Newsletter

  • SAS Institute największym dostawcą oprogramowania Business Intelligencedla ubezpieczeń

    Według opracowanego przez firmę analityczną Gartner raportu Market Trends: No Escaping BI and Analytics in Insurance in 2011 SAS Institute jest największym na świecie dostawcą analityki oraz oprogramowania Busines Intelligence dla sektora ubezpieczeniowego. Według raportu podsumowującego wyniki osiągnięte przez dostawców w 2010 roku, SAS Institute osiągnął największy 25% udział w rynku ze sprzedaży zaawansowanych narzędzi analitycznych w tym sektorze.
  • Przepaść pomiędzy ilością dokonywanych i wykrywanych nadużyć w sektorze ubezpieczeniowym rośnie z powodu stosowania przestarzałych technik

    SAS Institute – wiodący dostawca analityki biznesowej i oprogramowania Business Intelligence - zaprezentował wyniki badania internetowego przeprowadzonego wśród towarzystw ubezpieczeniowych w Europie. Badanie potwierdza, że firmy ubezpieczeniowe, które wykorzystują zaawansowane techniki analityczne osiągają znacznie wyższe wskaźniki w zakresie wykrywalności nadużyć.

  • Arrow ECS dystrybutorem rozwiązań SAS w Polsce

    Firma SAS Institute oraz firma Arrow ECS podpisały umowę o współpracy partnerskiej. Firma Arrow ECS będzie dystrybutorem rozwiązań SAS w Polsce poprzez sieć autoryzowanych resellerów. Kontrakt został zawarty w ramach obowiązującej globalnej umowy partnerskiej, dzięki której firma SAS dostarcza swoje produkty i rozwiązania klientom na całym świecie poprzez zarządzaną przez Arrow sieć autoryzowanych sprzedawców w Ameryce Północnej, Europie, Afryce i na Bliskim Wschodzie.

  • SAS i Octo Telematics wspólnie wyznaczają nowe trendy w wykorzystaniu telematyki na rynku ubezpieczeń

    Firmy Octo Telematics oraz SAS Institute umożliwią towarzystwom ubezpieczeniowym i ich klientom innowacyjne podejście do świadczenia usług w zakresie ubezpieczeń komunikacyjnych z wykorzystaniem danych telematycznych. Zakres usług oferowanych w ramach podpisanej przez obydwie firmy umowy jest niezwykle szeroki. Został on przygotowany z myślą o wykorzystaniu pełnego potencjału najnowocześniejszych technologii, dzięki wspólnej pracy działów badań i rozwoju nad opracowaniem nowych algorytmów i usług analitycznych oraz wspólnej strategii wejścia na rynek.
  • Data scientist – specjalista pilnie poszukiwany

    Specjaliści data science, w dobie cyfryzacji i rosnącej ilości generowanych danych, stali się jednymi z najbardziej pożądanych pracowników na rynku pracy. Kim są badacze danych? Jak uczyć się tego zawodu? Czym kierować się przy wyborze pracodawcy? Na te pytania odpowiadają eksperci SAS Institute Polska.
  • Przyszłość Big Data to zarządzanie danymi

    Według analityków większość przedsiębiorstw wykorzystuje tylko około 10 procent danych, których jest właścicielem. Wdrożenie kompleksowej strategii zarządzania danymi w dobie Big Data nie jest zadaniem łatwym i wymaga reorganizacji procesów w ramach całej organizacji. Jednak w dobie cyfrowej transformacji wygrywa ten, kto potrafi lepiej wykorzystać wiedzę ukrytą w danych i szybciej zamienić ją w wymierną wartość biznesową.
  • Wykrywanie nadużyć w dobie big data

    Firmy i instytucje potrzebują zaawansowanych narzędzi analitycznych do skutecznej walki z nadużyciami w dobie big data. W skali globalnej koszty oszustw i nadużyć wynoszą około 3,7 biliona dolarów rocznie, a skala i różnorodność działań przestępczych rośnie w bardzo szybkim tempie.

  • Analityka predykcyjna i machine learning napędzą rozwój biznesu

    Według firmy analitycznej Forrester przedsiębiorstwa, które chcą skutecznie prognozować trendy rynkowe oraz zwiększyć wydajność swoich zespołów data science, powinny zainwestować w technologie predictive analytics i machine learning (PAML). To właśnie analityka predykcyjna i uczenie maszynowe są kluczowe w rozwoju aplikacji opartych na sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence – AI). W opinii autorów raportu do 2021 roku zagregowany roczny wzrost rynku PAML utrzyma się na poziomie 15%.
  • Big Data nie tylko dla dużych

    Big Data przestaje obecnie być specjalistyczną technologią wykorzystywaną wyłącznie przez duże firmy i tym samym trafia do głównego nurtu technologicznego. IDC przewiduje, że rynek BDA (Big Data & Analytics) osiągnie wartość 150 miliardów dolarów do końca 2017 roku, odnotowując roczny wzrost powyżej 12%.
  • Klienci chcą spersonalizowanego kontaktu – Customer Intelligence pozwala firmom wyjść naprzeciw ich oczekiwaniom

    Analiza procesów zakupowych wyraźnie pokazuje, że współcześni konsumenci przenikają pomiędzy różnorodnymi kanałami komunikacji z firmą – tradycyjnymi i cyfrowymi – pozostawiając po sobie niezliczone zasoby danych, układających się w ich profil zachowań. Z drugiej strony firmy stoją przed wyzwaniem związanym z precyzyjną oceną tych danych i poznaniem oczekiwań swoich nabywców. Obecnie obserwujemy aktywny rozwój platform Customer Intelligence, które łączą zaawansowaną technologię i analitykę z rozwiązaniami marketingowymi, umożliwiającymi analizę i lepsze zrozumienie danych, a także prognozowanie przyszłych zachowań konsumentów.
  • Biznes potrzebuje powszechnego dostępu do danych

    Dane są obecnie najcenniejszym zasobem biznesu. Jednak samo gromadzenie i przetwarzanie danych jest tylko punktem wyjścia. Firmy muszą wiedzieć, jak wykorzystać dostępne informacje do tworzenia strategii biznesowych i budowania przewagi rynkowej. Tego celu nie da się dziś zrealizować bez zaawansowanych platform analitycznych, z których mogą korzystać różne grupy użytkowników – od programistów i specjalistów data science po osoby bez przygotowania technicznego.
  • W walce o pozyskanie klienta każda sekunda ma znaczenie

    Kupujący oczekuje, że otrzymywane oferty będą nie tylko dostosowane do jego aktualnych potrzeb, ale również obecnej sytuacji materialnej czy planów na najbliższy czas. Propozycja przedstawiona w odpowiednim momencie może mieć kluczowy wpływ na decyzję o zakupie. Zarządzanie relacjami z klientem w czasie rzeczywistym pozwala na bieżące analizowanie ich preferencji i tworzenie skutecznych strategii marketingowych.
  • Firmy nie wiedzą, jak czerpać korzyści z Internetu Rzeczy

    Według analiz Gartnera Internet Rzeczy jest obecnie jednym z najważniejszych trendów technologicznych, które kształtują cyfrową transformację biznesu. Potwierdzają to również wyniki badania SAS. Według nich IoT będzie miał kluczowe znaczenie dla przyszłego sukcesu aż 63% firm. Aby tak się stało, organizacje muszą nauczyć się przetwarzać ogromną ilość danych dostarczanych przez inteligentne urządzenia i umiejętnie oddzielać cenne informacje od tych mniej wartościowych.
  • Dzięki machine learning poznaliśmy raj na ziemi

    Uczenie maszynowe jest obecnie szeroko wykorzystywane w biznesie. Technologia ta pozwala m.in. na tworzenie dedykowanych kampanii marketingowych, ocenę ryzyka kredytowego, optymalizację łańcucha dostaw czy przewidywanie awarii w procesach produkcji. Nie są to jednak jedyne przykłady zastosowań machine learning. Specjaliści z firmy SAS wykorzystali uczenie maszynowe do wytypowania miejsca, w którym panują najlepsze warunki do życia. Innymi słowy, znaleźli raj na ziemi.

  • Działy marketingu napędzają inwestycje technologiczne w biznesie

    Jako klienci jesteśmy codziennie wręcz zalewani falą materiałów reklamowych. Wiadomości sms, e-maile, banery i komunikaty wyświetlające się na portalach internetowych. Listy otrzymywane pocztą tradycyjną i rozmowy telefoniczne to dzisiaj tylko ułamek komunikacji marketingowej.
  • Pociąg do Internetu rzeczy – analityka zmienia branżę transportową

    Branża transportowa działa w wyjątkowo konkurencyjnym środowisku. Z jednej strony obowiązują w niej niezwykle krótkie czasy dostawy, a z drugiej firmy przewozowe podlegają restrykcyjnym przepisom wpływającym na godziny i koszty pracy kierowców. Szansą na zwiększenie konkurencyjności i ekspansję na rynkach międzynarodowych jest wykorzystanie Internetu rzeczy oraz systemów analitycznych pozwalających na przetwarzanie danych zebranych przez inteligentne urządzenia.
  • Zaawansowana analityka napędza rozwój cyfrowej gospodarki

    Firmy coraz powszechniej korzystają z analizy danych i rozwiązań klasy big data, aby prześcignąć konkurencję i tworzyć nowe modele biznesowe. Segment ten rozwija się w tempie sześciokrotnie szybszym niż cała branża IT, a biznes w coraz większym stopniu dostrzega korzyści związane z analizą danych – wynika z badań przeprowadzonych na zlecenie SAS, globalnego dostawcy analityki biznesowej. Wykorzystanie danych decyduje dziś o bezpieczeństwie i konkurencyjności przedsiębiorstw oraz satysfakcji ich klientów. Może też zapewnić gospodarce miliardowe wpływy.

  • U progu analitycznej ekonomii

    Nie ulega wątpliwości, że cyfryzacja jest głównym czynnikiem bieżących zmian społecznych i gospodarczych na świecie. Na początku opierała się na rozbudowie infrastruktury teleinformatycznej. Kolejne etapy polegały na usieciowieniu oraz wykorzystaniu Internetu na potrzeby rozwoju aplikacji zarówno przez przedsiębiorstwa, jak i konsumentów. Obecnie obserwujemy dynamiczny rozwój gospodarki opartej o dane. Dzięki postępowi w zakresie dostępnych technologii, algorytmów i narzędzi analityka stała się łatwiej dostępna nie tylko dla dużych, ale również średnich i małych firm.
     
  • Analityka pozwala zwalczać korupcję i inne rodzaje nadużyć w procesach zamówień

    Jak wynika z danych Stowarzyszenia Biegłych ds. Przestępstw i Nadużyć Gospodarczych (ACFE), straty związane z nadużyciami i niegospodarnością w procesach zamówień i zakupów wynoszą nawet 10 proc. całkowitych wydatków firmowych. Należy również pamiętać, że szkody wywołane przez tego typu działania są trudne do zmierzenia i często wykraczają poza sferę finansową. Konsekwencje wykrycia i upublicznienia nadużyć są często katastrofalne w skutkach dla reputacji firmy. W dobie coraz bardziej wyszukanych metod i technik, skuteczna walka z korupcją i nadużyciami finansowymi wymaga wykorzystania zaawansowanych narzędzi analitycznych.
  • Sztuczna inteligencja nie rozumie ludzkich emocji

    Jak wynika z badania SAS, 32% przedstawicieli firm z regionu EMEA uważa, że problemy etyczne związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji stanowią jedno z głównych wyzwań związanych ze stosowaniem tej technologii. Respondenci zwrócili również uwagę na kwestie odpowiedzialności (także prawnej) za działania systemów wykorzystujących AI. Zdaniem ekspertów SAS, brak umiejętności oceny moralnej prowadzonych działań oraz przecenianie możliwości sztucznej inteligencji stanowią obecnie jedne z największych wyzwań, przed jakimi stoją twórcy i użytkownicy rozwiązań AI.

  • Dlaczego biznes nie wykorzystuje potencjału machine learning

    Uczenie maszynowe zrewolucjonizowało analitykę, umożliwiając podejmowanie dokładniejszych decyzji biznesowych w oparciu o dane. Technologia ta pozwala na rozwiązywanie wielu problemów, na które tradycyjne techniki analityczne nie były w stanie znaleźć odpowiedzi. Firmy wciąż jednak nie potrafią wykorzystać w pełni potencjału uczenia maszynowego. Dlaczego? Wiele z nich popełnia jeden z 5 poniższych błędów, wskazanych przez ekspertów firmy SAS.
  • Siemens Healthineers oraz Octo Telematics wybierają rozwiązania SAS z zakresu analityki IoT

    Siemens Healthineer wdrożył platformę SAS wykorzystującą technologie machine learning i IoT analytics do analizy ważnych danych generowanych przez systemy firmy rozlokowane na całym świecie. Informacje pochodzą z różnych urządzeń, takich jak np. aparaty do tomografii i rezonansu magnetycznego. Rozwiązanie SAS pomaga przewidywać z kilkudniowym wyprzedzeniem problemy związane z działaniem systemów oraz potencjalne przestoje.

  • Zaawansowana analityka zwiększa skuteczność leczenia i jakość opieki zdrowotnej

    Przedstawiciele sektora ochrony zdrowia na całym świecie od lat mierzą się z wyzwaniami związanymi m.in. z efektywnością operacyjną, zmieniającym się zakresem realizowanych świadczeń, zarządzaniem i wykorzystaniem budżetu, problemami kadrowymi, a także rosnącymi oczekiwaniami ze strony chorych i ich rodzin.

  • Uczenie maszynowe pozwoli każdemu znaleźć prywatny raj na ziemi

    Znalezienie raju na ziemi nie jest łatwym zadaniem, gdyż dla każdego „raj” oznacza co innego. Preferencje odnośnie panującego klimatu czy sposobów spędzania wolnego czasu są tak odmienne, że trudno o wytypowanie miejsca, w którym każdy bez wyjątku czułby się komfortowo. Specjaliści z firmy SAS wykorzystali uczenie maszynowe do stworzenia konfiguratora umożliwiającego znalezienie prywatnego raju na ziemi.

  • Organizacje potrzebują kompleksowej strategii w zakresie zarządzania danymi

    Wraz z rosnącą dynamicznie ilością danych oraz dostępnością coraz bardziej zaawansowanych narzędzi analitycznych, strategia zarządzania danymi stanowi podstawowy element w procesach podejmowania decyzji biznesowych.
loading...
loading...
loading...

Grupa Selena realizuje cyfrową...

Selena zakończyła już wdrażanie nowoczesnego oprogramowania w 7 spółkach, w tym roku planuje w...

Cross Jeans z systemem ERP Microsoft...

Branża sprzedaży detalicznej rozwija się w zawrotnym tempie. Nowoczesne technologie, stały dostęp...

Zarządzanie projektami w systemie ERP

Zlecenia klientów, projektowanie produktów lub optymalizacja procesów biznesowych – w wielu...

Komputronik Biznes z systemem ERP Microsoft...

Zobacz jak jak platforma #Dynamics365 pozwoliła uporządkować, ujednolicić i wzbogacić wiedzę o...

Polskie zakłady produkcyjne utknęły w...

Dzięki technologiom przemysłu 4.0 efektywność fabryk rośnie kilkukrotnie szybciej niż w latach 90....

ODL

Show Panel
Liderzy Produkcji 2018
Show Panel
ENOVA365 KWADRAT
Show Panel
erpframe
Show Panel
  • eqsystembaner
  • snt button 250