Przejdź do głównej treści

Na wykorzystanie Big Data mogą sobie pozwolić nawet małe i średnie firmy

Katgoria: WIADOMOŚCI / Utworzono: 10 grudzień 2013

Na wykorzystanie Big Data mogą sobie pozwolić nawet małe i średnie firmy

W 2015 r. światowy rynek Big Data będzie wart prawie 50 mld dolarów, czyli prawie pięć razy więcej niż w ubiegłym roku. Świat produkuje coraz większą liczbę danych. W 2013 roku, każdego dnia na całym świecie wysyłanych jest 500 mln tweetów, a miesięcznie na Facebooku pojawia się 30 mld nowych wpisów - każdy zawierający informacje o zachowaniach i upodobaniach konsumentów. Zbieraniem i analizą ‘Big Data’ - dużych zbiorów danych - interesuje się cały globalny przemysł, bankowość i handel.


REKLAMA
ERP-VIEW.PL- STREAMSOFT
Przewiduje się, że coroczny wzrost rynku Big Data będzie wynosił około 40 proc. Zdaniem ekspertów firmy doradczej Deloitte analiza dużych zbiorów danych może być wykorzystywana nie tylko przez największe firmy, ale także przez średnich i małych przedsiębiorców. Kluczem do sukcesu jest jednak zadanie właściwych pytań biznesowych i odpowiednia selekcja danych do analizy.

Jak wynika z raportu „Digital Trends 2013” przygotowanego przez Deloitte oraz Allegro, globalny rynek Big Data w 2015 r. będzie wart 48 mld dolarów, czyli prawie pięć razy więcej niż w roku 2012. Powszechnie uważa się, że Big Data zasłużyła na przydomek ”Big”/„wielkie” ze względu na tzw. cztery V („4Vs”) tj.: Volume (ogromna liczba), Variety (duża różnorodność), Velocity (zawrotna szybkość pojawiania się danych i konieczność analizowania ich w czasie rzeczywistym) oraz Value (znacząca wartość). Rozwój nowych narzędzi i metod analitycznych wiąże się przede wszystkim z potrzebą analizy rosnącej w bardzo szybkim tempie ilości produkowanych na świecie danych. Przykładowo, tylko sam Twitter generuje 12 TB (terabajtów) danych dziennie, a średnio aż około 200 TB wynosi wielkość danych, przechowywanych przez jedną amerykańską firmę zatrudniającą ponad 1 tys. osób.
Tylko w ubiegłym roku na świecie zainwestowano miliard dolarów w te spółki, które zajmowały się rozwiązaniami Big Data. Dotąd ten rodzaj analityki wykorzystywano głównie w telekomunikacji, instytucjach finansowych i handlu, ale nie ma żadnych przeszkód, by Big Data stosować właściwie w każdej gałęzi przemysłu i usług. Można w ten sposób zbadać choćby przyzwyczajenia, czy preferencje klientów czy dowiedzieć się, co się mówi w sieci o naszych oraz konkurencyjnych produktach – mówi Dariusz Flisiak, Dyrektor w Dziale Konsultingu Deloitte, lider zespołu Deloitte Analytics.
Jednym z pionierów Big Data na świecie, obok takich gigantów internetowych jak Amazon, Google czy eBay, była amerykańska sieć handlowa Wal-Mart. Firma przy pomocy dużych zbiorów danych zaczęła prognozować popyt na swoje poszczególne produkty, a także przewidywać sprzedaż nowowprowadzanych towarów na podstawie informacji pochodzących z Internetu. Sieci handlowe, w tym nawet marki luksusowe (m.in. Burberry), dzięki Big Data poznają preferencje klientów i śledzą efektywność łańcuchów dostaw. Niektóre źródła podają, że dzięki temu narzędziu sprzedawcy mogą podnieść swoje marże nawet o 60 proc. Również pracownicy takich firm jak Allegro czy eBay codziennie poświęcają mnóstwo czasu na analizę zakupów dokonywanych przez klientów.
Dzięki wykorzystaniu Big Data jesteśmy w stanie rozwijać na przykład efektywne systemy rekomendacyjne proponujące naszym klientom produkty i towary, którymi mogliby być potencjalnie zainteresowani - wyjaśnia Paweł Klimiuk, Rzecznik Prasowy Grupy Allegro.
Z kolei instytucje finansowe, w tym banki w ten sposób budują szeroką wiedzę o klientach, ich preferencjach, wartościach, skłonnościach do zakupu produktów i pozwalają oferować im lepiej dopasowany produkt. I tak np.: bank proponuje klientowi kartę kredytową, gdy ten zaczyna podróżować lub usługi bankowości internetowej, wtedy gdy zaczyna korzystać z zakupów online. Kopalnią informacji o konsumentach: ich zwyczajach zakupowych, potrzebach, pasjach, kontaktach towarzyskich, a nawet miejscu przebywania są także media społecznościowe.

Przewaga dużych firm polega na tym, że mając ogromną liczbę użytkowników, posiadają odpowiednią wielkość danych porównawczych. Korzyściom wypływającym z Big Data nie oparł się nawet show-biznes. Decyzja firmy Netflix o inwestycji w produkcję serialu „House of Cards”, który przyniósł jej ogromny międzynarodowy sukces i wiele nagród, częściowo była oparta o analizę dużych baz danych.

Sukces analiz często opiera się o możliwość przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Dobrym przykładem są ubiegłoroczne Igrzyska Olimpijskie w Londynie. Zbierane dane, głównie opinie użytkowników mediów społecznościowych, były natychmiast poddawane analizie. Codziennie rano organizatorzy otrzymywali raport, który pozwalał im wszelkie niedociągnięcia skorygować najpóźniej do następnego dnia. Big Data nie jest przeznaczona jedynie dla największych firm. Jest to narzędzie coraz bardziej dostępne także dla małych i średnich przedsiębiorców. Wystarczy skorzystać z informacji o wielkości sprzedaży i lokalizacji zakupów udostępnianych m.in. przez Factual. Co ważne nie wiąże się to z bardzo dużymi kosztami. Pomocą służą także takie serwisy jak Kaggle, który na całym świecie współpracuje z 60 tys. ekspertów, którzy specjalizują się w rozwiązywaniu problemów analitycznych.

Trzeba jednak pamiętać, że Big Data nie jest panaceum na wszystkie problemy. Przede wszystkim należy zdefiniować swoje potrzeby biznesowe, a pierwsze próby przeprowadzać ostrożnie i raczej na małą skalę. Często jest bowiem tak, że firmy starają się pozyskać zbyt dużo szczegółowych danych z różnych źródeł, podczas gdy większość z nich nigdy nie będzie wykorzystana. Duże pieniądze wydane na narzędzia analityczne i technologie potrzebne do dokonywania analiz nie są gwarancją sukcesu.
Bardzo niewiele firm rozumie, że siła i jakość Big Data mają niewielki związek z kupionymi narzędziami IT. Zamiast kosztownych inwestycji w infrastrukturę i gromadzenie ogromnych ilości danych firmy na początku powinny nauczyć się właściwie wykorzystywać dane już posiadane, a dopiero później stopniowo analizy uzupełniać np. o dane z sieci społecznościowych. Ponad wszystko należy pamiętać, że to wizja biznesowa powinna definiować, jakich danych i technologii potrzebujemy, a nie odwrotnie – podsumowuje Dariusz Flisiak.
Źródło: Deloitte

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
BPSCEuropejski 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".

Przeczytaj Również

Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes

W 2026 roku o wartości sztucznej inteligencji decyduje nie jej „nowość”, ale zdolność do dostarczan… / Czytaj więcej

Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością

Ponad 60% średnich przedsiębiorstw przemysłowych w Europie uważa, że tempo ich transformacji cyfrow… / Czytaj więcej

Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem

Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej

Co dziś decyduje o sukcesie projektów IT?

Według danych z analizy rynku IT w 2025 roku, 59% projektów jest ukończonych w ramach budżetu, 47%… / Czytaj więcej

Przemysł w 2026 roku: od eksperymentów do zdyscyplinowanego wdrażania AI

Rok 2026 będzie momentem przejścia firm produkcyjnych od pilotaży technologicznych do konsekwentnyc… / Czytaj więcej

Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?

Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej