biznes technologie innowacje
technologiczna strona biznesu
biznes technologie innowacje
najważniejsze informacje zebrane w jednym miejscu

Premium

Materiał dostępny tylko dla Subskrybentów

Nie masz subskrypcji? Dołącz do grona Subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Wybierz wariant dopasowany do siebie!

Jesteś Subskrybentem? Zaloguj się

X
Następny artykuł dla ciebie
Wyświetl >>
5 tekstów na temat analizy danych

5 tekstów na temat analizy danych

Zrozumienie potrzeb klientów i otoczenia biznesowego firmy praktycznie nie może już obejść się bez analizy danych. Dzięki rozwiązaniom takim jak internet rzeczy czy sieci 5G danych do analizy będzie coraz więcej. Aby wskazać największe wyzwania i pułapki związane z analizą danych, przypominamy pięć popularnych tekstów na ten temat.

1. Problem z danymi, który hamuje rozwój sztucznej inteligencji

Zaawansowane metody analityczne i sztuczna inteligencja niosą obietnicę uzyskania wiedzy, która pomoże firmom zachować konkurencyjność. Aby tak się jednak stało, trzeba zapewnić dostęp do właściwych danych – czasami jednak firmy po prostu ich nie posiadają. Wysiłki wkładane w rozwój sztucznej inteligencji mogą nie przynieść spodziewanych efektów, jeśli organizacje nie zadbają o odpowiedni dostęp do danych w procesie tworzenia i obsługi produktu.

2. Podejmuj decyzje na podstawie właściwych danych

Gdybyśmy poprosili prezesa dowolnej dużej firmy, aby wymienił współczesne dobre praktyki w dziedzinie zarządzania, z pewnością wspomniałby o podejmowaniu decyzji na podstawie danych. Przedsiębiorstwa mają dziś więcej danych niż kiedykolwiek wcześniej, ale wielu menedżerów wyższego szczebla twierdzi, że informacji, jakie otrzymują w wyniku ich analizy, nie da się wykorzystać do działania, lub ogólnie są rozczarowujące. Liderzy którzy chcą to zmienić, muszą zadbać, by analityka bazowała na potrzebach decyzyjnych.

3. Co menedżerowie powinni wiedzieć o narzędziach wymiany danych

Idea, by wykorzystywać dane przy produkcji lub sprzedaży towarów i usług, nie jest nowa. Warto jednak pamiętać, że dane są czymś znacząco odmiennym od tradycyjnych czynników produkcji, takich jak kapitał i praca.

4. Dlaczego projekty z zakresu analizy danych nie przynoszą spodziewanych rezultatów

Coraz więcej firm uznaje naukę o danych za narzędzie i źródło dodatkowych możliwości, a jednak wiele z nich nie jest w stanie konsekwentnie czerpać wartości biznesowej ze swoich inwestycji w big data, sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Organizacje mogą uzyskać konkretne korzyści biznesowe dzięki zaawansowanej analizie, jeśli tylko uda im się zidentyfikować i pokonać pięć typowych przeszkód.

5. Gdzie przechowywać firmowe dane?

Przedsiębiorstwa stają w obliczu coraz większego napływu cyfrowych informacji. Do tej pory większość z nich do przetrzymywania swoich danych wybierała centra danych (ang. data center). Jednak wzrost usług oferowanych w chmurze (ang. cloud computing), Internet rzeczy (IoT) i inne innowacyjne rozwiązania mogą oznaczać, że w przyszłości lokalne centra danych będą miały znacznie ograniczone zalety.

Paweł Górecki

Redaktor prowadzący MIT Sloan Management Review Polska