| REKLAMA |
 |
Mogą to być na przykład interakcje w mediach społecznościowych, transakcje e-commerce i wiele innych. Trzecim warunkiem jest „Velocity”, który określa szybkość ich gromadzenia, przechowywania, przetwarzania i analizowania. Pomimo wszechobecnego szumu wokół Big Data, wiele firm wciąż ma problem z zarządzaniem swoimi bazami danych. W jaki sposób organizacja może usprawnić ten proces?
Wykorzystanie nowych technologii
Zarządzanie dużymi zbiorami danych może okazać się sporym problemem, którego nie można rozwiązać za pomocą tradycyjnych baz danych. Dzieje się tak w momencie, kiedy istniejące bazy lub aplikacje nie są w stanie wesprzeć nagłego wzrostu objętości, różnorodności lub prędkości przechwytywanych informacji. Nieprawidłowe rozwiązanie problemów może skutkować eskalacją kosztów, a także zmniejszeniem produktywności i konkurencyjności. Z drugiej strony rozsądna strategia może pomóc organizacjom obniżyć koszty i zwiększyć efektywność operacyjną, przenosząc największe obciążenia na technologię. Najlepszym sposobem poradzenia sobie z tym problemem jest wykorzystanie technologii Big Data. Dobra platforma ułatwi proces gromadzenia nieprzetworzonych danych i umożliwi programistom spożytkowanie szerokiej gamy zebranych informacji, zarówno tych ustrukturyzowanych jaki i nieustrukturyzowanych. Dodatkowo, szereg możliwości, które oferują dostawcy usług chmurowych, pozwoli firmie na efektywną analizę zebranych danych w celu zdobycia nowej wiedzy.
Przetwarzanie danych w chmurze
Dane wykorzystywane w projektach Big Data należy przechowywać w bezpiecznym, skalowalnym i trwałym środowisku. Takie wymagania spełniają platformy oferowane przez dostawców usług chmurowych, np. Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Następnie, dane należy przetworzyć tak, aby ich format nadawał się do spożytkowania. Zwykle oznacza to sortowanie, agregowanie, łączenie, a nawet wykorzystanie bardziej skomplikowanych funkcji i algorytmów. Uzyskane zbiory są przechowywane do dalszego przetwarzania lub udostępniane do spożytkowania za pomocą narzędzi do analizy biznesowej i wizualizacji danych. Podstawowym celem Big Data jest pozyskiwanie z nich cennych, przydatnych informacji. Na dalszym etapie projektu, tak przygotowane dane są udostępniane zainteresowanym stronom, gdzie poddawane są np. analizie biznesowej z wykorzystaniem narzędzi do ich wizualizacji (przykładem takiego narzędzia może być Amazon Quicksight). W zależności od rodzaju analizy, użytkownicy końcowi mogą również wykorzystywać uzyskane informacje w postaci statystycznych prognoz w przypadku analizy predykcyjnej.
Nowe możliwości
Narzędzia i technologie przeznaczone dla dużych zbiorów danych sprawiają, że technicznie i ekonomicznie możliwe jest nie tylko gromadzenie i przechowywanie większych zestawów danych, ale także ich analiza w celu odkrywania nowych i cennych spostrzeżeń. Wielki ekosystem Big Data ewoluuje w imponującym tempie. Obecnie, zróżnicowany zestaw analityczny może obsługiwać wiele funkcji w organizacji. Analizy opisowe pomagają użytkownikom odpowiedzieć na pytanie „Co się stało i dlaczego?”. Obejmują one tradycyjne środowiska zapytań i raportowania. Analityka predykcyjna pomaga użytkownikom oszacować prawdopodobieństwo wystąpienia danego zdarzenia w przyszłości. Mogą to być systemy wczesnego ostrzegania, wykrywanie oszustw, aplikacje do prognozowania, itp.
Zalety wykorzystania chmury
Pierwszą zaletą jest natychmiastowa dostępność. Większość technologii Big Data wymaga dużych klastrów serwerów, co wymaga dużej wiedzy i umiejętności przy ich konfiguracji. Dzięki chmurze możliwe jest wdrożenie potrzebnej infrastruktury niemal natychmiastowo. Oznacza to, że zespoły mogą być bardziej produktywne, łatwiej jest wypróbować nowe rzeczy, a projekty mogą zostać wdrożone wcześniej. Chmura daje również szerokie spektrum możliwości. Odpowiednia platforma do zarządzania danymi oznacza, że możliwe jest budowanie dowolnych aplikacji wirtualnych, które będą w stanie zarządzać danymi bez względu na ich wielkość, prędkość lub różnorodność. Jednym z dostawców usług Big Data jest Amazon Web Services (AWS).
Zarządzanie dużymi zbiorami danych może okazać się sporym problemem, którego nie można rozwiązać za pomocą tradycyjnych baz danych. Dzieje się tak w momencie, kiedy istniejące bazy lub aplikacje nie są w stanie wesprzeć nagłego wzrostu objętości, różnorodności lub prędkości przechwytywanych informacji. Nieprawidłowe rozwiązanie problemów może skutkować eskalacją kosztów, a także zmniejszeniem produktywności i konkurencyjności. Z drugiej strony rozsądna strategia może pomóc organizacjom obniżyć koszty i zwiększyć efektywność operacyjną, przenosząc największe obciążenia na technologię. Najlepszym sposobem poradzenia sobie z tym problemem jest wykorzystanie technologii Big Data. Dobra platforma ułatwi proces gromadzenia nieprzetworzonych danych i umożliwi programistom spożytkowanie szerokiej gamy zebranych informacji, zarówno tych ustrukturyzowanych jaki i nieustrukturyzowanych. Dodatkowo, szereg możliwości, które oferują dostawcy usług chmurowych, pozwoli firmie na efektywną analizę zebranych danych w celu zdobycia nowej wiedzy.
Przetwarzanie danych w chmurze
Dane wykorzystywane w projektach Big Data należy przechowywać w bezpiecznym, skalowalnym i trwałym środowisku. Takie wymagania spełniają platformy oferowane przez dostawców usług chmurowych, np. Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Następnie, dane należy przetworzyć tak, aby ich format nadawał się do spożytkowania. Zwykle oznacza to sortowanie, agregowanie, łączenie, a nawet wykorzystanie bardziej skomplikowanych funkcji i algorytmów. Uzyskane zbiory są przechowywane do dalszego przetwarzania lub udostępniane do spożytkowania za pomocą narzędzi do analizy biznesowej i wizualizacji danych. Podstawowym celem Big Data jest pozyskiwanie z nich cennych, przydatnych informacji. Na dalszym etapie projektu, tak przygotowane dane są udostępniane zainteresowanym stronom, gdzie poddawane są np. analizie biznesowej z wykorzystaniem narzędzi do ich wizualizacji (przykładem takiego narzędzia może być Amazon Quicksight). W zależności od rodzaju analizy, użytkownicy końcowi mogą również wykorzystywać uzyskane informacje w postaci statystycznych prognoz w przypadku analizy predykcyjnej.
Nowe możliwości
Narzędzia i technologie przeznaczone dla dużych zbiorów danych sprawiają, że technicznie i ekonomicznie możliwe jest nie tylko gromadzenie i przechowywanie większych zestawów danych, ale także ich analiza w celu odkrywania nowych i cennych spostrzeżeń. Wielki ekosystem Big Data ewoluuje w imponującym tempie. Obecnie, zróżnicowany zestaw analityczny może obsługiwać wiele funkcji w organizacji. Analizy opisowe pomagają użytkownikom odpowiedzieć na pytanie „Co się stało i dlaczego?”. Obejmują one tradycyjne środowiska zapytań i raportowania. Analityka predykcyjna pomaga użytkownikom oszacować prawdopodobieństwo wystąpienia danego zdarzenia w przyszłości. Mogą to być systemy wczesnego ostrzegania, wykrywanie oszustw, aplikacje do prognozowania, itp.
Zalety wykorzystania chmury
Pierwszą zaletą jest natychmiastowa dostępność. Większość technologii Big Data wymaga dużych klastrów serwerów, co wymaga dużej wiedzy i umiejętności przy ich konfiguracji. Dzięki chmurze możliwe jest wdrożenie potrzebnej infrastruktury niemal natychmiastowo. Oznacza to, że zespoły mogą być bardziej produktywne, łatwiej jest wypróbować nowe rzeczy, a projekty mogą zostać wdrożone wcześniej. Chmura daje również szerokie spektrum możliwości. Odpowiednia platforma do zarządzania danymi oznacza, że możliwe jest budowanie dowolnych aplikacji wirtualnych, które będą w stanie zarządzać danymi bez względu na ich wielkość, prędkość lub różnorodność. Jednym z dostawców usług Big Data jest Amazon Web Services (AWS).
AWS oferuje szeroką i w pełni zintegrowaną ofertę usług w chmurze, które pomagają budować i wdrażać aplikacje Big Data. Klienci mogą korzystać z gotowych usług, nie muszą kupować, utrzymywać i skalować sprzętu IT, dzięki czemu dział informatyczny firmy może bardziej skoncentrować się na analizie danych i potrzeb klientów, wsparciu dla działów biznesowych i budowaniu aplikacji. Z racji wciąż dodawanych nowych usług i funkcji, firma zawsze będzie miała do dyspozycji najnowsze technologie bez podejmowania długoterminowych zobowiązań inwestycyjnych – zapewnia Tomasz Starzec, Account Manager z Amazon Web Services w Polsce.Źródło: AWS
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".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
