Afc module 5 pl

1. Niniejszy program został sfinansowany
przy wsparciu Komisji Europejskiej
Moduł 6:
Przyszłość big
data

2. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
Moduł 6:
Przyszłość big
data
Celem niniejszego modułu jest zapoznanie się z tym, co big data
mogą przynieść w przyszłości.
Po realizacji niniejszego modułu:
- Dowiesz się, jakie są prognozy dotyczące przyszłości Big Data
- Przyjrzysz się niektórym z pojawiających się trendów
- Dokonasz przeglądu możliwości stojących przed Twoją firmą dzięki
Big Data
- Zmierzysz się z wyzwaniami rozpoczęcia pracy z Big Data
Czas trwania modułu: około 1 - 2 godzin
Prognozy1
Trendy2
Możliwości3
Wyzwania4

3. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
PROGNOZY

4. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
Po realizacji 5 modułów wszyscy
możemy się zgodzić, że big data z
impetem podbiły świat biznesu, ale co
dalej? Czy dane będą nadal
rosły? Jakie technologie będą się
rozwijać w związku z nimi? Czy big
data staną się reliktem przeszłości tak
szybko, jak ostatni trend - technologia
poznawcza? Oto kilka prognoz
dotyczących big data od czołowych
ekspertów w tej dziedzinie.

5. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
UCZENIE MASZYNOWE
BĘDZIE KOLEJNYM
KROKIEM W BIG DATA
1
Jednym z najgorętszych współczesnych trendów technologicznych
jest uczenie maszynowe, które odegra dużą rolę także w przyszłości
big data. Pomoże to firmom w przygotowaniu danych i
przeprowadzeniu analizy predykcyjnej, tak, aby firmy mogły łatwo
pokonać przyszłe wyzwania.

6. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
PRYWATNOŚĆ BĘDZIE
NAJWIĘKSZYM WYZWANIEM
2
Niezależnie od tego, czy chodzi o internet rzeczy, czy o big data,
największym wyzwaniem dla nowych technologii jest
bezpieczeństwo i prywatność danych. Ilość danych, które tworzymy
w tej chwili oraz ilość danych, które zostaną utworzone w przyszłości,
sprawi, że prywatność stanie się jeszcze ważniejsza, gdyż stawki będą
znacznie wyższe. Obawy związane z bezpieczeństwem danych i
prywatnością będą największą przeszkodą dla branży big data, i jeśli
nie uda się im skutecznie zaradzić, zobaczymy długą listę trendów
technologicznych, które szybko stały się chwilową modą.

7. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
CHIEF DATA OFFICER - DYREKTOR
DS. DANYCH POWSTANIE NOWE
STANOWISKO
3
Być może znasz Dyrektora Naczelnego (CEO), Dyrektora ds.
Marketingu (CMO) i Dyrektora ds. Informacji (CIO), ale czy
kiedykolwiek słyszałeś o Chief Data Officer (CDO) - Dyrektora ds.
danych? Według Forrester, pojawi się nowa funkcja w postaci
dyrektora ds. danych, jaką wyznaczą przedsiębiorstwa. Chociaż
mianowanie dyrektora ds. danych zależy wyłącznie od rodzaju
działalności i jej potrzeb w zakresie danych, jednakże w przypadku
szerszego zastosowania technologii Big Data w przedsiębiorstwach,
zatrudnienie dyrektora ds. danych stanie się normą.

8. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
POWSTANIE ZAPOTRZEBOWANIE
NA NAUKOWCÓW DS. DANYCH -
TZW. DATA SCIENTIST
4
Wraz ze wzrostem ilości danych oraz big data, popyt na naukowców
ds. danych, analityków i ekspertów ds. zarządzania danymi będzie
wzrastał. Różnica między popytem na specjalistów ds. danych a ich
dostępnością będzie rosła. Umożliwi to naukowcom ds. danych i
analitykom pobierać wyższe wynagrodzenia.

9. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
PRZEDSIĘBIORSTWA BĘDĄ
KUPOWAĆ ALGORYTMY
ZAMIAST OPROGRAMOWANIA
5
Będziemy świadkami zmiany podejścia przedsiębiorstw do
oprogramowania o 360-stopni. Coraz więcej firm będzie kupować
algorytmy zamiast tworzyć własne. Po zakupie algorytmu firmy będą
mogły dodawać do niego własne dane. Takie rozwiązanie zapewni
firmom więcej opcji indywidualnego dopasowania niż w przypadku
zakupu oprogramowania. Nie da się dostosować oprogramowania do
swoich potrzeb. W rzeczywistości jest odwrotnie. Twoja firma będzie
musiała dostosować się do procesów oprogramowania, ale wszystko
to się wkrótce skończy dzięki przewadze algorytmów sprzedających
usługi.

10. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
INWESTYCJE W TECHNOLOGIE
BIG DATA ODNOTUJĄ
ASTRONOMICZNY WZROST
6
Według analityków IDC: „Całkowite przychody z big data oraz
analityki biznesowej wzrosną ze 122 mld USD w 2015 r. do 187 mld
USD w 2019 r.” Wydatki biznesowe na big data przekroczą w tym
roku 57 miliardów dolarów. Chociaż inwestycje biznesowe w big data
mogą się różnić w zależności od branży, wzrost wydatków na big data
ogółem pozostanie spójny. Przemysł wytwórczy wyda najwięcej na
technologię big data, podczas gdy branże opieki zdrowotnej,
bankowość i przemysł surowcowy będą tymi, które najszybciej tę
technologię przyjmą.

11. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
7
WIĘCEJ PROGRAMISTÓW DOŁĄCZY
DO REWOLUCJI BIG DATA
Według statystyk, obecnie sześć milionów programistów pracuje z big
data i korzysta z zaawansowanej analityki. Stanowi to ponad 33%
programistów na świecie. Jeszcze bardziej zadziwiające jest to, że big
data dopiero co się rozwijają, więc w nadchodzących latach pojawi się
wzrost liczby programistów opracowujących aplikacje dla big data.
Wziąwszy pod uwagę wzrost wynagrodzeń, programiści z chęcią będą
tworzyć aplikacje dla big data.

12. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
8
ANALITYKA NAKAZOWA STANIE
SIĘ INTEGRALNĄ CZĘŚCIĄ
OPROGRAMOWANIA BI
Obecnie firmy wymagają jednego oprogramowania, które zapewnia
wszystkie funkcje, których potrzebują a firmy produkujące
oprogramowanie im to zapewniają. Oprogramowanie Business
Intelligence również podąża za tym trendem i w przyszłości zobaczymy
funkcje analityki nakazowej dodane do tego właśnie oprogramowania.
IDC przewiduje, że połowa oprogramowania do analityki biznesowej
będzie zawierała analitykę nakazową, opartą na funkcjach przetwarzania
kognitywnego. Pomoże to firmom w podejmowaniu inteligentnych
decyzji we właściwym czasie. Dzięki wbudowanej w oprogramowanie
inteligencji można szybko przesiewać duże ilości danych i uzyskać
przewagę nad konkurencją.

13. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
9
BIG DATA POBIJĄ REKORDY
WYDAJNOŚCI
Żadna z twoich przyszłych inwestycji nie zapewni wyższego zwrotu z
inwestycji niż w przypadku inwestycji w big data, zwłaszcza jeśli chodzi o
zwiększenie wydajności firmy. Aby lepiej Ci to uzmysłowić, umieśćmy
liczby w pewnej perspektywie. Według IDC organizacje, które inwestują
w tę technologię i osiągają zdolności do szybkiego analizowania dużych
ilości danych oraz pozyskiwania przydatnych informacji, mogą uzyskać
dodatkowe 430 miliardów dolarów pod względem korzyści w zakresie
wydajności w stosunku do swoich konkurentów. Tak, przeczytałeś to
dobrze, 430 miliardów dolarów. Pamiętaj, że kluczowe znaczenie ma
tutaj słowo „przydatne”. Potrzebujesz przydatnych informacji, aby
wynieść swoją produktywność na nowy poziom.

14. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
CZY BIG DATA ZOSTANĄ ZAMIENIONE
NA SZYBKIE I PRZYDATNE DANE?
Według niektórych ekspertów od big data, big data są martwe. Twierdzą
oni, że firmy nie wykorzystują nawet niewielkiej części danych, do
których mają dostęp, a duże nie zawsze oznacza lepsze. Prędzej niż
później big data zostaną zastąpione szybkimi i przydatnymi danymi,
które pomogą firmom podjąć właściwe decyzje we właściwym czasie.
Posiadanie ogromnych ilości danych nie zapewni przewagi
konkurencyjnej, ale raczej to, jak skutecznie i szybko przeanalizujesz
dane i wyciągniesz z nich przydatne informacje.
10

15. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
TRENDY

16. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
Prawdziwe śledzenie trendów Big Data
jest jak próba monitorowania
codziennych zmian na wietrze - w chwili,
gdy wyczujesz kierunek, zmienia się.
Jednak następujące trendy wyraźnie
kształtują Big Data.

17. Uczenie
maszynowe
W miarę postępów w analityce big data, niektóre przedsiębiorstwa zaczęły
inwestować w uczenie maszynowe (ML). Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej
inteligencji, która skupia się na umożliwieniu komputerom uczenia się nowych
rzeczy bez wyraźnego programowania. Innymi słowy, analizuje istniejące magazyny
big data, aby dojść do wniosków, które zmieniają sposób działania aplikacji.
Według Gartnera uczenie maszynowe jest jednym z 10 najważniejszych trendów
technologicznych. Zauważono, że dzisiejsze najbardziej zaawansowane systemy
uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji poruszają się „poza tradycyjnymi
algorytmami opartymi na regułach, aby tworzyć systemy, które rozumieją, uczą się,
przewidują, dostosowują i potencjalnie działają autonomicznie”.
Proces uczenia maszynowego

18. Analityka
predykcyjna
Analityka predykcyjna jest ściśle związana z uczeniem maszynowym; w rzeczywistości
systemy ML często dostarczają silniki do oprogramowania do analizy predykcyjnej. We
wczesnych latach analityki big data organizacje przeglądały swoje dane, aby zobaczyć, co
się stało, a następnie zaczęły korzystać z narzędzi analitycznych w celu zbadania, dlaczego
te rzeczy miały miejsce. Analityka predykcyjna idzie o krok dalej, wykorzystując analizę Big
Data do przewidywania, co wydarzy się w przyszłości.
Liczba organizacji stosujących dziś analitykę predykcyjną jest zaskakująco niska - tylko 29
procent według badania przeprowadzonego w 2016 roku przez PwC. Jednak wielu
dostawców opracowało niedawno narzędzia do analizy predykcyjnej, dzięki czemu liczba ta
może wzrosnąć w nadchodzących latach, gdy firmy będą bardziej świadome tego
potężnego narzędzia.
Proces
Analityki
predykcyjnej

19. Inteligentne
aplikacje Big
Data
Innym sposobem, w jaki przedsiębiorstwa wykorzystują uczenie maszynowe i
technologie sztucznej inteligencji, jest tworzenie inteligentnych aplikacji. Aplikacje te
często zawierają analitykę danych big data, analizując wcześniejsze zachowania
użytkowników w celu zapewnienia personalizacji i lepszej obsługi. Jednym z
przykładów, który stał się bardzo znany, są silniki rekomendacji, które teraz zasilają
wiele aplikacji e-commerce i rozrywki.
Na liście 10 najważniejszych trendów technologicznych firma Gartner umieściła
inteligentne aplikacje na liście jako drugie. „W ciągu najbliższych 10 lat praktycznie
każda apka, aplikacja i usługa będzie zawierała pewien poziom sztucznej inteligencji” -
powiedział David Cearley, wiceprezes i współpracownik Gartner. „Będzie to
długotrwały trend, który będzie stale ewoluował i rozszerzał zastosowanie sztucznej
inteligencji i uczenia maszynowego dla aplikacji i usług”.

20. Inteligentne
bezpieczeństwo
Wiele przedsiębiorstw włącza również analizę dużych danych do swojej strategii
bezpieczeństwa. Dane dziennika bezpieczeństwa organizacji stanowią skarbnicę
informacji o próbach cyberataków z przeszłości, które to organizacje mogą
wykorzystać do przewidywania, zapobiegania i łagodzenia przyszłych prób. W
rezultacie niektóre organizacje integrują swoje oprogramowanie do ochrony
informacji i zarządzania zdarzeniami (SIEM) z platformami big data, takimi jak
Hadoop. Inni zwracają się do dostawców zabezpieczeń, których produkty zawierają
funkcje analizy dużych zbiorów danych.

21. Internet
przedmiotów
(IoT)
Internet przedmiotów może również mieć spory wpływ na big data. Według raportu
IDC „31,4 procent badanych organizacji uruchomiło rozwiązania IoT, a kolejne 43
procent chce je wdrożyć w ciągu najbliższych 12 miesięcy”.
Dzięki tym wszystkim nowym urządzeniom i aplikacjom dostępnym online
organizacje będą doświadczać jeszcze szybszego wzrostu danych niż w przeszłości.
Wiele z nich będzie potrzebowało nowych technologii i systemów, aby móc poradzić
sobie z zalewem big data pochodzących z wdrożeń Internetu przedmiotów.
Rozwój
Internetu
przedmiotów

22. 10%
Mogą prowadzić do dużych
zwrotów z inwestycji
Dla średniej firmy z listy Fortune 1000, 10-procentowy
wzrost użyteczności i dostępności danych oznacza znaczny
wzrost wydajności i sprzedaży.
DLACZEGO DUŻE DANE TO DUŻA
SZANSA?
MOŻLIWOŚCI

23. Co to oznacza dla konkretnych branż?
HANDEL
DETALICZNY
49%
TRANSPORT POWIETRZNY
21%
PRODUKTY
ŻYWIENIOWE
20%
MOTORYZACJA
19%
URZĄDZENIA PRZEMYSŁOWE
18%
WYDAWNICZY
18%
HANDEL DETALICZNY
1,2 mld USD
TRANSPORT POWIETRZNY
3,4 mld USD
PRODUKTY ŻYWIENIOWE
3,4 mld USD
MOTORYZACJA
4,2 mld USD
URZĄDZENIA PRZEMYSŁOWE
0,8 mld USD
WYDAWNICZY
0,4 mld USD
Wzrost
wydajności
Sprzedaż
Wzrost
PRODUKTY
ŻYWIENIOWE
20%

24. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
RZĄD
• Obniż koszty, popraw wydajność
• Popraw bezpieczeństwo, przejrzystość, udział społeczeństwa i
współpracę wewnętrzną
• Analizuj i przewiduj zdarzenia związane z bezpieczeństwem, zmniejsz
oszustwa
TELEKOMUNIKACJA
• Zarządzaj dużą ilością danych klientów napędzanych przez systemy
operacyjne
• Dostarczaj wartość i usługi, mając „pojedynczy widok” klienta i jego
zmieniające się zachowanie
• Optymalizuj dane mobilne i wydajność sieci
BANKOWOŚĆ
• Zarządzaj ryzykiem i wykrywaj oszustwa
• Zarządzaj gwałtownym wzrostem obrotów handlowych i zmniejszeniem
wielkości handlu
• Zwiększ koncentrację biznesu na kliencie
• Obniż koszty zarządzania danymi
UBEZPIECZENIE
• Popraw szybkość przetwarzania nowych aplikacji
• Zmniejsz niespójności w zwiększonym ręcznym przetwarzaniu roszczeń
• Dostosuj kampanie sprzedażowe, poprawiając segmentację roszczeń
W JAKI SPOSÓB
MOŻESZ OSIĄGNĄĆ
TE LICZBY?
Aby być skutecznym,
musisz być w stanie
omówić specyficzne
dla branży potrzeby i
punkty bólu liderów
biznesu.

25. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
HANDEL DETALICZNY
• Zarządzaj szybkim wzrostem danych tekstowych i liczbowych, w tym
danych klientów i informacji o transakcjach
• Optymalizuj wydatki marketingowe, zwiększ ROI
• Zoptymalizuj zasoby i łańcuch dostaw
BRANŻA MEDYCZNA
•Konsoliduj dane i centrum danych
•Zautomatyzuj zapisy pacjentów i płatności od dostawców
•Wdrażaj elektroniczną dokumentację zdrowotną
•Wprowadzaj innowacje - badaj ludzki genom
PRODUKCJA
• Optymalizuj łańcuch dostaw
• Synchronizuj dane z dostawcami produktów źródłowych i sprzedawców w
celu sprzedaży
• Utwórz scentralizowany widok danych produktu i części w celu kontroli
zapasów
• Zmniejsz przestoje w produkcji
MEDIA
• Przewiduj/planuj wyłączenia
• Popraw wykorzystanie zasobów, zmniejsz przestoje
• Poprawa integracji systemów zarządzania energią
W JAKI SPOSÓB
MOŻESZ
OSIĄGNĄĆ TE
LICZBY?
Aby być skutecznym,
musisz być w stanie
omówić specyficzne
dla branży potrzeby i
punkty bólu liderów
biznesu.

26. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
Podczas gdy większość zespołów big data ma
podobne cele, często zatrzymują się jednak w
różnych obszarach. Obszary te mogą wahać się
od decyzji o tym, co zrobić z danymi, po
podjęcie decyzji, w jaki sposób zapewnić
większej liczbie osób lepszy dostęp do danych.
Dotknęliśmy niektórych wyzwań związanych z
big data już w module 1, a teraz przyjrzyjmy
się bliżej wyzwaniom, które mogą pojawić się
w biznesie, gdy zanurzysz się w big data.
WYZWANIA

27. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
WYZWANIE 1:
Ustalenie
przypadków
wykorzystania
dużych ilości
danych
Dlaczego to stanowi wyzwanie
Jeśli próbujesz udowodnić wartość swojego programu, musisz zacząć od
pewnych solidnych przypadków zastosowania. Istnieją setki przypadków
zastosowania, problemem jest więc wybór właściwego.
Najlepiej jest wybrać taki, w którym można nie tylko analizować dane w
celu znalezienia znaczących trendów, ale także współpracować z
zespołami biznesowymi, aby wywrzeć wpływ, dzięki zastosowaniu
danych.
Co możesz zrobić?
Istnieje wiele narzędzi internetowych, takich jak (np. Use Case Browser )
z setkami przypadków zastosowania w praktyce. Możesz filtrować
wyniki, aby znaleźć te, które są odpowiednie do Twoich celów.
Najpierw wybierz kilka mniejszych przypadków zastosowania. Mniejsze
przypadki użycia oznaczają również szybsze uzyskanie wyników i
rozpoczęcie wykazywania wpływu. Zapewni to wzrost morale i szybkie
korzyści, co zapewni motywację podczas Twojej podróży z Big Data.

28. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
WYZWANIE 2:
Poprawa zwinności
w celu szybkiego
uzyskania
odpowiedzi
Dlaczego to stanowi wyzwanie
Organizacje chcą szybko znaleźć odpowiedzi
Jak poprawić swoją zwinność:
– Efektywne zarządzanie danymi, efektywne zarządzanie i
przechowywanie właściwych danych w celu optymalizacji
przechowywania i przepływu
– Radzenie sobie ze złożonością danych i ich niedokładnością, ze
skutecznym procesem przechowywania, aby opanować dane i uczynić
je użytecznymi
– Umożliwienie swobodnego odkrywania, dzięki samoobsługowemu
podejściu do eksploracji i odkrywania danych
– Kontrolowanie danych bez tłumienia innowacji dzięki łatwo
moderowanemu dostępowi, który chroni prywatne dane
– Uzyskiwanie wyników dla firmy, co wymaga stałych, nieprzerwanych
procesów, które przekazują dane do firmy
Co możesz zrobić?
Utwórz jedno repozytorium danych swojej organizacji, zarówno
strukturalne, nieustrukturyzowane, wewnętrzne, jak i zewnętrzne.
Umożliwi ono analitykom biznesowym, jak i naukowcom zajmującym się
danymi potencjalnie wydobyć wszystkie dane organizacji.

29. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
WYZWANIE 3:
Ustanowienie
silnego zarządzania
Twoimi danymi big
data
Dlaczego to stanowi wyzwanie
Umożliwia udostępnianie danych oraz kontrolowanie dostępu. W
najlepszym wypadku zarządzanie danymi nie tylko zapewnia ochronę
danych, ale także tworzy środowisko, w którym dane są wiarygodne.
Zarządzanie danymi jest zawsze istotne.
Co możesz zrobić?
Opracowanie skutecznej strategii zarządzania danymi wymaga dużego
wysiłku - ostrożnego planowania, właściwych ludzi i odpowiednich
narzędzi.

30. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
WYZWANIE 4:
Postępy w trakcie
podróży z Big Data
Dlaczego to stanowi wyzwanie
Wiele firm utknęło w martwym punkcie podczas ich podróży z big data. W
wielu przypadkach to nie technologia jest problemem; odniesienie sukcesu
z big data jest bardzo możliwe. Jednak udana podróż z big data wymaga
zaangażowania w zmiany kulturowe, w dostosowanie modelu
biznesowego, nowy proces i dodatkowe umiejętności. To trudna część.
Co możesz zrobić?
Musisz wziąć pod uwagę złożoność Twoich danych, złożoność Twojej
analityki - zdecyduj, gdzie aktualnie przebywasz w swojej podróży. Oto jak
je klasyfikujemy:
– Ad-hoc - najwcześniejsza faza, w której organizacje eksperymentują i
dowiadują się o swoich potrzebach w zakresie big data.
– Oportunistyczna - Druga faza, w której organizacja zaczyna dostarczać
wartość biznesowi, budując swoje umiejętności i wiedzę.
– Powtarzalność - organizacja zacznie dostarczać wartość biznesowi,
budując swoje umiejętności i wiedzę.
– Zarządzanie - analityka Big Data staje się usługą zarządzaną, która
zaczyna rozprzestrzeniać się w całej organizacji.
– Optymalizacja - analityka big data staje się dobrze naoliwioną maszyną,
stale dostarczając nowe projekty i wykładniczą wartość.

31. PRZYJAZNA GOSPODARKA BEZ WZGLĘDU NA WIEK | MOŻLIWOŚCI DLA MŚP
WYZWANIE 5:
Co należy rozważyć
przy użyciu
oprogramowania
Big Data Analytics?
Dlaczego to stanowi wyzwanie
Częścią efektywnej analityki big data jest wybór odpowiedniej platformy,
która będzie dla Ciebie pomocna. Ale czego należy szukać? A czy chcesz
zbudować swoje rozwiązanie czy je kupić? Lub połączyć dostępne
oprogramowanie z tym, co masz już w swoich zasobach?
Co możesz zrobić?
Rozpocznij badania. Niestety nie ma na to krótkiej odpowiedzi. W
większości przypadków przekonasz się, że podejście hybrydowe, w którym
niektóre rzeczy tworzysz a niektóre kupujesz, najlepiej sprawdza się w
stworzeniu pełnego obrazu firmy.

32. Dziękuję za uwagę.
Jakieś pytania?
www. agefriendlyeconomy.eu
www.facebook.com