Rośnie stopień skomplikowania środowisk biznesowych w dużych organizacjach. Przetwarza się jest coraz więcej danych, uruchamia coraz więcej różnorodnych procesów. Optymalizacja zarządzania nimi wymaga większej automatyzacji działań w podejmowaniu decyzji. O wyzwaniach związanych z integracją przetwarzania danych i realizacji procesów biznesowych mówi Mirosław Andziak, współtwórca i dyrektor zarządzający InfiniteDATA.
Przed polskimi firmami stoi wyzwanie zwiększenia inwestycji w cyfryzację procesów produkcyjnych. Jak wynika z badań, niski poziom automatyzacji i informatyzacji produkcji utrudnia realizację koncepcji Przemysłu 4.0. Potrzebne są m.in. wdrożenia z zakresu oczujnikowania linii produkcyjnych oraz szersze wykorzystanie narzędzi do zaawansowanej analityki danych.
Infrastruktura informatyczna wykorzystywana przez firmy do celów biznesowych będzie coraz bardziej rozbudowana i rozproszona. Ważną rolę w zapewnieniu jej sprawnego funkcjonowania będą odgrywały centra danych – zarówno wewnętrzne, jak i zewnętrzne. By mogły sprostać nowym wyzwaniom, będą potrzebowały coraz więcej rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji.
Wykrywanie i przeciwdziałanie oszustwom to ogromne wyzwanie dla ubezpieczycieli na całym świecie. Od niedawna walkę z wyłudzeniami wspierają zaawansowane technologie analityczne. Korzystają one z coraz większych – wewnętrznych i zewnętrznych – zbiorów danych. Stosowane są w nich techniki sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
W dobie cyfrowej transformacji zaufanie staje się głównym czynnikiem decydującym o sukcesach i porażkach projektów biznesowych. Tymczasem zaledwie co trzeci menedżer ma bezwzględne zaufanie do informacji uzyskiwanych dzięki nowoczesnym systemom analitycznym; co czwarty wątpi w ich wiarygodność – tak wynika z raportu „Guardians of trust. Who is responsible for trusted analytics in the digital age?” przygotowanego przez KPMG International. Niestety, nie jest do końca jasne, kto i w jaki sposób może to zmienić. Niewątpliwie ważną rolę mają do odegrania menedżerowie odpowiedzialni za technologię. Budowanie zaufania do zaawansowanych modeli analitycznych zaczyna się od proaktywnego zarządzania.
Polska jest kolejnym – po Francji, Brazylii i Tajwanie – krajem, w którym sieć handlowa Carrefour wdraża system Globalnej Synchronizacji Danych GDSN (Global Data Synchronization Network). Celem projektu jest wyeliminowanie kart produktowych izastąpienie ich elektroniczną wymianą danych opartą na globalnych standardach GS1. To jeden z przykładów rosnącego znaczenia właściwego zarządzania danymi w branży handlowej. Pokazuje, jakie realne korzyści można osiągnąć dzięki odpowiedniemu wykorzystaniu danych.
W dobie cyfrowej transformacji dane zaczynają przenikać wszystkie aspekty życia – prywatnego i biznesowego. Dla ludzi odpowiedzialnych za analitykę oraz BI oznacza to ogromne wyzwania, ale i niespotykane wcześniej szanse. Coraz więcej przedsiębiorstw rozumie, dlaczego dane powinny być traktowane jako zasób tworzący wartość, a CDO jest coraz częściej uważany za partnera w biznesie. Musi on skutecznie wspierać realizację strategii biznesowej, zapewniać jakość i ład w danych, promować wysoką kulturę zarządzania informacją. Jak to zrobić, opierając się na najlepszych praktykach, wiedzy i doświadczeniach liderów dyskutowano podczas piątej konferencji „Chief Data Officer Forum”.
Podejście do danych w Orange od kilku lat konsekwentnie ewoluuje – od środowiska bazującego na rozwiązaniach zamkniętych do ekosystemu open source opartego na Hadoop i powiązanych technologiach. Przejście takiej ścieżki, zwłaszcza w ramach wielkiej korporacji, jest trudne. Teraz jednak, dzięki wykonanej już pracy, Big Data i zaawansowana analityka zaczynają skutecznie wspierać cyfrową transformację kolejnych obszarów operatora. O roli i miejscu danych w organizacji oraz kluczowych czynnikach sukcesu w ich biznesowym wykorzystaniu mówi Tomasz Burzyński, pełniący funkcję dyrektora BI w Orange Polska.
Przesilenie emocjonalne związane z wykorzystaniem Big Data w biznesie jest już za nami. Nikt nie ma wątpliwości, że dane stanowią ogromną wartość i mają wielki potencjał transformacyjny. Teraz przyszedł czas na ciężką pracę oraz chłodną, realną ocenę praktycznych możliwości, jakie otwierają wielkie zbiory danych, zaawansowane rozwiązania analityczne i powiązane z nimi technologie. Trzeba jednocześnie dobrze zrozumieć istniejące ograniczenia. Z punktu widzenia przedsiębiorstw największe wyzwanie stanowi pozyskiwanie danych dla kluczowych projektów biznesowych oraz zapewnienie odpowiedniej liczby ekspertów do ich realizacji. O tym wszystkim – o trendach, wyzwaniach, technologiach, rozwiązaniach i praktycznych zastosowaniach dyskutowało pod koniec lutego podczas Big Data Tech Warsaw 2018 ponad 550 specjalistów z 20 krajów. Bez przesady można powiedzieć, że na jeden dzień Warszawa stała się europejską stolicą Big Data.
Uczenie maszynowe, a w przyszłości sztuczna inteligencja mają do odegrania kluczową rolę w wykrywaniu nowych, nieznanych zagrożeń. Pomogą w ujawnieniu groźnych sytuacji, które nie były wcześniej zaobserwowane. Pierwsze rozwiązania wykorzystujące „samouczące się” technologie są już dostępne.
