Strona w budowie, zapraszamy wkrótce...

Zapraszamy już za:

-696Dni -20Godzin -49Minut -30Sekund

 

 

Strona w budowie, zapraszamy wkrótce...

Data Science – najbardziej wszechstronne działy firm technologicznych, dzisiejsi liderzy cyfrowi coraz częściej wykorzystują Data Science do analizy dużych ilości danych.

Mariusz Laurisz
Mariusz Laurisz
Z branżą nowych technologii związany od ponad dwóch dekad. Od czterech lat Redaktor Naczelny oraz Wydawca magazynu IT Reseller Polska.

Powiązane

Narzędzia Business Intelligence oferują doskonałe możliwości śledzenia kluczowych wskaźników wydajności operacji dla bieżących strategii i modeli biznesowych. Jednak dzisiejsi liderzy cyfrowi coraz częściej wykorzystują Data Science do zaawansowanej analizy dużych ilości danych. Data Science umożliwia przewidywanie nadchodzących wydarzeń, które mogą wpływać na organizację i napędzać rozwój zupełnie nowych modeli biznesowych, wpływając jednocześnie na wyraźną przewagę konkurencyjną. Specjaliści z tej dziedziny obejmują w firmach niezwykle ważne role, ale co za tym idzie – muszą cechować się niezwykłą wszechstronnością.

Data Science odnosi się do wykorzystania metod naukowych, takich jak matematyka, programowanie i informatyka w połączeniu z procesami i systemami technologicznymi w celu wydobycia wiedzy i spostrzeżeń z danych. Za pomocą zaawansowanej analizy możemy zrozumieć, przewidzieć i odpowiedzieć na cyfrowe dane, optymalizując działania w sposób, który w innym przypadku nie byłby możliwy. Jednym z ważnych narzędzi w Data Science jest grupa algorytmów znana jako Machine Learning (uczenie maszynowe, ML). Ideą uczenia maszynowego jest to, że sam algorytm nieustannie uczy się znajdować wzorce i reguły. Jest to konieczne, gdy ilość danych jest tak duża, że ​​zasady i wzorce stają się zbyt skomplikowane, aby ludzki mózg mógł je zinterpretować. Dziś sztuczna inteligencja przybiera formę uczenia maszynowego, co jest możliwe dzięki szerokiej digitalizacji i ogromnej ilości dostępnych danych.

 

Głęboka nauka i ogromne ilości danych
Wykorzystując duże i złożone sztuczne sieci neuronowe, możemy dziś rozwiązywać złożone problemy za pomocą uczenia maszynowego. Ta metoda jest również znana jako Deep Learning i jest szczególnie skuteczna w analizie obrazu graficznego, na przykład podczas odblokowywania laptopa czy telefonu komórkowego za pomocą rozpoznawania twarzy. To w dużej mierze dzięki Deep Learning sztuczna inteligencja stała się dziś tak potężna.

Jednym z ważnych czynników związanych z uczeniem maszynowym jest to, że zwykle wymaga dużych ilości danych, często z historią sięgającą wielu lat. Ta obszerna ilość danych, którą często określa się mianem Big Data. Dane mogą być pozyskiwane wewnętrznie, np. z systemów biznesowych, produkcyjnych lub CRM, lub mogą pochodzić ze źródeł zewnętrznych, takich jak różne strony internetowe i media społecznościowe, czy dane z czujników (np. Internet Rzeczy).

Jaka jest różnica między Data Science a Business Intelligence?

Główna różnica między Business Intelligence (BI) i Data Science (DS.) polega na poziomie inteligencji. Można powiedzieć, że Data Science zaczyna działać tam, gdzie kończy się samoobsługowe BI. Narzędzia BI można na przykład wykorzystać w rozwiązaniu DS do wizualizacji wyników. Jednak w porównaniu z BI, Data Science generalnie zapewnia głębszy wgląd i może zapewnić większą przewagę konkurencyjną. Kolejną istotną różnicą jest to, że Data Science pozwala na proaktywną strategię, ponieważ jej analizy mogą oferować prognozy na przyszłość, podczas gdy Business Intelligence w zasadzie reaguje, prezentując informacje historyczne.

 

Wiele różnych obszarów zastosowań

Data Science i jej ogólne metody mogą być z powodzeniem stosowane w bardzo szerokim zakresie obszarów – niezależnie od branży i obszaru operacyjnego.

 

– Aby zobrazować, jak bardzo wszechstronne są nasze zespoły, wystarczy opowiedzieć o tym, jakimi obszarami zajmujemy się w organizacji. Dla przykładu, w Capgemini Invent łącząc wiedzę z zakresu strategii, technologii, nauki o danych i kreatywnego projektowania z twórczym podejściem, współpracujemy z naszymi klientami w celu wprowadzania innowacji i przekształcania ich działalności. Ekosystem naszej marki korzysta obecnie z bogatej wiedzy specjalistycznej z zakresu projektowania zorientowanego na człowieka, przełomowych innowacji oraz badań i rozwoju, a także budowania ruchów społecznych, co potwierdza naszą wiodącą rolę w transformacji, inwencji i reinwencji – mówi Marcin Andrzejewski, Head of Capgemini Invent Poland.

Zespoły Data Science mają możliwość pracować z klientami, będąc wsparciem m.in. dla zespołów marketingowych – opierając się na analizie danych dotyczących klientów, są w stanie odpowiedzieć na pytania: kim jest klient, czego dokładnie chce i w jakim czasie, ile jest on wart dla organizacji, jak do niego dotrzeć oraz jaki rodzaj kampanii jest najbardziej opłacalny. Ale relacje z klientem to tylko jeden z przykładów, a tych można mnożyć. Dodatkowo zespoły te prowadzą analizy sprzedaży, prognozy, zautomatyzowane działania sprzedażowe i rekomendacje zakupowe, są w stanie przewidzieć z wyprzedzeniem poziom sprzedaży i zaplanować w odpowiedni sposób, jaką wielkość zamówienia złożyć, aby zaspokoić popyt, bez tworzenia nadmiernych zapasów. Dodatkowo, dzięki analizie danych z czujników, pojedynczo lub w połączeniu z innymi danymi, specjaliści mogą pomóc zoptymalizować i usprawnić działanie maszyn, testów, pojazdów i rozwoju produktów w czasie rzeczywistym. Inne obszary zastosowań obejmują optymalizację produkcji, czy utrzymanie zapasów.

 

– Obecnie większość firm, nie tylko z sektora usługowego, posiada ogromne aktywa w postaci tekstów. Mogą przybierać formę ankiet, instrukcji, dokumentów prawnych, a nawet mediów społecznościowych i stron internetowych. Analizując tekst na dużą skalę, można znaleźć nowe spostrzeżenia i stworzyć wartość. Capgemini Insights & Data dysponuje zarówno dogłębną wiedzą w tej dziedzinie, jak i inteligentnymi narzędziami, które pozwalają samodzielnie przeprowadzić analizę – dodaje Marcin Andrzejewski.

Droga do organizacji opartej na danych

Proaktywne zarządzanie operacyjne i innowacje możliwe dzięki Data Science to nie tylko dostęp do danych i zaawansowanej technologii. Droga do organizacji opartej na danych jest równie strategicznym posunięciem, gdzie metody działania są nieustannie kwestionowane, a firma musi reagować na podstawie nowych spostrzeżeń. Nie chodzi tu tylko o działania wspierające dotychczasową strategię – ale w równym stopniu o działania zmieniające dotychczasową strategię i model biznesowy. Dane stają się coraz ważniejszym zasobem w działalności biznesowej – dlatego już dziś należy zarządzać nimi w odpowiedni sposób.

 

Critical Communications World 2022: relacja z wydarzenia.

ZOSTAW ODPOWIEDŹ

Please enter your comment!
Please enter your name here

Newsletter

Social media

Najpopularniejsze

Feardemic rozbudowuje portfolio gier, liczy na poszerzenie grona odbiorców.

Feardemic - spółka-córka Bloober Team i wydawca gier z gatunku horror - poszerza swoje portfolio wydawnicze, aby trafić do większej grupy odbiorców, poinformował CEO...

Warszawski Instytut Bankowości/Związek Banków Polskich: 86% Polaków czuje się bezpiecznie, korzystając...

Liderem w obszarze cyberbezpieczeństwa są banki (54%), wyprzedzając tym samym firmy technologiczne (31%) oraz wojsko i policję (30%), wynika z badania "Postawy Polaków wobec...

Rząd planuje powołanie Centralnego Biura Zwalczania Cyberprzestępczości.

Rząd planuje powołanie Centralnego Biura Zwalczania Cyberprzestępczości, które ma zajmować się wyłącznie problemami dotyczącymi cyberbezpieczeństwa, poinformował premier Mateusz Morawiecki. Planowane są zmiany ustawy o...

Biuro Informacji Kredytowej: Wartość pożyczek od firm pożyczkowych wzrosła o 119,9%...

Firmy pożyczkowe udzieliły w czerwcu finansowania na kwotę 661 mln zł (wzrost o 119,9% r/r), wynika z danych Biura Informacji Kredytowej (BIK). Średnia wartość...

Huawei podczas International Automobile Industry Exhibition w Szanghaju ogłosił rozpoczęcie sprzedaży...

Huawei rusza ze sprzedażą na chińskim rynku pierwszego samochodu z technologią Huawei na pokładzie. Od środy 21 kwietnia, elektryczny samochód SERES SF5 będzie dostępny...

Najnowsze

Samsung przygotował moduły pamięci DDR5 nowej generacji o pojemności 1 TB.

Samsung rozpoczął prace nad modułami pamięci DDR5 nowej generacji o pojemności do 1 TB. Stałe rośnie zapotrzebowanie na pamięć operacyjna w centrach danych. W miarę...

Lenovo umacnia swoją pozycję w segmencie AV Smart Collaboration wprowadzając nowe...

Lenovo umacnia swoją pozycję w segmencie AV Smart Collaboration wprowadzając nowe produkty, które mają być najlepszym wyborem przy wyposażaniu średnich i niewielkich sal konferencyjnych...

Realme 9i 5G – nowy smartfon popularnego segmentu.

Tuż przed urodzinami firmy zadebiutował nowy model telefonu: Realme 9i 5G. Trafia on w popularny segment okolic cenowych 1000 zł.   Co charakteryzuje nowe dzieło...

Realme przedstawiło strategię na najbliższe lata – R&D, Europa i ekosystem.

Realme jest bez wątpienia pewnego rodzaju fenomenem - marką, która w nadspodziewanie szybki sposób zaskarbiła sobie sympatię wielu użytkowników. O tym jakie są kolejne...

MacBooki i Apple Watch nie będą produkowane w Chinach?

Jak podaje Nikkei Asia, dostawcy i wytwórcy związani z Apple prowadzą rozmowy na temat produkcji Apple Watch i MacBooków w… Wietnamie.  Chiński dostawca Apple, firma...