Brandsit

Tag: Big Data

  • Kluczowe metryki Big Data, które musi śledzić każdy e-commerce

    Kluczowe metryki Big Data, które musi śledzić każdy e-commerce

    Współczesny e-commerce to ocean informacji, w którym każda interakcja klienta – od kliknięcia, przez wyszukiwanie, aż po finalizację zakupu – generuje cenne dane. W tym cyfrowym ekosystemie termin „Big Data” przestał być jedynie modnym hasłem, a stał się fundamentalnym filarem strategii biznesowej. Sukces nie zależy już od zdolności do gromadzenia danych, lecz od strategicznej umiejętności ich interpretacji za pomocą kluczowych metryk. To właśnie one pozwalają na głęboką optymalizację biznesu, od segmentacji klientów po maksymalizację zwrotu z inwestycji.   

    Finansowy kręgosłup e-commerce

    Zanim zagłębimy się w złożone analizy zachowań, kluczowe jest zrozumienie finansowego kręgosłupa każdego biznesu e-commerce. Trzy wzajemnie powiązane metryki tworzą system wczesnego ostrzegania i kompas nawigacyjny, który wskazuje na kondycję finansową i potencjał wzrostu sklepu.

    Pierwszą z nich jest Wartość Życiowa Klienta (CLV), która mierzy całkowity przychód, jakiego firma może oczekiwać od przeciętnego klienta w trakcie całej jego relacji z marką. Jej znaczenie polega na zmianie perspektywy z pojedynczych transakcji na długoterminową rentowność. Zrozumienie CLV pozwala podejmować świadome decyzje dotyczące budżetów marketingowych i identyfikacji najbardziej dochodowych segmentów.   

    W opozycji do CLV stoi Koszt Pozyskania Klienta (CAC), czyli całkowity koszt poniesiony na działania sprzedażowe i marketingowe w celu zdobycia jednego nowego kupującego. Aby wskaźnik ten był miarodajny, jego kalkulacja musi uwzględniać wszystkie powiązane wydatki, od kosztów kampanii reklamowych po wynagrodzenia zespołu marketingu.   

    Prawdziwa siła analityczna tych dwóch metryk ujawnia się, gdy są analizowane razem. Stosunek CLV do CAC jest jednym z najważniejszych wskaźników kondycji biznesu. Powszechnie przyjmuje się, że zdrowy model biznesowy powinien charakteryzować się stosunkiem co najmniej 3:1 – oznacza to, że każdy pozyskany klient generuje trzykrotnie więcej przychodu, niż wyniósł koszt jego pozyskania.   

    Trzecim filarem jest Średnia Wartość Zamówienia (AOV), określająca, ile pieniędzy przeciętny klient wydaje podczas jednej transakcji. Zwiększenie AOV jest jednym z najszybszych sposobów na podniesienie przychodów bez konieczności zwiększania ruchu na stronie. Można to osiągnąć poprzez strategie takie jak sprzedaż krzyżowa (cross-selling), pakietyzacja produktów czy ustalanie progów darmowej dostawy. Te trzy metryki tworzą dynamiczną pętlę sprzężenia zwrotnego. Wyższy CLV uzasadnia wyższy CAC, co z kolei pozwala na bardziej agresywne kampanie, otwierając drogę do droższych, ale potencjalnie bardziej wartościowych kanałów marketingowych.   

    Głos klienta w danych

    Podczas gdy metryki finansowe opisują wynik końcowy, wskaźniki behawioralne wyjaśniają, dlaczego ten wynik został osiągnięty. Są one głosem klienta wyrażonym w danych, stanowiąc bezpośrednie odzwierciedlenie jego satysfakcji i doświadczeń.

    Współczynnik konwersji (CR) to procent użytkowników, którzy wykonali pożądaną akcję – najczęściej dokonali zakupu. Jest to fundamentalny miernik efektywności każdego sklepu internetowego. Jego interpretacja wymaga kontekstu, dlatego kluczowe jest porównywanie go do branżowych benchmarków, które wahają się od 1.6% w modzie do nawet 6.8% w branży zdrowia i urody.   

    Jego naturalnym uzupełnieniem jest Współczynnik Porzuceń Koszyka (CAR), czyli odsetek kupujących, którzy dodają produkty do koszyka, ale opuszczają stronę bez sfinalizowania transakcji. Jego średnia wartość jest alarmująco wysoka i wynosi około 70%. Wysoki CAR jest wyraźnym sygnałem istnienia barier w procesie zakupowym, takich jak ukryte koszty, wymóg założenia konta czy skomplikowany proces finalizacji zamówienia.   

    Negatywny trend w metryce behawioralnej jest wczesnym sygnałem ostrzegawczym przed przyszłym spadkiem wskaźników finansowych. Wzrost CAR bezpośrednio powoduje spadek CR, co obniża całkowity przychód i CLV. Jednocześnie, przy stałych wydatkach na marketing, pogarsza się stosunek CLV do CAC. W ten sposób drobna wada w doświadczeniu użytkownika może wywołać kaskadę negatywnych skutków finansowych.   

    Mapa do skarbu: Analiza ścieżek zakupowych

    Pojedyncze metryki dają jedynie fragmentaryczny obraz rzeczywistości. Aby w pełni zrozumieć, jak i dlaczego klienci podejmują decyzje, konieczne jest umieszczenie tych wskaźników w szerszym kontekście, jakim jest ścieżka zakupowa klienta (Customer Journey). Analiza tej podróży polega na jej dekonstrukcji na kluczowe etapy – od świadomości, przez rozważanie, konwersję, aż po obsługę i budowanie lojalności – aby zrozumieć potrzeby i bariery na każdym z nich.   

    Celem jest identyfikacja punktów tarcia, czyli miejsc, w których klienci napotykają trudności, oraz „momentów prawdy” – kluczowych interakcji, które mają nieproporcjonalnie duży wpływ na ostateczną decyzję. Nowoczesne narzędzia analityczne, takie jak Google Analytics 4, pozwalają wizualizować te podróże i śledzić, w których miejscach użytkownicy najczęściej opuszczają witrynę.   

    Ścieżka zakupowa nie jest metryką samą w sobie, lecz ramą narracyjną, która odpowiada na pytania „gdzie?” i „dlaczego?” kryjące się za liczbami. Kierownik e-commerce, widząc niski współczynnik konwersji, widzi jedynie skutek. Mapowanie ścieżki pozwala mu zidentyfikować, gdzie w procesie występuje największy spadek, a dalsza analiza może ujawnić, dlaczego tak się dzieje. W ten sposób analiza ścieżki łączy abstrakcyjną liczbę z konkretnym, możliwym do naprawienia problemem.

    Przyszłość oparta na danych

    Analiza kluczowych metryk Big Data w e-commerce prowadzi do jednego wniosku: wskaźniki te nie są odizolowanymi liczbami, lecz elementami złożonego, połączonego systemu. Sukces nie polega na optymalizacji jednego KPI w próżni, ale na zrozumieniu, jak poprawa w jednym obszarze wywołuje kaskadę pozytywnych efektów w całym ekosystemie.

    Patrząc w przyszłość, rola danych będzie tylko rosła, napędzana przez postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji i analityki predykcyjnej. Technologie te przesuną paradygmat z analizy reaktywnej („co się stało?”) w stronę proaktywnego przewidywania („co się wydarzy?”). Wygrają ci, którzy nie tylko nauczą się słuchać głosu swoich klientów w danych, ale także potrafią przewidzieć ich kolejne słowa. Przyszłość e-commerce nie polega na posiadaniu największej ilości danych, ale na zadawaniu im najmądrzejszych pytań. 

  • Łańcuch dostaw napędzany danymi. Jak Big Data redukuje koszty i przyspiesza dostawy

    Łańcuch dostaw napędzany danymi. Jak Big Data redukuje koszty i przyspiesza dostawy

    Współczesne globalne łańcuchy dostaw przekształciły się w skomplikowane, dynamiczne sieci, gdzie presja na redukcję kosztów i maksymalizację wydajności jest wszechobecna. W tym złożonym ekosystemie informacja stała się czwartym, kluczowym czynnikiem produkcji, obok zasobów, pracy i kapitału.

    Zdolność do analizy ogromnych zbiorów danych, znanych jako Big Data, przestała być futurystyczną koncepcją, a stała się fundamentalnym narzędziem budowania przewagi konkurencyjnej. Firmy, które potrafią przekształcić surowe dane w strategiczną wiedzę, nie tylko przetrwają, ale zdominują rynek, identyfikując i eliminując ukryte nieefektywności, które obciążają ich operacje.

    U podstaw tej rewolucji leży zrozumienie unikalnych cech Big Data, często opisywanych modelem „3V”.

    Volume (Ilość) odnosi się do ogromnej skali danych generowanych każdego dnia z czujników, urządzeń GPS, systemów magazynowych i interakcji z klientami.

    Velocity (Szybkość) opisuje tempo, w jakim te dane napływają i muszą być przetwarzane, aby miały wartość – informacja o zatorze drogowym jest użyteczna tylko w czasie rzeczywistym.

    Trzeci wymiar, Variety (Różnorodność), podkreśla, że dane te przybierają różne formy: od ustrukturyzowanych tabel w bazach danych po nieustrukturyzowane teksty, obrazy i filmy.

    To właśnie zdolność do integracji i analizy tych różnorodnych strumieni danych w czasie rzeczywistym pozwala firmom przejść od reaktywnego gaszenia pożarów do proaktywnego zarządzania całym łańcuchem dostaw.

    Jednym z najbardziej wymiernych zastosowań analityki Big Data jest optymalizacja tras transportowych. Nowoczesne systemy nie ograniczają się do znalezienia najkrótszej drogi. Analizują w czasie rzeczywistym tysiące zmiennych, takich jak warunki drogowe, prognozy pogody, okna czasowe dostaw czy stan techniczny pojazdów, aby dynamicznie wyznaczać najbardziej efektywne trasy.

    Efekty są natychmiastowe i znaczące. Badania przypadków pokazują, że firmy wdrażające takie rozwiązania potrafią zredukować koszty paliwa o 20% i skrócić średni czas dostawy o 10%. To przekłada się nie tylko na bezpośrednie oszczędności finansowe, ale także na zwiększenie punktualności i satysfakcji klientów.

    Równie rewolucyjne zmiany zachodzą w zarządzaniu zapasami, gdzie Big Data eliminuje zgadywanie na rzecz precyzyjnego prognozowania. Analizując nie tylko historyczne dane sprzedaży, ale również trendy rynkowe, nastroje w mediach społecznościowych czy nawet lokalne wydarzenia, firmy mogą przewidywać popyt z niespotykaną dotąd dokładnością.

    Pozwala to uniknąć dwóch kosztownych pułapek: nadmiernych zapasów, które zamrażają kapitał i generują koszty magazynowania, oraz braków towaru, które prowadzą do utraty sprzedaży i zaufania klientów. Zastosowanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu popytu może ograniczyć straty spowodowane niedostępnością produktów nawet o 65%.

    Transformacja obejmuje również serce operacji logistycznych – magazyn. Nowoczesne centra dystrybucyjne stają się inteligentnymi hubami danych, gdzie informacje z systemów WMS, czujników IoT i tagów RFID są nieustannie analizowane w celu optymalizacji każdego procesu.

    Dane te pozwalają na inteligentne rozmieszczenie towarów, tworzenie najbardziej efektywnych ścieżek kompletacji zamówień oraz dynamiczne planowanie pracy personelu w oparciu o przewidywane obciążenie. Wynikiem jest szybsza realizacja zamówień, niższe koszty operacyjne i wyższa przepustowość magazynu.

    Obecne zastosowania to jednak dopiero początek. Kolejna granica w logistyce jest definiowana przez technologie takie jak sztuczna inteligencja (AI) i cyfrowe bliźniaki (Digital Twins). AI i algorytmy uczenia maszynowego działają jak mózg operacji, który nieustannie uczy się na podstawie napływających danych, automatycznie doskonaląc modele prognostyczne i optymalizacyjne.

    Z kolei cyfrowy bliźniak, czyli wirtualna, dynamiczna replika całego łańcucha dostaw, pozwala na przeprowadzanie złożonych symulacji w bezpiecznym środowisku. Menedżerowie mogą testować scenariusze „co-jeśli”, analizować wpływ potencjalnych zakłóceń, takich jak zamknięcie portu, i optymalizować procesy bez ryzyka dla realnych operacji.

    Integracja Big Data w łańcuchu dostaw nie jest już technologiczną nowinką, lecz strategicznym imperatywem. Badania pokazują, że firmy efektywnie wykorzystujące analitykę danych mogą obniżyć koszty operacyjne łańcucha dostaw średnio o 15% i zredukować zaległości magazynowe o 20-30%.

    W czasach rosnącej zmienności i oczekiwań klientów, zdolność do podejmowania szybkich, opartych na danych decyzji staje się kluczowym czynnikiem decydującym o sukcesie. Organizacje, które zainwestują w technologie i kompetencje analityczne, zbudują bardziej odporne, wydajne i konkurencyjne łańcuchy dostaw przyszłości.

  • Oracle rzuca wyzwanie globalnym bazom danych. Nowa usługa ma uprościć to, co drogie i skomplikowane

    Oracle rzuca wyzwanie globalnym bazom danych. Nowa usługa ma uprościć to, co drogie i skomplikowane

    Oracle wprowadził na rynek nową usługę chmurową, która ma rozwiązać jeden z większych problemów w architekturze IT: złożoność i wysokie koszty zarządzania globalnie rozproszonymi bazami danych.

    Globally Distributed Exadata Database on Exascale Infrastructure, dostępna we wszystkich regionach Oracle Cloud Infrastructure (OCI), została zaprojektowana z myślą o aplikacjach o znaczeniu krytycznym, które muszą działać nieprzerwanie i być blisko użytkowników na całym świecie.

    Sercem rozwiązania jest bezserwerowa, elastyczna architektura. W praktyce oznacza to, że usługa automatycznie dystrybuuje, przechowuje i synchronizuje dane w wielu fizycznych lokalizacjach.

    Kluczową korzyścią jest tu wysoka odporność – awaria całego regionu chmurowego nie powinna przerwać działania aplikacji. System automatycznie skaluje zasoby w zależności od obciążenia, co ma na celu optymalizację kosztów, eliminując potrzebę stałej alokacji mocy obliczeniowej.

    Nowa oferta Oracle adresowana jest przede wszystkim do firm przetwarzających duże wolumeny transakcji (OLTP), analitykę w czasie rzeczywistym oraz obciążenia związane ze sztuczną inteligencją.

    Firma podkreśla gotowość na potrzeby generatywnej AI, w tym obsługę przeszukiwania wektorowego na ogromnych zbiorach danych. Mechanizmy replikacji oparte na protokole RAFT mają gwarantować odzyskiwanie spójnych danych bez ich utraty w przypadku awarii.

    Jednym z najistotniejszych aspektów z perspektywy biznesowej jest automatyzacja zgodności z przepisami o rezydencji danych. Usługa może samoczynnie rozkładać dane geograficznie, tak aby spełnić lokalne wymogi prawne, co jest kluczowe dla sektorów takich jak finanse, administracja publiczna czy opieka zdrowotna.

    Przechowywanie danych bliżej końcowego użytkownika skraca również czas odpowiedzi aplikacji, co ma bezpośrednie przełożenie na satysfakcję klientów w e-commerce, telekomunikacji czy rozrywce.

    Rozwiązanie jest w pełni kompatybilne z istniejącą technologią Oracle Database i językiem SQL. To strategiczne posunięcie, które ułatwia migrację i wdrożenie usługi obecnym klientom firmy, obniżając próg wejścia.

    W ten sposób Oracle stara się zaoferować produkt, który dotychczas był postrzegany jako skomplikowany i dostępny tylko dla największych graczy, szerszemu gronu odbiorców.

  • UE bierze na celownik „acqui-hiring”. Koniec z cichymi przejęciami talentów przez Big Tech?

    UE bierze na celownik „acqui-hiring”. Koniec z cichymi przejęciami talentów przez Big Tech?

    Wielkie koncerny technologiczne od dawna wykorzystują strategię „acqui-hiring”, czyli przejmowania kluczowych pracowników i założycieli startupów, aby pozyskać ich wiedzę i technologię z pominięciem formalnych fuzji. Ta praktyka, dotychczas pozostająca poza radarem, wkrótce może znaleźć się pod baczną obserwacją organów antymonopolowych Unii Europejskiej, co stanowi nowy front w walce o rynkową równowagę.

    Olivier Guersent, ustępujący dyrektor generalny ds. konkurencji w Komisji Europejskiej, zasygnalizował zmianę kursu tuż przed końcem swojej kadencji. W jego ocenie, masowe transfery talentów można traktować jako formę fuzji, ponieważ pracownicy i ich własność intelektualna stanowią kluczowe aktywa firmy. Organy regulacyjne postrzegają takie działania jako próbę ominięcia przepisów dotyczących kontroli połączeń, co w efekcie może osłabiać konkurencję poprzez eliminowanie potencjalnych rywali, zanim ci zdążą urosnąć.

    Komisja Europejska nie zamierza tworzyć nowych przepisów, lecz chce aktywniej korzystać z istniejących mechanizmów. Plan zakłada zachęcanie krajowych urzędów ochrony konkurencji, działających w ramach Europejskiej Sieci Konkurencji (ECN), do korzystania z ich uprawnień. Kraje takie jak Dania, Irlandia czy Włochy mogą zgłaszać do Komisji transakcje, które nie przekraczają unijnych progów finansowych, ale budzą obawy o zaburzenie konkurencji.

    W ostatnich latach strategia ta była powszechnie stosowana. Głośne przykłady obejmują transakcję Microsoftu, który za 650 milionów dolarów zatrudnił większość zespołu startupu AI Inflection, w tym jego współzałożycieli. Podobne ruchy wykonywały także Google, pozyskując kluczowych pracowników z firm Character.AI i Windsurf, Amazon z częścią zespołu Adept AI oraz Meta.

    Nowe podejście do „acqui-hiring” wpisuje się w szerszy trend wzmożonej kontroli regulacyjnej nad Big Tech, którego symbolem jest przełomowy Akt o rynkach cyfrowych (DMA). Zdaniem Guersenta, DMA przyniosło zmiany tam, gdzie dekady egzekwowania prawa antymonopolowego zawodziły. Choć przyznał, że pełny sukces jest jeszcze odległy, zintensyfikowanie działań w sprawie przejęć talentów pokazuje, że regulatorzy nie zamierzają zwalniać tempa.

  • Nowa elita rynku pracy. Oto dlaczego specjaliści od Big Data i AI są na wagę złota

    Nowa elita rynku pracy. Oto dlaczego specjaliści od Big Data i AI są na wagę złota

    Polski przemysł znalazł się w epicentrum paradoksu. Z jednej strony, dane pokazują alarmująco niski poziom adaptacji zaawansowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI) i Big Data. Z drugiej, to właśnie te niszowe wdrożenia wywołują najgłębsze zmiany na rynku pracy, tworząc popyt na nowe, elitarne kompetencje. W obliczu demograficznego kryzysu i rosnącej presji konkurencyjnej ze strony Europy, ta rozbieżność przestaje być statystyczną ciekawostką, a staje się strategicznym wyzwaniem dla całej gospodarki.

    Transformacja dwóch prędkości

    Dane za 2023 rok malują obraz cyfrowej Polski dwóch prędkości. Technologie postrzegane jako dojrzałe i wspierające bieżącą działalność, takie jak chmura obliczeniowa (wykorzystywana przez 38% przedsiębiorstw przemysłowych) i Internet Rzeczy (25%), zyskały umiarkowaną popularność. Często służą one jednak głównie do optymalizacji istniejącej infrastruktury, np. hostowania poczty czy przechowywania plików.   

    Prawdziwa przepaść ujawnia się w obszarze technologii o strategicznym, transformacyjnym potencjale. Zaledwie 3% firm przemysłowych wdrożyło sztuczną inteligencję, a tylko 2% korzystało z analizy Big Data. Te liczby stają się jeszcze bardziej alarmujące w kontekście europejskim. Z ogólnym wskaźnikiem adopcji AI na poziomie 5,9% w 2024 roku, polskie przedsiębiorstwa plasują się na przedostatnim miejscu w Unii Europejskiej, wyprzedzając jedynie Rumunię. Średnia unijna wynosi 13,48%, a liderzy, tacy jak Dania, osiągają wynik 27,58%. To nie jest już tylko opóźnienie – to fundamentalny problem konkurencyjności.   

    Rynek pracy: transformacja zamiast redukcji

    Wbrew powszechnym obawom o masowe zwolnienia, dane pokazują, że wpływ technologii na rynek pracy jest znacznie bardziej złożony. To właśnie najbardziej awangardowe technologie, AI i Big Data, działają jak obosieczny miecz, dokonując głębokiej restrukturyzacji, a nie prostej redukcji.

    Firmy, które odważyły się na wdrożenie Big Data, odnotowały najwyższy odsetek tworzenia nowych etatów (14%), ale jednocześnie wysoki odsetek redukcji (6%). Podobnie w przypadku AI – 6% redukcji i 4% wzrostu zatrudnienia. Oznacza to, że technologie te nie tyle eliminują pracę, co ją fundamentalnie rekomponują. Automatyzują zadania rutynowe i analityczne, jednocześnie tworząc zapotrzebowanie na role wymagające interpretacji danych, strategicznego myślenia i zarządzania nowymi systemami.

    Co kluczowe, największymi beneficjentami tej zmiany są wysoko wykwalifikowani specjaliści. Wdrożenia Big Data i AI w największym stopniu prowadziły do zatrudnienia nowych ekspertów (odpowiednio 8% i 6% firm). Na rynku pojawia się nowa elita zawodowa: analitycy danych (data scientists), programiści oraz inżynierowie AI i uczenia maszynowego.   

    Ten obraz dodatkowo komplikuje demografia. Prognozy Polskiego Instytutu Ekonomicznego są jednoznaczne: do 2035 roku z polskiego rynku pracy zniknie 2,1 miliona osób, w tym 400 tysięcy z samego sektora przemysłowego. W tej rzeczywistości automatyzacja przestaje być zagrożeniem, a staje się strategiczną koniecznością dla utrzymania produktywności i wzrostu gospodarczego przy kurczącej się sile roboczej. Prawdziwym ryzykiem dla pracownika nie jest zastąpienie go przez robota, ale upadek jego firmy z powodu braku konkurencyjności.

    Szklany sufit innowacji: dlaczego stoimy w miejscu?

    Skoro potrzeba cyfryzacji jest tak paląca, dlaczego jej tempo jest tak niskie? Odpowiedź leży w błędnym kole, które tworzą trzy wzajemnie wzmacniające się bariery.

    • Finanse: Dla 67% firm przemysłowych główną przeszkodą są wysokie koszty wdrożenia. Problem potęguje trudność w oszacowaniu zwrotu z inwestycji (ROI), na którą wskazuje 44% przedsiębiorstw.  
    • Kompetencje: Drugą najczęściej wymienianą barierą jest brak wykwalifikowanej kadry, sygnalizowany przez 52% firm. Luka dotyczy zarówno specjalistów technicznych, jak i menedżerów rozumiejących potencjał technologii.  
    • Strategia: Aż 44% przedsiębiorstw przyznaje, że transformacja cyfrowa po prostu nie jest dla nich priorytetem. Blisko połowa firm nie wie nawet, w jakich obszarach mogłaby zastosować AI.   

    Te bariery tworzą impas: firmy nie inwestują, bo brakuje im pracowników, którzy mogliby oszacować opłacalność i wdrożyć rozwiązania. Rynek edukacyjny nie kształci specjalistów, bo brakuje masowego popytu. Przerwanie tego cyklu wymaga odważnych decyzji na poziomie zarządów.

    Strategie na cyfrową dekadę

    Polski przemysł stoi w obliczu zbiegu dwóch potężnych trendów: globalnego przyspieszenia technologicznego i krajowego spowolnienia demograficznego. Najbliższe lata będą decydujące. Dalsza bierność grozi trwałą utratą konkurencyjności, podczas gdy odważne i strategiczne działania mogą otworzyć drogę do skoku rozwojowego.

    Synteza analizy prowadzi do jednego wniosku: polski przemysł znalazł się w punkcie krytycznym. Jest uwięziony między rosnącą presją na innowacje, dyktowaną przez globalnych liderów , a malejącą dostępnością kapitału ludzkiego. Utrzymująca się luka kompetencyjna  oraz inercja strategiczna na poziomie zarządów  stanowią oś, wokół której obracać się będzie przyszłość polskiej gospodarki. Okno możliwości na zniwelowanie tej luki zamyka się – najbliższe 5-7 lat zdecyduje, czy Polska dołączy do grona cyfrowych innowatorów, czy pozostanie w tyle.   

    Do roku 2030 rynek pracy ulegnie dalszej polaryzacji. Prognozy rynkowe jednoznacznie wskazują na rosnące zapotrzebowanie na specjalistów w dziedzinach, które dziś w Polsce raczkują. Kluczowe będą role związane z inżynierią AI i uczenia maszynowego, analityką danych (Data Science), cyberbezpieczeństwem oraz architekturą chmurową. Jednocześnie na znaczeniu zyskają kompetencje miękkie, które są komplementarne wobec technologii: myślenie analityczne i kreatywne, elastyczność, odporność psychiczna oraz gotowość do ciągłego uczenia się (lifelong learning). To one pozwolą efektywnie zarządzać zespołami i procesami wspomaganymi przez technologię.   

    Polski przemysł stoi na rozdrożu. Dalsza bierność grozi trwałą utratą konkurencyjności. Aby sprostać wyzwaniom, liderzy biznesu muszą podjąć zdecydowane działania:

    • Inwestować w Ludzi, Nie Tylko w Technologię: Przejść od mentalności „kupowania” talentów do „budowania” ich wewnątrz organizacji. Programy reskillingu i upskillingu muszą stać się kluczowym elementem strategii biznesowej, a nie tylko zadaniem działu HR.
    • Strategia Przede Wszystkim: Transformacja cyfrowa musi być priorytetem zarządu, a nie eksperymentem działu IT. Liderzy muszą jasno komunikować cele biznesowe stojące za inwestycjami i promować kulturę opartą na danych.
    • Budować Fundamenty: Zanim firmy rzucą się w pogoń za AI, muszą zapewnić solidne podstawy w postaci ładu informacyjnego (data governance) i nowoczesnej infrastruktury. Wiele nieudanych projektów AI wynika nie z wad technologii, ale ze słabej jakości danych.

    Najbliższe lata zdecydują, czy Polska dołączy do grona cyfrowych innowatorów, czy pozostanie w technologicznym ogonie Europy. Czas na działanie jest teraz.

  • Nie tylko Big Data: agenci AI, dane syntetyczne i małe modele, czyli nowe DNA organizacji

    Nie tylko Big Data: agenci AI, dane syntetyczne i małe modele, czyli nowe DNA organizacji

    W 2025 roku zarządzanie danymi i analityką przestaje być technologicznym zapleczem firmy, a staje się rdzeniem jej strategii decyzyjnej. Przedsiębiorstwa wchodzą w epokę, w której dane nie tylko wspierają działanie – zaczynają działać same. To, co jeszcze niedawno było domeną analityków i specjalistów IT, dziś zyskuje autonomię dzięki agentom AI, platformom decyzyjnym i małym modelom językowym dostosowanym do lokalnych kontekstów.

    Dane jako produkt, nie tylko infrastruktura

    Tradycyjne hurtownie danych coraz częściej ustępują miejsca modularnym rozwiązaniom projektowanym z myślą o konkretnych celach biznesowych. Takie „produkty danych” – gotowe do wielokrotnego użycia, łatwe do wdrożenia w różnych częściach organizacji – pozwalają zbliżyć technologię do potrzeb użytkownika końcowego.

    Kluczowe staje się nie tylko posiadanie danych, ale ich odpowiednie opakowanie: zrozumiałe metryki, jednolite definicje i możliwość szybkiego wdrożenia w działaniach operacyjnych. Firmy, które potrafią tworzyć takie gotowe komponenty danych, zyskują przewagę zarówno w szybkości podejmowania decyzji, jak i w ich jakości.

    Agenci AI przejmują stery

    Na znaczeniu zyskują agenci sztucznej inteligencji – autonomiczne systemy zdolne nie tylko analizować dane, ale i podejmować działania na ich podstawie. To już nie tylko chatboty czy automatyzacja marketingu. Mówimy o systemach zdolnych do prowadzenia procesów biznesowych z ograniczoną lub zerową interwencją człowieka.

    Wdrażanie takich agentów wymaga nowego podejścia do zarządzania – szczególnie w zakresie nadzoru, odpowiedzialności i ograniczania tzw. halucynacji, czyli błędnych wniosków generowanych przez modele. W praktyce oznacza to konieczność budowania solidnych struktur walidacyjnych, a także testowania tych rozwiązań na małą skalę w rzeczywistych warunkach operacyjnych.

    Mniejsze modele, większy kontekst

    Obok agentów AI rośnie znaczenie mniejszych, wyspecjalizowanych modeli językowych. W przeciwieństwie do dużych modeli uniwersalnych, mniejsze modele (tzw. SLM – Small Language Models) potrafią działać lokalnie, w obrębie konkretnej domeny czy branży, często z większą trafnością i mniejszymi wymaganiami obliczeniowymi.

    Tego typu podejście pozwala firmom uniezależnić się od dużych, zewnętrznych dostawców i lepiej chronić dane wrażliwe. Modele uruchamiane lokalnie lub w prywatnych środowiskach chmurowych dają większą kontrolę nad wynikami i pozwalają precyzyjnie dostroić algorytmy do specyfiki organizacji.

    Metadane i dane syntetyczne: nowy fundament

    Rosnące wymagania dotyczące jakości danych przekładają się na większe inwestycje w zarządzanie metadanymi – czyli informacjami o danych. Zrozumienie pochodzenia, struktury i zastosowania danych staje się niezbędne, by mogły one wspierać decyzje w sposób zautomatyzowany.

    Tam, gdzie dane są niepełne, kosztowne w pozyskaniu lub zbyt wrażliwe, coraz częściej sięga się po dane syntetyczne – generowane algorytmicznie, ale zachowujące istotne cechy danych rzeczywistych. To podejście zyskuje na znaczeniu zwłaszcza w sektorach regulowanych, gdzie ochrona prywatności i bezpieczeństwo informacji mają kluczowe znaczenie.

    Z danych do decyzji – platformy inteligencji decyzyjnej

    Najbardziej widocznym kierunkiem zmian jest przejście od klasycznej analizy danych do tzw. inteligencji decyzyjnej. Chodzi o platformy, które nie tylko prezentują informacje, ale także sugerują konkretne decyzje lub je automatyzują – w oparciu o dane historyczne, modele predykcyjne i cele biznesowe.

    Tego typu narzędzia nie tylko skracają czas reakcji, ale też pozwalają podejmować decyzje bardziej spójne i powtarzalne. Szczególnie w dużych organizacjach, gdzie proces decyzyjny jest złożony i wieloetapowy, może to oznaczać przełom w operacyjnej wydajności.

    Dane jako system nerwowy organizacji

    Najważniejszą zmianą, jaką niesie rok 2025, nie jest kolejna generacja algorytmu czy nowa chmura danych. To przesunięcie punktu ciężkości z danych jako surowca na dane jako decydenta. Automatyzacja decyzji, lokalne modele językowe, dane syntetyczne – to wszystko buduje fundament pod firmę, która myśli i działa szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.

    Organizacje, które rozumieją ten trend, nie będą już pytać, „czy wykorzystujemy dane?”. Pytaniem stanie się raczej: „jakie decyzje możemy powierzyć maszynom – i jak szybko?”. Odpowiedź na to pytanie może zdecydować o przewadze konkurencyjnej w najbliższych latach.

  • Big Data czy Big Problem? Dane bez strategii to pieniądze wyrzucone w błoto

    Big Data czy Big Problem? Dane bez strategii to pieniądze wyrzucone w błoto

    Dane stały się jednym z najważniejszych zasobów współczesnych organizacji. To dzięki nim firmy mogą skuteczniej planować przyszłość, zdobywać nowe rynki czy optymalizować procesy. Niestety, jak pokazuje najnowszy raport SoftServe „The Great Data Divide”, ponad połowa (58%) przedsiębiorstw podejmuje kluczowe decyzje w oparciu o niedokładne lub niespójne dane. Skutki mogą być niezwykle kosztowne.

    Niewykorzystany potencjał danych

    Z jednej strony żyjemy w czasach obfitości danych, z drugiej – coraz mniej rozumiemy, jak z nich właściwie korzystać. Według badania przygotowanego przez Wakefield Research aż 65% liderów przyznaje, że nikt w ich organizacjach nie posiada pełnej wiedzy na temat zgromadzonych zasobów danych ani metod ich pozyskiwania.

    „Korzyści płynące z wykorzystywania danych, do jakich obecnie mamy dostęp bądź które możemy pozyskać, są ogromne. Jednocześnie badania i analizy ujawniają, jak powszechne są deficyty w zakresie umiejętności właściwego ich używania. Dotykają one większość firm, co staje się poważnym zagrożeniem dla ich konkurencyjności na globalnym rynku i barierą w rozwoju, poprawianiu obsługi klienta czy pozyskiwaniu nowych źródeł przychodów. Brak świadomości na temat wartości danych wśród kadry zarządzającej sprawia na przykład, że firmy źle lokują swoje inwestycje.”

    Sebastian Drzewiecki, VP, Country Manager SoftServe Poland

    W pogoni za modą zamiast skutecznością

    Eksperci SoftServe podkreślają, że jednym z głównych powodów tej sytuacji jest inwestowanie w technologie danych i analitykę pod wpływem tzw. hype’u rynkowego oraz strachu przed pozostaniem w tyle (FOMO).

    „Obecnie firmy często podejmują decyzje dotyczące inwestowania w technologie związane z danymi i analityką na podstawie hype’u rynkowego oraz niesławnego FOMO (fear of missing out). Prowadzi to do kilku poważnych problemów. Po pierwsze, najbardziej efektowne narzędzie nie zawsze jest tym optymalnym, a często nie jest nawet praktycznym rozwiązaniem prowadzącym do osiągnięcia celu. Po drugie, często pomija się fakt, że nowoczesna sztuczna inteligencja wymaga solidnych podstaw danych, aby skutecznie działać. W efekcie zasoby są wydawane na rozwiązania, które nie przynoszą oczekiwanych rezultatów albo robią to w nieefektywny sposób.”

    Rodion Myronov, AVP of Technology w SoftServe

    Zaskakujące wyniki badania

    Raport „The Great Data Divide” dostarcza również innych ciekawych danych:

    • Aż 73% liderów biznesowych uważa, że ich strategia zarządzania danymi jest przestarzała lub wymaga całkowitego przekształcenia.
    • Istnieją znaczące rozbieżności pomiędzy różnymi poziomami zarządzania – podczas gdy 78% wiceprezesów widzi problemy w inwestowaniu w dane, to samo dostrzega jedynie 44% przedstawicieli szczebla C-level.
    • 60% firm ma trudności z zapewnieniem dostępu do właściwych danych we właściwym czasie.
    • Blisko trzy czwarte (73%) respondentów przyznaje, że błędne priorytety inwestycyjne skutkują finansowaniem projektów o niskiej stopie zwrotu, np. nieprzemyślanych wdrożeń Gen AI.

    Kluczowe znaczenie strategii

    Rozwiązanie istnieje – kluczem jest stworzenie strategii dostosowanej do konkretnych potrzeb firmy oraz jej poziomu dojrzałości w obszarze danych. Dla jednych będzie to wdrożenie Data Lake, dla innych modernizacja Data Warehouse, a dla kolejnych – wdrożenie frameworków kontroli jakości danych czy katalogów danych.

    „Czy jest sposób na to, by rozwiązać problemy związane z właściwym korzystaniem z danych? Oczywiście! Dobra wiadomość jest taka, że przemyślana strategia dotycząca danych może dać nam pewność, że są one wykorzystywane w sposób optymalny i zgodny z celem biznesowym. Jest też jednak zła wiadomość – nie ma uniwersalnej strategii. Wszystko zależy od potrzeb firmy oraz jej aktualnego poziomu dojrzałości w zarządzaniu danymi. Niektóre podmioty mogą potrzebować odpowiedniej infrastruktury danych, jak np. wdrożenie Data Lake albo modernizacja Data Warehouse. Inne – frameworku dla kontroli jakości danych, wdrożenia katalogu danych czy Master Data Management itp. Stworzenie właściwej strategii danych to sztuka, która wymaga zrozumienia zarówno aspektów biznesowych, jak i technologicznych w danej organizacji.”

    Rodion Myronov z SoftServe

    Co zyskujemy dzięki dobrym danym?

    Firmy, które z sukcesem wdrożyły solidne podstawy zarządzania danymi, już odczuwają pozytywne skutki. Wśród największych korzyści wymieniają:

    • Wzrost produktywności i efektywności (54%)
    • Lepsze podejmowanie decyzji i dokładniejsze prognozy (49%)
    • Generowanie nowych źródeł przychodów (44%)
    • Monetyzację posiadanych zasobów danych (38%)

    Co ciekawe, aż 85% przedsiębiorstw planuje zwiększyć swoje inwestycje w zarządzanie danymi, co pokazuje, że świadomość problemu rośnie.

  • 10 najlepszych narzędzi Big Data

    10 najlepszych narzędzi Big Data

    Big Data to termin, który odnosi się do zbiorów danych tak ogromnych, złożonych lub szybko zmieniających się, że tradycyjne metody przetwarzania danych stają się niewystarczające. Charakterystyka Big Data często jest opisywana przy użyciu trzech „V”: duża objętość (Volume), duża prędkość (Velocity) i duża różnorodność (Variety). Obejmuje to dane pochodzące z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, sensory internetu rzeczy (IoT), transakcje finansowe oraz dane generowane przez użytkowników.

    Znaczenie Big Data

    Big Data jest katalizatorem innowacji. Dzięki analizie dużych zbiorów danych, firmy mogą identyfikować nowe trendy rynkowe, zachowania konsumentów i potencjalne obszary inwestycji, co umożliwia tworzenie nowych produktów i usług. Na przykład, analiza danych z social media pozwala firmom na szybkie dostosowanie swoich strategii marketingowych do zmieniających się preferencji konsumentów.

    Wykorzystanie Big Data pozwala organizacjom na lepsze zarządzanie swoimi zasobami. Analiza danych operacyjnych w czasie rzeczywistym może prowadzić do znaczących usprawnień w obszarach takich jak logistyka, zarządzanie zapasami i łańcuchy dostaw, co z kolei może skutkować obniżeniem kosztów i zwiększeniem efektywności.

    Big Data umożliwia również podejmowanie decyzji opartych na danych (data-driven decision making), co jest kluczowe w dynamicznie zmieniających się środowiskach biznesowych. Analizy predykcyjne i preskryptywne pomagają przedsiębiorstwom przewidywać przyszłe trendy i podejmować świadome decyzje strategiczne.

    Dane na dużą skalę umożliwiają personalizację usług dla indywidualnych potrzeb klientów. Firmy wykorzystują te informacje do dostosowywania oferty produktowej, co zwiększa zadowolenie klientów i ich lojalność.

    W epoce cyfrowej organizacje, które skutecznie wykorzystują Big Data, zdobywają przewagę konkurencyjną. Posiadanie wiedzy opartej na danych umożliwia lepsze reagowanie na zmiany rynkowe i szybsze dostosowywanie strategii niż konkurenci, którzy nie wykorzystują pełni możliwości danych.

    Big Data przekształciło sposób, w jaki prowadzone są dzisiejsze biznesy. Jego zdolność do przetwarzania i analizowania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym otworzyła nowe możliwości dla optymalizacji procesów, innowacji i personalizacji, stanowiąc kluczowy zasób w informacyjnej gospodarce.

    Wprowadzenie do platform Big Data

    W dzisiejszym świecie danych, platformy Big Data są nie tylko pomocne, ale często niezbędne dla efektywnego zarządzania i analizy ogromnych, złożonych zbiorów danych. Te zaawansowane platformy technologiczne dostarczają narzędzi i infrastruktury niezbędnej do przechowywania, przetwarzania i analizowania danych, co umożliwia firmom wykorzystanie pełnego potencjału zgromadzonych informacji.

    Funkcje platform Big Data

    • Zarządzanie danymi: Współczesne platformy Big Data oferują rozbudowane funkcje do zarządzania danymi, które obejmują ich gromadzenie, przechowywanie, czyszczenie i klasyfikację. Dzięki temu organizacje mogą efektywnie zarządzać zarówno ustrukturyzowanymi, jak i nieustrukturyzowanymi danymi pochodzącymi z różnych źródeł.
    • Przetwarzanie i analiza: Kluczowym elementem platform Big Data jest zdolność do szybkiego przetwarzania i analizy dużych wolumenów danych. Używają one technologii takich jak Hadoop i Spark do realizacji zadań przetwarzania równoległego i w pamięci, co pozwala na błyskawiczne wydobycie użytecznych informacji i spostrzeżeń.
    • Wizualizacja danych: Platformy te często integrują narzędzia do wizualizacji, które umożliwiają użytkownikom tworzenie interaktywnych pulpitów nawigacyjnych i raportów. Wizualizacja danych jest kluczowa dla zrozumienia złożonych wzorców i trendów, a także ułatwia komunikację wyników analiz wewnątrz organizacji.
    • Skalowalność: Jako że ilość danych generowanych przez organizacje ciągle rośnie, platformy Big Data muszą być niezmiernie skalowalne. Muszą efektywnie zarządzać zwiększającym się obciążeniem bez utraty wydajności, co jest możliwe dzięki elastycznej architekturze chmury i technologiom rozproszonym.
    • Bezpieczeństwo: Ochrona danych jest kluczowym aspektem platform Big Data. Oferują one zaawansowane funkcje zabezpieczeń, takie jak szyfrowanie danych, zarządzanie tożsamościami i dostępem, oraz monitoring w czasie rzeczywistym, co pomaga zapewnić bezpieczeństwo wrażliwych informacji.

    Zalety korzystania z platform Big Data

    • Lepsze spostrzeżenia biznesowe: Analiza Big Data może ujawnić wzorce, które nie są widoczne przy mniejszych zbiorach danych. To umożliwia firmom podejmowanie bardziej świadomych decyzji strategicznych.
    • Większa efektywność: Automatyzacja procesów danych redukuje czasochłonność ręcznych zadań i pozwala pracownikom skupić się na bardziej wartościowych działaniach.
    • Innowacyjność: Dostęp do zaawansowanych analiz promuje innowacyjność poprzez identyfikację nowych możliwości rynkowych i optymalizację produktów lub usług.
    • Konkurencyjność: Szybkie przetwarzanie i analiza danych umożliwiają reagowanie na zmieniające się warunki rynkowe i potrzeby konsumentów, co zwiększa konkurencyjność firmy.

    Do najbardziej znanych platform Big Data używanych przez firmy należą:

    1. Apache Hadoop

    Apache Hadoop jest otwartoźródłowym frameworkiem, który umożliwia przetwarzanie rozproszone dużych zbiorów danych w klastrach komputerów przy użyciu prostych modeli programowania. Został zaprojektowany do skalowania od pojedynczych serwerów do tysięcy maszyn, każda z nich oferująca lokalne obliczenia i pamięć masową. Framework jest szczególnie ceniony za swoją zdolność do szybkiego przetwarzania ogromnych ilości danych oraz za swoją odporność na awarie.

    Kluczowe komponenty Apache Hadoop

    • Hadoop Distributed File System (HDFS): Jest to system plików, który przechowuje dane na maszynach w klastrze, zapewniając bardzo wysoką przepustowość danych. Dane w HDFS są automatycznie replikowane na kilku maszynach, co zapewnia odporność na awarie i dostępność danych nawet w przypadku awarii niektórych komponentów klastra.
    • MapReduce: To model programowania i framework do przetwarzania danych w klastrze. MapReduce dzieli dane na niezależne fragmenty, które są przetwarzane w trybie równoległym na różnych maszynach. Redukuje to czas potrzebny na przetwarzanie dużych ilości danych, poprzez dystrybucję obciążenia na wiele węzłów.
    • YARN (Yet Another Resource Negotiator): Komponent zarządzający zasobami, który pozwala na zarządzanie zasobami systemowymi w klastrach i przydzielanie użytkownikom oraz aplikacjom niezbędnych zasobów. YARN zwiększa efektywność klastra poprzez dynamiczne przydzielanie zasobów zgodnie z wymaganiami.
    • Hadoop Common: Biblioteki i narzędzia wspierające inne moduły Hadoopa. Dostarczają one infrastruktury sieciowej, systemów plików, procedur serializacji danych i mechanizmów bezpieczeństwa, które są używane przez różne moduły Hadoopa.

    Apache Hadoop jest wykorzystywany w wielu sektorach przemysłu do różnorodnych zadań analizy danych, takich jak:

    • Przetwarzanie dużych zbiorów danych: Hadoop jest idealny do wykonywania zadań wymagających analizy dużych zbiorów danych, takich jak logi serwerów, dane z sensorów czy rekordy transakcji.
    • Analiza mediów społecznościowych: Firmy używają Hadoopa do analizowania danych z mediów społecznościowych w celu zrozumienia preferencji klientów i monitorowania trendów.
    • Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym: Choć Hadoop jest przede wszystkim używany do przetwarzania wsadowego, integracja z narzędziami takimi jak Apache Storm umożliwia również przetwarzanie strumieniowe.

    Zalety

    • Skalowalność: Możliwość przetwarzania petabajtów danych.
    • Efektywność kosztowa: Używa taniego sprzętu komercyjnego do przechowywania i przetwarzania danych.
    • Elastyczność: Możliwość przechowywania i analizowania danych w dowolnym formacie.

    Wady

    • Złożoność konfiguracji i zarządzania.
    • Trudności związane z nauką i wykorzystaniem Przetwarzanie w czasie rzeczywistym nie jest natywnie wspierane i wymaga integracji z innymi technologiami.

    Apache Hadoop jest potężnym narzędziem do zarządzania Big Data, które kontynuuje przekształcanie przemysłu danych. Jego modularna struktura i wsparcie dla rozproszonych obliczeń czynią go nieocenionym zasobem dla firm potrzebujących przetwarzać i analizować duże ilości danych przy ograniczonych kosztach infrastruktury.

    2. Apache Spark

    Apache Spark to otwartoźródłowy silnik przetwarzania danych, który zyskał popularność dzięki swojej wydajności w przetwarzaniu dużych zbiorów danych w pamięci, co pozwala na znacznie szybsze przetwarzanie danych niż tradycyjne techniki oparte na dyskach, takie jak MapReduce w Hadoopie. Spark został zaprojektowany, aby zoptymalizować szybkość przetwarzania, łatwość użycia i wszechstronność analizy danych.

    Kluczowe funkcje Apache Spark

    • Przetwarzanie w pamięci: Spark przechowuje dane w pamięci RAM, co przyspiesza operacje na danych, takie jak czytanie, pisanie i obliczenia, dzięki czemu jest idealny do aplikacji wymagających szybkich odpowiedzi, takich jak przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym.
    • Wsparcie dla różnych języków programowania: Spark można używać z popularnymi językami programowania, takimi jak Scala, Java, Python i R, co ułatwia integrację z istniejącymi aplikacjami i systemami.
    • Bogaty ekosystem: Spark jest wyposażony w rozbudowany zestaw bibliotek, które rozszerzają jego funkcjonalność, w tym Spark SQL (do przetwarzania danych strukturalnych), MLlib (do uczenia maszynowego), GraphX (do przetwarzania grafów) oraz Spark Streaming (do przetwarzania strumieniowego).
    • Skalowalność: Podobnie jak Hadoop, Spark jest zaprojektowany do pracy na klastrach składających się z tysięcy maszyn, oferując skalowalność i odporność na awarie, które są kluczowe w przetwarzaniu Big Data.

    Zastosowania Apache Spark

    • Analiza interaktywna danych: Spark jest używany do budowania interaktywnych pulpitów nawigacyjnych i eksploracji danych w czasie rzeczywistym, co pozwala użytkownikom na szybkie otrzymywanie spostrzeżeń.
    • Przetwarzanie strumieniowe: Dzięki Spark Streaming, Spark może przetwarzać i analizować dane wpływające w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe w aplikacjach takich jak monitorowanie oszustw, analiza mediów społecznościowych i telemetria pojazdów.
    • Uczenie maszynowe i analiza predykcyjna: MLlib oferuje szeroką gamę algorytmów uczenia maszynowego, co sprawia, że Spark jest idealnym narzędziem do budowania i wdrażania modeli predykcyjnych na dużą skalę.

    Zalety:

    • Wysoka wydajność: Przetwarzanie w pamięci umożliwia Sparkowi przewyższanie Hadoop MapReduce w wielu scenariuszach.
    • Wszechstronność: Możliwość przetwarzania danych w różnych formatach i z różnych źródeł.
    • Łatwość użycia: Wysokopoziomowe API ułatwiają tworzenie i uruchamianie aplikacji.

    Wyzwania:

    • Zarządzanie pamięcią: Wymaga odpowiedniej konfiguracji i dostosowania do zapewnienia wydajności, szczególnie w środowiskach z ograniczoną pamięcią RAM.
    • Kompleksowość: Mimo że Spark jest prostszy w użyciu niż Hadoop, nadal wymaga pewnego poziomu technicznej wiedzy, szczególnie przy konfiguracji i optymalizacji klastrów.

    Apache Spark zrewolucjonizował przetwarzanie Big Data, oferując potężne narzędzie, które jest zarówno szybkie, jak i elastyczne. Jest świetnym wyborem dla firm pragnących uzyskać szybkie i skuteczne spostrzeżenia z ich danych.

    3. Microsoft Azure HDInsight

    Microsoft Azure HDInsight to w pełni zarządzana usługa chmurowa, która pozwala na łatwe wdrażanie, zarządzanie i skalowanie klastrów, które korzystają z popularnych frameworków open source takich jak Hadoop, Apache Spark, Apache Hive, LLAP, Apache Kafka, Apache Storm i R. HDInsight jest zintegrowany z ekosystemem Azure, co umożliwia użytkownikom korzystanie z innych usług Microsoft, takich jak Azure Storage i Azure SQL Database, oferując elastyczną i skalowalną architekturę do przetwarzania i analizy dużych ilości danych.

    Kluczowe funkcje Microsoft Azure HDInsight

    • Integracja z Azure: HDInsight jest głęboko zintegrowany z innymi usługami Azure, co umożliwia łatwe przechowywanie danych, zarządzanie nimi i bezpieczeństwo. Przykładowo, można wykorzystać Azure Blob Storage lub Azure Data Lake Storage jako trwałe magazyny dla danych klastra.
    • Wsparcie dla różnorodnych frameworków: HDInsight obsługuje wiele technologii przetwarzania danych, w tym Hadoop, Spark, Kafka i inne, co umożliwia użytkownikom wybór odpowiedniego narzędzia do konkretnych zastosowań przetwarzania danych.
    • Zarządzanie i monitoring: Azure Portal oferuje narzędzia do monitorowania i zarządzania klastrami HDInsight, ułatwiając skalowanie, konfigurację i optymalizację zasobów. Użytkownicy mogą również korzystać z narzędzi automatyzacji, takich jak Azure Resource Manager, do zarządzania klastrami.
    • Bezpieczeństwo i zgodność: HDInsight implementuje zaawansowane środki bezpieczeństwa, w tym uwierzytelnianie za pomocą Azure Active Directory, szyfrowanie danych w spoczynku i w ruchu oraz sieci wirtualne Azure dla izolacji sieciowej.
    • Rozszerzalność i elastyczność: Użytkownicy mogą rozszerzać funkcjonalność klastrów HDInsight, integrując je z innymi usługami Azure, takimi jak Azure Machine Learning czy Power BI, co pozwala na głębszą analizę danych i bardziej zaawansowane scenariusze przetwarzania.

    Zastosowania Microsoft Azure HDInsight

    • Przetwarzanie Big Data: HDInsight oferuje potężne narzędzia do przetwarzania ogromnych ilości danych, idealne dla firm potrzebujących analizować dane użytkowników, logi serwerów czy dane sensoryczne.
    • Data Warehousing i Data Lakes: Organizacje mogą wykorzystać HDInsight do budowania magazynów danych i jezior danych, co pozwala na składowanie, zarządzanie i analizę danych w różnych formatach.
    • Real-time processing: Wykorzystując Apache Storm lub Spark Streaming na HDInsight, firmy mogą przetwarzać dane w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe dla aplikacji wymagających szybkiego reagowania, takich jak detekcja oszustw czy monitorowanie mediów społecznościowych.

    Zalety:

    • Elastyczność: Możliwość wyboru między różnymi technologiami do przetwarzania danych zależnie od potrzeb.
    • Łatwość integracji: Bezproblemowe połączenie z innymi usługami Azure ułatwia zarządzanie danymi i analizami.
    • Skalowalność: Usługa jest skalowalna, co pozwala na szybkie dostosowanie zasobów do rosnących potrzeb przetwarzania.

    Wyzwania:

    • Koszty: Chociaż HDInsight oferuje wiele funkcji, może być stosunkowo drogi w porównaniu z innymi rozwiązaniami, szczególnie przy dużych wolumenach danych.
    • Złożoność: Pełne wykorzystanie możliwości HDInsight może wymagać zaawansowanej wiedzy na temat zarówno Big Data, jak i ekosystemu Azure.

    Microsoft Azure HDInsight to wszechstronna platforma, która zapewnia elastyczne i mocne rozwiązania do przetwarzania i analizy Big Data w środowisku chmurowym. Dzięki wsparciu dla wielu technologii open source i głębokiej integracji z usługami Azure, HDInsight stanowi atrakcyjną opcję dla przedsiębiorstw, które chcą skutecznie zarządzać swoimi dużymi zbiorami danych i wykorzystać je do uzyskiwania praktycznych wglądów biznesowych.

    4. Cloudera

    Cloudera to wiodąca platforma Big Data zaprojektowana do efektywnego przetwarzania i analizy dużych ilości danych. Platforma ta łączy oprogramowanie bazujące na open-source Apache Hadoop z własnymi innowacjami, oferując rozwiązania z zakresu analizy danych, przetwarzania w chmurze oraz bezpieczeństwa danych. Cloudera umożliwia organizacjom zarządzanie danymi na dużą skalę i transformację tych danych w użyteczne dostępy, które wspierają decyzje biznesowe.

    Kluczowe komponenty Cloudera

    • Cloudera Data Platform (CDP): Jest to zintegrowana platforma danych, która oferuje różnorodne usługi od Edge do AI, umożliwiając bezpieczne przetwarzanie i analizę danych w różnych środowiskach (na miejscu, w chmurze publicznej i hybrydowej).
    • Cloudera Manager: Narzędzie do zarządzania i monitorowania klastrów Hadoop, które ułatwia konfigurację, zarządzanie i optymalizację systemów Hadoop.
    • Cloudera Data Science Workbench: Platforma do pracy z danymi naukowymi, która pozwala na tworzenie, uruchamianie i zarządzanie analizami danych w bezpiecznym środowisku.
      Cloudera Data Warehouse: Rozwiązanie typu data warehouse, które pozwala na szybkie wykonywanie analiz na dużą skalę z wykorzystaniem popularnych narzędzi biznesowych i SQL.

    Zastosowania Cloudera

    • Przechowywanie i analiza danych: Cloudera pozwala na bezpieczne przechowywanie, zarządzanie i analizę ogromnych ilości danych, niezależnie od ich struktury, co jest kluczowe w sektorach takich jak finanse, zdrowie czy handel.
    • Data Science i Machine Learning: Dzięki narzędziom takim jak Cloudera Data Science Workbench, platforma umożliwia naukowcom danych i analitykom budowanie i wdrażanie zaawansowanych modeli predykcyjnych i algorytmów uczenia maszynowego.
    • Bezpieczeństwo i nadzór: Cloudera oferuje zaawansowane funkcje bezpieczeństwa, które pozwalają firmom chronić swoje dane i spełniać surowe wymogi regulacyjne w zakresie zarządzania danymi.

    Zalety:

    • Wszechstronność: Cloudera oferuje szeroką gamę produktów i usług, które można dostosować do różnych potrzeb przetwarzania i analizy danych.
    • Skalowalność: Platforma jest skalowalna i może efektywnie zarządzać zarówno małymi, jak i bardzo dużymi zbiorami danych.
    • Integracja: Cloudera dobrze integruje się z istniejącymi aplikacjami IT i infrastrukturą, co ułatwia wdrażanie i eksploatację.

    Wyzwania:

    • Złożoność: Pełne wykorzystanie możliwości platformy wymaga specjalistycznej wiedzy i doświadczenia, co może stanowić barierę dla niektórych organizacji.
    • Koszt: Zaawansowane funkcje i szeroka funkcjonalność Cloudera mogą wiązać się z wysokimi kosztami, zarówno początkowymi, jak i operacyjnymi.

    Cloudera jest potężnym narzędziem dla organizacji, które chcą transformować swoje operacje biznesowe i podejmowanie decyzji poprzez skuteczne wykorzystanie danych. Dzięki kompleksowym możliwościom przetwarzania danych, zaawansowanym funkcjom analitycznym i wsparciu dla uczenia maszynowego, Cloudera umożliwia firmom uzyskanie konkurencyjnej przewagi poprzez efektywne wykorzystanie Big Data. Pomimo wyzwań związanych z kosztami i złożonością, platforma ta nadal jest jednym z liderów na rynku rozwiązań Big Data, oferując rozwiązania odpowiadające na szeroki zakres potrzeb biznesowych.

    5. Apache Storm

    Apache Storm to otwartoźródłowy system obliczeniowy służący do przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym. Jest to rozwiązanie skalowalne, które umożliwia jednoczesne przetwarzanie nieograniczonej liczby wiadomości, co czyni go idealnym narzędziem do zastosowań wymagających szybkiego przetwarzania dużych ilości danych, takich jak monitorowanie sieci, przetwarzanie logów w czasie rzeczywistym czy analiza mediów społecznościowych.

    Kluczowe funkcje Apache Storm

    • Wydajność i skalowalność: Storm może przetwarzać ponad milion krotek na sekundę na węźle, a jego architektura bez współdzielenia stanu umożliwia liniowe skalowanie poprzez dodawanie węzłów do klastra.
    • Tolerancja na błędy: W Storm każdy komunikat przetwarzany jest co najmniej raz, co oznacza, że żaden komunikat nie zostanie utracony. Można również skonfigurować system do gwarantowania przetwarzania każdego komunikatu dokładnie raz.
    • Elastyczność: Storm wspiera różne języki programowania, w tym Java, Clojure i Python, co pozwala na łatwe integrowanie go z istniejącymi systemami i aplikacjami.
    • Łatwa integracja: Może być łatwo zintegrowany z bazami danych i systemami kolejkowania, takimi jak Kafka, RabbitMQ oraz bazami danych NoSQL, takimi jak Cassandra i Redis.

    Zastosowania Apache Storm

    • Analiza w czasie rzeczywistym: Storm jest wykorzystywany do analizy i przetwarzania danych napływających w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe dla aplikacji wymagających natychmiastowej reakcji, takich jak systemy antyfraudowe czy monitorowanie operacji.
    • Przetwarzanie logów: Storm może być używany do przetwarzania logów generowanych przez serwery i aplikacje w czasie rzeczywistym, co umożliwia bieżące monitorowanie i reagowanie na incydenty.
    • Internet rzeczy (IoT): W aplikacjach IoT Storm może przetwarzać i analizować dane przesyłane z wielu urządzeń, co umożliwia bieżące śledzenie stanu i wydajności urządzeń.

    Zalety:

    • Niskie opóźnienia: Storm przetwarza strumienie danych z bardzo niskim opóźnieniem, co jest kluczowe dla aplikacji wymagających reakcji w czasie rzeczywistym.
    • Nieprzerwane przetwarzanie: System zaprojektowano z myślą o ciągłej pracy, co oznacza, że Storm może przetwarzać dane 24/7 bez konieczności restartów czy przerw.
    • Wyzwania:Zarządzanie zasobami: Efektywne zarządzanie zasobami i skalowanie w Storm może być skomplikowane, zwłaszcza w większych systemach.
    • Złożoność konfiguracji: Storm oferuje wiele opcji konfiguracji, co może być trudne do opanowania dla nowych użytkowników.

    Apache Storm jest potężnym narzędziem do przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym, oferującym niesamowitą skalowalność i wydajność. Storm nadal jest kluczowym komponentem w ekosystemie technologii Big Data, szczególnie w zastosowaniach wymagających ciągłego przetwarzania i natychmiastowej analizy danych.

    6. HPCC (High-Performance Computing Cluster)

    HPCC, znany również jako LexisNexis Risk Solutions, to zaawansowany system przetwarzania dużych zbiorów danych, zaprojektowany do przetwarzania i analizy na dużą skalę. HPCC został opracowany przez firmę LexisNexis Risk Solutions i stanowi alternatywę dla systemów takich jak Hadoop. System składa się z dwóch głównych komponentów: Thor i Roxie, które zapewniają odpowiednio przetwarzanie wsadowe i przetwarzanie zapytań online.

    Kluczowe komponenty HPCC

    • Thor: Znany jako Data Refinery Cluster, Thor służy do wykonywania dużych zadań przetwarzania wsadowego, takich jak indeksowanie, czyszczenie danych, transformacje i łączenie. Jest to równoległy system plików i wykonawca zadań, który jest zoptymalizowany do przetwarzania dużych ilości danych.
    • Roxie: Roxie, czyli Rapid Data Delivery Cluster, to wysokowydajny silnik zapytań zaprojektowany do szybkiego przetwarzania i dostarczania danych na żądanie. Roxie zapewnia skalowalne, szybkie i równoległe przetwarzanie zapytań, idealne do zastosowań wymagających natychmiastowej odpowiedzi.
    • ECL (Enterprise Control Language): Język programowania wykorzystywany w systemie HPCC, który służy do definiowania przetwarzania danych i zapytań w środowisku HPCC. ECL jest deklaratywnym, specyficznym dla dziedziny językiem, który pozwala analitykom i programistom skutecznie zarządzać, transformować i analizować dane.

    Zastosowania HPCC

    • Analiza danych w dużych korporacjach: HPCC jest używany przez globalne korporacje do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych, co obejmuje analizę ryzyka, zarządzanie relacjami z klientami i analizę rynku.
    • Sektory intensywnie korzystające z danych: Takie jak ubezpieczenia, opieka zdrowotna, obrona i rząd, które wymagają przetwarzania i analizy dużych ilości złożonych danych.
    • Systemy wykrywania oszustw: Dzięki zdolności do szybkiego przetwarzania zapytań, HPCC jest wykorzystywany do systemów wykrywania oszustw, które wymagają analizy dużych ilości transakcji w czasie rzeczywistym.

    Zalety:

    • Wysoka wydajność: HPCC oferuje wyjątkową wydajność przy przetwarzaniu dużych zbiorów danych dzięki swojej architekturze i optymalizacji.
    • Skalowalność: System może być skalowany w zależności od potrzeb, zarówno pod względem przetwarzania wsadowego, jak i przetwarzania zapytań online.
    • Wszechstronność: ECL zapewnia elastyczność i moc w definiowaniu i wykonywaniu złożonych zadań analizy danych.

    Wyzwania:

    • Krzywa uczenia się: ECL, choć potężny, ma stromą krzywą uczenia się, co może stanowić barierę dla nowych użytkowników.
    • Złożoność zarządzania: Zarządzanie infrastrukturą HPCC może być skomplikowane, szczególnie w dużych środowiskach rozproszonych.

    HPCC jest potężnym rozwiązaniem dla organizacji, które potrzebują przetwarzać i analizować ogromne zbiory danych z wysoką wydajnością i niezawodnością. Dzięki swoim zaawansowanym komponentom HPCC stanowi atrakcyjną alternatywę dla innych platform przetwarzania dużych zbiorów danych.

    7. Tableau

    Tableau to jedno z czołowych narzędzi do wizualizacji danych, które umożliwia użytkownikom tworzenie interaktywnych i atrakcyjnych wizualizacji danych w celu wsparcia procesów decyzyjnych. Narzędzie to jest cenione za swoją intuicyjność i zdolność do przekształcania surowych danych w łatwo zrozumiałe grafiki, pulpit nawigacyjny i raporty, co sprawia, że jest chętnie wybierane przez przedsiębiorstwa na całym świecie.

    Kluczowe funkcje Tableau

    • Wizualizacja danych: Tableau oferuje bogaty zestaw narzędzi do tworzenia wizualizacji, w tym wykresy, mapy, grafy i inne, które mogą być łatwo dostosowane i łączone w interaktywne pulpit nawigacyjne.
    • Łączenie danych: Użytkownicy mogą łączyć dane z różnych źródeł, w tym baz danych, arkuszy Excel, plików PDF oraz chmury, co pozwala na wszechstronne analizy i głębsze wglądy.
    • Analiza w czasie rzeczywistym: Tableau umożliwia przetwarzanie i analizę danych w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe dla dynamicznych środowisk biznesowych wymagających natychmiastowego dostępu do aktualnych danych.
    • Dostępność mobilna: Tableau Mobile zapewnia użytkownikom dostęp do wizualizacji i danych na urządzeniach mobilnych, umożliwiając podejmowanie decyzji w dowolnym miejscu i czasie.
    • Bezpieczeństwo: Tableau oferuje zaawansowane opcje zarządzania dostępem i bezpieczeństwem danych, w tym uwierzytelnianie i autoryzację, co zapewnia ochronę poufnych informacji.

    Zastosowania Tableau

    • Analiza biznesowa: Tableau jest używane w różnych branżach do monitorowania wskaźników KPI, analizy trendów sprzedaży, wydajności operacyjnej, analizy klientów i wielu innych obszarów.
    • Edukacja i badania: Narzędzie znajduje zastosowanie w edukacji i badaniach naukowych, umożliwiając łatwe przedstawienie złożonych danych analitycznych w przystępnej formie.
    • Zdrowie i opieka społeczna: W sektorze zdrowia Tableau pomaga analizować dane pacjentów, wyniki leczenia i operacyjne wskaźniki efektywności, wspierając tym samym zarządzanie placówkami medycznymi.
    • Sektory rządowe i publiczne: Organizacje publiczne wykorzystują Tableau do analizy danych demograficznych, zarządzania zasobami publicznymi i planowania miejskiego.

    Zalety:

    • Łatwość użycia: Intuicyjny interfejs użytkownika umożliwia szybkie tworzenie zaawansowanych wizualizacji nawet osobom bez technicznego przygotowania.
    • Interaktywność: Wizualizacje można łatwo eksplorować i modyfikować, co umożliwia głębsze zrozumienie danych
    • Wsparcie społeczności: Ogromna społeczność użytkowników i bogata baza zasobów edukacyjnych ułatwiają naukę i rozwiązywanie problemów.

    Wyzwania:

    • Koszt: Ceny licencji Tableau mogą być stosunkowo wysokie, szczególnie dla małych firm lub indywidualnych użytkowników.
    • Zarządzanie dużymi zbiorami danych: Chociaż Tableau radzi sobie dobrze z dużymi zbiorami danych, optymalna wydajność wymaga odpowiedniej konfiguracji i mocnych serwerów.

    Tableau to narzędzie do wizualizacji danych, które umożliwia organizacjom przekształcanie złożonych zbiorów danych w klarowne, interaktywne i łatwo zrozumiałe wizualizacje.

    8. Talend

    Talend to kompleksowa platforma integracji danych, która oferuje narzędzia umożliwiające efektywne przetwarzanie, zarządzanie i transformację danych. Jako lider w dziedzinie oprogramowania do integracji danych open source, Talend umożliwia firmom łączenie danych z różnorodnych źródeł, przekształcanie ich w wartościowe informacje i łatwiejsze zarządzanie przepływami danych w środowiskach on-premise oraz w chmurze.

    Kluczowe funkcje Talend

    • Integracja danych: Talend oferuje szerokie możliwości ETL (Extract, Transform, Load), które umożliwiają użytkownikom ekstrakcję danych z różnych źródeł, ich transformację oraz ładowanie do docelowych systemów.
    • Jakość danych: Platforma zawiera narzędzia do czyszczenia danych, zapewniając ich spójność, dokładność i wiarygodność. Funkcje te pomagają w eliminowaniu duplikatów, korygowaniu błędów i zarządzaniu wyjątkami.
    • Przetwarzanie big data: Talend obsługuje przetwarzanie dużych zbiorów danych, integrując się z popularnymi technologiami takimi jak Hadoop i Spark.
    • Integracja aplikacji: Oferuje narzędzia do integracji aplikacji, umożliwiając bezproblemowe połączenia między różnymi systemami biznesowymi, zarówno w chmurze, jak i lokalnie.
    • Zarządzanie metadanymi: Talend umożliwia zarządzanie metadanymi, co ułatwia mapowanie i śledzenie danych w całym przedsiębiorstwie.

    Zastosowania Talend

    • Integracja danych korporacyjnych: Talend jest używany przez organizacje do integracji danych z różnych działów i systemów w celu uzyskania jednolitego widoku operacji i wyników.
    • Migracja danych: Platforma jest często wykorzystywana do przeprowadzania migracji danych między systemami lub do chmury, co jest kluczowe w projektach transformacji cyfrowej.
    • Zarządzanie danymi w czasie rzeczywistym: Talend obsługuje przetwarzanie strumieniowe, co pozwala na analizę i reakcję na dane w czasie rzeczywistym, co jest istotne w dynamicznych środowiskach biznesowych.

    Zalety:

    • Elastyczność: Talend obsługuje szeroką gamę źródeł danych i platform docelowych, co czyni go uniwersalnym narzędziem do integracji danych.
    • Skalowalność: Dzięki obsłudze przetwarzania w chmurze i na dużą skalę, Talend jest odpowiedni dla przedsiębiorstw o różnych wielkościach i potrzebach przetwarzania danych.
    • Społeczność i wsparcie: Jako platforma open source, Talend cieszy się silnym wsparciem społeczności oraz dostępnością zasobów edukacyjnych.

    Wyzwania:

    • Krzywa uczenia się: Choć Talend oferuje potężne narzędzia, ich opanowanie może wymagać czasu i zrozumienia specyfiki integracji danych.
    • Zarządzanie złożonymi projektami: W większych i bardziej złożonych środowiskach integracyjnych, zarządzanie przepływem pracy i zapewnienie wydajności może być wyzwaniem.

    Talend stanowi kluczowe rozwiązanie dla firm poszukujących efektywnych i skalowalnych narzędzi do integracji danych. Dzięki swoim zaawansowanym funkcjom, wsparciu dla różnorodnych technologii i silnej społeczności użytkowników, Talend pomaga organizacjom transformować ich operacje danych, zwiększając efektywność i umożliwiając podejmowanie lepszych decyzji biznesowych na podstawie analizy danych.

    9. SAP HANA

    SAP HANA to zaawansowana platforma bazodanowa in-memory, która umożliwia przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym na dużą skalę. Zaprojektowana przez firmę SAP, platforma ta integruje funkcje bazy danych, przetwarzania danych oraz platformy aplikacyjnej, co pozwala na szybkie przetwarzanie i analizę dużych zbiorów danych. SAP HANA jest wykorzystywana przez przedsiębiorstwa na całym świecie do przyspieszania operacji biznesowych, innowacji i przetwarzania transakcji.

    Kluczowe funkcje SAP HANA

    • Przetwarzanie in-memory: SAP HANA przechowuje dane w pamięci RAM, co znacząco przyspiesza czas dostępu do danych i ich przetwarzanie w porównaniu do tradycyjnych baz danych opartych na dyskach.
    • Analiza w czasie rzeczywistym: Dzięki zdolności do przetwarzania transakcji i analiz w tym samym czasie, SAP HANA umożliwia firmom natychmiastową analizę danych, co jest kluczowe dla szybkiego reagowania na zmieniające się warunki rynkowe.
    • Elastyczność modelowania danych: SAP HANA oferuje zaawansowane narzędzia do modelowania danych, które umożliwiają użytkownikom tworzenie złożonych modeli danych bez konieczności fizycznego przenoszenia danych.
    • Zaawansowane narzędzia analityczne: Platforma zawiera wbudowane narzędzia do przetwarzania predykcyjnego, planowania i symulacji, co pozwala na głęboką analizę biznesową i przewidywanie trendów.

    Zastosowania SAP HANA

    • Przetwarzanie transakcji biznesowych: SAP HANA jest często stosowana do przyspieszenia procesów biznesowych w przedsiębiorstwach poprzez szybkie przetwarzanie transakcji w czasie rzeczywistym.
    • Big Data i analiza danych: Wykorzystanie SAP HANA do analizy Big Data pozwala firmom na przekształcanie ogromnych ilości danych operacyjnych i transakcyjnych w użyteczne wglądy, które wspierają podejmowanie decyzji.
    • Aplikacje IoT: SAP HANA jest stosowana w aplikacjach Internetu rzeczy (IoT), gdzie szybkie przetwarzanie danych z wielu urządzeń jest kluczowe dla monitorowania stanu i optymalizacji operacji.

    Zalety:

    • Wysoka wydajność: Możliwość szybkiego przetwarzania danych zapewnia firmom przewagę konkurencyjną poprzez możliwość natychmiastowego reagowania na informacje biznesowe.
    • Wszechstronność: SAP HANA umożliwia integrację różnych typów danych z wielu źródeł, co jest istotne w heterogenicznych środowiskach IT.
    • Innowacyjność: Platforma jest ciągle rozwijana, dostarczając nowe funkcjonalności, które wspierają nowoczesne technologie i trendy, takie jak AI i machine learning.

    Wyzwania:

    • Koszt: Implementacja i utrzymanie SAP HANA mogą być kosztowne, szczególnie dla mniejszych organizacji.
    • Złożoność technologiczna: Wdrożenie i zarządzanie systemem SAP HANA wymaga zaawansowanej wiedzy technicznej i doświadczenia w pracy z zaawansowanymi systemami baz danych.

    SAP HANA to potężne narzędzie, które umożliwia firmom przekształcanie sposobu zarządzania i analizowania danych. Dzięki swojej zdolności do przetwarzania in-memory i szerokiemu spektrum narzędzi analitycznych, SAP HANA idealnie nadaje się do zastosowań wymagających szybkiego dostępu do danych i ich analizy. W odpowiednich rękach, platforma może znacząco przyczynić się do optymalizacji operacji, innowacji i wzrostu biznesowego.

    10. MongoDB

    MongoDB to otwartoźródłowa, dokumentowa baza danych NoSQL, która stała się popularna ze względu na swoją elastyczność, skalowalność i wydajność. Zaprojektowana z myślą o przechowywaniu dużych zbiorów danych oraz szybkim i łatwym skalowaniu, MongoDB jest idealna do zarządzania dużymi ilościami danych nieustrukturyzowanych lub półstrukturyzowanych. Charakteryzuje się dynamicznymi schematami, co pozwala na łatwe i szybkie modyfikacje danych bez przestojów.

    Kluczowe funkcje MongoDB

    • Model dokumentowy: MongoDB przechowuje dane w formacie BSON (binary JSON), co umożliwia bardziej naturalne i wydajne przechowywanie danych strukturalnych i hierarchicznych.
    • Schemat dynamiczny: Brak sztywnego schematu danych pozwala deweloperom na swobodne dodawanie i modyfikowanie pól bez wpływu na istniejące rekordy w bazie danych.
    • Skalowalność pozioma: MongoDB oferuje łatwe skalowanie poziome poprzez sharding, co pozwala na rozłożenie danych na wiele serwerów i efektywne zarządzanie wzrostem ilości danych.
    • Wysoka dostępność: Zintegrowane mechanizmy replikacji zapewniają wysoką dostępność i odporność na awarie, co jest kluczowe dla krytycznych aplikacji biznesowych.
    • Wbudowane indeksowanie: MongoDB wspiera indeksowanie pól w dokumentach, co znacząco przyspiesza operacje wyszukiwania i zapytania.

    Zastosowania MongoDB

    • Aplikacje webowe i mobilne: MongoDB jest często wybierana do backendu nowoczesnych aplikacji internetowych i mobilnych ze względu na swoją elastyczność i łatwość skalowania.
    • Big Data i analiza danych: Duża przepustowość i możliwość przechowywania różnorodnych typów danych sprawiają, że MongoDB jest odpowiednia do przetwarzania i analizy Big Data.
    • Internet Rzeczy (IoT): Możliwość obsługi ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych generowanych przez urządzenia IoT sprawia, że MongoDB jest idealnym rozwiązaniem do przetwarzania i analizy danych z IoT.
    • Zarządzanie treścią: Elastyczność schematu dokumentów sprawia, że MongoDB jest dobrze przystosowana do zarządzania dynamicznymi treściami i obiektami cyfrowymi w różnorodnych aplikacjach.

    Zalety:

    • Elastyczność: Brak sztywnych schematów ułatwia iteracyjny rozwój aplikacji i zmniejsza złożoność zarządzania danymi.
    • Skalowalność: Możliwość łatwego skalowania poziomego pozwala na efektywne zarządzanie wzrostem danych.
    • Szybkie prototypowanie: Dynamiczny schemat i łatwość użycia sprzyjają szybkiemu prototypowaniu i testowaniu nowych pomysłów.

    Wyzwania:

    • Zarządzanie dużymi zbiorami danych: W środowiskach o bardzo dużych zbiorach danych, konieczne jest skrupulatne planowanie sharding’u i replikacji w celu zapewnienia wydajności i dostępności.
    • Konsystencja danych: MongoDB używa modelu konsystencji ostatecznej, co może być wyzwaniem w aplikacjach wymagających silnej konsystencji transakcji.

    MongoDB to wszechstronna baza danych NoSQL, która oferuje wiele zalet dla nowoczesnych aplikacji wymagających szybkiego przetwarzania, łatwej skalowalności i elastycznego zarządzania danymi. Jest to popularny wybór dla organizacji poszukujących wydajnego rozwiązania do zarządzania nieustrukturyzowanymi danymi w różnorodnych aplikacjach biznesowych i technologicznych.

    Wybór odpowiedniej platformy Big Data jest kluczowym czynnikiem, który może wpłynąć na zdolność organizacji do efektywnego zarządzania ogromnymi ilościami danych, uzyskiwania z nich wartościowych wglądów oraz podejmowania strategicznych decyzji opartych na danych. W procesie selekcji, ważne jest, aby kierować się nie tylko aktualnymi potrzebami firmy, ale również przyszłymi wymaganiami i skalą operacji.

    Znaczenie właściwego wyboru platformy Big Data:

    • Efektywność operacyjna: Odpowiednio dobrana platforma pozwala na szybsze przetwarzanie danych i może znacząco usprawnić operacje biznesowe, co przekłada się na oszczędność czasu i zasobów.
    • Innowacyjność i konkurencyjność: Platformy Big Data umożliwiają firmom przetwarzanie i analizowanie danych w nowatorski sposób, co może prowadzić do innowacji produktowych, optymalizacji procesów i zwiększenia konkurencyjności na rynku.
    • Zrozumienie i wyciąganie wniosków: Platforma Big Data, która zapewnia zaawansowane narzędzia analityczne i wizualizacyjne, pomaga lepiej zrozumieć dane i przekształcać surowe informacje w praktyczne wglądy, wspierające decyzje biznesowe.
    • Dostosowanie do przepisów i bezpieczeństwo danych: Znalezienie platformy, która spełnia surowe wymogi bezpieczeństwa i zgodności regulacyjnej, jest kluczowe dla ochrony danych i unikania ryzyka prawnych konsekwencji.
    • Podjęcie decyzji: Wybór platformy Big Data nie jest prostą decyzją i wymaga dokładnej oceny potencjalnych rozwiązań pod kątem wielu kryteriów, takich jak skalowalność, wydajność, bezpieczeństwo, łatwość użycia i możliwości integracji.

    Ważne jest, aby zebrać opinie od różnych interesariuszy w organizacji, w tym od zespołów IT, analityków danych, menedżerów operacyjnych i liderów biznesowych, aby upewnić się, że wybrane rozwiązanie spełni szeroki zakres wymagań.

    Dokonując wyboru platformy Big Data, firmy powinny być skoncentrowane na przyszłości, wybierając technologię, która nie tylko rozwiązuje obecne wyzwania, ale również jest zdolna do adaptacji i rozwoju w miarę ewolucji potrzeb i technologii. Inwestycja w odpowiednią platformę Big Data jest inwestycją w przyszłość firmy, umożliwiając nie tylko przetrwanie w dynamicznym środowisku rynkowym, ale i osiąganie trwałego sukcesu.

  • W jakich branżach wykorzystać potencjał hurtowni danych?

    W jakich branżach wykorzystać potencjał hurtowni danych?

    Hurtownie danych w BI jako złożone systemy analityczne umożliwiające przeprowadzanie kompleksowych analiz danych pochodzących z wielu rozproszonych źródeł stały się dziś kluczowym narzędziem dla biznesu. We współczesnych firmach wykorzystywane są bowiem do analizowania dostępnych informacji – zarówno aktualnych, jak i historycznych, a następnie wyciągania na ich podstawie wniosków przyczyniających się do podejmowania skutecznych decyzji biznesowych. W jakich branżach przydają się możliwości oferowane przez nowoczesne hurtownie danych? Sprawdź, jak można je efektywnie wykorzystać!

    Hurtownia danych w BI – jakie korzyści przynosi dla firmy?

    Hurtownia danych zbiera w jednym miejscu wszelkie dane firmowe, które dotychczas były rozproszone pomiędzy wieloma źródłami (np. bazami danych czy zewnętrznymi systemami). Dzięki temu firma otrzymuje znacznie szersze spojrzenie na zgromadzone dane i może w łatwiejszy i szybszy sposób identyfikować powstałe zależności, weryfikując zaistniałe trendy i tworząc szczegółowe analizy niezbędne do podejmowania trafnych decyzji biznesowych. Hurtownie danych dają również większe możliwości w zakresie prawidłowego prognozowania i mogą być stosowane jako element systemu DDS (ang. decision support system). Ponadto ich wykorzystanie jest wygodne dla pracowników firmy, którzy mają stały, szybki dostęp do aktualnych informacji, co przekłada się na znacznie sprawniejszą komunikację wewnątrz organizacji i efektywniejszą codzienną pracę.

    W jakich branżach sprawdzi się hurtownia danych?

    Hurtownie danych w BI to zaawansowane narzędzie, które może znacząco wesprzeć funkcjonowanie wielu biznesów. W jakich branżach sprawdzi się szczególnie dobrze? Oto kilka najważniejszych obszarów, w których warto wdrożyć to rozwiązanie:

    • e-commerce i handel detaliczny – hurtownie danych pozwalają na analizę trendów rynkowych, preferencji i zmieniających się potrzeb klientów, a także prognozowanie popytu na poszczególne produkty, co przekłada się z kolei na lepsze planowanie i zarządzanie zapasami oraz bieżące monitorowanie stanów magazynowych;
    • finanse i bankowość – hurtownie umożliwiają prognozowanie cen akcji, przeprowadzanie szczegółowych analiz ryzyka kredytowego, rynku walutowego i innych potrzebnych analiz finansowych;
    • marketing i reklama – hurtownie danych pomagają w segmentacji klientów, przeprowadzaniu analiz rynku i konkurencji, a także optymalizowaniu kampanii reklamowych;
    • telekomunikacja – hurtownie danych są wsparciem dla zadań takich jak analiza ruchu sieci oraz zachowań użytkowników, prognozowanie awarii, optymalizacja infrastruktury;
    • zdrowie i opieka medyczna – hurtownia danych zapewnia dokładniejszą i szybszą analizę danych pacjentów, a także umożliwia przeprowadzanie badań klinicznych oraz ułatwia zarządzanie zasobami szpitala;
    • energetyka i surowce – hurtownia sprawdzi się w zakresie prognozowania popytu na energię, analizowania danych na temat wydobycia surowców czy też zarządzania dostępnymi zasobami energetycznymi;
    • transport i logistyka – hurtownia odpowiada za analizę danych dotyczących ruchu, prognozowanie popytu na przewozy, umożliwiając skuteczną optymalizację tras i łatwiejsze zarządzanie flotą;
    • produkcja – hurtownia danych okazuje się użyteczna szczególnie w obszarze analizy danych dotyczących procesów produkcyjnych firmy, prognozowania awarii, zarządzania jakością, optymalizacji łańcucha dostaw.

    Artykuł sponsorowany

  • Big Data: Gigantyczne Możliwości, Gigantyczne Wyzwania

    Big Data: Gigantyczne Możliwości, Gigantyczne Wyzwania

    Żyjemy w czasach, gdy ilość danych generowanych na całym świecie rośnie w zastraszającym tempie. Big Data, czyli ogromne, złożone zbiory danych, które przekraczają możliwości przetwarzania przez tradycyjne systemy zarządzania bazami danych, stają się kluczowym elementem dla innowacji, konkurencji i produktywności. Współczesne przedsiębiorstwa, naukowcy i decydenci coraz częściej zdają sobie sprawę z potencjału, jaki kryje się w analizie Big Data, ale również z wyzwań związanych z prywatnością danych, etyką i zarządzaniem.

    Gigantyczne możliwości Big Data

    Wzrost innowacji (Raport McKinsey Global Institute, 2011)

    Big Data staje się siłą napędową innowacji we współczesnym świecie. Raport McKinsey Global Institute z 2011 roku wskazuje, że analiza Big Data ma ogromny potencjał w przekształcaniu gospodarki, tworzeniu nowych produktów i usług oraz zwiększaniu konkurencyjności. Przykłady zastosowań Big Data obejmują medycynę, gdzie analiza genetycznych danych pacjentów może prowadzić do lepszych i bardziej spersonalizowanych terapii; rolnictwo, gdzie optymalizacja nawodnień czy prognozy plonów mogą zwiększyć wydajność i zrównoważyć globalne zapotrzebowanie na żywność; oraz sektor energetyczny, gdzie analiza danych ze zbiorów czujników może prowadzić do oszczędności energii i zmniejszenia emisji CO2.

    Biznes oparty na Big Data (Glass & Callahan, 2014)

    Big Data to także rewolucja w biznesie. W książce „The Big Data-Driven Business” autorzy Russell Glass i Sean Callahan pokazują, jak przedsiębiorstwa mogą wykorzystać Big Data do zdobywania klientów, pokonania konkurentów i zwiększenia zysków. Analiza zachowań klientów, segmentacja rynku, personalizacja ofert czy optymalizacja łańcucha dostaw to tylko niektóre z dziedzin, w których Big Data może pomóc firmom osiągnąć sukces. Przedsiębiorstwa, które potrafią przetwarzać i analizować ogromne ilości danych, mogą lepiej zrozumieć potrzeby swoich klientów, przewidywać trendy oraz szybciej reagować na zmieniające się warunki rynkowe.

    Analityka danych a sukces przedsiębiorstw (MIT Sloan Management Review & IBM, 2012)

    Raport MIT Sloan Management Review i IBM Institute for Business Value z 2012 roku pokazuje, że firmy, które wykorzystują analitykę danych, osiągają lepsze wyniki finansowe i są bardziej konkurencyjne. Analityka danych pozwala firmom identyfikować wzorce, przewidywać przyszłe zdarzenia i optymalizować działania, dzięki czemu mogą podejmować lepsze decyzje biznesowe. W badaniu przeprowadzonym na grupie ponad 4500 menedżerów z 120 krajów, firmy, które stosowały analitykę danych, miały o 26% wyższą marżę operacyjną niż konkurenci, którzy tego nie robili.

    Big Data a dobrostan kobiet i dziewcząt (Raport Data2X, 2017)

    Big Data może również pomóc w rozwiązaniu ważnych problemów społecznych. Raport Data2X z 2017 roku przedstawia, jak Big Data może być wykorzystane do poprawy dobrostanu kobiet i dziewcząt na całym świecie. Analiza danych pochodzących z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, czujniki mobilne czy dane satelitarne, może pomóc w monitorowaniu i rozwiązaniu problemów związanych z edukacją, zdrowiem, przemocą i dyskryminacją. Dzięki Big Data możliwe jest na przykład przewidywanie i zapobieganie wykroczeniom przeciwko kobietom, identyfikowanie obszarów o ograniczonym dostępie do opieki zdrowotnej czy monitorowanie zjawiska wczesnych małżeństw i wpływu na rozwój dziewcząt.

    Wielkość generowanych danych (Infografika Visual Capitalist, 2019)

    Wartość Big Data można także zilustrować poprzez przedstawienie ogromu danych generowanych każdej minuty. Infografika Visual Capitalist z 2019 roku pokazuje, że w ciągu zaledwie jednej minuty wysyłane jest 188 milionów e-maili, publikowane jest 4,5 miliona filmów na YouTube, a na Twitterze pojawia się 511 200 nowych tweetów. Tak duża ilość danych pochodzących z różnych źródeł stanowi olbrzymi zasób informacji, który może być wykorzystany do generowania wiedzy, odkrywania wzorców czy przewidywania przyszłych zdarzeń.

    Przyszłość Big Data

    W miarę jak technologie analityczne będą się rozwijać, a ilość generowanych danych będzie nadal rosła, Big Data będzie odgrywać coraz większą rolę w różnych sektorach. W tej części przedstawimy kilka przyszłościowych zastosowań Big Data oraz zarysujemy znaczenie odpowiedzialnego wykorzystania danych.

    Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe: Wykorzystanie Big Data w połączeniu z rozwojem technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego umożliwi jeszcze bardziej zaawansowaną analizę danych. Dzięki temu przedsiębiorstwa będą mogły lepiej przewidywać trendy rynkowe, zwiększać efektywność operacyjną oraz dostarczać coraz bardziej spersonalizowane produkty i usługi.

    Medycyna precyzyjna: W przyszłości Big Data pozwoli na dalszy rozwój medycyny precyzyjnej, umożliwiając lekarzom diagnozowanie i leczenie pacjentów na podstawie ich unikalnych cech genetycznych, metabolicznych i środowiskowych. To z kolei może prowadzić do lepszego zrozumienia chorób i opracowywania bardziej efektywnych terapii.

    Smart cities: Wykorzystanie Big Data w miastach inteligentnych może prowadzić do zwiększenia efektywności energetycznej, poprawy zarządzania ruchem, optymalizacji zarządzania odpadami czy lepszego monitorowania bezpieczeństwa publicznego. Big Data może również pomóc w planowaniu urbanistycznym oraz w przeciwdziałaniu zmianom klimatycznym.

    Zrównoważony rozwój: Big Data może odegrać kluczową rolę w osiągnięciu celów zrównoważonego rozwoju. Analiza danych może pomóc w monitorowaniu postępów w realizacji celów, identyfikacji obszarów wymagających dodatkowego wsparcia oraz w opracowywaniu skutecznych strategii na rzecz zrównoważonego rozwoju.

    Odpowiedzialne wykorzystanie danych: W miarę jak Big Data zyskuje coraz większe znaczenie, konieczne staje się również rozwijanie praktyk odpowiedzialnego wykorzystania danych. Należy dbać o prywatność użytkowników, etykę przetwarzania danych oraz uczciwość w podejmowaniu decyzji opartych na danych. Wprowadzenie regulacji prawnych oraz opracowanie standardów etycznych będzie kluczowe dla zrównoważonego rozwoju Big Data.

    W dzisiejszym świecie, gdzie ilość generowanych danych stale rośnie, Big Data staje się nieodzownym elementem w różnych dziedzinach życia. Jak przedstawione zostały w artykule, możliwości związane z Big Data są ogromne – od przyspieszenia innowacji, poprzez rewolucję w biznesie, aż po rozwiązanie ważnych problemów społecznych. Wraz z tymi możliwościami, pojawiają się także wyzwania, jak kwestie prywatności danych, etyki czy zarządzania.

    W przyszłości Big Data będzie odgrywać kluczową rolę w dalszym rozwoju sztucznej inteligencji, medycyny precyzyjnej, miast inteligentnych czy zrównoważonego rozwoju. Należy jednak pamiętać o konieczności odpowiedzialnego wykorzystania danych, dbając o prywatność, etykę i uczciwość w podejmowaniu decyzji.

    Podczas gdy Big Data może przyczynić się do znaczących zmian na lepsze we współczesnym świecie, istotne jest również zrozumienie, że za tymi możliwościami kryją się ogromne wyzwania, które muszą być rozwiązane. Niezależnie od tego, czy jesteśmy naukowcami, przedsiębiorcami, decydentami czy zwykłymi użytkownikami, każdy z nas ma rolę do odegrania w kształtowaniu przyszłości Big Data. Poprzez odpowiedzialne i etyczne wykorzystanie danych, możemy wspólnie osiągnąć korzyści związane z Big Data, jednocześnie dbając o ochronę prywatności i bezpieczeństwo.

  • Od analizy big data do IoT: jak nowoczesne technologie przekształcają świat finansów

    Od analizy big data do IoT: jak nowoczesne technologie przekształcają świat finansów

    Nowe technologie rewolucjonizują świat finansów. W dzisiejszych czasach blockchain, sztuczna inteligencja, big data, analiza predykcyjna i Internet rzeczy (IoT) zmieniają sposób, w jaki myślimy o finansach i jak nimi zarządzamy. Od początku 2023 r. uczestnicy rynku kapitałowego ze szczególną uwagą obserwują rozwój AI i tego, jak ona zmieni sposób inwestowania i czy upowszechni udział klientów w rywalizacji rynkowej.

    „Na pewno gorącym tematem, który może wyznaczać nowe trendy nie tylko w inwestowaniu, ale również w naszym życiu codziennym jest sztuczna inteligencja. Wszystko za sprawą ChatGPT czyli oprogramowania, które jest w stanie odpowiedzieć na niemal każde pytanie. Oprogramowanie stworzone przez firmę OpenAI zdobyło milion użytkowników w zaledwie 5 dni. Dla porównania Instagram do uzyskania tego wyniku potrzebował dwóch i pół miesiąca. Na początku roku zaczął się więc nowy trend, który powinien zostać z nami przez najbliższe lata. Badania pokazują, że nowa wersja ChatGPT, to znaczy wersja 4.0 dostanie się na prawie każde studia. Stwarza to masę nowych możliwości również inwestycyjnych i wyzwań w szybko zmieniającej się rzeczywistości.”

    Łukasz Klufczyński, analityk rynków finansowych w InstaForex Polska

    W przypadku sztucznej inteligencji, dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej, systemy finansowe będą w stanie lepiej przewidywać trendy i ryzyka finansowe, jak również identyfikować nieprawidłowości i oszustwa.

    „Sztuczna inteligencja zdecydowanie w najbliższym czasie zamiesza w każdym aspekcie naszego życia. Rynki finansowe nie będą tutaj wyjątkiem. Sztuczna inteligencja upowszechni automatyczne systemy, które będą powstawały w oparciu o sieci neuronowe.”

    Marcin Wenus, prezes fundacji Invest Cuffs

    Sztuczna inteligencja (AI) ma potencjał, aby znacząco wpłynąć na świat finansowy. Z jednej strony ułatwia i usprawnia analizę ryzyka oraz predykcję. AI może pomóc w analizie ryzyka finansowego, identyfikacji potencjalnych zagrożeń i szacowania przyszłych trendów. Wynika to z możliwości analizy ogromnych ilości danych. Wpłynie z pewnością na optymalizację procesów biznesowych – pomoże w automatyzacji procesów biznesowych, takich jak zarządzanie portfelem inwestycyjnym, przetwarzanie wniosków kredytowych, analiza rynkowa i wiele innych. 

    „Systemy transakcyjne automatyczne, które powstawały w oparciu o sieci neuronowe nie są niczym nowym na rynku kapitałowym. Jestem pewny, że zanim ktokolwiek usłyszał o ChatGPT OpenAI to już wszystko działało na rynkach kapitałowych.” 

    Marcin Wenus

    Ciekawym skutkiem silniejszego wejścia nowoczesnych technologii na rynek kapitałowy będzie personalizacja produktów finansowych. Na przykład sztuczna inteligencja pozwoli na dopasowanie produktów i usług finansowych do indywidualnych potrzeb klientów. Usprawni obsługę klienta, co może zachęcić wielu do tej pory niezdecydowanych do wejścia do świata inwestycji kapitałowych. Skoro doradcą będzie mógł być chatbot czy asystentem wirtualny, to udział w rynku kapitałowym nie będzie już tak straszny jak jeszcze kilka lat temu. Podobnie będzie w przypadku rynku kryptowalut, które zaczynają odzyskiwać zaufanie ze strony inwestorów.

    „Rok 2023 będzie rokiem roll-up’ów. Dodatkowo istotny będzie przełom technologiczny, jaki nastąpi w branży AI. Również wpłynie na branżę kryptowalut. Bardzo dużo  projektów z tego obszaru pojawia się w świecie finansów. Rynek kryptowalut jest rynkiem mocno spekulacyjnym, więc musimy mieć też to na uwadze. W perspektywie przyszłego roku, ale także najbliższych lat kluczowym wyzwaniem będzie takie opakowanie technologii blockchain, aby użytkownicy nie musieli zastanawiać się nad tym, czy korzystają w ogóle z technologii czy nie.”

    Wojciech Gruszka, założyciel GameSwift

    Blockchain, pozwalający na tworzenie nowych sposobów transakcji bez udziału pośredników oraz na zwiększenie bezpieczeństwa i przejrzystości procesów transakcyjnych obok analizy big data, pomagają instytucjom finansowym w lepszym zrozumieniu zachowań klientów i trendów rynkowych. Te technologie już teraz zmieniają sektor finansowy, a ich wpływ będzie się tylko zwiększał w przyszłości. Można się spodziewać, że nowe technologie przyspieszą i ułatwią procesy finansowe, zwiększą bezpieczeństwo, a także pomogą w lepszym zrozumieniu potrzeb klientów i dostosowaniu oferty do ich potrzeb. Przełamią również barierę wielu Polaków do inwestowania i udziału w rynku kapitałowym nie tylko od strony klienta, ale również aktywnego gracza.

  • Czym jest Big Data i jak może pomóc Twojej firmie?

    Czym jest Big Data i jak może pomóc Twojej firmie?

    Dane są dziś na wagę złota. Odpowiednia ich analiza pozwala na uzyskanie bardzo wartościowych informacji, które dają zdecydowaną przewagę nad konkurencją. To właśnie z tego powodu cały świat biznesu zwraca coraz większą uwagę na Big Data.

    Korzyści z analizy danych dotyczą zarówno małych firm, jak i wielkich korporacji, dlatego każdy chce dziś korzystać z narzędzi Big Data. Czym właściwie jest Big Data? Jakie daje możliwości i dlaczego analiza danych to dziś tak istotny element biznesu oraz strategii marketingowych? W tym artykule odpowiadamy na najważniejsze pytania dotyczące Big Data.

    Big Data – co to jest?

    Mianem Big Data określa się dzisiaj przetwarzanie oraz analizę ogromnych ilości danych, dzięki czemu zyskuje się wiele cennych i wartościowych informacji. Przedsiębiorstwa potrafią generować dziś wielkie ilości danych. Pochodzą one z różnych działów oraz sektorów danej firmy i magazynowane są w tak zwanych „hurtowniach danych” (data warehouse).

    Jak sama nazwa wskazuje, Big Data odnosi się do naprawdę dużych zbiorów danych, które często liczone są w tera lub nawet petabajtach. Z tego też powodu nie sposób przetwarzać tak dużych ilości informacji ogólnodostępnymi i powszechnymi metodami. Potrzebne są do tego specjalne rozwiązania.

    Dzięki rozwojowi technologicznemu nawet tak ogromne ilości plików mogą być szybko i sprawnie przetwarzane, odkrywając przed przedsiębiorstwem praktycznie niewyczerpane źródło nowych, wartościowych informacji.

    Czytaj również: Big Data – Co to jest i jakie są zastosowania tej analizy?

    Przykłady zastosowania Big Data

    Definicja Big Data jest dość ogólna, dlatego przejdźmy do konkretów. Przykładowych zastosowań Big Data jest wiele. Ogólnie rzecz biorąc przetwarzanie danych i ich szczegółowa analiza pozwala dostrzegać zachowania społeczne, obserwować wzrastające trendy, a nawet je kreować. Analiza i przetwarzanie Big Data może być zatem stosowane przez rządy państw, korporacje, firmy i przedsiębiorców, aby jeszcze lepiej poznać najnowsze trendy i aktywnie na nie wpływać.

    Co więcej, Big Data może być także czynnym i wartościowym narzędziem w rozwoju idei IoT, czyli Internet of Things. Koncepcja ta zakłada połączenie wszystkich otaczających nas urządzeń, aby te mogły przesyłać między sobą dane.

    Smart domy, inteligentne miasta, sieć służby zdrowia, monitorowanie środowiska, to tylko niektóre z przykładów możliwości IoT. Gromadzenie i przetwarzanie tak dużej ilości danych możliwe jest tylko dzięki odpowiednim rozwiązaniom, znanym właśnie z Big Data.

    Analiza danych Big Data w biznesie

    Lustereczko powiedz przecie, czego moi klienci potrzebują najbardziej na świecie? Korzyści Big Data w biznesie spokojnie można wyrazić powyższym zdaniem. Big Data pozwala tworzyć i precyzować profile potrzeb klientów. Dzięki temu firma dostosowuje rozwiązania pod obecne trendy i zapotrzebowanie.

    Co więcej, analiza i przetwarzanie tak dużych wolumenów danych umożliwia także kreowanie zachowań konsumentów, co w sektorze marketingu i reklamy daje wręcz niekończące się możliwości. Doskonałym tego przykładem może być połączenie standardowych źródeł z danymi pochodzącymi z geolokalizacji czy social mediów. Tworzenie kampanii marketingowych opartych o bardzo precyzyjnie rozpoznaną grupę docelową jeszcze nigdy nie był tak skuteczne!

    To właśnie dlatego narzędzia Big Data tak dobrze przyjęły się w biznesie. Duże ilości danych pomagają także w wewnętrznych sprawach każdego przedsiębiorstwa. Analiza danych pokazuje aktualną sytuację firmy. Co więcej, tak przetworzone dane pozwalają także na tworzenie predykcji rozwoju biznesu, co zdecydowanie ułatwia procesy decyzyjne.

    Zarządzanie Big Data – metody i rozwiązania

    Generowanie wszelkich danych w biznesie jeszcze nigdy nie było tak intensywne jak dzisiaj. Przedsiębiorcy, którzy chcą nadążyć za tym technologicznym pędem, muszą wdrażać w swoich firmach nowoczesne rozwiązania.

    Jeżeli poszukujesz narzędzi Big Data, które będą maksymalnie efektywne i skuteczne, to na szczególną uwagę zasługuje firma Integral Solutions. Jest to oficjalny polski dystrybutor Informatica Corp. – lidera rozwiązań zarządzania danymi na skalę światową.

    Integral Solutions zapewnia unikalne korzyści w swoich narzędziach dedykowanych systemowi Big Data. Świetnym tego przykładem może być rozwiązanie „out of the box”, które zapewnia stałą łączność z bazami danych w chmurze. Stały dostęp do szeregu użytecznych aplikacji sprawia, że cenne informacje masz zawsze pod ręką.

    Co więcej, ich biblioteka Informatica posiada setki specjalnych gotowych wtyczek, a także własnych systemów. Dają one możliwość integracji z prawie wszystkimi rodzajami danych w dowolnym miejscu!

    Warto zwrócić uwagę także na udostępnianie danych w systemie samoobsługowym. Umożliwia to maksymalnie szybki dostęp do wiarygodnych informacji o kliencie, co jest szczególnie istotne w biznesie. Bo przecież czas, to pieniądz!

    Podsumowując, analiza Big Data przyczynia się do rozwoju każdej firmy, która zdecyduje się na tego typu rozwiązania. Jeżeli poszukujesz metod i systemów, które sygnowane są logiem renomowanej marki znanej na całym świecie, to rozwiązania Integral Solutions z pewnością wpiszą się w potrzeby Twojego biznesu!

  • Jak efektywnie wykorzystywać dane w biznesie?

    Jak efektywnie wykorzystywać dane w biznesie?

    Jak zachować pewność w niepewnych czasach? Rozwój cyfryzacji w ostatnim dziesięcioleciu zmienił sposób funkcjonowania wielu przedsiębiorstw. Nowoczesne technologie oparte na sztucznej inteligencji wspomagają zarządzanie, dostarczając prognoz, dzięki którym firmy mogą minimalizować ryzyka i przygotować się na nadchodzące zmiany. Jednym ze sposobów na zachowanie stabilności staje się więc wykorzystywanie możliwości, jakie daje analiza predykcyjna Big Data.

    Zawirowania na rynku, będące wynikiem pandemii, doprowadziły do zachwiania wielu gospodarek. Zaburzenia w produkcji i dostawach komponentów uderzyły niemal we wszystkie branże i doprowadziły do sytuacji, w której na światowych rynkach notujemy rekordowe poziomy inflacji. Z danych Eurostatu wynika, że inflacja HICP w strefie euro wyniesie w sierpniu 2022 r. rekordowe 9,1 proc. Rosnący poziom inflacji wpływa bezpośrednio na działalność wszystkich przedsiębiorstw, zmuszając je do podejmowania działań minimalizujących straty, ale również do szukania rozwiązań, które zapewnią stabilny rozwój, niezależnie od gwałtownych zmian rynkowych.

    Większość firm podjęła już działania zmierzające do obniżenia kosztów. Wymagająca sytuacja koncentruje uwagę menedżerów także na inwestycjach w narzędzia wspomagające rozwiązywanie problemu strat i na działaniach zmierzających do zwiększania przewagi konkurencyjnej, np. za pomocą polepszenia jakości produktów, czy poprawy transparentności w kontakcie z klientami.

    Analityka Big Data – oręż w kryzysie

    W czasach gwałtownych zmian rynkowych z pomocą przychodzą przebojem zdobywające rynek rozwiązania oparte na Big Data. To dzięki możliwości generowania i gromadzenia dużych zbiorów danych analityka predykcyjna zmieniła swoje oblicze. W analizach, których celem jest przewidywanie przyszłych sekwencji zdarzeń, wykorzystywane są dane historyczne, ale także dane generowane w czasie rzeczywistym. Poddawane są one analizie przez sztuczną inteligencję (artificial intelligence, AI), która wykorzystuje w tym celu odpowiednie algorytmy. W wyniku analizy powstają prognozy, czy propozycje najbardziej optymalnych rozwiązań. Doskonalenie sztucznej inteligencji (poprzez uczenie maszynowe) pozwala na uzyskiwanie coraz bardziej precyzyjnych prognoz – umożliwia to tworzenie drzew decyzyjnych określających koszty i korzyści płynące z każdej opcji. Dzięki prognozowaniu opartemu na dużych zbiorach rzetelnych danych zarządzanie przedsiębiorstwami uzyskało inną jakość.

    Big Data – przykłady wykorzystania danych

    Analiza predykcyjna wykorzystywana jest w różnych obszarach i rozwijana coraz intensywniej, między innymi w handlu, gdzie służy optymalizowaniu procesów i poziomu zapasów. Wyniki analiz przygotowanych z wykorzystaniem odpowiednich algorytmów służą do przewidywania tendencji, nawyków konsumentów, ale także wydajności maszyn, zapotrzebowania na dane produkty, czy komponenty w produkcji.

    Sztuczna inteligencja potrzebuje danych, a one zbierane są na bieżąco na przykład przez sensory, czyli czujniki zamieszczane na transportowanych produktach, które wymagają specjalnych warunków, np. zachowania odpowiedniej temperatury i wilgotności. Dzięki nim minimalizujemy ryzyko strat powstałych na skutek przerwania łańcucha chłodniczego. Rejestratory pozwalają na bieżące reagowanie w razie pojawienia się anomalii. Dają też klientom gwarancję transportu produktów z zachowaniem ich jakości. Rozwiązania takie, dostarczając wiarygodne dane, zwiększają także transparentność relacji z klientami, co wpływa na wzmocnienie zaufania do firmy transportowej.

    Analiza danych Big Data a ubezpieczenie

    Zastosowanie predykcji w przedsiębiorstwach stanowi także wsparcie dla ubezpieczenia firm. Analiza danych pomocna jest w określaniu ryzyka i szacowaniu wysokości składek. Dane udostępniane przez czujniki monitorujące przewożony i magazynowany towar pozwalają ubezpieczycielom na szybszą wycenę, i wpływają także na cenę ubezpieczenia.

    Jak wskazuje Daria Roszczyk-Krowicka, Sales and Marketing Director w Blulog, firmie dostarczającej nowoczesne rozwiązania monitoringu łańcucha dostaw oraz magazynów: – Predykcja jest wsparciem dla ubezpieczenia. Pozwala obniżyć ryzyko związane nie tylko z sytuacją awaryjną, ale także czas spędzony na całej procedurze zwrotu z ubezpieczeń. Dodatkowo obniża koszty, które musi wypłacać ubezpieczyciel.

    Wyzwaniem dla współczesnych firm jest już nie tylko gromadzenie danych, lecz także ich umiejętne wykorzystanie, czyli przekształcenie w przydatne, korzystne dla organizacji informacje. Zainteresowanie prognozowaniem opartym na analityce Big Data nie słabnie. Coraz więcej przedsiębiorstw decyduje się na rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję. W najbliższym czasie z najnowszymi technologiami opartymi o duże zbiory danych będzie można zapoznać się w ofercie wystawców podczas targów IoT Tech Expo Europe (20-21 września) w Amsterdamie.

  • Presja w sektorze IT wzrasta. Informatyk może odpowiadać za straty firmy

    Presja w sektorze IT wzrasta. Informatyk może odpowiadać za straty firmy

    Koszty ataków cybernetycznych osiągają dzisiaj gigantyczne rozmiary. Jedno z najbardziej spektakularnych w ostatnim czasie zdarzeń, to atak hakerów na półtora miliarda kont społecznościowych Facebook’a w grudniu 2021 r. Wg ekspertów kosztował 75 mld dolarów i 6% spadek wartości akcji. Cyberprzestępczość dotyka jednak przede wszystkim małe i średnie firmy, które są dla hakerów zazwyczaj łatwiejszym celem. Systematycznie rośnie także aktywność hakerów skierowana przeciwko polskim firmom i instytucjom. Wg organizacji CheckPoint ich średnia liczba przekracza już 500 tygodniowo. Najbardziej narażone są podmioty z sektora finansowego, sprzedaży on line, a także edukacji oraz administracji publicznej. Internetowi przestępcy interesują się jednak praktycznie każdą dziedziną gospodarki. Świadczy o tym m.in. przeprowadzony pod koniec ubiegłego roku atak DdoS (przeprowadzany z wielu komputerów jednocześnie atak na system komputerowy uniemożliwiający działalność na skutek zajęcia wszystkich wolnych zasobów), którego ofiarą stał się działający w Polsce czołowy operator sieci komórkowej.

    Negatywne przykłady można mnożyć. Po ataku hakerskim na firmę CD Projekt cena wywoławcza pakietu nielegalnie ściągniętych zasobów wynosiła 1 mln dol., a opcja „kup teraz” – 7 mln dol. Do kosztownych zdarzeń dochodzi też coraz częściej w przypadku jednostek samorządowych. Warto tu przytoczyć ponad 600 tys. zł strat, które na skutek szkodliwego działania przestępców internetowych musiał ponieść powiat oświęcimski. Taka kwota była potrzebna do doprowadzenia do porządku serwerów i odzyskania zainfekowanych danych.

    Informatyk potrzebny od zaraz

    Szkodliwe i kosztowne ataki cyberprzestępców zwiększają zapotrzebowanie na specjalistów IT. Do najbardziej poszukiwanych należą: data scientist, data i big data engineer, czy data analyst, a także specjalista ds. cyberbezpieczeństwa. Tych jednak dramatycznie brakuje. Jak wynika z opublikowanych przez Komisję Europejską danych Digital Economy and Society Indeks blisko 50 proc. polskich firm ma dzisiaj problemy z rekrutacją pracowników z sektora ICT. Job Market Insights wskazuje z kolei, że w 2021 roku pojawiło się w Polsce ponad 231 tys. unikalnych ofert pracy, mających na celu przyciągnięcie kandydatów z obszaru IT i telekomunikacji. To niemal dwa razy więcej ofert (dokładnie 83%) niż rok wcześniej, kiedy odnotowano ich 126 tys. Prognozy na 2022 rok wskazują, że braki będą jeszcze bardziej dotkliwe. Przyczyną takiego stanu rzeczy jest fakt, że również na skutek zdalnego modelu pracy, po dobrze wykształcone kadry chętnie sięgają firmy zagraniczne, oferując przy tym zarobki na średnim poziomie 19- 23 tys. zł netto miesięcznie. Wysokie wymagania finansowe specjalistów od ochrony danych w połączeniu z brakiem odpowiednich specjalistów coraz częściej powoduje, że takimi zabezpieczeniami zajmują się ludzie bez odpowiednich kwalifikacji, często czasowo lub w zastępstwie.

    Specjalista IT jak lekarz i kierowca

    Z uwagi na charakter swojej pracy i rosnące ryzyko ataków hakerskich specjaliści IT zajmujący się bezpieczeństwem danych coraz częściej interesują się ubezpieczeniami zawodowej odpowiedzialności cywilnej. Dodatkowym czynnikiem są wymagania kontraktowe, narzucane głównie przez firmy zagraniczne i duże korporacje.

    – Od dłuższego czasu obserwujemy systematyczny wzrost zainteresowania ochroną odpowiedzialności cywilnej przez osoby, które prowadzą działalność w branży IT. Informatycy i programiści chcą w ten sposób zabezpieczyć się na wypadek ewentualnych szkód wyrządzonych swoim kontrahentom. Pytającymi są najczęściej: projektanci, testerzy i dostawcy oprogramowania, analitycy baz danych, projektanci infrastruktury komputerowej, osoby zarządzające projektami IT czy projektanci stron internetowych. Duże znaczenie w tym przypadku mają również wymagania kontraktowe korporacji. Każdy błąd informatyka albo nieprawidłowe działanie jego oprogramowania mogą bowiem powodować horrendalne koszty i straty finansowe. Zlecający prace specjaliście od zabezpieczeń chcą zatem mieć pewność, że w przypadku błędu informatyka będą mogli skutecznie dochodzić odszkodowania od jego ubezpieczyciela – podkreśla Aurelia Szymańska z CUK Ubezpieczenia.

    Bardzo wysokie sumy ubezpieczenia oczekiwane przez kontrahentów z USA oraz potencjalnie wysokie roszczenia, powodują, że nie wszystkie TU oferują takie warunki. Jednak dostęp do wielu ofert pozwala znaleźć odpowiednią ochronę. „Od Ręki” dostępne są zabezpieczenia na Sumę Gwarancyjną 500 000 zł. Koszt w takim przypadku jest niższy niż 3 tys. zł.

    Firmy także pytają o cyberpolisy

    Rosnąca liczba ataków ze strony cyberprzestępców, świadomość ubezpieczeniowa, trudności ze znalezieniem specjalistów, a także ich wysokie wymagania finansowe powodują, że również firmy i organizacje coraz chętniej wykupują polisy od ryzyka cybernetycznego. Wybierając takie ubezpieczenie należy jednak dokładnie przeanalizować OWU. Niektórzy ubezpieczyciele dość niechętnie lub jedynie za znacznie wyższą składkę ubezpieczają podmioty, których działalność obarczona jest największym prawdopodobieństwem ataków. Należą do nich np. płatności on line, czy handel w czasie rzeczywistym.

    – Ochroną, o którą coraz częściej pytają nas firmy to ubezpieczenia cyberrisk i OC zawodowej informatyków. Dostawcami takich zabezpieczeń w naszej sieci są największe w Polsce TU. Osoby szukające niestandardowych rozwiązań z wysokimi sumami ubezpieczenia wybierają często ochronę Lloyd’sa, który od wielu lat specjalizuje się w polisach związanych z cyberbezpieczeństwem – stwierdza Aurelia Szymańska z CUK Ubezpieczenia.

    Co wchodzi w skład cyberpolisy?

    W skład polisy cyber, jak potocznie się je określa, wchodzi najczęściej możliwość przywrócenia i odtworzenia danych, pokrycie kar administracyjnych z tytułu RODO, naruszenia norm bezpieczeństwa kart płatniczych, czy porady prawne. Zakres polisy cybernetycznej może obejmować też odpowiedzialność cywilną przed roszczeniami osób trzecich np. za wyciek danych osobowych, naruszenie bezpieczeństwa informacji kontrahentów czy praw autorskich. Odpowiednio skonstruowana polisa pokryje koszty administracyjne i sądowe, a nawet utracony zysk przedsiębiorstwa i zwiększone koszty działalności będące wynikiem ataku hakerskiego.

  • Praca w IT: 100 tys. zł i obsługą prywatnego consierge’a

    Praca w IT: 100 tys. zł i obsługą prywatnego consierge’a

    COVID-19 nie spowolnił wzrostu wynagrodzeń w branży IT. Tylko w pierwszej połowie ubiegłego roku kontraktorzy zatrudnieni w modelu B2B mogli liczyć na zarobki wyższe od 12,5 do 20 proc. – wynika z danych Just Join IT. Popyt na wykwalifikowanych i doświadczonych specjalistów też jest coraz większy, dlatego firmy zaczynają kusić potencjalnych pracowników już nie tylko wysokimi zarobkami, ale i coraz bardziej wymyślnymi benefitami. – Ostatnio firmy wprowadzają takie rozwiązania jak premia za podpis, która czasami dochodzi nawet do 100 tys. zł, czy możliwość skorzystania z prywatnego concierge’a. To są nowości, które pojawiają się na polskim rynku i z których korzysta coraz więcej pracodawców – mówi Piotr Nowosielski, prezes Just Join IT.

    [videopress qE4a8V9A hd=”true” autoplay=”true”]

    – Zarobki w branży IT od kilku lat regularnie rosną. To doprowadziło do sytuacji, w której nawet junior w niektórych firmach jest już w stanie zarobić nawet trzykrotność średniego wynagrodzenia w Polsce – mówi agencji Newseria Biznes Piotr Nowosielski.

    Specjaliści IT pozostają od lat jedną z najlepiej opłacanych grup zawodowych w Polsce. Statystyki lidera rekrutacji dla branży w Polsce pokazują, że w I półroczu ub.r. wykwalifikowani specjaliści na stanowisku seniora mogli liczyć średnio na 20-proc. podwyżki. Według danych za okres styczeń–wrzesień ub.r. zarobki seniorów zatrudnionych na umowie o pracę przekraczały 16,1 tys. zł brutto i nieco ponad 18,7 tys. zł w przypadku umowy B2B. Z kolei na stanowisku juniora te kwoty wynosiły odpowiednio 6,3 oraz 7,2 tys. zł. Na nieco wyższe stawki mogą liczyć specjaliści IT w dużych miastach, jak Warszawa, Kraków, Katowice czy Trójmiasto. Najsłabiej pod względem wysokości wynagrodzeń w tym sektorze wciąż plasuje się Poznań.

    – Walka o talenty trwa. Coraz więcej firm ze Stanów Zjednoczonych i Europy Zachodniej przenosi do Polski swoje działy IT. Wiąże się to z faktem, że mamy bardzo dobrych specjalistów, którzy wciąż są wyceniani relatywnie taniej niż na Zachodzie, choć to też się zmienia, m.in. ze względu na rosnący popyt na specjalistów i inflację, która dodatkowo podkręca parametr wynagrodzeń. Niemniej zarobki cały czas idą w górę i mówimy tutaj o takich technologiach jak Python, Java czy specjaliści data science – mówi prezes zarządu Just Join IT.

    Wynagrodzenia w branży IT napędza też m.in. to, że liczba specjalistów na polskim rynku wciąż jest niewystarczająca. Szacuje się, że w Polsce zapotrzebowanie na programistów utrzymuje się na poziomie ok. 50 tys. wolnych stanowisk (raport DESI 2020). Kolejny czynnik to rekordowo duży popyt na polskie usługi i produkty IT, przez który firmy muszą jeszcze mocniej walczyć o programistów, aby zaspokoić potrzeby swoich klientów.

    – Mamy nad Wisłą świetnych specjalistów, a COVID-19 spowodował, że zaczęli oni szukać pracy na całym świecie. Programiści stali się po prostu bardziej wybredni, bo mogą wybierać wśród zagranicznych ofert pracy, w których stawki są zdecydowanie wyższe. Polskie software house’y starają się w pewien sposób za tym nadgonić – tłumaczy Piotr Nowosielski. 

    Jak wskazuje, w tej chwili pracodawcy kuszą specjalistów IT już nie tylko atrakcyjnymi zarobkami, ale i coraz bardziej wymyślnymi benefitami.

    – Poza klasycznymi rozwiązaniami, jak np. karta MultiSport, ubezpieczenie zdrowotne czy owocowe czwartki, ostatnio firmy wprowadzają też takie rozwiązania jak premia za podpis, która czasami dochodzi nawet do 100 tys. zł, czy możliwość skorzystania z prywatnego concierge’a – wymienia ekspert.

    Jego zdaniem na razie trudno wyrokować, jak na wynagrodzenia specjalistów IT przełoży się wprowadzony z początkiem stycznia Polski Ład. Nowa reforma podatkowa dotknie bowiem głównie najlepiej zarabiających, powyżej 133 692 zł brutto rocznie. Z drugiej strony część programistów prowadzących jednoosobową działalność gospodarczą skorzysta z nowej, niższej stawki ryczałtu dla przedstawicieli tej branży (z 15 do 12 proc.). Eksperci szacują, że ta zmiana pomoże im zaoszczędzić nawet kilka tysięcy złotych rocznie na podatku.

    – Jesteśmy jeszcze w początkowej fazie wprowadzania Nowego Ładu, więc w tym momencie realnie nie wpływa on na presję płacową ze strony pracowników czy pracodawców. Dlatego należałoby się jeszcze wstrzymać z opiniami na ten temat. To zostało wypuszczone szybko, przez co jest tam wiele możliwości uniknięcia dodatkowych obciążeń, i myślę, że na razie pod to będą grać zarówno pracodawcy, jak i pracownicy rozliczani w formie kontraktów B2B – mówi Piotr Nowosielski.

    Analiza 30 tys. ogłoszeń o pracę, zamieszczonych na portalu Just Join IT w okresie styczeń–czerwiec ub.r., pokazuje, że w Polsce najlepiej opłacani są programiści specjalizujący się w metodzie Devops, choć w cenie są też m.in. Java, Python i Ruby. Najbardziej poszukiwani są z kolei pracownicy średniego szczebla (54 proc. ofert). Ponad 30 proc. ofert było skierowanych do seniorów, podczas gdy juniorzy wzbudzili najmniejsze zainteresowanie pracodawców (ok. 10 proc.), co pokazuje, że branża wciąż poszukuje głównie pracowników z dużym doświadczeniem. Pod względem formy zatrudnienia firmy szukały głównie pracowników na umowę o pracę (69 proc.), zaś oferty dla freelancerów stanowiły 31 proc. Kontraktorzy zatrudnieni w modelu B2B w I półroczu ub.r. mogli jednak liczyć na znaczne podwyżki, które wyniosły aż 20 proc. w przypadku seniorów, 15 proc. – juniorów i ok. 12,5 proc. w przypadku midów.

    – Popyt na talenty IT jest największy w głównych regionach Polski. To jest oczywiście Warszawa, ale zaraz za nią są Wrocław, Kraków, Trójmiasto i Poznań. Te regiony odpowiadają nawet za 90 proc. całkowitego zapotrzebowania w branży IT, tam wielkie firmy przenoszą swoje centra i budują zespoły. Najczęściej potrzeba im przede wszystkim frontendowców. Z kolei jeśli chodzi o backendowców, to tutaj głównie Java i Python. Biorąc też pod uwagę ostatnie trendy – związane z machine learning, big data czy data science – specjaliści z tych obszarów też są bardzo mocno na topie – wymienia prezes Just Join IT.

  • Medallia ma nowego wiceprezesa ds. sprzedaży na Europę Wschodnią

    Medallia ma nowego wiceprezesa ds. sprzedaży na Europę Wschodnią

    Z początkiem roku Marcin Grygielski objął funkcję wiceprezesa do spraw sprzedaży na Europę Wschodnią w firmie Medallia. Będzie on odpowiadał za realizowanie strategii biznesowej oraz rozwijanie współpracy i zarządzanie relacjami z klientami w podległym regionie.

    Medallia specjalizuje się w CX (Customer Experience), czyli tworzeniu pozytywnych wrażeń konsumentów. Wejście firmy Medallia na polski rynek stworzyło potrzebę lokalnego rozwoju firmy Medallia oraz opracowania strategii rozwoju w tym obszarze dla firm, chcących poprawić doświadczenia swoich klientów.

    Marcin Grygielski posiada blisko 20-letnie doświadczenie sprzedażowe w zakresie wykorzystania chmury i sztucznej inteligencji, które zdobył, pracując dla firm takich jak NextiraOne, Interactive Intelligence czy Genesys. Specjalizuje się w systemach Call Center, Web Analytics, Big Data oraz AI w procesach obsługi klienta. Dodatkowo jest absolwentem programu MBA Politechniki Warszawskiej.

    medallia

    „Doświadczenia klientów realnie stają się coraz ważniejszym czynnikiem rozwoju firm. Monitorowanie wrażeń klientów, reagowanie w czasie rzeczywistym na ich sugestie oraz przewidywanie zachowań na podstawie zgromadzonych danych pozwala biznesowi zwiększyć potencjał sprzedaży. Zebrane informacje są jednym z najważniejszych zasobów firmy, który może realnie umocnić jej sytuacje na rynku, wpływając również na budowanie pozytywnych relacji i poziomu lokalności klientów” – komentuje Marcin Grygielski Eastern wiceprezes do spraw sprzedaży na Europę Wschodnią w firmie Medallia.

  • Red Hat: strategie hybrydowe i wielochmurowe wiodą prym, a priorytety finansowe utrzymują się na stałym poziomie

    Red Hat: strategie hybrydowe i wielochmurowe wiodą prym, a priorytety finansowe utrzymują się na stałym poziomie

    Wyniki corocznego badania Global Tech Outlook firmy Red Hat są już dostępne. Podobnie jak w latach ubiegłych, sprawdzamy, co dane mówią na temat obecnego stanu chmury obliczeniowej i strategii chmurowych organizacji, ich głównych priorytetów finansowych oraz czynników, które wpływają na powodzenie transformacji cyfrowej. Pomaga to nie tylko zrozumieć obecne środowisko biznesowe, ale też dowiedzieć się, jak lepiej obsługiwać klientów i zaspokajać ich potrzeby. Poniżej przedstawiamy najważniejsze wnioski z raportu oraz sposób, w jaki zmieniały się one z biegiem czasu.

    Coraz większa popularność strategii hybrydowych i wielochmurowych

    Chmura hybrydowa pozostaje najczęściej stosowaną strategią chmurową wśród respondentów. W tym roku jej udział w w rynku wzrósł o trzy punkty procentowe i osiągnął wynik 30%. Wzrasta również udział środowisk wielochmurowych, który wynosi obecnie 13% – w porównaniu z 11% w zeszłym roku. Z drugiej strony strategie, które stawiają na pierwszym miejscu chmury publiczne (9%) i prywatne (14%), tracą na sile. Nie powinno to dziwić, ponieważ realia dzisiejszego środowiska biznesowego sprawiają, że organizacje chcą równoważyć szybkość, wydajność i skalę na poziomie technologii chmurowych, zachowując przy tym kontrolę i zabezpieczenia, jakie zapewnia im lokalna infrastruktura.

    Warto zauważyć, że 18% respondentów dopiero opracowuje swoją strategię dotyczącą chmury, a niewielki odsetek (5%) w ogóle nią nie dysponuje. Biorąc pod uwagę, że wartości te pozostają na niezmienionym poziomie w stosunku do roku ubiegłego, będziemy uważnie przyglądać się oznakom przyspieszenia w nadchodzącym roku.

    Stałe priorytety w finansowaniu IT rok do roku – z bezpieczeństwem na czele

    Z perspektywy finansowania głównymi priorytetami w IT na rok 2022 pozostają bezpieczeństwo, zarządzanie chmurą i infrastruktura chmury. Bezpieczeństwo było na pierwszym miejscu u wszystkich respondentów, gdy zapytano ich o najważniejsze priorytety dotyczące infrastruktury chmury, automatyzacji operacji IT oraz big data i analityki. Najwyższy priorytet w swoich obszarach finansowania nadali oni kolejno bezpieczeństwu chmury (43%), automatyzacji zabezpieczeń (36%) oraz bezpieczeństwu i integralności danych (45%). Dostrzegamy też, że z roku na rok automatyzacja w IT stale zyskuje na sile. 38% respondentów stwierdziło, że automatyzacja operacji IT jest ich drugim najważniejszym priorytetem finansowym na rok 2022 w obszarze optymalizacji starszych systemów IT. Jest to największy wzrost w porównaniu z rokiem ubiegłym (32% w 2021 roku).

    Zdwojone wysiłki firm na rzecz transformacji cyfrowej w następstwie COVID-19

    W ubiegłym roku klienci z różnych branż przyspieszyli swoje plany transformacji, aby stawić czoła skutkom trwającej pandemii. W tym roku, zdaniem respondentów, trend ten utrzymał się, ponieważ coraz więcej firm wykorzystuje technologie i procesy do wprowadzania innowacji i transformacji w swoich firmach (31% – wzrost z 29%) lub przyspieszyło swoje działania związane z transformacją cyfrową (22% – wzrost z 21%), jako powody tego przyspieszenia podając pandemię (52%) oraz wzrost przychodów (50%). Mniej respondentów jest zdania, że ich inicjatywy w zakresie transformacji cyfrowej utknęły w martwym punkcie (3%), a więcej jest obecnie w początkowej fazie nowych projektów (8%), co podkreśla zachodzącą zmianę.

    Śledzenie transformacji cyfrowej jest ważne, ponieważ wpływa ona na wszystkie inne obszary działalności. Obejmuje to zarówno technologię, jak i procesy oraz ludzi. To właśnie dlatego sukces zależy od zdolności organizacji do pokonania barier we wszystkich tych trzech obszarach. W tym roku braki w umiejętnościach (26%) przesunęły się na pierwsze miejsce pod względem barier, które uniemożliwiły firmom osiągnięcie sukcesu w transformacji cyfrowej, podczas gdy problemy z integracją i bezpieczeństwem oraz zgodnością z przepisami spadły o kilka punktów procentowych – do wartości 23%.

  • Czy popularność płatności bezgotówkowych powinna niepokoić sektor bankowy?

    Czy popularność płatności bezgotówkowych powinna niepokoić sektor bankowy?

    Pandemia i rozwój technologii cyfrowych wpłynęły w ostatnim czasie znacząco na naszą codzienność, nie omijając także zachowań konsumenckich. Przykładem tego są płatności bezgotówkowe, które jeszcze nigdy dotąd nie rozwijały się tak szybko. Jednak, poza komfortem dla konsumentów, są one także wyzwaniem dla sektora bankowego.

    Polacy płacą kartami, telefonami i urządzeniami wearables

    Według danych z banków podsumowanych przez NBP, na koniec marca 2021 r. na polskim rynku znajdowało się w obiegu 44,1 mln kart płatniczych, w tym prawie 39 mln zbliżeniowych. W I kwartale br. dokonano 1,52 mld transakcji na łączną kwotę 198,2 mld zł, a transakcje bezgotówkowe stanowiły wśród nich blisko 93 proc.

    – Polacy polubili płatności bezgotówkowe i trend ten prawdopodobnie się już nie zmieni. Sprzyja temu fakt, że wzrasta liczba Polaków korzystających aktywnie z e-bankowości. 23 mld – zgodnie z prognozami rynkowymi, właśnie o tyle ma wzrosnąć liczba transakcji dla płatności zbliżeniowych do 2023 roku – dowiadujemy się z prognoz Juniper Research, firmy analitycznej specjalizującej się w trendach rynku technologii. Polacy wpasowują się tu w ogólny, globalny trend, jednak jak się okazuje, jesteśmy jednym z największych zwolenników płatności zbliżeniowych – wskazuje Robert Czarniewski, CFO w Polcom.

    78 proc. konsumentów woli korzystać z płatności zbliżeniowych, 89 proc. nie ma problemu z używaniem ich do robienia zakupów, a 70 proc. sądzi, że płatności zbliżeniowe są tak samo bezpieczne, jak inne metody płatności. Ponadto, jak wynika z danych zebranych z banków, na koniec marca 2021 r. mieliśmy podpiętych do smartfonów już 5,5 mln kart płatniczych. Płatności zbliżeniowe dokonywane telefonem rosną dwa razy szybciej niż te dokonywane kartami zbliżeniowymi – potwierdzają badania Juniper Research.

    – Rozwój kompetencji cyfrowych Polaków oraz wzrastająca popularność metod zbliżeniowych pobudza zainteresowanie konsumentów nowymi technologiami i nowymi sposobami płacenia i tak oto, na prowadzenie wysuwają się urządzenia ubieralne tzw. wearable payments – mówi Robert Czarniewski

    Firma International Data Corp. (IDC) podaje, że tylko w pierwszej połowie tego roku sprzedano na świecie około 35,3 mln urządzeń płatniczych do noszenia. To o 34 proc. więcej niż rok wcześniej. Wśród wearable payments prym wiodą smartwatche – stanowiły ok. 70 proc. wszystkich urządzeń tego typu. Użytkownicy widzą potencjał w urządzeniach ubieralnych – 72 proc. badanych przez Grand View Research, określiło, że to przyszłość zakupów.

    Czy banki są gotowe na rosnące potrzeby konsumentów?

    Klienci zmienili swoje nawyki – to pewne, ale mało kto uświadamia sobie na co dzień, że wzrost transakcji bezgotówkowych wiąże się ze znacznym wzrostem liczby danych do przetwarzania. Według prognoz liczba danych na całym świecie wzrośnie pięciokrotnie do 2025 r. W erze cyfryzacji przedsiębiorstwa, administracja i ogół społeczeństwa produkują ogromne ilości danych, a stały strumień danych mnoży się z dnia na dzień. Czy banki są na to gotowe? Cyfryzacja sektora bankowego to konieczność, a tak dokładnie – szybkie dostosowanie technologii do wymagań biznesowych i regulacji prawnych. Tutaj idealnym rozwiązaniem jest chmura. Dlaczego? Rozwiązania chmurowe charakteryzują się szybkością, skalowalnością i wysokim poziomem zabezpieczeń oraz przyczyniają się tym samym do sprawnego wkraczania w nowe projekty biznesowe. Digitalizacja jest wpisana w strategie bankowości, bo bez niej sektor ten nie będzie w stanie podążać za potrzebami i oczekiwaniami konsumentów.

    Jak wskazują badania rynkowe, big data i sztuczna inteligencja to przyszłość bankowości, a jak wiemy – wymagają one ogromnych mocy obliczeniowych, które jest w stanie zapewnić m.in. chmura obliczeniowa. Banki coraz częściej będą sięgać po rozwiązania cloudowe w celu przechowywania oraz zarządzania danymi i aplikacjami, bo chmura nie tylko jest w stanie obsłużyć wysokie wymagania obliczeniowe, ale również robi to efektywnie kosztowo.

    – Sektor bankowy i płatności bezgotówkowe są napędzane przez rozwiązania chmurowe. W obliczu rosnącej ilości danych na świecie, sektory finansowe muszą szukać takich rozwiązań, które pozwolą na nieograniczone, a przy tym bezpieczne możliwości rozwoju. W przypadku sektora bankowego chmura obliczeniowa to nie tylko korzyści finansowe czy bezpieczeństwo danych, ale również szanse na rozwój technologii takich jak sztuczna inteligencja czy chatboty. Dzięki chmurze banki dostosowują się do trendów, jakie niesie fintech w tempie, jakiego nie było nigdy wcześniej, a dzięki praktycznie nieograniczonym możliwościom budowania ekosystemów partnerskich, banki mają szansę stawać się elastyczne i bardziej otwarte na potrzeby klientów. Przy czym zapomnieć nie można również o kwestiach takich jak niezwykle wysoki poziom bezpieczeństwa danych w chmurze oraz tak ważnych w sektorze finansowym – transparentności  i zgodności z regulacjami prawnymi – mówi Robert Czarniewski.

    Zmiana nawyków klientów w kierunku transakcji bezgotówkowych oraz postępująca digitalizacja to bardzo ważny krok ku upowszechnieniu usług finansowych. Z drugiej strony mogą nieść one zagrożenie ze względu na podatność systemów informatycznych na ataki. Tylko w pierwszej połowie 2021 roku ich liczba osiągnęła globalnie poziom przekraczający 7,3 mln incydentów, co stanowi ponad dwa razy więcej cyberataków niż rok temu – wiemy z raportu Cyber Investigations, Forensics&Response (CIFR) firmy Accenture. Co więcej, najczęściej ataki mierzone są w sektor towarów i usług, sektor przemysłowy i właśnie bankowy. Dla większości instytucji bankowych kluczowe jest przede wszystkim znalezienie odpowiedniej ścieżki reakcji na ataki, która pozwoli zaoszczędzić czas oraz wybrać najskuteczniejszą drogę do ochrony wrażliwych informacji bankowych, danych klientów, systemów komputerowych czy operacji finansowych, wymaga to więc nie tylko bezpiecznej infrastruktury informatycznej, ale także odpowiednich procedur i kompetentnego zespołu.

    Jednym z priorytetów organizacji finansowych i banków jest więc zapewnienie bezpieczeństwa danych, przy jednoczesnym zapewnieniu wygody, szybkości i użyteczności klientom. Właśnie dlatego najcenniejsze dla rynku finansowego stają się bezpieczne rozwiązania technologiczne pozwalające na szybkie dostosowanie zasobów IT do wymagań biznesowych czy regulacji prawnych.

  • IDC: Europejskie firmy w końcu otworzą się na Big Data

    IDC: Europejskie firmy w końcu otworzą się na Big Data

    IDC prognozuje, że europejski biznes nareszcie otworzy się na analitykę Big Data, a tempo wzrostu będzie dwucyfrowe. Czas najwyższy, bo jak na razie o Wielkich Zbiorach Danych dużo się mówi, a mało się robi. Z danych Eurostatu wynika, że raptem co dziesiąta firma w Europie wykorzystuje analitykę Big Data.

    Z wykorzystaniem Big Data w euro-biznesie jest trochę jak z zorzą polarną, niby każdy zna, a jednak mało kto widział. Pozyskiwanie, magazynowanie oraz przetwarzanie danych to we współczesnym biznesie bardzo ważne procesy. Tak mówi teoria, ale z jej realizacją, bywa różnie. Chociaż rozwiązania te znane są biznesowi od dekady, a często wręcz stanowią do spółki z “cyfrową transformacją” i “Przemysłem 4.0” słowa klucze w dyskusji o rozwoju, to wielkie zbiory danych lepiej wypadają w mediach i na konferencjach branżowych niż w codzienności biznesowej. Doskonale widać to w statystykach Eurostatu, które mówiąc oględnie, nie są pocieszające.

    Big Data, czy big problem?

    87% firm w Europie nie wykorzystuje analityki Big Data – grzmią pogromcy mitów z Eurostatu. Przedsiębiorcy, którzy zbierają, przechowują i przetwarzają dane, są w mniejszości i bliżej im do ciekawostki niż znaczącej siły. – Na tego typu statystyki można patrzeć w różny sposób. Rzeczywiście na pierwszy rzut oka, wygląda to bardzo słabo, ale to jedna strona medalu. – zauważa Arkadiusz Bała z firmy BPSC i dodaje – Do dużego worka europejski urząd statystyczny wrzucił wszystkie firmy; te jednoosobowe i mikro, są na równi z małymi, ale też średnimi i dużymi. To właśnie ci najmniejsi zaniżają statystyki, ale nic w tym dziwnego, bo zazwyczaj nie korzystają z Big Data, bo nie potrzebują. – mówi ekspert ze śląskiej spółki IT. Dogłębna analiza danych Eurostatu potwierdza słowa Arkadiusza Bały z BPSC. Co piąta (19%) średnia firma w UE wykorzystuje analitykę Biga Data. Jeszcze lepiej statystki wyglądają w przypadku największych przedsiębiorstw, które zatrudniają co najmniej 250 pracowników. Co trzecia taka firma (31%) w Unii zbiera, magazynuje i przetwarza duże zbiory danych. Polska jest odbiciem Europy i tak jak w całej Wspólnocie, także nad Wisłą najwięksi wypadają najlepiej. Średnio co czwarta (26%) duża firma w Polsce używa Big Data, współczynnik przy średnich spada do 12%, a w przypadku najmniejszych wynosi 6%. Niestety w ujęciu całościowym jesteśmy grubo poniżej średniej dla UE, nasycenie nadwiślańskiego biznesu analityką Big Data wynosi 8%.

    Zakulisowe rozgrywki

    Zdaniem IDC, Europa w nowej dekadzie będzie nie tylko mówić, ale też działać na polu Big Data. Analitycy z międzynarodowej firmy doradczej przewidują się, że europejskie wydatki na rozwiązania Big Data i analitykę biznesową w tym roku osiągną wartość 50 mld dolarów. To wzrost o 7% w stosunku do roku 2020.– Big Data daje przedsiębiorstwom przewagę konkurencyjną i pozwala na podniesienie produktywności. Jest gamechangerem, który pomaga niemal wszystkim branżom osiągnąć korzyści biznesowe. – zauważa Andrea Minonne, starszy analityk w IDC. Zdaniem IDC w tym roku europejski biznes zaczyna cykl, który potrwa przynajmniej 5 lat. Według ostrożnych szacunków do 2025 roku wydatki na pozyskiwanie, magazynowanie oraz przetwarzanie danych na Starym Kontynencie będą rosły w dwucyfrowym tempie. Autorzy raportu The Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide zapowiadają, że do połowy dekady rynek będzie rósł rok do roku w przynajmniej 11% tempie.

    Kto się lubi z danymi?

    Większość europejskich firm jest zaznajomiona z technologią Big Data, ale znać nie równa się wykorzystywać. Im większa firma, tym chętniej korzysta z dużych zbiorów danych. Big Data pozostaje kluczową technologią umożliwiającą poprawę obsługi klienta, obniżenie kosztów i usprawnienie złożonych procesów biznesowych. – Kiedy chcesz coś zrozumieć, potrzebujesz danych. Kiedy chcesz wyznaczyć strategię, potrzebujesz dowodów. A jeśli jest problem, wiesz, jak go rozwiązać. – komentuje Arkadiusz Bała z BPSC i dodaje – Dzięki wykorzystaniu danych firma może uzyskać bogaty, szczegółowy obraz tego, co się dzieje, i zacząć rozumieć co, gdzie i dlaczego. Jednak potrzebna jest do tego odpowiednia analityka biznesowa, a także co oczywiste: oprogramowanie. – wyjaśnia Sales Manager z katowickiej spółki IT. Ponosząc odpowiedzialność za jedną czwartą wszystkich wydatków na analitykę dużych zbiorów danych, sektor finansowy i przemysłowy będą największymi zwolennikami Big Data w 2021. Jednak jak zapewniają eksperci IDC, w dłuższej perspektywie, branże takie jak usługi profesjonalne i opieka zdrowotna mogą inwestować więcej niż dzisiejsi liderzy. Szczególnie służba zdrowia posiada wiele danych o pacjentach i ogromny potencjał do wykorzystywania ich.

  • W danych tkwi potencjał. W Europie trudniej z niego korzystać

    W danych tkwi potencjał. W Europie trudniej z niego korzystać

    Droga do transformacji cyfrowej opartej na danych jest skomplikowana. Jak wynika z globalnego badania zrealizowanego przez The Economist Intelligence Unit na zlecenie Snowflake, aż 56% firm uważa, że największym wyzwaniem w procesie gromadzenia danych są obowiązujące przepisy. Wpływ ten szczególnie widoczny jest w przypadku przedsiębiorstw z Europy i Bliskiego Wschodu (EME). Firmy te w efekcie pozostają w tyle za organizacjami z Azji czy obu Ameryk w niektórych kluczowych obszarach wydajności i inwestycji.

    Kluczowe wnioski:
    ·       85% uczestników badania zrealizowanego na zlecenie Snowflake twierdzi, że w ich firmach w ciągu najbliższych trzech lat wzrosną wydatki na analizę danych.
    ·       Europejskie firmy gorzej niż inne oceniają swoją przewagę konkurencyjną dotyczącą technicznych możliwości zarządzania danymi. O ile globalnie swoje możliwości w tym zakresie jako lepsze od innych ocenia 71% przedsiębiorstw, w Europie odsetek ten wynosi zaledwie 59%.
    ·       32% szefów firm z Europy i Bliskiego Wschodu wskazuje, że regulacje prawne są największym wyzwaniem, jeśli chodzi o pozyskiwanie danych od podmiotów zewnętrznych i dzielenie się z nimi informacjami. W firmach spoza regionu odsetek ten sięga jedynie 21%.

    Wyniki ankiety przeprowadzonej wśród przedstawicieli kadry kierowniczej z regionu EME nie pozostawiają złudzeń. Mimo że postrzegają oni zarządzane przez siebie przedsiębiorstwa jako konkurencyjne pod względem technicznych możliwości zarządzania danymi czy umiejętności wykorzystania wiedzy opartej na danych do podejmowania strategicznych decyzji, ich poczucie przewagi nad konkurencją jest niższe niż w przypadku podobnych firm z Ameryki Północnej, Azji-Pacyfiku i Ameryki Łacińskiej.

    O ile techniczne możliwości dotyczące zarządzania danymi jako lepsze bądź zdecydowanie lepsze w porównaniu z innymi firmami z branży oceniło globalnie 71% badanych, w przypadku przedstawicieli firm europejskich wskaźnik ten był aż o 12 punktów procentowych niższy i sięgnął 59%. Podobnie sprawa ma się w przypadku kwestii wykorzystania danych do celów strategicznych. Na posiadanie tej umiejętności w stopniu wyższym bądź zdecydowanie wyższym niż konkurencja wskazało globalnie 75% respondentów. Podobne przekonanie miało 64% szefów z firm z regionu EME.

    – Bezproblemowy i bezpieczny dostęp do danych, a także możliwość ich analizy w oparciu o rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, to elementy, które bezsprzecznie świadczą o przewadze konkurencyjnej w cyfrowym świecie. Te organizacje, które nie będą potrafiły wykorzystać potencjału danych i, tworząc strategię, będą opierały się głównie na instynkcie liderów, wypadną z gry – przewiduje Grzegorz Kapusta, dyrektor ds. inżynierii i szef warszawskiego biura Snowflake.

    Wpływ RODO

    Obowiązujące od maja 2018 roku unijne Rozporządzenie o ochronie danych osobowych (RODO), którego celem jest umożliwienie mieszkańcom UE lepszej kontroli ich danych osobowych, ma wpływ na tempo wdrażania nowoczesnych rozwiązań z zakresu przetwarzania i udostępniania informacji. Stosowanie przepisów RODO okazuje się kłopotliwe przede wszystkim dla małych i średnich przedsiębiorstw, na co zwraca uwagę sama Komisja Europejska[1]. Badanie przeprowadzone na zlecenie Snowflake ukazuje zaś, że szefowie firm z Europy, częściej niż ci z pozostałych regionów świata, twierdzą, iż regulacje prawne są największym wyzwaniem, jeśli chodzi o pozyskiwanie danych od podmiotów zewnętrznych i dzielenie się z nimi informacjami (32% vs 21% dla globalnej średniej poza regionem EME).

    W efekcie europejskie firmy rzadziej niż te z innych części świata dzielą się swoimi danymi z podmiotami zewnętrznymi. O ile mniej więcej 90% zapytanych przedsiębiorstw z Azji i obu Ameryk sporadycznie bądź regularnie dzieli się swoimi danymi, w przypadku firm z Europy i Bliskiego Wschodu odsetek ten jest średnio o kilka punktów procentowych niższy. Największa różnica – aż o 9 punktów procentowych na niekorzyść Europy – widoczna jest w przypadku dzielenia się danymi w celu tworzenia najlepszych praktyk biznesowych.

    – Warto zaznaczyć, że kwestia przestrzegania obowiązujących regulacji, jeśli chodzi o gromadzenie i pozyskiwanie danych w ogóle, to wyzwanie numer jeden w skali globalnej, na co wskazuje 56% zapytanych przedstawicieli firm. Drugim najczęściej wskazywanym przez respondentów badania Snowflake elementem jest brak odpowiednich inwestycji w systemy do zarządzania danymi. Choć dało się zaobserwować przejściowe cięcia związane z pandemią, przedsiębiorcy znów coraz śmielej inwestują w cyfrowy rozwój, zdając sobie sprawę, że to jedyna właściwa droga dla ich biznesów – podkreśla Grzegorz Kapusta.

    Nadzieje pokładane w danych

    Zdecydowana większość firm zwiększyła w ostatnich latach nakłady na inwestycje związane z analizą, przechowywaniem czy integracją danych. 69% przedstawicieli globalnych organizacji przyznaje również, że ich firmy uczestniczyły w kupowaniu danych od zewnętrznych dostawców. Ponownie, m.in. ze względu na ograniczenia prawne, najgorzej wypada w tym zestawieniu region Europy i Bliskiego Wschodu, gdzie na taki zakup zdecydowało się sześć na dziesięć zapytanych firm.

    W skali globalnej managerowie zdają sobie jednak sprawę z tego, że przyszłość ich biznesów oparta jest na kompleksowej analizie danych. Zaledwie 13% uczestników badania zrealizowanego na zlecenie Snowflake twierdzi, że w ciągu najbliższych trzech lat wydatki na ten cel się nie zmienią, a tylko 1% uważa, że spadną. Przedstawiciele poszczególnych branż upatrują w inwestycjach w dane różnego rodzaju korzyści. Sektor medyczny wskazuje przede wszystkim na wykorzystanie danych i analitykę jako kluczowe czynniki, które wpłyną na poprawę jakości leczenia w ciągu najbliższych trzech lat. Branża retail zwraca uwagę na wzrost jakości świadczonych usług, zaś finansowa na możliwości w zakresie inteligentnego poszerzania bazy klientów.

    Jutro ma kształt chmury

    Przed trzema miesiącami Komisja Europejska opublikowała cele cyfrowe na rok 2030. Jeden z nich zakłada daleko idącą digitalizację przedsiębiorstw i osiągnięcie poziomu co najmniej 75% firm w UE, które korzystają z rozwiązań chmurowych, sztucznej inteligencji i dużych zbiorów danych[2]. Aby osiągnąć ten cel, jest jeszcze wiele do zrobienia, co doskonale obrazują dane Eurostatu za rok 2020. Wynika z nich, że z przetwarzania danych w chmurze w zeszłym roku korzystała zaledwie co trzecia (36%) firma w Unii Europejskiej. We wdrażaniu rozwiązań chmurowych prym wiodą kraje nordyckie – Finlandia, Szwecja i Dania. Polska, z wynikiem 24%, znalazła się w tym zestawieniu na piątym miejscu od końca.

    – Europejscy managerowie są świadomi potencjału zarządzanych przez siebie firm. Bywa jednak, że za sprawą splotu czynników potencjał ten nie jest w pełni uwalniany. Kadry zarządzające przedsiębiorstw, zdając sobie sprawę z unijnych celów oraz potrzeby zwiększania konkurencyjności na globalnych rynkach, nie mają wątpliwości, że transformacja cyfrowa w chmurze będzie jednym z ich najważniejszych priorytetów w najbliższych latach – podsumowuje Grzegorz Kapusta ze Snowflake. 

    W 2018 roku wartość europejskiego rynku usług chmurowych wynosiła około 25 mld dolarów. W 2026 roku ma wynieść 75 mld dolarów[3].

    W badaniu ilościowym The Economist Intelligence Unit, zleconym przez Snowflake, wzięło udział 914 członków kadry kierowniczej z 13 państw świata, przedstawicieli firm o rocznym przychodzie w wysokości co najmniej 100 milionów dolarów.

    [1] „Data protection rules as a pillar of citizens’ empowerment and the EU’s approach to the digital transition – two years of application of the General Data Protection Regulation”, Komisja Europejska, 24 czerwca 2020
    [2] „Cyfrowa dekada Europy: cele cyfrowe na 2030 r.”, Komisja Europejska, 9 marca 2021
    [3] gminsights.com/industry-analysis/europe-cloud-computing-market, Global Market Insights, listopad 2019
  • Raport Banku Pekao: pandemia nie przekreśliła szans branży IT na dalszy dynamiczny rozwój

    Raport Banku Pekao: pandemia nie przekreśliła szans branży IT na dalszy dynamiczny rozwój

    Wartość światowego rynku IT w 2019 r. to wg firmy analitycznej Gartner nieco ponad 2,4 bln USD. W latach 2012-19 rósł on średnio w tempie 3,4 proc. rocznie – wynika z raportu przygotowanego przez Departament Analiz Makroekonomicznych Banku Pekao S.A. Branża okazała się też wyjątkowo odporna na negatywne skutki pandemii koronawirusa, a prognozy na najbliższe lata są dla niej pomyślne.

    Według Kamila Zduniuka, eksperta Departamentu Analiz Makroekonomicznych Banku Pekao i autora opracowania „Oprogramowanie i usługi IT. Charakterystyka branży, perspektywy rozwojowe, główne obszary” perspektywy dla rynku IT są pomimo pandemii relatywnie dobre. Na całym świecie po zakładanym 10-procentowym spadku jego wartości w 2020 r. (w stosunku do roku poprzedniego) przewiduje się szybsze i płynniejsze odbicie w tym sektorze, niż w przypadku całej gospodarki. Gdyby udało się utrzymać 5-procentowy wzrost rynku IT w kolejnych dwóch latach, pozwoliłoby to na powrót do wartości sprzed kryzysu już w 2022 roku.

    Zdaniem eksperta rozwój rynku IT nie będzie przebiegał równomiernie. Najsilniejsze uderzenie w 2020 roku – i słabsze odbicie w latach kolejnych – zakładane jest dla segmentu urządzeń. Nawet zwiększone zapotrzebowanie na sprzęt na początku pandemii nie przeważy bowiem negatywnego wpływu oszczędności firm. Z kolei względną odporność i mocne wzrosty w przyszłych okresach powinny prezentować oprogramowanie i usługi IT, szczególnie te związane z cloud computing (przetwarzanie danych w chmurze). Jest to podyktowane tym, że zapewniają one dostęp do usług bez wydatków na infrastrukturę. W związku z szerzącą się cyberprzestępczością, istotnym motorem rozwoju branży na całym świecie będą również rosnące wydatki na bezpieczeństwo systemów informatycznych.

    W Polsce wartość sektora IT szacuje się na 70-85 mld zł. „Sektor IT to branża wymykająca się ścisłym definicjom i trudna do pomiaru, stąd szacunki wielkości rynku przeważnie znacząco się od siebie różnią, w zależności od źródła – zauważa Kamil Zduniuk. – Przyjmując za wskaźnik sumę przychodów firm (bez podmiotów mikro) można szacować, że sam sektor oprogramowania i usług IT to branża o wielkości ok. 55 mld zł, stanowiąca ok. 2/3 całej branży IT. Udział ten systematycznie rośnie i zmierza do wartości powyżej 70 proc., które obserwowane są w krajach wysoko rozwiniętych” – uzupełnia. 

    Jest to naturalny trend wynikający z rosnącego nasycenia sprzętem elektronicznym przy większym zapotrzebowaniu na usługi IT oraz coraz nowszych rozwiązaniach wchodzących na rynek i przyciągających dodatkowy popyt. Ze wspomnianych powodów, oprogramowanie i usługi IT charakteryzują się jednocześnie niezwykle dynamicznym tempem rozwoju, w ostatnich latach przekraczającym w Polsce poziom 12 proc. średniorocznie. To jeden z najlepszych wyników sektorowych, dwa razy lepszy od średniej dla polskiej gospodarki w tym czasie.

    Branża oprogramowania i usług IT wykazała też dużą odporność na tzw. koronakryzys. Dynamika przychodów sektora w pierwszym półroczu 2020 wprawdzie spowolniła o połowę (do +6% r/r), ale na tle szerokiej gospodarki, w której większość branż zaliczyła znaczące spadki, jest to bardzo dobry wynik. „To głównie efekt jej charakteru – tłumaczy dr Ernest Pytlarczyk, główny ekonomista Banku Pekao S.A. i dyrektor Departamentu Analiz Makroekonomicznych. – Pandemia wywołała nagłe przestawienie się wielu obszarów życia zawodowego i prywatnego na kanały zdalne (w tym rozwój e-commerce), co tylko przyspieszyło i tak postępujący proces transformacji cyfrowej, a tym samym rosnącego popytu na produkty i usługi IT, ale też m.in. na tzw. rozrywkę domową – gry wideo, działalność portali internetowych, etc.” – podkreśla.

    Pomimo wysokiej dynamiki rozwoju polska branża IT pozostaje europejskim „średniakiem”, zamykając czołową 10-tkę największych dostawców oprogramowania i usług IT w Unii Europejskiej. Jej wkład w krajowy PKB jest niższy niż w większości państw UE. Jako jedną z istotnych barier eksperci wskazują wciąż słabo rozwinięty rynek krajowy.

    Polska plasuje się daleko w większości rankingów mierzących poziom cyfryzacji – zarówno gospodarki, jak i usług publicznych. Odsetek przedsiębiorstw wykorzystujących rozwiązania IT wypada nieźle (na poziomie średniej UE) tylko w zakresie dużych firm korzystających z podstawowych produktów. Gorzej jest z bardziej nowoczesnymi rozwiązaniami, np. cloud computing. Największa różnica widoczna jest w sektorze MŚP, gdzie wykorzystanie nawet prostych produktów jest znacznie niższe niż w innych krajach europejskich. Taka sytuacja niesie jednak również ze sobą pewne plusy. „Niskie nasycenie rynku jest w tym sensie korzystne, że przekłada się na duże możliwości rozwojowe krajowych firm IT. Niskie pozycje większości innych krajów regionu Europy Środkowo-Wschodniej stwarzają również przestrzeń do potencjalnej ekspansji w regionie” – uważa Kamil Zduniuk. 

    „Dalszy proces digitalizacji – transformacji cyfrowej gospodarki, firm i obywateli – jest nieuchronny, a kryzys COVID tylko przyspieszy te przemiany – dodaje dr Ernest Pytlarczyk. – Nieustannie pojawiają się nowe produkty i usługi IT dające nowe możliwości rozwoju i kreujące nisze rynkowe. Polska posiada wymierne przewagi konkurencyjne – wysokie kompetencje i przewagi organizacyjne przy względnie niskich kosztach – co pozwala z optymizmem patrzeć na możliwości eksportu IT” – podsumowuje. 

    Polski sektor IT cechuje także rosnąca aktywność w obszarze fuzji i przejęć, co wynika z jego wysokiej atrakcyjności (obecne i oczekiwane tempo rozwojowe) oraz trendów przychodzących zza oceanu (ogromne inwestycje w Big Techy i start-up’y technologiczne w Stanach Zjednoczonych). Wg danych Mergermarket, w ostatnich latach w Polsce liczba transakcji zwiększyła się około dwukrotnie, a ich wartość co najmniej kilkukrotnie. Należy się spodziewać dalszego wzrostu w tym zakresie.

    Raport wskazuje ponadto na rosnące zróżnicowanie produktów w związku z dynamicznym rozwojem innowacyjnych obszarów IT (m.in. cloud computing, cyberbezpieczeństwo, sztuczna inteligencja, Big Data, Internet of Things, blockchain). W swojej drugiej części nieco bardziej szczegółowo omawia charakterystykę i perspektywy poszczególnych segmentów branży.

    Źródło informacji: PAP MediaRoom