Ciekawe zastosowania systemów klasy Business Intelligence cz. II

Ciekawe zastosowania systemów klasy Business Intelligence cz. II

W pierwszej części artykułu udowodniliśmy już, że systemy klasy Business Intelligence nie służą wyłącznie największym korporacjom. To narzędzie dla firm dowolnych rozmiarów. Dla każdej osoby, która chce wycisnąć z danych więcej niż tylko „suche” liczby. To oprogramowanie, owszem, przede wszystkim dla analityków, ale również dla osób chętnych odkrycia drugiego dna, potrzebujących dystansu do swojej subiektywnej perspektywy, otwartych na spojrzenie z lotu ptaka na biznes i dane. Dla osób ciekawych świata. Brzmi zbyt pompatycznie? Sprawdźmy to!

Ciekawe zastosowania systemów klasy Business Intelligence cz. I

Ciekawe zastosowania systemów klasy Business Intelligence cz. I

Systemy klasy Business Intelligence często określane są mianem nieciekawych narzędzi, które poszerzają jedynie możliwości arkuszy kalkulacyjnych. Przydać się mogą największym korporacjom w finansach i kontrolingu – nigdzie więcej. To stereotypy. System BI można użyć z powodzeniem do analizy… miary i wagi ryb albo zawartości sałatki greckiej. Brzmi abstrakcyjnie, ale dzieje się naprawdę i przynosi niewyobrażalny rezultat.

Dlaczego nie należy obawiać się robotów i sztucznej inteligencji? – Część II

Dlaczego nie należy obawiać się robotów i sztucznej inteligencji? – Część II

Z pierwszej części artykułu dowiedzieliśmy się, w jakich obszarach życia, przemysłu i rozwoju nowoczesnych technologii towarzyszy nam sztuczna inteligencja (SI) i robotyka, oraz dlaczego nie powinniśmy się ich obawiać. Dziś przyjrzymy się zastosowaniu SI w biznesie – czyli temu, co możemy osiągnąć dzięki automatyzacji, uczeniu maszynowemu i rozszerzonej analityce danych, oraz powiemy o tym, że to nic złego, gdy pomaga nam lub wyręcza nas w pracy inteligentny asystent.

Webinar: 7 nawyków, które zwiększą efektywność analityki Twoich danych!

Webinar: 7 nawyków, które zwiększą efektywność analityki Twoich danych!

Upewnij się, że Ty i Twój zespół jesteście przygotowani do wykorzystania pełnego potencjału danych i analityki, aby pomóc w rozwoju Twojej organizacji.
Dołącz do panelistów firmy Qlik, którzy przeanalizują wnioski z nowego raportu TDWI (Transforming Data With Intelligence) i opowiedzą o modernizacji firmy na podstawie wsparcia danych i rozwoju analityki, oraz przedyskutują, co robią topowe organizacje, aby osiągnąć sukces analityczny.

Dlaczego nie należy obawiać się robotów i sztucznej inteligencji? – Część I

Dlaczego nie należy obawiać się robotów i sztucznej inteligencji? – Część I

Współcześnie, sztuczna inteligencja (SI) znajduje zastosowanie nie tylko w superkomputerach dostępnych w siedzibie NASA czy centrum badań wojskowych. Dziś, asystent głosowy, nawigacja, sklep internetowy, czy sportowy zegarek mogą na bieżąco analizować dane i uczyć się reguł, zachowań i wzorców. Czy jednak wizja zaawansowanych technologicznie androidów rodem z Terminatora, nadal nie spędza nam snu z powiek?
Nawet jeśli, to nie powinna. Wychodząc od truizmu, można by tekst rozpocząć i zakończyć słowami, że SI jest jak nóż – można nim kroić chleb, ale można też nim kogoś skaleczyć. Tak samo jest ze sztuczną inteligencją, którą można wykorzystać zarówno w szczytnym celu, jak i niemoralnym.

Chmura obliczeniowa jest wykorzystywana już przez 42% przedsiębiorstw w Unii Europejskiej

Chmura obliczeniowa jest wykorzystywana już przez 42% przedsiębiorstw w Unii Europejskiej

Rozwijając biznes, warto gromadzić dane, które stanowią podstawę funkcjonowania każdej firmy. Niezależnie od działu – kadry, płace, sprzedaż, logistyka, marketing – pod cyframi kryją się bezcenne informacje na temat zysków, strat, korzyści i zagrożeń. Aby ustalić strategię, dalsze kroki, i planować rozwój przedsiębiorstwa, z pomocą przychodzą systemy do ekstrakcji danych, transformacji (w celu np. ujednolicania) i dalszego przesyłania. Ponadto, dane to także maile i szereg innych, kluczowych dla organizacji plików. Zanim jednak dojdziemy do clou Business Intelligence, warto zadać sobie fundamentalne dziś pytanie – gdzie magazynować dane? Czy w ramach rozbudowy własnej infrastruktury sieciowej, czy korzystając z rozwiązań chmurowych? Przyjrzyjmy się jak wyglądają trendy w Unii Europejskiej i na którym miejscu plasuje się Polska.

Najlepsze zastosowania machine learningu w codziennym życiu – część II

Najlepsze zastosowania machine learningu w codziennym życiu – część II

W pierwszej części artykułu opowiedzieliśmy o tym, jak uczenie maszynowe może pomagać nam na co dzień podczas podróżowania, jak może monitorować nasze zdrowie i ostrzegać przed niebezpieczeństwem, oraz jak sprytnie zachęca nas do większej rozrzutności podczas robienia zakupów online. Dziś przyjrzymy się bliżej kolejnym udogodnieniom z jakich korzystamy niemal codziennie, choć nie zawsze zdajemy sobie sprawy, że stoi za nimi analizująca dane, błędy i anomalie – samoucząca się sztuczna inteligencja.

Data science i karaoke, czyli jak analizowało się dane pół wieku temu?

Data science i karaoke, czyli jak analizowało się dane pół wieku temu?

Wydawać by się mogło, że przed XXI wiekiem pojęcia „data science” i „analizy danych” owszem, istniały, ale nie miały tak szerokiego zastosowania jak dzisiaj. W latach 70’-80’ na przykład, rząd, służba zdrowia, wojsko, uniwersytety, oraz wszystkie inne organizacje, które mogły sobie pozwolić na komputery z odpowiednią mocą obliczeniową, z pewnością korzystały z przetwarzania danych. Nadal jednak w ograniczony i bardzo wolny sposób. A inne branże? Czy słowo „karaoke” to pierwsze co wpada do głowy po usłyszeniu „data science”? Raczej nie.

Zastosowanie uczenia maszynowego w tworzeniu gier wideo

Zastosowanie uczenia maszynowego w tworzeniu gier wideo

Uczenie maszynowe jest w stanie budować w locie animacje wirtualnych zawodników w grze FIFA 2022. W czasie 60 razy krótszym od sekundy, komputer jest w stanie analizować ruchy gracza i “doklejać” do niego kolejne klatki animacji. W zależności od wielu czynników, każdy strzał, wślizg lub przewrotka, czy faul mogą być zbudowane z szeregu innych animacji, dzięki czemu każda akcja będzie niepowtarzalna. A co ma do tego uczenie maszynowe? O tym dowiesz się z artykułu.