

#Przemysł 4.0, #Digitalizacja, #IoT, #Digital_Twin, #Big_Data

GoTechnologies wraz z partnerami Evereston oraz SoftCube zaprasza na nasze warsztaty technologiczne z Przemysłu 4.0 Koncentrujemy się na wykorzystanie technologii do optymalizacji procesów logistycznych, magazynowych, sprzedażowych i produkcyjnych. W zakresie technologii będziemy poruszali tematy pojazdów autonomicznych AGV, Tracebility, Digital Twin, Big Data, Internetu Rzeczy (IoT), systemów informatycznych (ERP, APS, MES, WMS, Asset Management), wykorzystanie chmur obliczeniowych, sztucznej inteligencji (AI), uczenia maszynowego (Machine Learning, Deep Learning) oraz jak skutecznie przeprowadzać transformację cyfrową. Osoby zainteresowane zapraszamy do kontaktu.

Akademia Przemysł 4.0 by GoTechnologies

Zobacz ofertę na Doradztwo Transformacji Cyfrowej

Zobacz ofertę na Doradztwo Transformacji Cyfrowej

info@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Startupy technologiczne

Startupy technologiczne opierają się wykorzystanie technologii jako przewagi nad tradycyjnymi biznesami, zmianami poprzez technologię tradycyjnych biznesów, poszukiwaniu nowych strumieni przychodów lub oferowaniu nowych usług na rynku konsumenckim (B2C) i biznesowym (B2B).

Startup IoT (Internet of Things Startup)

Startupy Internetu Rzeczy (IoT) wykorzystują urządzenia komunikujące się z sobą lub z innymi systemami (M2MMachine to Machine), systemy zbierania danych (Big Data), systemy przetwarzające dane wraz z systemami sztucznej inteligencji (Artificial Inteligence). Urządznia IoT wykorzystują sieci niskoprądowe typu LoRa czy SigFox oraz nowoczesną transmisję 5G. Startupy IoT dostarczają produkty dla inteligentnych miast (Smart City), urządzeń domowych (Smart Homes), dla zastosowań przemysłowych (IIoT – Industrial Internet of Things) czy w rolnictwie (Agriculture Startups).

Zobacz więcej: Startupy IoT

FinTech Startup (Financial Technology Startup)

Startupy finansowe oferujące innowacyjne, często tańsze usługi finansowe do tradycyjnych usług bankowych. Często oferują produkty komplementarne, mniejsze spready, wybór pomiędzy produktami, wsprowadzają nowe waluty lub środki płatnicze (np. kryptowaluty Cryptocurrency), nowe możliwości płatności np. przez telefon, platformy do wymiany walut, itd. Dzięki dyrektywie dostępu do danych PSD2 startupy typu FinTech zyskują nowe możliwości współpracy z branżą bankową i klientami zewnętrznymi.

BioTech Startup (Biotechnology Startup)

Startupy BioTechnologiczne poszukują nowych leków zarówno dla ludzi jak i zwierząt, tworzą nowe produktów wspierających rehabilitację, zastępujących ludzkie narządy, tworzących nowe urządzenia wspierające operacje, poszukują symptomów wystąpienia chorób, itd. Startupy BioTech wykorzystują najnowsze technologie jak Uczenie Maszynowe (Machine Learning), duże zbiory danych (Big Data) czy sztuczną inteligencję (Artificial Inteligence).

PropTech Startup (Property Technology Startup)

Startupy PropTech tworzą produkty dla inteligentnych domów, biurowców, hoteli i innych przestrzeni ludzkich. Ich produkty polepszają funkcjonowanie ludzi w obszarach przebywania, oszczędzają energią tych obiektów, pozwalają wymieniać się informacjami, itd. Ostatnio bardzo modne są firmy tworzące przestrzenie coworkingowe, systemy vendingowe, itd.

MedTech Startup (Medical Technology Startup)

Startupy MedTech podobnie jak część startupów biotechnologicznych tworzą produkty przeznaczone w obszarze ochrony zdrowia. Mogą to być i leki, systemy zdalnego leczenia, systemy rehabilitacyjne, systemy Big Data z uczeniem maszynowym wykrywające symptomy wystąpienia chorób, badania genetyczne, itd.

Big Data, Data Science Startup

Startupy Big Data wykorzystujące duże ilości danych z wielu źródeł, z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego (Machine Learning, Deep Learning) oraz sztucznej inteligencji (AI). Startupy Big Data poszukują nowych źródeł przychodów poprzez monetyzację posiadanych danych, poprawiają istniejące procesy biznesowe, itd.

Zobacz: Uczenie maszynowe (Machine Learning), Uczenie głębokie (Deep Learning), Sieci Neuronowe, Data Mining

BlockChain Startup

Startupy BlockChain poszukują obszarów zastosowania technologii Blockchain w istniejących lub nowych procesach biznesowych. Często są one powiązane z elektronicznymi walutami, jednostkami administracji publicznej, branży medycznej, branżą finansową i medyczną, zarządzaniem łańcuchami dostaw czy jako alternatywa dla tzw. nośników trwałych.

Zobacz także: Doradztwo BlockChain

Smart City Startup

Startupy inteligentych miast dostarczają urządzenia, aplikacje i usług dla aglomeracji miejskich. Systemy te pomagają badać jakość powietrza, pozwalają zarządzać miejscami parkingowymi, zarządzają bezpieczeństwem, oświetleniem czy transportem miejskim. Dzięki komunikacji 5G czy typu LoRa lub SigFox inteligentne miasta dostarczają sieci grid dla dowolnych urządzeń IoT.

Zobacz: Doradztwo technologiczne dla inteligentnych miast (Smart City)

Smart Home Startup (Digital Home Startup)

Startupy Smart Home tworzą nowe produkty i usługi dla inteligentnych domów za pomocą urządzeń IoT i apliakacjom. Produkty te to inteligentne zarządzanie oświetleniem, wentylacją czy bezpieczeństwem. Produktami dla Smart Home mogą być inteligentne żarówki, lodówki czy samodziałające kosiarki czy odkurzacze.

Zobacz: Doradztwo technologiczne dla inteligentnych domów (Smart Homes)

Artificial Inteligence Startup (AI Startup)

Sztuczna inteligencja to obecnie bardzo modny trend biznesowy. Produkty sztucznej inteligencji są powszechnie implementowane w systemach biznesowych. Produkty AI znajdują się już w autonomicznych samochodach, w sklepach internetowych, systemach ERP czy CRM, systemach bankowych, antyfraudowych, itd., a w niedalekiej przyszłości znajdą się wszędzie tam gdzie jest człowiek np. w lodówkach, autach, sklepach, domach, itd. Elementem niezbędnym dla AI jest Big Data czy uczenie maszynowe.

Zobacz: Uczenie maszynowe (Machine Learning), Uczenie głębokie (Deep Learning), Sieci Neuronowe, Data Mining

AdTech Startup (Advertising Technology), MarTech (Marketing Technology Startup)

Startupy AdTech czy MarTech działają w obszarach marketingu i reklamy oraz relacjami z klientami. Startupy te dostarczają technologie typu CRM, CMS, Marketing Automation, systemy reklamowe np. RTB, sieci afiliacyjne, chatboty, analitykę internetową, itd.

Security Startup (Cyberbezpieczeństwo)

Startupy związane z bezpieczeństwem dostarczają produktów i usług związanych z szeroko pojętym bezpieczeństwem w sieci internet, w domu, na aplikacjach mobilnych, w systemach korporacyjnych, itd.. Są to szyfrowane komunikatory, usługi szyfrowania, produkty zabezpieczające strony internetowe przez atakami hakerskimi, ochrona dzieci w sieci, systemy antyfraudowe, itd.

Zobacz: Doradztwo w zakresie bezpieczeństwa dla innowacyjnych produktów, systemów, aplikacji

Logistic Startups (Delivery Startups)

Startupy logistyczne dostarczają produkty i usługi dla łańcucha dostaw, śledzą przesyłki lub pojazdy (tracebility), pozwalają na dostarczanie produktów w ten sam dzień, jedzenie i posiłki w ciągu godziny. Startupy logistyczne pracują nad dronami czy robotami dostarczającymi przesyłki czy pizzę, autonomicznymi statkami transportowymi czy samochodami.

SaaS Startup (Software as a Service Startup)

Startupy sprzedające produkty czy usługi w modelach abonamentowych, często część funkcjonalności za darmo. Systemy te są zlokalizowane i zarządzanie przez producenta, klient nie musi martwić się o updaty, wydajność czy bezpieczeństwo. Mogą to być systemy CRM, ERP, platformy eCommerce np. sklepy internetowe czy Marketplace.

Zobacz: Doradztwo technologiczne dla SaaS

eCommerce Startup

Startupy z branży eCommerce dostarczają produkty czy usługi dla biznesów internetowych, Retail, TSL (transport, spedycja, logistyka) czy Contact Center. Mogą to być platformy sklepowe czy marketplace, chatboty rozmawiające z klientami, systemy do poprawy SEO czy SEM, narzędzie poprawiające konwersję, optymalizujące procesy na stronie czy integrujące wszystkie kanały komunikacji (Omnichanel).

Zobacz: Doradztwo technologiczne dla eCommerce

InsureTech Startup (Insurance Technology Startup)

Startupy sprzedające szeroko pojęte produkty ubezpieczeniowe np. polisy samochodowe, ubezpieczeniowe zarówno dla branży konsumenckej (B2C) jak i firm (B2B). Dzięki technologii (np. czujniki w samochodach badające jakość jazdy) startupy te mogą zaoferować odpowiednie ubezpieczenie dla danego klienta, zmniejszając ryzyka dla swojego biznesu.

HealthTech Startup (Health Care Technology Startup)

Startupy z branży medycznej, rolniczej, ekologicznej czy IoT tworzą rozwiązania dla poprawy naszego zdrowia np. nowe zdrowe jedzenia ale także produkty do analizy naszego zdrowia np. za pomocą sztucznej inteligencji oraz urządzeń do zbierania danych, zdalnych centrów leczenia, itd. Podobny zakres posiadają startupy z nazywane Agriculture Startups, BioTech Startups czy MedTech Startups.

AG Startups (Agriculture Startup)

Startupy rolnicze i ekologiczne wykorzystują zarówno urządzenia IoT, zbieranie i przetwarzanie danych, systemy latające (np. drony), itd. celem optymalizacji i zabezpieczenia upraw zarówno w halach jak i na ogromnych powierzchniach oraz do tworzenia odpornych na warunki pogodowe czy szkodniki roślin.

Startupy 5G

Startupy 5G wykorzystują technologię 5G czyli technologię mobilną piątej generacji. Technologia ta umożliwia szybki i duży przesył danych pomiędzy urządzaniami takimi jak czujniki IoT czy inne urządzenia mobilne a serwerami czy chmurą. Startupy 5G często łączą w sobie zarówno urządzenia, duże ilości danych (Big Data) i usługi chmurowe (Cloud).

Zobacz więcej: Startupy 5G

Startupy Cloud, Hosting

Startupy Cloud, Hosting tworzą produkty takie jak platformy cloud IaaS, PaaS, SaaS lub rozwiązania cloudowe do zbierania i przetwarzania dużych ilości danych (Big data), sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence), itd.

Zobacz: Doradztwo technologiczne Cloud

Zobacz naszą ofertę dla Startupów:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów