Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "BIG" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 102
Tytuł:
Big Data – definicje, wyzwania i technologie informatyczne
Big Data − definitions, challenges and information technologies
Autorzy:
Tabakow, Marta
Korczak, Jerzy
Franczyk, Bogdan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/432296.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
Big Data
Big Data definition
challenges of Big Data
Hadoop
NoSql
Map Reduce
parallel processing
Opis:
Big Data as a complex IT issues, is one of the most important challenges of the modern digital world. At the present time, the continuous inflow of a large amount of information from different sources, and thus with different characteristics, requires the introduction of new data analysis techniques and technology. In particular, Big Data requires the use of parallel processing and the departure from the classical scheme of data storage. Thus, in this paper we review the basic issues related to the theme of Big Data: different definitions of „Big Data” research and technological problems and challenges in terms of data volume, their diversity, the reduction of the dimension of data quality and inference capabilities. We also consider the future direction of work in the field of exploration of the possibilities of Big Data in various areas of management.
Źródło:
Informatyka Ekonomiczna; 2014, 1(31); 138-153
1507-3858
Pojawia się w:
Informatyka Ekonomiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ big data na zarządzanie łańcuchami dostaw
The impact of big data on supply chain management
Autorzy:
Łada, Monika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589601.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Big data
Łańcuchy dostaw
Zarządzanie
Big Data
management
supply chain
Opis:
Big data jest zjawiskiem szeroko dyskutowanym we współczesnej literaturze ekonomicznej. Celem artykułu jest identyfikacja głównych trendów zmian w łańcuchach dostaw obserwowanych aktualnie w praktyce gospodarczej i oczekiwanych w przyszłości, następujących w efekcie wykorzystania technologii big data. Przedstawione wyniki badań literaturowych prezentują zarówno główne kierunki zmian w sposobach funkcjonowania łańcuchów dostaw, jak i kwestie ewolucji w podejściu do zarządzania międzyorganizacyjnego.
Big Data is the phenomenon that is currently discussed widely in economic literature. The aim of the paper is to identify the main trends in supply chain management being observed in practice and expected to develop in the future resulting from application of Big Data technologies. The discussion based on the literature review is focused both on changes in supply chain activities and interorganizational management issues.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2017, 341; 200-209
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Technologie informacyjne jako czynnik rozwoju nowych funkcjonalności zintegrowanych systemów zarządzania w ramach koncepcji big management
Information technologies as a factor of developing the new functionality of integrated management systems under the big management conception
Autorzy:
Bytniewski, Andrzej
Hernes, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/588263.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Big data
Big management
Kognitywne programy agentowe
Paradygmaty zarządzania
Zintegrowane systemy zarządzania
Big Data
Big Management
Cognitive agents
Integrated Management Information Systems
Management paradigms
Opis:
Integrated Management Information Systems should enable to process not only large amounts of unstructured data, but also to have the ability to analyze the real significance of phenomena occurring in the organization’s environment. This paper highlights how new information technologies affect to the development of an integrated management system, its new functionality, and how they allow to the introduce a new management conception, called Big Management.
Zintegrowane systemy informatyczne zarządzania powinny umożliwiać nie tylko przetwarzanie dużych ilości nieusystematyzowanych danych, ale również posiadać funkcje umożliwiające analizę rzeczywistego znaczenia zjawisk zachodzących w otoczeniu organizacji. W niniejszym artykule wskazano, w jaki sposób nowe technologie informacyjne wpływają na rozwój struktury zintegrowanego systemu zarządzania, nowych jego funkcjonalności oraz umożliwiają wprowadzenie nowej koncepcji zarządzania określanej jako big management.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2017, 341; 54-70
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Review on Big Data Management and Decision-Making in Smart Grid
Autorzy:
Mohamed, Amira
Refaat, Shady S.
Abu-Rub, Haitham
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1193826.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
Big Data
energy management
Big Data analytics
smart grid
decision-making
Opis:
Smart grid (SG) is the solution to solve existing problems of energy security from generation to utilization. Examples of such problems are disruptions in the electric grid and disturbances in the transmission. SG is a premium source of Big Data. The data should be processed to reveal hidden patterns and secret correlations to extrapolate the needed values. Such useful information obtained by the so-called data analytics is an essential element for energy management and control decision towards improving energy security, efficiency, and decreasing costs of energy use. For that reason, different techniques have been developed to process Big Data. This paper presents an overview of these techniques and discusses their advantages and challenges. The contribution of this paper is building a recommender system using different techniques to overcome the most obstacles encountering the Big Data processes in SG. The proposed system achieves the goals of the future SG by (i) analyzing data and executing values as accurately as possible, (ii) helping in decision-making to improve the efficiency of the grid, (iii) reducing cost and time, (iv) managing operating parameters, (v) allowing predicting and preventing equipment failures, and (vi) increasing customer satisfaction. Big Data process enables benefits that were never achieved for the SG application.
Źródło:
Power Electronics and Drives; 2019, 4, 39; 1-13
2451-0262
2543-4292
Pojawia się w:
Power Electronics and Drives
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The importance of Big Data Analytics technology in business management
Autorzy:
Pizło, Wojciech
Kulykovets, Olena
Prokopowicz, Dariusz
Mazurkiewicz-Pizło, Anna
Kałowski, Adam
Paprocka, Małgorzata W.
Stawicka, Ewa
Skarzyńska, Edyta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/20311652.pdf
Data publikacji:
2023-10-31
Wydawca:
Akademia Sztuki Wojennej
Tematy:
Big Data management
Digital Twins
new technology management
Big Data
Analytics
Scopus database
Opis:
Data processing, artificial intelligence and IoT technologies are on the rise. The role of data transfer security systems and databases, known as Big Data, is growing. The main cognitive aim of the publication is to identify the specific nature of Big Data management in an enterprise. The paper uses the bibliographic Elsevier and Springer Link databases, and the Scopus abstract database. The distribution of keywords, drawing attention to four main areas related to research directions, is indicated, i.e., Big Data and the related terms „human”, „IoT” and „machine learning”. The paper presents the specific nature of Big Data together with Kitchin and McArdle’s research, indicating the need for a taxonomic ordering of large databases. The precise nature of Big Data management, including the use of advanced analytical techniques enabling managerial decision-making, was identified. The development of Cyber Production Systems (CPS), based on BD, integrating the physical world of an enterprise with the digitisation of information as the concept of Digital Twins (DTs), was also indicated. CPS offer the opportunity to increase enterprise resilience through increased adaptability, robustness and efficiency. With DTs, manufacturing costs are reduced, the product life cycle is shortened, and production quality increases.
Źródło:
Cybersecurity and Law; 2023, 10, 2; 270-282
2658-1493
Pojawia się w:
Cybersecurity and Law
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big Data – znaczenie, zastosowania i rozwiązania technologiczne
Big Data – meaning, applications and technology solutions
Autorzy:
Racka, Katarzyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/446789.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Mazowiecka Uczelnia Publiczna w Płocku
Tematy:
Big Data
NoSQL
MapReduce
Hadoop
Opis:
Big Data technologies and their application to business processes is growing rapidly. Analytical and consulting enterprises specializing in issues of strategic use of IT technology indicate that the number of companies implementing or planning to implement technological solutions related to Big Data is increasing annually. A lot of companies believe that the analysis of unstructured data will be the key to a deeper understanding of customer behavior. They believe that the analyst is absolutely essential or very important to conduct the overall business strategy and improve operational results. The purpose of the article is to define Big Data, explain what the unstructured data are and how to apply them. Furthermore, in the article I present the results of reports on the Big Data technologies implementation and discuss the associated technologies.
Technologie Big Data i ich zastosowanie do procesów biznesowych rozwijają się w tempie dynamicznym. Przedsiębiorstwa analityczno-doradcze specjalizujące się w zagadnieniach strategicznego wykorzystania technologii IT informują, że z roku na rok zwiększa się liczba przedsiębiorstw wdrażających lub planujących wdrożenie rozwiązań technologicznych związanych z Big Data. Dużo przedsiębiorstw uważa, że analizy danych niestrukturalnych będą kluczem do głębszego zrozumienia zachowań klienta. Uważają one, że analityka jest absolutnie niezbędna lub bardzo ważna dla prowadzenia ogólnej strategii biznesowej przedsiębiorstwa oraz do poprawy wyników operacyjnych. Celem tego artykułu jest wyjaśnienie co dokładnie oznacza pojęcie Big Data, co to są dane niestrukturalne oraz jakie mogą mieć zastosowania. Ponadto, w artykule prezentuję wyniki raportów dotyczących wdrażanie technologii Big Data i omawiam przykładowe technologie związane z Big Data.
Źródło:
Zeszyty Naukowe PWSZ w Płocku. Nauki Ekonomiczne; 2016, 1(23); 311 - 323
1644-888X
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe PWSZ w Płocku. Nauki Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Controlling the effect of multiple testing in Big Data
Autorzy:
Denkowska, Sabina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/585035.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
multiple testing
FDR
Big Data
Opis:
Big Data poses a new challenge to statistical data analysis. An enormous growth of available data and their multidimensionality challenge the usefulness of classical methods of analysis. One of the most important stages in Big Data analysis is the verification of hypotheses and conclusions. With the growth of the number of hypotheses, each of which is tested at significance level, the risk of erroneous rejections of true null hypotheses increases. Big Data analysts often deal with sets consisting of thousands, or even hundreds of thousands of inferences. FWER-controlling procedures recommended by Tukey [1953], are effective only for small families of inferences. In cases of numerous families of inferences in Big Data analyses it is better to control FDR, that is the expected value of the fraction of erroneous rejections out of all rejections. The paper presents marginal procedures of multiple testing which allow for controlling FDR as well as their interesting alternative, that is the joint procedure of multiple testing MTP based on resampling [Dudoit, van der Laan 2008]. A wide range of applications, the possibility of choosing the Type I error rate and easily accessible software (MTP procedure is implemented in R multtest package) are their obvious advantages. Unfortunately, the results of the analysis of the MTP procedure obtained by Werft and Benner [2009] revealed problems with controlling FDR in the case of numerous sets of hypotheses and small samples. The paper presents a simulation experiment conducted to investigate potential restrictions of MTP procedure in case of large numbers of inferences and large sample sizes, which is typical of Big Data analyses. The experiment revealed that, regardless of the sample size, problems with controlling FDR occur when multiple testing procedures based on minima of unadjusted p-values ( ) are applied. Moreover, the experiment indicated the serious instability of the results of the MTP procedure (dependent on the number of bootstrap samplings) if multiple testing procedures based on minima of unadjusted p-values ( ) are used. The experiment described in the paper and the results obtained by Werft, Benner [2009] and Denkowska [2013] indicate the need for further research on MTP procedure.
Źródło:
Mathematical Economics; 2014, 10(17); 5-16
1733-9707
Pojawia się w:
Mathematical Economics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big Data: Challenges and Opportunities in Financial Management
Big data: wyzwania i szanse w zarządzaniu finansami
Autorzy:
Pilipczuk, Olga
Cosenco, Natalia
Kosenko, Olena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1923668.pdf
Data publikacji:
2020-02-18
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
Tematy:
big data
financial management
accounting
labor market
Big Data
zarządzanie finansami
księgowość
rynek pracy
Opis:
This paper describes the challenges and opportunities of using “big data” in the practice of financial management. The research question addressed in this work is what the major topics in existing research concerning the demand for big data skills are and where the resulting gaps in financial management occur. The experts noticed the transformation of the finance manager profession and predict that in next decade big data skills will be required for financial managers. Th e purposes of the paper are: to analyze the current state of the financial manager profession in selected labor markets, to identify the number of job positions with big data skills currently needed and to check additional skills and competencies needed in practice. The purpose of the literature study is to highlight the opportunities and challenges of big data technologies in financial management. To present a snapshot of big data skills demand in the European labor market for financial managers, we conducted research which reveals core skills currently needed for this position. We examined the most popular job search websites to find finance managers job openings that require big data skills in selected European countries. In conclusion, we provide potential areas for further research. JEL: M15, M54
W niniejszym artykule podjęto próbę opisania wyzwań i możliwości wykorzystania technologii Big Data w praktyce zarządzania finansami. Pytanie badawcze poruszone w artykule dotyczy analizy zapotrzebowania na rynku pracy w zakresie umiejętności Big Data i związanych z nimi luk badawczych w zarządzaniu finansami. Eksperci odnotowują transformację zawodu menedżera finansowego i przewidują, że w następnej dekadzie od menedżerów finansowych będą wymagane umiejętności wykorzystania technologii Big Data. Celem artykułu jest analiza obecnego stanu zawodu menedżera finansowego na rynkach pracy wybranych krajów Europy, identyfikacja liczby ofert pracy zawierających wymagania związane z umiejętnościami w zakresie Big Data oraz sprawdzenie dodatkowych umiejętności i kompetencji potrzebnych w praktyce dla menadżerów finansowych. Celem analizy literatury tematu było podkreślenie możliwości i wyzwań wykorzystania technologii Big Data w zakresie zarządzania finansami. Aby przedstawić stan obecny zapotrzebowania na umiejętności Big Data dla menedżerów finansowych na wybranych europejskich rynkach pracy, przeprowadzono badania, które ujawniły kluczowe umiejętności potrzebne obecnie na tym stanowisku. Przeanalizowano najbardziej popularne strony internetowe z ofertami pracy wybranych krajów Europy, aby znaleźć oferty pracy dla menedżerów finansowych, wymagające umiejętności Big Data. Badanie ujawniło różnice w popycie na umiejętności Big Data między badanymi krajami. W podsumowaniu nakreślono potencjalne obszary dalszych badań. JEL: M15, M54
Źródło:
Problemy Zarządzania; 2019, 5/2019 (85); 9-23
1644-9584
Pojawia się w:
Problemy Zarządzania
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The use of Big Data resources in patient experience management
Wykorzystanie zasobów Big Data do zarządzania pacjentami
Autorzy:
Jelonek, D.
Chluski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/323127.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
Big Data
management of healthcare
patient experience
big data
zarządzanie służbą zdrowia
doświadczenia pacjenta
Opis:
The aim of the paper is to present opportunities for the use o patient experience management of selected Big Data resources generated by health service stakeholders. The data collected by health service entities often meet conditions of Big Data definition. These are Big Data resources, with substantial variability and varied structure, containing much useful information. The use of analytical Big Data methods in patient experience management should have a positive impact on quality and efficiency of services provided by the health care entities.
Celem artykułu jest przedstawienie możliwości wykorzystania zarządzania przypadkami medycznymi pacjenta generowanymi przez interesariuszy służby zdrowia przy wykorzystaniu wybranych narzędzi Big Data. Dane gromadzone przez podmioty służby zdrowia często spełniają warunki wystarczające doi zaklasyfikowania je jako Big Data. Są to zasoby o znacznej zmienności i zróżnicowanej strukturze, zawierające wiele użytecznych informacji na temat pacjentów. Zastosowanie analitycznych metod Big Data w zarządzaniu przypadkami pacjentów powinno mieć pozytywny wpływ na jakość i efektywność usług świadczonych przez podmioty służby zdrowia.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2018, 117; 199-212
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Depression in the light of the Transactional Analysis theory – social media Big Data analysis
Depresja w świetle teorii analizy transakcyjnej - analiza mediów społecznościowych przy pomocy Big Data
Autorzy:
Wieczorek, Zbigniew
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/445825.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Humanistyczno-Przyrodniczy im. Jana Długosza w Częstochowie. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
depresja
analiza transakcyjna
Big Data
media społecznościowe
depression
transactional analysis
big data
social media
Opis:
Analiza wyników badań epidemiologicznych pozwala stwierdzić wzrost częstości zachorowań na depresje. Trzeba też mieć świadomość istnienia osób, które znajdują się na pograniczu depresji a także tych, którzy z różnych powodów nie będą nigdy zdiagnozowani a są osobami chorymi. Depresja znacząco obniża jakość życia chorych i ma poważne konsekwencje zdrowotne. Dodatkowo jest to poważny problem społeczny, który wiąże się ze skutkami psychologicznymi dla otoczenia chorego oraz rosnącymi kosztami leczenia depresji. Opis depresji jest złożony, wiąże się z czynnikami psychospołecznymi, pojawia się wiele modeli depresji i sposobów radzenia sobie z chorobą. Wzrost wiedzy na temat depresji może przyczynić się do wcześniejszego diagnozowania a w określonych sytuacjach do zapobiegania chorobie. Model depresji przedstawiony w teorii analizy transakcyjnej jest przydatny w opisie i zrozumieniu problemów depresyjnych. Specyficzny język analiz transakcyjnej przydatny jest w procesie edukacyjnym, pozwala też na analizę zjawiska poprzez rozpoznawanie specyficznych zachowań i wypowiedzi. Język ten można wykorzystać w analizie mediów społecznościowych, które od pewnego czasu są odbiciem problemów realnego życia.
The analysis of epidemiological studies shows an increase in the number of people suffering from depression. One should also take into account those on the brink of depression and those who, for various reasons, will never be diagnosed but are ill. Depression has a detrimental effect on patients’ quality of life and poses a threat to one’s health. Additionally, it is a serious social issue that is linked with psychological consequences for a given patient’s environment and growing costs of depression treatment. The description of depression is complex and regards psycho-social factors. There are many models of depression and ways of dealing with it. The growth of knowledge about depression might contribute to early diagnosing and, in particular situations, it might prevent the illness. The model of depression presented in the theory of transactional analysis is useful in describing and understanding issues concerning depression. The specific language of transactional analysis is useful in the educational process, it also allows for analysing the phenomenon by identifying particular behaviour and utterances. This language can be used for the analysis of social media which have been reflecting real-life problems for some time.
Źródło:
Edukacyjna Analiza Transakcyjna; 2019, 8; 91-115
2299-7466
Pojawia się w:
Edukacyjna Analiza Transakcyjna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The use of big data resources in patient experience management
Wykorzystanie zasobów Big Data do zarządzania pacjentami
Autorzy:
Jelonek, D.
Chluski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/323081.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
Big Data
management of healthcare
patient experience
big data
zarządzanie służbą zdrowia
doświadczenia pacjenta
Opis:
The aim of the paper is to present opportunities for the use o patient experience management of selected Big Data resources generated by health service stakeholders. The data collected by health service entities often meet conditions of Big Data definition. These are Big Data resources, with substantial variability and varied structure, containing much useful information. The use of analytical Big Data methods in patient experience management should have a positive impact on quality and efficiency of services provided by the health care entities.
Celem artykułu jest przedstawienie możliwości wykorzystania zarządzania przypadkami medycznymi pacjenta generowanymi przez interesariuszy służby zdrowia przy wykorzystaniu wybranych narzędzi Big Data. Dane gromadzone przez podmioty służby zdrowia często spełniają warunki wystarczające doi zaklasyfikowania je jako Big Data. Są to zasoby o znacznej zmienności i zróżnicowanej strukturze, zawierające wiele użytecznych informacji na temat pacjentów. Zastosowanie analitycznych metod Big Data w zarządzaniu przypadkami pacjentów powinno mieć pozytywny wpływ na jakość i efektywność usług świadczonych przez podmioty służby zdrowia.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2018, 120; 117-129
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Survey on Big Data and Internet of Things
Autorzy:
Ragothaman, Bhuvaneswari
Prabha, M. Surya
Jose, Elsa
Sarojini, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1193562.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
Big Data
Cloud
Hadoop
IoT
technologies
Opis:
In the internet the content of data are very large in size and in various structures, which are heterogeneous by nature. This is said to be Big Data. The data which satisfies the conditions of Big Data are similar to the IoT. So it can be said that Big Data and IoT are two sides of the same coin. For IoT the data can be shared using Cloud which acts as the transmission medium, and Big Data is a part of Cloud. Processing and deriving data from IoT is one of the biggest challenge and some special analytics are being used. The extracting and managing of the Big Data generated by the IoT is done by the Big Data technologies like Hadoop. There are various technologies and protocols are being used in the communication between the devices of IoT.
Źródło:
World Scientific News; 2016, 41; 159-164
2392-2192
Pojawia się w:
World Scientific News
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data w relacji do procesów zmian w edukacji
Big data in relation to the processes of change in education
Autorzy:
Janczyk, Janusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/446292.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski
Tematy:
Big Data
edukacja
rozwój
education
growth
Opis:
Implementacje technologii informacyjnych w sferę edukacji cechują się od wielu lat wysoką dynamiką wzrostu. Najbardziej intrygującym i nierozpoznanym obecnie zjawiskiem, przenikającym nie tylko edukację, ale wszelkie działania ludzkie jest Big Data. Należy skorzystać z nowych możliwości IT w takim zakresie, aby przyspieszyć rozwój edukacyjnych zastosowań Big Data i ograniczyć wpływ dostrzeganych oraz przyszłych zagrożeń. Podjęto próbę ewaluacji technologii Big Data w obszarze indeksowania, pozyskiwania i dystrybucji informacji w kontekście usieciowionej edukacji.
Implementation of information technologies in the sphere of education are characterized by many years of high growth. The most intriguing and currently unrecognized phenomenon, permeating not only education, but all human activities is Big Data. Should take advantage of new IT capabilities in extent to accelerate the development of educational applications of Big Data and limit the impact of perceived and future threats. An attempt was made evaluation of Big Data technology in the field of indexing, acquisition and distribution of information in the context of networked education.
Źródło:
Dydaktyka informatyki; 2016, (11) 2016; 100-108
2083-3156
Pojawia się w:
Dydaktyka informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data wyzwaniem dla człowieka i statystyki
Big Data as a Challenge for Man and Statistics
Autorzy:
Szreder, Mirosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/542943.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Big Data
Statistics
Society
Statystyka
Społeczeństwo
Opis:
Zjawisko big data jest stosunkowo nowe, stąd na ogół przyjmowane jest z zainteresowaniem, chociaż czasami też z irytacją lub niepokojem, z uczuciami, które co prawda coraz silniej dają znać o sobie, ale nie zawsze potrafimy je jasno wyrazić. W tym artykule podjęto próbę określenia najistotniejszych wyzwań, jakie big data rzuca nie tylko człowiekowi i społeczeństwu, ale także statystyce jako nauce. Zwłaszcza w odniesieniu do statystyki kwestia rosnących możliwości obliczeniowych wykorzystujących potężne zbiory danych jest warta uwagi, bo nie da się uciec od problemu relacji między adekwatnością stosowanej metodyki badawczej a jakością uzyskanej z niej wiedzy. (fragment tekstu)
The phenomenon of "big data", understood as the collection and processing of large data sets, in order to extract from them new knowledge, develops independently of the will of individuals and societies. The driving force behind this development is, on the one hand, rapid technological progress in the field of IT, and on the other the desire of many organizations to gain access to the knowledge accumulated in more and more electronic databases of Internet users, facebook, or twitter. The fact that the challenge is this phenomenon for man and for the statistics, the methodology can in these conditions prove less adequate, treats article. The author tries to argue that in case of protection of individuals and society, devoid of attribute privacy and anonymity, technological progress raises previously unknown threats. As statisticians analytical work hardly keep up with the possibilities offered by "big data", as well as the protection of human rights is merely a belated response to the dynamic world of electronic data. (original abstract)
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2015, 8; 1-11
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Możliwości wykorzystania Big Data w badaniach popytu i podaży w transporcie miejskim
Possibilities of Using Big Data in Researching Demand and Supply in Urban Transport
Autorzy:
Helbin, Maciej
Wyszomirski, Olgierd
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/952809.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:
transport miejski
badania popytu i podaży
big data
urban transport
demand and supply research
Big Data
Opis:
W badaniach popytu i podaży w transporcie miejskim powinno stosować się zarówno metody tradycyjne, jak i nowoczesne. Te ostatnie są związane z wykorzystywaniem Big Data. W artykule przedstawiono badania popytu i podaży jako podstawę kształtowania oferty przewozowej transportu miejskiego. Następnie omówiono tradycyjne metody badania popytu potencjalnego i czasów jazdy pojazdów tego transportu. Na ich tle zwrócono uwagę na coraz większe możliwości wykorzystywania Big Data w tych badaniach. Określono ich specyfikę, posługując się m.in. doświadczeniami praktycznymi Zarządu Komunikacji Miejskiej w Gdyni jako organizatora transportu miejskiego. Jednostka ta dysponuje zbiorami danych z systemu nadzoru miejskiego ruchu drogowego Tristar powiązanymi z programem Busman służącym do opracowywania i udostępniania pasażerom rozkładów jazdy oraz współuczestniczy z opracowywaniu koncepcji nowoczesnego systemu biletowego, który ma zapewnić istotny zbiór danych dla badań popytu i podaży.
Both traditional and modern methods should be applied to urban transport demand and supply surveys. The latter are related to the use of big data. The article presents demand and supply research as a basis for shaping the transport offer of urban transport. Then, traditional methods of researches the potential demand and driving times of vehicles were discussed. Attention was drawn to the increasing possibilities of using big data in the studies in the light of traditional research methods. Their specifics were determined based on the practical experiences of the Public Transport Authority in Gdynia appearing as an organizer of urban transport. The unit has data sets from the Tristar city traffic supervision system associated with the Busman program for the preparation and provision of passenger timetables and participating in the development of modern ticketing system concept that is to provide a significant data set for demand and supply surveys.
Źródło:
Transport Miejski i Regionalny; 2019, 2; 3-8
1732-5153
Pojawia się w:
Transport Miejski i Regionalny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 102

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies