| REKLAMA |
 |
W dobie cyfryzacji rola Big Data oraz zaawansowanej analityki biznesowej staje się niezwykle istotna dla skutecznego rozwoju przedsiębiorstwa. Według raportu Gartnera ”Critical Capabilities for Advanced Analytics Platforms”, do 2020 roku ponad 75 proc. dużych i średnich organizacji na całym świecie będzie wdrażać zaawansowane narzędzia analityczne w celu zwiększenia efektywności procesu podejmowania decyzji biznesowych. Z drugiej strony aż 80 proc. dostawców aplikacji korporacyjnych będzie konkurować, oferując moduły analityczne w swoich rozwiązaniach.
Narzędzia SAS najlepsze dla wybranych zespołów Data Scientist W tym samym raporcie Gartner opublikował zestawienie najlepszych narzędzi analitycznych dla zespołów data scientist, które zostało podzielone na 3 kategorie, w zależności od wielkości zespołu i firmy. Rozwiązania SAS uplasowały się na pierwszym miejscu w kategorii dużych zespołów liczących od 10 do 50 specjalistów, które potrzebują zaawansowanych wysokowydajnych platform z szerokim pakietem wyspecjalizowanych narzędzi, oferujących dostęp do wielu zróżnicowanych źródeł danych i zaawansowane funkcje statystyczne. Dla dużych zespołów kluczowa jest również automatyzacja procesu zarządzania i tworzenia dużych ilości modeli matematycznych, możliwość szczegółowego strojenia parametrów budowanych modeli predykcyjnych oraz wielokrotnego wykorzystania raz zbudowanych wzorców modeli (tzw. repozytorium modeli). Oferowana przez SAS platforma analityczna adresuje te zagadnienia, umożliwiając równocześnie bardzo szybkie produkcyjne wykorzystywanie modeli tworzonych w środowiskach Big Data.
Według autorów raportu narzędzia SAS są również najlepsze dla indywidualnych badaczy danych, którzy nie posiadają jeszcze zaawansowanych kompetencji data science i często przeprowadzają w firmie pilotażowe projekty w tym obszarze. Potrzebują oni prostych samoobsługowych i intuicyjnych narzędzi, umożliwiających przygotowanie, wizualizację i analizę danych oraz zautomatyzowany proces przygotowania modeli.
Od kilku lat analityka biznesowa jest numerem jeden na liście priorytetów technologicznych firm i jak potwierdzają wyniki badania firmy Gartner, jej wpływ na rozwój przedsiębiorstw dynamicznie rośnie. Można powiedzieć, że w dzisiejszym cyfrowym świecie nie ma innego sposobu budowania innowacyjności i przewagi konkurencyjnej, niż wykorzystanie zaawansowanych platform analitycznych do wyselekcjonowania kluczowych dla firmy informacji z oceanu dostępnych danych. Tym co decyduje o sukcesie jest szybkość działania i umiejętność natychmiastowej adaptacji do zachodzących zmian. Aby sprostać tym wyzwaniom, potrzebna jest wszechstronna wiedza dotycząca szerokiego spektrum obecnych uwarunkowań i przyszłych trendów. W dobie Big Data można ją zdobyć jedynie z wykorzystaniem technologii advanced analytics – tłumaczy Patryk Choroś, Principal Business Solutions Manager w SAS Institute Polska.W odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie rynku na zaawansowane analizy, potrzebni są wykwalifikowani specjaliści data science, których rola w organizacjach staje się coraz bardziej istotna. To oni dzisiaj najlepiej potrafią odnaleźć się w świecie nowoczesnych technologii i środowisk Big Data. Ilość danych w Internecie rośnie na tyle szybko, że bez odpowiednio wykwalifikowanych specjalistów korzystających z zaawansowanych platform analitycznych, coraz trudniej wyobrazić sobie efektywne funkcjonowanie i rozwój takich branż, jak: bankowość, ubezpieczenia, telekomunikacja, retail, logistyka, a także przemysł. Analityka to nie tylko efektywne wsparcie marketingu i sprzedaży, ale też skuteczne narzędzie do zarządzania równie istotnymi obszarami, jak ryzyko i wykrywanie nadużyć.
Narzędzia SAS najlepsze dla wybranych zespołów Data Scientist W tym samym raporcie Gartner opublikował zestawienie najlepszych narzędzi analitycznych dla zespołów data scientist, które zostało podzielone na 3 kategorie, w zależności od wielkości zespołu i firmy. Rozwiązania SAS uplasowały się na pierwszym miejscu w kategorii dużych zespołów liczących od 10 do 50 specjalistów, które potrzebują zaawansowanych wysokowydajnych platform z szerokim pakietem wyspecjalizowanych narzędzi, oferujących dostęp do wielu zróżnicowanych źródeł danych i zaawansowane funkcje statystyczne. Dla dużych zespołów kluczowa jest również automatyzacja procesu zarządzania i tworzenia dużych ilości modeli matematycznych, możliwość szczegółowego strojenia parametrów budowanych modeli predykcyjnych oraz wielokrotnego wykorzystania raz zbudowanych wzorców modeli (tzw. repozytorium modeli). Oferowana przez SAS platforma analityczna adresuje te zagadnienia, umożliwiając równocześnie bardzo szybkie produkcyjne wykorzystywanie modeli tworzonych w środowiskach Big Data.
Według autorów raportu narzędzia SAS są również najlepsze dla indywidualnych badaczy danych, którzy nie posiadają jeszcze zaawansowanych kompetencji data science i często przeprowadzają w firmie pilotażowe projekty w tym obszarze. Potrzebują oni prostych samoobsługowych i intuicyjnych narzędzi, umożliwiających przygotowanie, wizualizację i analizę danych oraz zautomatyzowany proces przygotowania modeli.
Przy wyborze narzędzi oraz platform analitycznych z jednej strony decydują szerokie możliwości rozwiązania w zakresie pozyskania i przygotowania danych o zróżnicowanej strukturze, pochodzących z wielu źródeł. Z drugiej strony istotne są zaawansowane funkcje analityczne, które dają szerokie pole do analizy, symulacji, predykcji i eksperymentowania na danych. Jesteśmy u progu analitycznej rewolucji i chcemy, aby dostarczane przez nas rozwiązania do przetwarzania i analizy danych spełniały potrzeby różnych grup użytkowników w najwyższym możliwym stopniu, dlatego bardzo cieszy nas tak wysoka ocena rozwiązań SAS w raporcie firmy Gartner – mówi Patryk Choroś, Principal Business Solutions Manager w SAS Institute Polska.Źródło: SAS
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Jak przyspieszyć transformację energetyczną i dekarbonizację dzięki inteligentnej integracji danych w chmurze?
Odpowiedzią jest Snowflake Energy Solutions – nowa oferta łącząca ponad 30 rozwiązań partnerskich w… / Czytaj więcej
Jak skutecznie wdrożyć Power BI w organizacji?
Wdrożenie narzędzi analitycznych w firmie to nie tylko kwestia technologii, ale także zmiany podejś… / Czytaj więcej
Czy systemy Business Intelligence nadają się do małych i średnich firm?
W świecie biznesu coraz więcej mówi się o danych. Firmy gromadzą je w ogromnych ilościach – od arku… / Czytaj więcej
Ukryte koszty chaosu – polskie firmy tracą miliony, bo nie potrafią korzystać z własnych danych
Aż 58% firm podejmuje kluczowe decyzje biznesowe w oparciu o niedokładne lub niespójne dane – wynik… / Czytaj więcej
Jak Business Intelligence rewolucjonizuje zarządzanie sieciami dealerskimi – rozwiązania od One Support
W branży motoryzacyjnej zmiany zachodzą szybciej niż kiedykolwiek. Dynamiczne wahania cen, rosnąca… / Czytaj więcej
Jak system BI One rewolucjonizuje podejmowanie decyzji w firmach: realne efekty wdrożeń
Współczesne firmy — niezależnie od branży — operują na setkach, jeśli nie tysiącach danych dziennie… / Czytaj więcej
Narzędzia BI dla systemów ERP: Jak wybrać odpowiednie rozwiązanie?
W ostatnim czasie dane stały się jednym z najważniejszych aktywów biznesowych. Sam system ERP pozwa… / Czytaj więcej
