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: Wszystkie pola

  Lista filtrów

Dostawca treści

Podbaza

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-50 z 815
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:
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
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:
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
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
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
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
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
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:
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
Tytuł:
Big Data: the current wave front of the tsunami
Autorzy:
Caldarola, E. G.
Sacco, M.
Terkaj, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1395588.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
big data
big science
advanced manufacturing
Opis:
In recent years, a real tsunami has flooded many human activities. Genomics, Astronomy, Particle Physics and Social Sciences are just a few examples of fields which have been intensively invaded by a massive amount of data coming from simulation, experiments or exploration. This huge pile of data requires a new way to deal with, a real paradigmatic shift respect to the past as for theories, technologies or approaches in data management. This work outlines the current wave front of Big Data, starting from a possible characterization of this new paradigm to its most compelling applications and tools, with an exploratory research of Big Data challenges in manufacturing engineering.
Źródło:
Applied Computer Science; 2014, 10, 4; 7-16
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data – wyzwanie dla rachunkowości zarządczej
Big data as a challenge for management accounting
Autorzy:
Burnet-Wyrwa, Wioletta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/590501.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Big data
Jakość danych
Ograniczenia
Rachunkowość zarządcza
Wyzwania
Big Data
Challenges
Constrains
Data quality
Management accounting
Opis:
W opracowaniu zaprezentowano wyzwania, z jakimi mogą mierzyć się specjaliści z rachunkowości i menedżerowie przy włączaniu danych pochodzących ze źródeł nieustrukturyzowanych do systemów rachunkowości zarządczej oraz wyzwania i ograniczenia związane z ich pozyskiwaniem, przetwarzaniem, wizualizacją i dzieleniem wyników. Pokazano także wieloaspektowy wpływ, jaki technologie big data wywierają na zakres kompetencji wymaganych od specjalistów z obszaru rachunkowości zarządczej.
The paper presents the challenges that accounting specialists and managers may face when integrating unstructured data into management accounting systems, and the constraints associated with acquiring, processing, visualizing, and sharing results. The multi-faceted impact Big Data has on the competencies required of accounting professionals had been presented.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2017, 341; 45-53
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big Data w kontekście kapitału ludzkiego
Big Data in the context of human capital
Big Data в контексте человеческого капитала
Autorzy:
Tuziak, Rafał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/548981.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
Tematy:
Big Data
kapitał ludzki
kultura organizacji
social capital
organizational culture
Opis:
We współczesnej gospodarce informacje, wiedza i nowoczesne technologie traktowane są jako samodzielne czynniki produkcji. Trend w kierunku rozwijania zaawansowanych procedur przetwarzania dużych wolumenów danych obliguje przedsiębiorstwa i organizacje do modyfikacji modeli biznesowych, zwiększając jednocześnie w znaczący sposób możliwości ich rozwoju. Wykorzystanie dzięki technologii Big Data rezultatów analiz ogromnych zbiorów danych optymalizuje procesy zarządzania i dostosowywania oferty produktów i usług do rzeczywistych potrzeb rynku. Big Data to nowy model budowania biznesu polegający na przewidywaniu z wykorzystaniem korelacji między odpowiednio zagregowanymi danymi. Pozwala zaprojektować przyszłe działania i podejmować właściwe decyzje, zwiększając tym samym przewagi konkurencyjne przedsiębiorstwa. Przetwarzanie i wykorzystanie wielkich zbiorów danych generuje określone korzyści podmiotom, które nimi dysponują. Procedury Big Data umożliwiają uczynienie informacji bardziej przejrzystymi i dostępnymi. Pozwalają tworzyć i przechowywać większą liczbę informacji o transakcjach w postaci cyfrowej dla lepszego rozpoznania efektywności działań. Precyzyjniej definiują nisze klienckie, optymalnie dopasowując do nich ofertę produktów i usług. Przyspieszają rozwój następnych generacji produktów i usług. Umożliwiają prowadzenie kontrolowanych eksperymentów. Big Data to nie tylko korzyści rynkowe i przewagi konkurencyjne, ale także potencjalne i rzeczywiste zagrożenia i ograniczenia. Dotyczą one sfer: technicznej, organizacyjnej, finansowej i społecznej. W tej ostatniej wiążą się głównie z problemem ochrony prywatności osób, która w obliczu cyfrowych możliwości ingerowania w nią bywa poważnie zagrożona. Istotnym wyzwaniem dla społeczeństwa staje się zatem prawne określenie zasad gromadzenia, przetwarzania i wykorzystywania danych. Zaawansowana technologia nie jest w stanie automatycznie przekształcić dużych zbiorów danych w korzyści biznesowe. Konieczny jest odpowiedni poziom kapitału ludzkiego i kultury analizy danych, aby w pełni wykorzystać możliwości, jakie stwarzają rozwiązania i procedury Big Data. Kluczem do sukcesu jest uruchomienie posiadanych przez pracowników zasobu wiedzy, umiejętności, zdolności, kwalifikacji, postaw, motywacji oraz zdrowie. Wymienione elementy składają się na kapitał ludzki, którego wysoki poziom jest niezbędny dla praktycznego zastosowania technologii Big Data. Kapitał ludzki jest składową kultury organizacyjnej firmy. Analiza różnych modeli kultury prowadzi do wniosku, że optymalną z punktu widzenia potrzeb i możliwości Big Data jest kultura adhokracji. Cechuje ją bowiem między innymi: kreatywność, innowacyjność, elastyczność, umiejętność szybkiego reagowania na pojawiające się możliwości, zdolność tworzenia niestereotypowych rozwiązań i wizji przyszłości, co w sytuacji zmienności, niepewności i nadmiaru informacji ma kapitalne znaczenie dla rozwoju firmy i zdobywania przewagi konkurencyjnej na rynku.
In the modern economy, information, knowledge and new technologies are treated as independent factors of production. The trend towards the development of advanced procedures for processing large volumes of data obliges businesses and organizations to modify business models, while increasing significantly their development capabilities. Thanks to Big Data, the use of technology for analysis results of huge data sets optimizes management processes, customizes products and services to the real needs of the market. Big Data is a new model of building a business, which relies on predicting based on correlations between the respectively aggregated data. It allows to design future actions and make the right decisions, thereby increasing the competitive advantages of the company. Processing and use of large data sets generate specific benefits to entities holding them. Big Data procedures allow to make information more transparent and accessible. They allow to create and store more information about the transactions in the digital form for a better understanding of the effectiveness of actions. They precisely define client niches, optimally matching them to offer products and services. Accelerate the development of the next generation of products and services. They also allow conducting controlled experiments. Big Data is not just a market and competitive advantage, but also bears the potential and real threats as well as limitations. They relate to technical, organizational, financial and social spheres. The latter are associated mainly with the problem of protecting the privacy of individuals, which, in the face of the digital possibilities of interfering in her, is being seriously threatened. Therefore, a major challenge for society is to legally define the rules for the collection, processing and use of data. Advanced technology is not able to automatically convert large sets of data into business advantages. There must be an adequate level of human capital and cultural analysis of data in order to take full advantage of the possibilities posed by solutions and procedures of Big Data. The key to success is to begin with the level of knowledge, skills, abilities, attitudes and motivation held by the employees. These elements constitute human capital, the high level of which is essential for the practical application of Big Data technology. Human capital is a component of the company’s corporate culture. Analysis of different models of culture leads to the conclusion that the optimal culture, from the point of view of the needs and capabilities of Big Data, is the culture of adhocracy. It is characterized by creativity, innovation, flexibility, ability to respond quickly to emerging opportunities, as well as the ability to create solutions and stereotyped vision of the future. In the case of variability, uncertainty and an excess of information is of paramount importance for the development of the company and securing the competitive advantage.
Źródło:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2017, 52; 302-314
1898-5084
2658-0780
Pojawia się w:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data a problem reprezentacji poznawczej
Big Data and the problem of mental representation
Autorzy:
Iwasiński, Łukasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2135590.pdf
Data publikacji:
2022-06-27
Wydawca:
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Tematy:
cognitive representation
Big Data
anti-realism
constructivism
Opis:
In this article, the author reflects on Big Data analytics in the context of the problem of cognitive representation. There are many voices declaring that the era of Big Data has brought a radical breakthrough in human cognitive abilities. Some – especially in the world of business and marketing, and to a lesser extent in the field of science – argue that for the first time we can reach a clean, objective picture of reality and keep track of its changes. The article is a critical commentary to this thesis. In Big Bata analytics, cognitive activities are assessed not from the point of view of their compliance with reality, but the possibility of achieving set goals. Big Data mining can be, and often is, an important tool for reality control and forecasting – which does not mean it can discover objective truth and create accurate representations of reality.
Źródło:
Człowiek i Społeczeństwo; 2022, 53; 241-261
0239-3271
Pojawia się w:
Człowiek i Społeczeństwo
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:
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:
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/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:
Big data w procesie zarządzania firmą
Big Data in the process of management
Autorzy:
Dembowski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/108929.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Szczeciński. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego
Tematy:
big data
analiza sieci
zarządzanie sieciowe
zarządzanie macierzowe
teoria grafów
Big Data
social network
network analysis
graph theory
matrix management
Opis:
Przedmiotem niniejszego artykułu jest zjawisko Big Data. Autor przedstawia ogólne informacje na temat tego, czym ów zbiór jest, a także gdzie i w jaki sposób jest lub może być wykorzystany. Wskazuje problemy, które generuje wzmożony napływ informacji (którego znaczący wzrost obserwujemy w ciągu ostatnich kilku lat) oraz omawia przykładowe narzędzia, które pomogą te problemy rozwiązywać. Wybór instrumentów nie jest przypadkowy, gdyż stanowią one skuteczną pomoc w procesie zarządzania procesami produkcji czy usług, a także zasobami ludzkimi.
The main subject of this article is the phenomenon of Big Data. Author would like to present general information about Big Data, as well as where and how it is used. Also discused will be problem generated by increased flow of information which increased over last few years, and examples of tools that can be helpful to solve these problems. The choise of instruments isn’t accidental, because they are useful in management processes of production, services and humar resources.
Źródło:
Studia Informatica Pomerania; 2017, 46, 4; 5-17
2451-0424
2300-410X
Pojawia się w:
Studia Informatica Pomerania
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data w globalizacji procesów biznesowych
Autorzy:
Butryn, Beata
Hauke, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/432087.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
biznes
globalizacja
big data
Opis:
Big data stwarza nowe wyzwania dla gospodarki globalnej. Trudno sobie dzisiaj wyobrazić biznes, który nie byłby wspomagany nowymi technologiami ICT. Wolumeny danych, z jakimi mamy do czynienia na wejściu procesu przetwarzania, zmuszają nas do wykorzystania metod, które są specyficzne dla big data. Od big data nie wymaga się dokładnego uzyskania wyniku w postaci liczbowej. Ważne są przede wszystkim procedury, które potrafią określić zależność pomiędzy napływającymi różnymi danymi. W gospodarce globalnej jest to szczególnie ważne, ponieważ zmienia się model prowadzenia biznesu. W artykule przedstawiona jest rola technologii big data w procesie globalizacji prowadzenia biznesu
Źródło:
Informatyka Ekonomiczna; 2018, 1(47); 32-42
1507-3858
Pojawia się w:
Informatyka Ekonomiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Akceptacja naruszenia prywatności w erze Big Data
The acceptance of privacy violations in the era of Big Data
Принятие нарушений конфиденциальности в эпоху Big Data
Autorzy:
Wieczorkowski, Jędrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/942902.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
Tematy:
prywatność
Big Data
dane osobowe
inwigilacja
privacy
personal data
surveillance
Opis:
Rozwój technologii informacyjnych dający nowe możliwości – biznesowe oraz związane z życiem prywatnym – powoduje także różnorodne zagrożenia wynikające z przetwarzania masowych danych prywatnych, w szczególności danych osobowych. Współczesne społeczeństwo informacyjne mierzy się więc z problemem znalezienia równowagi pomiędzy wykorzystywaniem nowych możliwości w gospodarce i życiu codziennym a ograniczaniem ich negatywnych konsekwencji w obszarze naruszenia prywatności jednostki. Społeczny aspekt zjawiska Big Data, a w szczególności zagadnienia związane z prywatnością, jest przedmiotem badań autora. W ich ramach poszukuje się odpowiedzi, jak użytkownicy rozwiązań IT opierających się na przetwarzaniu danych masowych oceniają poziom zagrożenia swojej prywatności i jakie są powody, dla których są skłonni ograniczyć swoją prywatność. W artykule przedstawiono wyniki takich badań, stawiając za cel opis zmiany podejścia do prywatności w kontekście instytucjonalnym w zakresie akceptacji naruszenia prywatności. Zaobserwowano, że znacząco wyższa akceptacja występuje w przypadku potrzeb ogólnospołecznych, w szczególności bezpieczeństwa publicznego, niż w przypadku wykorzystywania prywatnych danych na potrzeby indywidualnego przekazu reklamowego. Badania mają pomóc w zrozumieniu szerokiego problemu prywatności w świecie, w którym automatyczne masowe przetwarzanie danych prywatnych, w tym osobowych staje się codziennością.
The development of information technology gives new business and private opportunities. It also causes a variety of threats resulting from the processing of big private data, particularly personal data. The modern information e-society have the problem of finding a balance between exploiting new opportunities (in the economy and everyday life) and reducing the negative consequences of individual privacy violations. The social aspect of the big date phenomenon and in particular privacy issues is the subject of authors research. What is IT and Big Data users attitude to threat to their privacy? What are the reasons that they agree to limit their privacy? The article presents the results of this research. The goal of the paper is to describe a change in approach to privacy and the acceptance of privacy violations. It has been observed that significantly higher acceptance occurs in the case of social needs, especially public safety, than in the case of using private data for individual advertising. Research will help to understand the issue of privacy in a world with automatic mass-processing of personal and private data.
Źródło:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2017, 52; 315-325
1898-5084
2658-0780
Pojawia się w:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
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:
Overview of Big Data platforms
Przegląd platform Big Data
Autorzy:
Wróbel, Gabriel
Wikira, Maciej Daniel
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/98452.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:
big data
data analysis
platform
tool comparison
analiza danych
platforma
porównanie narzędzi
Opis:
The primary purpose of this paper is to present and provide main advantages and disadvantages of most popular big data platforms as well as their comparison in terms of ease of installation, work, performance and price, in order to find the most suitable solution to work with big sets of data. Nowadays, the data is largely analyzed by scientists not related to IT, so the ease of use and presentation of data is extremely important. The purpose of the assessment was to indicate the best IT tool for analyzing data from the point of view of a young analyst or scientist graduating and entering the labor market.
Głównym celem niniejszej pracy jest prezentacja głównych zalet oraz wad najbardziej popularnych platform big data, jak również porównanie ich pod względami łatwości instalacji, funkcjonalności, wydajności oraz ceny co pozwoli na wskazanie rozwiązania najlepiej dostosowanego do pracy z dużymi zbiorami danych. W dzisiejszych czasach dane są przetwarzane przez analityków niezwiązanych z branżą IT, w związku z czym bardzo istotne są kwestie łatwości użytkowania i prezentacji danych. Celem oceny jest wyznaczenie najlepszego narzędzia z branży IT dla analizy danych z perspektywy młodego analityka lub naukowca kończącego edukację i wchodzącego na rynek pracy.
Źródło:
Journal of Computer Sciences Institute; 2019, 13; 283-287
2544-0764
Pojawia się w:
Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big Data in the industry - overview of selected issues
Big Data w przemyśle - przegląd wybranych zagadnień
Autorzy:
Gierej, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/410042.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
big data
Industrial Internet of Things
Industry 4.0
Opis:
This article reviews selected issues related to the use of Big Data in the industry. The aim is to define the potential scope and forms of using large data sets in manufacturing companies. By systematically reviewing scientific and professional literature, selected issues related to the use of mass data analytics in production were analyzed. A definition of Big Data was presented, detailing its main attributes. The importance of mass data processing technology in the development of Industry 4.0 concept has been highlighted. Subsequently, attention was paid to issues such as production process optimization, decision making and mass production individualisation, and indicated the potential for large volumes of data. As a result, conclusions were drawn regarding the potential of using Big Data in the industry.
W artykule dokonano przeglądu wybranych zagadnień związanych z wykorzystaniem Big Data w przemyśle. Celem jest zdefiniowanie potencjalnego zakresu i form wykorzystania dużych zbiorów danych w przedsiębiorstwach produkcyjnych. Dokonując systematycznego przeglądu piśmiennictwa naukowego i profesjonalnego, przeanalizowano wybrane zagadnienia związane z wykorzystaniem analityki danych masowych w produkcji. Zaprezentowano definicję Big Data z wyszczególnieniem jej głównych atrybutów. Zwrócono uwagę na znaczenie technologii przetwarzania masowych zbiorów danych w rozwoju koncepcji Przemysłu 4.0. Następnie zwrócono uwagę na kwestie takie jak optymalizacja procesów produkcyjnych, podejmowanie decyzji oraz masowa indywidualizacja produkcji i wskazano dla nich możliwości wykorzystania dużych wolumenów danych. W rezultacie sformułowano wnioski dotyczące potencjału wykorzystania Big Data w przemyśle.
Źródło:
Management Systems in Production Engineering; 2017, 4 (25); 251-254
2299-0461
Pojawia się w:
Management Systems in Production Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analizy big data w serwisach społecznościowych
Big data Analysis in Social Network
Autorzy:
Polańska, Krystyna
Wassilew, Aleksander
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/548338.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
Tematy:
big data
sieci społecznościowe
polityka prywatności
social networks
political of privacy
Opis:
Analizy big data otworzyły nowy rozdział w podejściu do wnioskowania na podstawie danych pozyskiwanych z Internetu. Przede wszystkim dostępne dane mają już nie tylko historyczny charakter i nie dotyczą tylko prób z badanych populacji, ale zyskały walor aktualności i masowości dzięki ekstrakcji danych z Internetu. Nadal jednak poza obszarem obserwacji badawczych pozostali wykluczeni cyfrowo, którzy są niewidoczni w sieci choć pozostają częścią społeczeństwa. Celem artykułu jest wskazanie możliwości wykorzystania analiz dużych zbiorów danych pozyskiwanych z Internetu oraz określenie wskaźników pochodzących z sieci społecznościowych, które mogą służyć do wnioskowania w opisie zjawisk społecznych, politycznych i gospodarczych.
Analysis of big data opened a new chapter in the approach to inference on the basis of data obtained from the Internet. First of all available data no longer has just a historical nature and does not apply only to samples of the studied population, but have gained the values of current affairs and mass scale through extraction of data from the Internet. Still, beyond the research observations are thedigitally excluded who are invisible in the network although they remain a part of society. The aim of this article is to show the possibility of analysing big data obtained from the Internet to identify indicators from social networks, which can be used for inference in the description of social, political and economic phenomena.
Źródło:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2015, 44 cz. 2; 117-128
1898-5084
2658-0780
Pojawia się w:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big Data wyzwaniem dla zarządzania i rachunkowości
Big Data - a challenge for management and accounting
Autorzy:
Łada, Monika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/592834.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Big Data
Rachunkowość
Systemy informacyjne
Zarządzanie
Accounting
Information systems
Management
Opis:
Celem artykułu jest przedstawienie zmian w rachunkowości i zarządzaniu obserwowanych aktualnie oraz oczekiwanych w przyszłości w efekcie zwiększania się skali gromadzenia i wykorzystania dużych cyfrowych zbiorów danych. Opracowanie zostało przygotowane na podstawie przeglądu literatury. Analiza artykułów publikowanych w czasopismach naukowych z obszarów zarządzania i rachunkowości pozwoliła na wskazanie najważniejszych kierunków zmian w modelach działalności podmiotów gospodarczych, systemach zarządzania oraz wspomagających je rozwiązaniach informacyjnych z zakresu rachunkowości.
The aim of the paper is to present changes in the area of management and accounting, currently undergoing and expected in the future as a result of Big Data development. The study was prepared on the basis of a literature review. Analysis of articles published in scientific management and accounting journals allowed to identify the most important directions of changes in the business models, management systems as well as accounting solutions.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 299; 197-206
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie analizy big data w planowaniu funkcjonowania infrastruktury drogowej
Big data in planning of road infrastructure
Autorzy:
Górecki, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/313474.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
Tematy:
big data
infrastruktura drogowa
analiza SWOT
road infrastructure
swot analysis
Opis:
W artykule wskazano, że przedsięwzięcia budownictwa drogowego mogą być rozpatrywane jako projekty, zorganizowane według ogólnej metodyki zarządzania projektami z uwzględnieniem specyfiki branży. Wskazano potrzebę rozpatrywania tego typu przedsięwzięć w perspektywie całego cyklu życia obiektu budowlanego. Sprecyzowano też, że zarządzanie ryzykiem odgrywa kluczową rolę w zarządzaniu projektem. Sformułowano mocne i słabe strony, a także szanse i zagrożenia wynikające ze stosowania dużych zbiorów danych w zarządzaniu poszczególnymi obszarami projektów budowy infrastruktury drogowej. Pokazano możliwości zarządzania projektami z wykorzystaniem danych gromadzonych w sposób cyfrowy, w formie Big Data (BD). Zadanie to wykonano omawiając użyteczność BD zarówno w odniesieniu do poszczególnych wymiarów zarządzania projektami, jak i poszczególnych faz cyklu życia obiektów budowlanych.
The article described that road construction projects can be considered as projects that are covered by the general management methodology with taking into account the specificity of the industry. It was pointed out that there is a need for considering such projects in the perspective of the whole life cycle of the structure. It was also specified that risk management plays a key role in project management. Strengths and weaknesses have been formulated, as well as the opportunities and threats resulting from the use of large data sets in the management of individual areas of road infrastructure projects. There were identified project management capabilities with use of data collected digitally, namely Big Data (BD). The utility of BD was discussed both in terms of particular constraints of project management as well as individual phases of the structure.
Źródło:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2017, 18, 12; 1725-1732, CD
1509-5878
2450-7725
Pojawia się w:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
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:
Zagadnienia społeczne i prawne w koncepcji big data
Big Data – Social and Legal Issues
Autorzy:
Wieczorkowski, Jędrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/548041.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
Tematy:
big data
analiza danych
dane osobowe
prywatność
data analysis
personal data
privacy
Opis:
Popularny w ostatnim czasie termin big data dopiero się kształtuje i na chwilę obecną obejmuje dość szeroki zakres pojęciowy. Autor opierając się na tematyce publikowanych w ostatnim okresie w polskich gazetach artykułów, które wykorzystywały omawiane pojęcie, dokonał próby charakterystyki powszechnego zrozumienia terminu big data. Wyniki tego badania pozwalają na stwierdzenie, że powszechnie pod tym terminem rozumie się w szczególności problematykę prywatności i zagrożenia permanentną inwigilacją, jako konsekwencję możliwości masowego przetwarzania danych. Tak więc, mimo że ogólnie przyjęte wyjaśnienie terminu big data opiera się na aspektach technologicznych metod przetwarzania danych masowych, odbiega ono znacząco od powszechnego jego odbioru. Zagadnienia związane z problemami przetwarzania przede wszystkim różnego typu danych osobowych określone zostały w artykule jako społeczny aspekt big data. Jest on ściśle związany z zagadnieniami prawnymi, gdyż prawo, usiłując nadążyć za postępem technologicznym i potrzebami biznesu, próbuje określić dopuszczalne granice przetwarzania danych. Zagadnienia społeczne i prawne w koncepcji big data są podstawowym tematem artykułu.
The term big data is very popular recently. The concept is new and is shaping up. The author conducted a study into the usage of the term big data in popular media. Generally, the analyzed texts focused mainly on the danger of surveillance and the threats to privacy resulting from the analysis of web content, including social networks, by the private sector. This is a social aspect of big data. The paper proposes a three-faceted explanation of the term, by distinguishing three basic as-pects of big data: technological (including the opportunities offered by IT and modern analytical methods), business (including a variety of applications of the concept) and social (focusing on the consequences of its implementation). Nonetheless the paper is focused on the social aspect – the risks associated with the mass processing of personal data. It is related to an additional legal subaspect. The social aspect with the legal subaspect are dependent in relation to the other aspects: technological and business.
Źródło:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2015, 44 cz. 2; 341-353
1898-5084
2658-0780
Pojawia się w:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Integracja Big Data i Business Intelligence jako innowacyjne rozwiązanie wspomagające funkcjonowanie nowoczesnych organizacji
Integration of Big Data and Business Intelligence as innovative solution supporting the functioning of modern organizations
Autorzy:
Bielak, Ł.
Muryjas, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/98348.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:
big data
Business Intelligence
Big Data Analytics
Opis:
Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie możliwości integracji Business Intelligence(BI) i Big Data (BD). Na podstawie studiów literaturowych określono potencjalne korzyści i wady płynące z takiego rozwiązania. Ponadto, wymienione zostały korzyści jakie odniosły organizacje, które wdrożyły rozwiązania BI i BD. Praca obejmuje także autorski projekt systemu integrującego BI i BD w organizacji z sektora medycznego.
The purpose of this article is to present the possibilities of integration of Business Intelligence (BI) and Big Data (BD). Based on literature studies identified the potential benefits and drawbacks coming from this solution. In addition the benefits of this solution were listed, based on case studies. The article also includes a proprietary system design that integrates BI and BD in the organization of the medical sector.
Źródło:
Journal of Computer Sciences Institute; 2016, 1; 6-13
2544-0764
Pojawia się w:
Journal of Computer Sciences Institute
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:
Potencjał Big Data w badaniach społecznych
The Potential of Big Data in Social Research
Autorzy:
Żulicki, Remigiusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/427231.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Big Data
epistemologia
metody badań społecznych
społeczeństwo informacyjne
research methodology
information society
epistemology
Opis:
Problematykę podjęto z powodu epistemologicznych „obietnic”, pojawiających się wśród entuzjastów Big Data. Przedyskutowano możliwości wykorzystania Big Data jako metody czy techniki badań społecznych. Krytycznej ocenie poddano wspomniane „obietnice” oraz popularne w środowisku Big Data hasła o śmierci ekspertów. Wnioski dotyczą szans i zagrożeń poznawczych, szczególnie w naukach społecznych. Uznano, że stosowanie Big Data może być narzędziem poznania świata w różnych dziedzinach życia. Niezbędne jest jednak podejście sceptyczne. Dla socjologów poznawanie samego zjawiska przedstawiono jako cenne dla rozumienia społeczeństwa informacyjnego. Wskazano także możliwy kierunek przyszłych badań Big Data.
The problem was taken up by the epistemological promises emerging among the Big Data enthusiasts. There have been discussions about the use of Big Data as a method or a technique for social research. Also, the promises mentioned above and the common ‘the end of experts’ slogan were criticised. Conclusions concern cognitive opportunities and risks, especially in the social sciences. It was considered that Big Data could be known as a knowledge acquisition tool. However, a strong skeptical approach is necessary. For sociologists, exploring the phenomenon itself is valuable for understanding the information society. The possible direction of future Big Data research is also indicated.
Źródło:
Studia Socjologiczne; 2017, 3(226); 175-207
0039-3371
Pojawia się w:
Studia Socjologiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena użyteczności współczesnych narzędzi IT w analizie danych Big Data
The assessment of usefulness modern IT tools of data analysis Big Data
Autorzy:
Wasiluk, Rafał
Muryjas, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/98504.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:
analiza danych Big Data
Tableau
Qlik
Microsoft Power BI
data analysis
Big Data
Tableau Desktop
Qlik Sense
Opis:
W niniejszej publikacji poruszono temat współczesnych narzędzi IT w analizie danych Big Data. Przeprowadzone badania dotyczyły liderów rankingu Gartnera z 2017 roku, czyli Tableau Desktop, Qlik Sense i Microsoft Power BI. Ocena użyteczności tych narzędzi, została przeprowadzona zgodnie z wybranymi kryteriami, m. in. ceną i rodzajem licencji, rodzajami połączeń z bazą czy obsługiwanymi platformami operacyjnymi.
This publication discusses the topic of contemporary IT tools in Big Data data analysis. The research involved the leaders from Gartner 2017, Tableau Desktop, Qlik Sense and Microsoft Power BI programs. The utility rating of these tools has been evaluated according to the selected criteria, among others. The price and type of licenses, types of database connections, and supported operating platforms
Źródło:
Journal of Computer Sciences Institute; 2017, 5; 179-186
2544-0764
Pojawia się w:
Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Istotność statystyczna w czasach big data
Statistical significance in the era of big data
Autorzy:
Szreder, Mirosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/962757.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
wnioskowanie statystyczne
testowanie hipotez
istotność staty-styczna
wskaźnik p-value
big data
podejście bayesowskie
statistical inference
hypothesis testing
statistical significance
p-value
big
data
bayesian approach
Opis:
Rozwój nowych technologii wpływa zarówno na realizację badań statystycznych, jak i na postrzeganie ich wyników w świetle innych źródeł informacji. W tym kontekście powraca w środowisku naukowym temat roli testowania hipotez statystycznych oraz interpretowania i przedstawiania jego wyników, w tym stosowania kategorii istotności statystycznej oraz wskaźnika p-value. Inspiracją do powstania tego opracowania stała się fala dyskusji wokół tego zagadnienia toczących się na forum czasopism „Nature” i „The American Statistician” na początku 2019 r. Celem artykułu jest ukazanie szans i zagrożeń, jakie big data stwarza dla weryfikacji hipotez i wnioskowania statystycznego, zarówno w ujęciu klasycznym, jak i w podejściu bayesowskim. Autor uzasadnia konieczność zaniechania zbyt daleko posuniętych uproszczeń w realizacji procesu wnioskowania statystycznego oraz prezentowaniu wyników weryfikacji hipotez. Chodzi zarówno o postulat uwzględnienia jakości danych próbkowych, zwłaszcza typu big data, jak i o podawanie pełnej informacji o modelu statystycznym, na podstawie którego przeprowadza się wnioskowanie.
The development of new technologies has affected both the procedures of traditional statistical surveys and the perception of their results in the light of other available sources of information. In this connection, the role of the verification of statistical hypotheses and of the interpretation and presentation of its results, including the use of statistical significance and p-value, has recently returned as a frequent topic for discussion among the scientific community. The author was inspired to write this paper by a wave of discussion regarding this matter held at the beginning of 2019 in the Nature and The American Statistician journals. The aim of the paper is to present the opportunities provided and challenges posed by the use of big data to the hypothesis verification process and to statistical inference, both in the traditional and Bayesian approaches. The author explains the necessity of discontinuing adopting excessive simplifications while performing statistical inference and presenting the results of the verification of hypotheses. This involves both the postulate to pay greater attention to the quality of sampling data, especially in the case of data originating from big data sets, as well as the postulate to provide full information about the statistical model on the basis of which the inference is being performed.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2019, 64, 11; 42-57
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data w zarządzaniu łańcuchem dostaw
Using big data in supply chain management
Autorzy:
Marciniak, M.
Szymczak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1381608.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
Tematy:
big data
analityka biznesowa
zarządzanie łańcuchem dostaw
business analytics
supply chain management
Opis:
Zmaganie się z konkurencją na rynku globalnym oraz rywalizacja w warunkach nietrwałych przewag konkurencyjnych wymagają od przedsiębiorstw i ich łańcuchów dostaw znacznie większego niż dotąd zaangażowania w zakresie analityki biznesowej. Oznacza to konieczność analizy dużych zbiorów danych o niejednorodnym charakterze, co jest niezbędne dla szybkiego odczytywania (często słabych) sygnałów nadchodzących zmian. Na tym gruncie wyrosła koncepcja big data, która wskazuje, że nie wystarczą już dzisiaj dotychczasowe narzędzia analityczne, że trzeba stosować bardziej zaawansowane metody matematyczne i znaczną moc obliczeniową. Celem artykułu jest wskazanie na potrzebę stosowania zaawansowanych metod analizy danych w zarządzaniu łańcuchem dostaw w warunkach nietrwałej przewagi konkurencyjnej.
Coping with competition on the global market and competing under conditions of transient competitive advantage require much more engagement of companies and their supply chains in the field of business intelligence. This indicates the need for analyzing large, heterogeneous data sets which is necessary for fast reading of upcoming changes signals (often weak). On this basis the concept of ‘big data’ grew up. It indicates that already existing analytical tools are not sufficient today. There’s an urgent need to use more advanced mathematical methods and substantial computing power. The objective of this paper is to indicate the need to use advanced data analytics in supply chain management under transient competitive advantage.
Źródło:
Gospodarka Materiałowa i Logistyka; 2015, 7; 8-15
1231-2037
Pojawia się w:
Gospodarka Materiałowa i Logistyka
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:
A Big-Bang Big-Crunch optimized general type-2 fuzzy logic approach for Multi-Criteria Group Decision Making
Autorzy:
Naim, S.
Hagras, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91606.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
General Type-2 Fuzzy Logic
Multi-Criteria Group Decision Making
MCGDM
Big Bang-Big Crunch
BB-BC
intelligent apartment
iSpace
Opis:
Multi-Criteria Group Decision Making (MCGDM) aims to find a unique agreement from a number of decision makers/users by evaluating the uncertainty in judgments. In this paper, we present a General Type-2 Fuzzy Logic based approach for MCGDM (GFLMCGDM). The proposed system aims to handle the high levels of uncertainties which exist due to the varying Decision Makers’ (DMs) judgments and the vagueness of the appraisal. In order to find the optimal parameters of the general type-2 fuzzy sets, we employed the Big Bang-Big Crunch (BB-BC) optimization. The aggregation operation in the proposed method aggregates the various DMs opinions which allow handling the disagreements of DMs’ opinions into a unique approval. We present results from an application for the selection of reading lighting level in an intelligent environment. We carried out various experiments in the intelligent apartment (iSpace) located at the University of Essex. We found that the proposed GFL-MCGDM effectively handle the uncertainties between the various decision makers which resulted in producing outputs which better agreed with the users’ decision compared to type 1 and interval type 2 fuzzy based systems.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2013, 3, 2; 117-132
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data w statystyce publicznej – nadzieje, osiągnięcia, wyzwania i zagrożenia
Big data in official statistics – hopes, achievements, challenges and risks
Autorzy:
Beręsewicz, Maciej
Szymkowiak, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425038.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
big data
official statistics
internet data sources
Opis:
The main purpose of the article is to describe the state of the art in using big data in official statistics. The article presents selected examples of how data from mobile operators, sensors, social media or scanners are used by national statistical offices. The authors also identify chances, challenges and risks related to the use of big data in the field of official statistics.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 2 (48); 9-22
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
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
Tytuł:
Structure in big skew - Gladsaxe case Denmark
Autorzy:
Tomala, P.
Vegerby-Hansen, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/383598.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
buried steel structures
underpass
big skew
Opis:
This paper presents how to solve the end treatment for buried steel structure designed initially in an incorrect way. Structure VR9 with span of 4.77m and rise of 3.83m was designed with skew of 28 degree with beveled end cut 1:1.5. Due to heavy loads LM1 LL vehicle the cut end would be subjected to huge deformations. The solution of the problem required the designing of: geogrids to reduce the horizontal active pressure and the 3D concrete frame to carry the vertical loads (soil and traffic). Fem 3D analysis and final solution of cut end reinforcement will be presented in this paper.
Źródło:
Archiwum Instytutu Inżynierii Lądowej; 2017, 23; 279-286
1897-4007
Pojawia się w:
Archiwum Instytutu Inżynierii Lądowej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
IoT and Big Data towards a Smart City
Autorzy:
Anand, Paul
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1193544.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
Big Data
Hadoop
IoT
Smart City
Smart Systems
Opis:
The fast growth in the population density in urban areas demands more facilities and resources. To meet the needs of city development, the use of Internet of Things (IoT) devices and the smart systems is the very quick and valuable source. However, thousands of IoT devices are interconnecting and communicating with each other over the Internet results in generating a huge amount of data, termed as Big Data. To integrate IoT services and processing Big Data in an efficient way aimed at smart city is a challenging task. Therefore, in this paper, we proposed a system for smart city development based on IoT using Big Data Analytics. We use sensors deployment including smart home sensors, vehicular networking, weather and water sensors, smart parking sensor, and surveillance objects, etc. initially a four-tier architecture is proposed, which includes 1) Bottom Tier: which is responsible for IoT sources, data generations, and collections 2) Intermediate Tier-1: That is responsible for all type of communication between sensors, relays, base stations, the internet, etc. 3) Intermediate Tier 2: it is responsible for data management and processing using Hadoop framework, and 4) Top tier: it is responsible for application and usage of the data analysis and results generated. The collected data from all smart system is processed at real-time to achieve smart cities using Hadoop with Spark, VoltDB, Storm or S4. We use existing datasets by various researchers including smart homes, smart parking weather, pollution, and vehicle for analysis and testing. All the datasets are replayed to test the real-time efficiency of the system. Finally, we evaluated the system by efficiency in term of throughput and processing time. The results show that the proposed system is scalable and efficient.
Źródło:
World Scientific News; 2016, 41; 45-54
2392-2192
Pojawia się w:
World Scientific News
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Specjalista Big Data – oczekiwania pracodawców a edukacja akademicka
Big Data Specialist – Employers’ Expectations and the Academic Education
Autorzy:
WAWER, MONIKA
Muryjas, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/456745.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski
Tematy:
Big Data
rynek pracy
edukacja akademicka
job market
academic education
Opis:
Dynamiczny wzrost ilości danych oraz powszechna informatyzacja gospodarki wpływają na zwiększenie zapotrzebowania rynku pracy na specjalistów w zakresie Big Data. Celem artykułu jest wskazanie konieczności dostosowania edukacji akademickiej do wymagań współczesnego rynku pracy oraz szerszego wprowadzenia do programów kształcenia studentów specjalistycznych przed-miotów dotyczących technologii i analizy dużych zbiorów danych. W artykule omówiono znaczenie Big Data w biznesie, zaprezentowano przykładowe kompetencje oczekiwane przez pracodawców w stosunku do kandydatów aplikujących na stanowisko specjalisty Big Data oraz dokonano przeglądu wybranych programów nauczania polskich uczelni z punktu widzenia ich powiązania z tą tematyką.
The dynamic growth in the amount of data and widespread informatization of the economy have contributed to increasing demand on the labor market for Big Data specialists. The aim of this paper is to point out the need to adapt academic education to the requirements of the modern labor market and to introduce specialized courses concerning Big Data technology and analysis of large data sets. The paper discusses the importance of Big Data. It presents also some examples of required compe-tencies of the job positions related to Big Data as well as contains the review of chosen curricula on the Polish universities from the point of view of their relationship with Big Data.
Źródło:
Edukacja-Technika-Informatyka; 2017, 8, 4; 254-260
2080-9069
Pojawia się w:
Edukacja-Technika-Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zbiory Big Data oraz technologia chmury obliczeniowej dla humanistyki cyfrowej
Big Data Sets and the Cloud Computing Technology for Digital Humanities
Autorzy:
Grabowska, Marta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/558149.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Centrum Europejskie
Tematy:
Digital Humanities,
Cloud Computing Technology,
Big Data Sets
Opis:
The main aim of the paper is to draw a concept of sets of Big Data which occur in the sphere of digital humanities, to describe new IT tools applied for its analysis and the conditions of its usage in the environment of the cloud computing technology. The technological development, which took place in the recent years in the fi eld of information and communications technologies (ICT), especially the change in the way of governing of data in relation to the development of the cloud computing technology enables nowadays gathering unimaginable amount of data (Big Data sets) being created in various spheres of human and machine world. The definition and the origin of development of such sets of data are presented in the paper as well as the construction of the ecosystem of the cloud computing technology in which Big Data sets are gathered and processed is described. Big data sets are reach sources of new information. Advanced IT analytical tools are applied to investigate its content in order to obtain a new knowledge. In the paper the emphasize is on sets of Big Data gathered within the digital humanities area and chosen examples of IT analytical tools currently applied for these purposes are described. Also, the conditions related to the usage of such new information infrastructure in relation to digital humanities are highlited.
Źródło:
Studia Europejskie - Studies in European Affairs; 2017, 3; 195-213
1428-149X
2719-3780
Pojawia się w:
Studia Europejskie - Studies in European Affairs
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:
Czego nie mówią politycy, powie wam big data
What politicians do not say, big data will tell you
Autorzy:
Dobrowolski, Mateusz
Kalisz, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1849500.pdf
Data publikacji:
2020-09-30
Wydawca:
Instytut Dyskursu i Dialogu
Tematy:
big data
twitter
analiza języka
politycy
language analysis
politicians
Opis:
Artykuł ten jest opisem analizy języka, jakim posługują się politycy na Twitterze z podziałem na frakcje polityczne i wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego.
This article is a description of language analysis of Polish politicians on Twitter, considering political fractions with the use of machine learning algorithms.
Źródło:
Dyskurs & Dialog; 2020, II, 3 (5); 55-78
2658-2368
2658-2406
Pojawia się w:
Dyskurs & Dialog
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja parametrów aplikacji w procesie wytwarzania oprogramowania dla big data
Optimization of big data application attributes considering software development process
Autorzy:
Kaczmarek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267665.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
optymalizacja wielokryterialna
big data
integracja oprogramowania
multicriteria optimization
software integration
Opis:
Wytwarzanie oprogramowania wiąże się z szeregiem decyzji projektowych obejmujących architekturę aplikacji, wykorzystywane technologie implementacji, jak i zewnętrzne biblioteki. W pracy przedstawiono metodę wyboru technologii i bibliotek związanych z big data, której celem jest optymalizacja atrybutów aplikacji takich jak wydajność działającej aplikacji jak również optymalizacja procesu wytwarzania oprogramowania. Metoda wyboru obejmuje identyfikację parametrów bibliotek, określenie ograniczeń i celu optymalizacji. Na podstawie tych danych następuje ocena alternatywnych rozwiązań i wybór optymalnego wykorzystując metody optymalizacji wielokryterialnej. W kontekście zaproponowanej metody opisano wybrane systemy wspomagające.
During software development, effective design decisions must be made considering application architecture, development technology and integration of external libraries. The paper presents a method of selection of big data technologies and libraries. The purpose of the method is optimization of application attributes such as performance as well as optimization of the software development process. The method covers identification of library parameters, specification of application constraints and definition of optimization purpose. Considering gathered information, alternative development options are rated and optimal solution is selected using multicriteria optimization methods. Selected big data supporting systems were described in the context of the proposed method.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 46; 61-64
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big Data Recommendation Problems in e-Commerce Solutions for Small Business
Zagadnienia rekomendacji wykorzystujące Big Data dedykowane dla małych przedsiębiorstw e-commerce
Autorzy:
Bernardelli, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1828358.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
Big Data
e-commerce
recommendation algorithm
algorytm rekomendacji
Opis:
The dynamic development of e-commerce has increased the demand for efficient algorithms and systems based on statistical analysis. The simplest of them use the web traffic statistics, other use sales parameters. Because of the amazing simplicity, transparency and enhanced features, much popularity was gained by the Google Analytics tool. None of the methods, however, without the appropriate algorithms that automate operations, is suitable for use in real time. Intelligent recommendation systems, such as the mechanism of Collaborative Filtering, significantly contribute to an increase in sales but are generally characterized by poor scalability. Of course with proper computer infrastructure and specialist knowledge, it is possible to gather big volumes of data and analyze them. All sophisticated solutions, however, are rather reserved for large companies, whose activity is based on the Internet. In this article, Big Data recommendation problems are described. Advantages and disadvantages of several used in practice algorithms are considered in particular emphasis on the suitability for the small e-commerce business. The main point of the article is the proposition of the simple in implementation recommendation algorithm and thereby achievable for small business. What is more, the online test was performed and its results presented as a good performance proof. The actual data were used thanks to the courtesy of Run4Fun.pl. In the test, the aspects of a large amount of data but also their volatility and diversity was taken into consideration.
Dynamiczny rozwój rynku e-commerce spowodował wzrost zapotrzebowania na skuteczne algorytmy i systemy wykorzystujące analizę statystyczną. Najprostsze z nich używają statystyk ruchu internetowego, inne statystyk sprzedaży. Ze względu na niezwykłą prostotę, przejrzystość i funkcjonalność, dużą popularność zyskało narzędzie Google Analytics. Żadna z metod, jednakże, nie nadaje się do wykorzystania w czasie rzeczywistym, bez odpowiednich metod automatyzujących jej działanie. Inteligentne systemy rekomendacji, takie jak mechanizm Collaborative Filtering, znacząco przyczyniają się do wzrostu sprzedaży, ale charakteryzują się na ogół słabą skalowalnością. Oczywiście, mając do dyspozycji rozbudowaną infrastrukturę komputerową i specjalistyczną wiedzę, można gromadzić duże ilości danych i analizować je. Wszystkie zaawansowane rozwiązania są jednak raczej osiągalne dla dużych firm, których działalność koncentruje się w Internecie. W artykule opisano zagadnienia rekomendacji związane z Big Data. Podkreślono zalety i wady kilku stosowanych w praktyce algorytmów, ze szczególnym uwzględnieniem ich przydatności dla małych firm działających na rynku e-commerce. Celem artykułu jest propozycja prostego w implementacji algorytmu rekomendacji, który byłby dostępny dla małych firm. Co więcej, przeprowadzone zostały testy on-line, których wyniki przedstawiono jako potwierdzenie skuteczności działania algorytmu. Rzeczywiste dane sprzedażowe zostały udostępnione przez firmę Run4Fun.pl. W teście wzięto pod uwagę kwestie dużych wolumenów danych, lecz również ich zmienność i różnorodność.
Źródło:
Przedsiębiorstwo we współczesnej gospodarce - teoria i praktyka; 2017, 3, 22; 65-76
2084-6495
Pojawia się w:
Przedsiębiorstwo we współczesnej gospodarce - teoria i praktyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Political marketing in the times of big data
Marketing polityczny w czasach big data
Autorzy:
Pawełczyk, Piotr
Jakubowski, Jakub
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/616878.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Tematy:
political marketing
big data
political communication
political campaign
marketing polityczny
komunikowanie polityczne
kampania wyborcza
Opis:
Rozważania naukowe dotyczące marketingu politycznego bardzo często sprowadzają się do dyskusji na temat politycznej historii XX i XXI wieku z pominięciem istotnych zmian w zakresie narzędzi wykorzystywanych do realizacji strategii wyborczej. Tymczasem analiza naukowa dotycząca marketingu politycznego, jako subdyscypliny stosowanej, uwzględniać winna mechanizmy realizacji określonych zadań. Celem niniejszego artykułu jest więc uzupełnienie tej “luki” i próba zastanowienia się nad wpływem narzędzi opartych o Big data na szerszy obraz tego, co nazywamy zabiegami marketingowymi w obszarze polityki. Pragniemy też poddać pod osąd czytelnika hipotezę, iż daleko idące zmiany w tym obszarze, w szczególności widoczne w kampaniach wyborczych i referendalnych w 2016 r., mogą stanowić przesłankę wyodrębnienia nowego paradygmatu w dyskusji na temat wykorzystania strategii marketingowych w komunikowaniu politycznym. Jest on wynikiem połączenia funkcji kanału komunikacji (internet) z jednoczesnym wykorzystaniem go jako źródła zdobywania danych o wyborcach. Te są zaś wykorzystywane w celach marketingowych. Podkreślić należy, iż mechanizm ten, od niemal dekady stosowany w obszarze działań komercyjnych, na gruncie polityki rodzi zupełnie nowe, potencjalnie niebezpieczne dla obywatela konsekwencje.
Academic considerations on the topic of political marketing very often boil down to discussing the political history of the 20th and 21st centuries, while failing to account for the significant changes in the range of instruments used to implement election strategies. However, the academic discussion about political marketing as an applied sub-discipline should take into account some mechanisms for accomplishing specified tasks. Therefore, the purpose of this paper is to fill this gap and try to examine the influence of the tools based on big data on the broad picture of what we name marketing activities in the field of politics. We would like to present readers with our hypothesis that the profound changes in this area that were particularly noticeable in the election and referendum campaigns in 2016 may provide a premise to identify a new paradigm in the discussion on the use of marketing strategies in political communication. It would be based on the Internet combining the function of a communication channel and a source of data about voters. This information is next used for marketing purposes. It should be emphasized that this mechanism that has been used in the field of commercial activities for almost a decade, in the field of politics produces completely new and potentially dangerous consequences for citizens  
Źródło:
Przegląd Politologiczny; 2017, 3; 34-44
1426-8876
Pojawia się w:
Przegląd Politologiczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-50 z 815

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