Wszystkie pola: big. - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Potrzeba Big Maca
The Need of Big Mac
Autorzy:: Niedurny, Katarzyna
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/22316546.pdf
Data publikacji:: 2023-10
Wydawca:: Instytut im. Jerzego Grotowskiego we Wrocławiu
Opis:: Teatr Dramatyczny im. Gustawa Holoubka w Warszawie Jan Czapliński Podwójny z frytkami reżyseria: Piotr Pacześniak, dramaturgia: Jan Czapliński, scenografia: Łukasz Mleczak, kostiumy: Zoya Wygnańska premiera: 1 lipca 2023
Źródło:: Didaskalia. Gazeta Teatralna; 2023, 177; 292-298
2720-0043
Pojawia się w:: Didaskalia. Gazeta Teatralna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Dlaczego Big Data?
Autorzy:: Hyunjoung, Lee
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/303256.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Wydawnictwo Druk-Art
Tematy:: baza danych
inteligentne zarządzanie
analiza danych Big Data
database
intelligent management
big data analysis
Opis:: Ilość danych jest ogromna i cały czas rośnie w szalonym tempie. Jednocześnie przybywa danych zbędnych, a wykonanie bardziej efektywnej, rzetelnej analizy wymaga ich przefiltrowania i usunięcia. Umiejętność wyodrębniania ze zbiorów danych prawidłowych i przydatnych informacji staje się czymś nieodzownym. Dzięki analizie Big Data przedsiębiorstwo zyskuje możliwość oddzielenia „ziarna od plew” i poszerzenia swojej początkowo dość wąskiej perspektywy. Istotą Big Data nie jest objętość (ilość) danych, szybkość ich przepływu ani różnorodność, lecz poszerzenie horyzontów myślowych oraz inne spojrzenie na dane. Chcesz zobaczyć cały las? To nie wychodź z niego, ale wespnij się na szczyt góry. Podobnie rzeczy mają się z Big Data. Szukasz istotnych informacji? Wzbij się niczym ptak w przestworza, a im wyżej się wniesiesz, tym szersze będzie twoje pole widzenia. Aby zobaczyć z zewnątrz to, czego się nie da uchwycić, pozostając wewnątrz, potrzebny jest punkt widzenia obejmujący cały las. I tutaj właśnie wkracza Big Data.
Źródło:: Napędy i Sterowanie; 2019, 21, 2; 62-69
1507-7764
Pojawia się w:: Napędy i Sterowanie
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Big problems with big data
Autorzy:: Goczyła, Krzysztof
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1954610.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Politechnika Gdańska
Tematy:: big data
MapReduce
NoSQL database
data science
baza danych NoSQL
nauka o danych
Opis:: The article presents an overview of the most important issues related to the phenomenon called big data. The characteristics of big data concerning the data itself and the data sources are presented. Then, the big data life cycle concept is formulated. The next sections focus on two big data technologies: MapReduce for big data processing and NoSQL databases for big data storage.
Źródło:: TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2020, 24, 1; 73-81
1428-6394
Pojawia się w:: TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Potrzeby analityczne polskich firm a Big Data
Autorzy:: Mach-Król, Maria
Modrzejewska, Dagmara
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/432178.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:: big data
zaawansowane analizy biznesowe
temporalne Big Data
Opis:: Cele artykułu to prezentacja poziomu świadomości polskich menedżerów co do znaczenia analityki Big Data oraz określenie, na ile potrzeby analityczne polskich firm wiążą się w sposób jawny bądź nie z przetwarzaniem właśnie tego typu danych i z wdrażaniem odpowiednich do tego rozwiązań IT. Pytania badawcze brzmią następująco: jak menedżerowie rozumieją znaczenie terminu Big Data, jakie są rodzaje analityki biznesowej szczególnie ważne dla organizacji, jakie rodzaje danych i/lub wiedzy, rozwiązania ICT i jakie funkcjonalności narzędzi ICT mających wspierać zaawansowane analizy biznesowe są pożądane przez polskich menedżerów. Wyniki prezentowane w artykule są wynikiem badań przeprowadzonych w 2016 r. z wykorzystaniem studiów przypadków. Metodą zbierania danych były wywiady półustrukturyzowane, przeprowadzone w 15 polskich przedsiębiorstwach. Stwierdzono, że potrzeby analityczne polskich menedżerów można powiązać z pojęciem Big Data, ponadto w wypowiedziach respondentów silnie uwidaczniają się temporalny charakter Big Data i dominująca rola czasu w analityce tych danych
Źródło:: Informatyka Ekonomiczna; 2017, 2(44); 82-93
1507-3858
Pojawia się w:: Informatyka Ekonomiczna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Big Data Model "Entity and Features"
Autorzy:: Shakhovska, N.
Bolubash, U.
Veres, O.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/411279.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
Tematy:: big data
NoSQL
document-oriented database
Big Table
Opis:: The article deals with the problem which led to Big Data. Big Data information technology is the set of methods and means of processing different types of structured and unstructured dynamic large amounts of data for their analysis and use of decision support. Features of NoSQL databases and categories are described. The developed Big Data Model “Entity and Features” allows determining the distance between the sources of data on the availability of information about a particular entity. The information structure of Big Data has been devised. It became a basis for further research and for concentrating on a problem of development of diverse data without their preliminary integration.
Źródło:: ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes; 2015, 4, 2; 51-58
2084-5715
Pojawia się w:: ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Big data - studia przyszłości
Autorzy:: Falkiewicz, Ewa
Maj, Monika
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/606651.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:: Big Data, education, data scientist
big data
analiza danych
kształcenie
analityk danych
Opis:: The aim of this paper is to show the importance of Big Data studies. The authors present some interesting results of their investigations. The article discusses the extent to which pupils and students are familiar with the latest developments of IT technology.
Celem pracy jest pokazanie, jak wielką przyszłość dają w dzisiejszych czasach studia na kierunku analiza danych. Tekst prezentuje wyniki badań przeprowadzonych przez autorów. Pokazuje, w jakim stopniu maturzyści i studenci są zaznajomieni z najnowszymi osiągnięciami technologii IT.
Źródło:: Lubelski Rocznik Pedagogiczny; 2017, 36, 4
0137-6136
Pojawia się w:: Lubelski Rocznik Pedagogiczny
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Reception of the New Framework for Implementing Temporal Big Data Analytics in Organizations
Recepcja nowych ram dla wdrożenia temporalnej analityki big data w organizacjach
Autorzy:: Mach-Król, Maria
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2197831.pdf
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:: temporal big data
implementation framework
temporal big data analytics (TBDA)
leagile approach
temporalne big data
ramy implementacji
temporalna analiza big data
podejście leagile
Opis:: The main goal of this study was to present the reception of the new framework for implementing temporal big data analytics (TBDA) in organizations. This research also aimed at verifying the correctness and usefulness of the proposed framework by means of a focus group interview. The need for TBDA is described, and the proposed framework briefly outlined. Finally, the results of the focus group interview are presented. The proposed conceptual framework was positively verified. The most important findings of this study are: proving that effective implementation of big data analytics in companies requires consideration of time; demonstrating the usefulness of the leagile approach in the implementation of TBDA in companies; positive verification of the comprehensive conceptual framework for TBDA implementation in organizations.
Głównym celem artykułu jest przedstawienie recepcji nowych ram wdrażania temporalnej analizy big data (TBDA – Temporal Big Data Analytics) w organizacjach. Jednocześnie badania mają na celu zweryfikowanie poprawności i użyteczności proponowanych ram. Weryfikacja została przeprowadzona za pomocą zogniskowanego wywiadu grupowego. W artykule wskazano potrzebę TBDA, pokrótce przedstawiono proponowane ramy implementacji tego rozwiązania oraz przedstawiono wyniki zogniskowanego wywiadu grupowego. Zaproponowane ramy konceptualne zostały zweryfikowane pozytywnie. Najważniejsze wnioski z tego badania to: udowodniono, że skuteczne wdrożenie analityki big data w firmach wymaga uwzględnienia czasu; wykazano przydatność podejścia leagile we wdrażaniu TBDA w organizacjach; pozytywnie zweryfikowano kompleksowe ramy koncepcyjne wdrożenia TBDA w organizacjach.
Źródło:: Informatyka Ekonomiczna; 2022, 2; 28-48
1507-3858
Pojawia się w:: Informatyka Ekonomiczna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "big." wg kryterium: Wszystkie pola

Źródło danych

Dostawca treści

Podbaza

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język