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 "analityka Big Data" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Towards a different world – on the potential of the internet of everything
    W stronę innego świata – czyli o potencjale interentu wszechrzeczy
    Autorzy:
    Płaza, Mirosław
    Belka, Radosław
    Szcześniak, Zbigniew
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/407668.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    Internet of Everything
    network
    telecommunication network
    cyberspace
    Big Data analytics
    Internet wszechrzeczy
    sieć teleinformatyczna
    cyberprzestrzeń
    analityka Big Data
    Opis:
    Internet-based technologies are moving faster and faster into many spheres of our lives and at the same time are a key component of the ongoing technological revolution, which is why there are many ongoing scientific projects aimed at their development. The article presents a discussion on the development of Internet-based technologies known as the Internet of Everything (IoE). The paper presents the areas in which these technologies are most often used. A multi-layered reference model and a procedure for subsequent actions in designing innovative solutions in this area are presented.
    Technologie internetowe wkraczają coraz szybciej w liczne sfery naszego życia i jednocześnie stanowią kluczowy komponent trwającej dziś rewolucji technologicznej, dlatego też prowadzonych jest obecnie wiele projektów naukowych ukierunkowanych na ich rozwój. Artykuł przedstawia dyskusję dotyczącą rozwoju technologii internetowych znanych pod nazwą Internetu wszechrzeczy (IoE). W pracy pokazano obszary, w których technologie te znajdują najczęściej zastosowania. Przytoczono wielowarstwowy model referencyjny oraz procedurę kolejnych działań przy projektowaniu nowatorskich rozwiązań w tym zakresie.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2019, 9, 2; 8-11
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    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:
    Analityka kulturowa, czyli jak narzędzia Data Science zmieniły humanistykę
    Cultural Analytics or How Data Science Tools Changed the Humanities
    Autorzy:
    Radomski, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2154889.pdf
    Data publikacji:
    2022-03-31
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
    Tematy:
    wizualizacja
    big data
    uczenie maszynowe
    humanistyka cyfrowa
    Humanistyka
    analityka kulturowa
    data science
    Machine Learning
    Big Data
    Visualization
    Humanities
    Digital Humanities
    Cultural Analytics
    Data Science
    Opis:
    W artykule zostały przedstawione paradygmaty badawcze, które radykalnie zmieniły współczesną humanistykę. Najważniejszym z nich jest analityka kulturowa. Jest ona oparta na metodach Data Science. Autor prezentuje założenia data science, a następnie cechy charakterystyczne humanistyki cyfrowej i analityki kulturowej. W drugiej części artykułu zostały przedstawione przykłady badań i projektów prowadzonych w ramach analityki kulturowej. Są to projekty realizowane w DH Lab uniwersytetu w Yale, Software Studies Initiative oraz Media lab Katowice. Badania prowadzone w tych instytucjach przeobraziły humanistykę. Jej cechy charakterystyczne – to badanie dużych kolekcji danych, automatyzacja badań, wykorzystanie uczenia maszynowego i wizualizacja wiedzy. Nowa humanistyka, twierdzi autor, stała się nauką ścisłą.
    The article presents research paradigms that have radically changed the contemporary humanities. The most important of these is cultural analytics. It is based on Data Science methods. The author presents the assumptions of data science, and then the characteristics of digital humanities and cultural analytics. The second part of the article presents examples of research and projects conducted as part of cultural analysis. These are projects implemented at the DH Lab at Yale University, Software Studies Initiative, and Media Lab Katowice. Research conducted in these institutions transformed the humanities. Its characteristic features are the study of large data collections, research automation, the use of machine learning and knowledge visualization. The new humanities, the author claims, has become an exact science.
    Źródło:
    Studia Humanistyczne AGH; 2022, 21, 1; 7-22
    2084-3364
    Pojawia się w:
    Studia Humanistyczne AGH
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The sentiment analysis as a tool of business analytics in contemporary organizations
    Analiza opinii jako narzędzie analityki biznesowej we współczesnych organizacjach
    Autorzy:
    Ziora, Leszek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/593732.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Big data
    Business analytics
    Data mining
    Machine learning
    Sentiment analysis
    Analityka biznesowa
    Analiza opinii
    Uczenie maszynowe
    Opis:
    Nowadays contemporary organizations apply different business analytics tools such as sentiment analysis for the purpose of business functionality improvement and support of decision making processes. Sentiment analysis also called opinion mining allow for gathering and analysis of opinion concerning particular product or service. The aim of the paper is to present the notion of sentiment analysis and its areas of application in contemporary organizations. It also presents practical examples and case studies concerning sentiment analysis application in different areas of business activity.
    Obecnie współczesne organizacje stosują różne narzędzia analityki biznesowej, takie jak analiza opinii w celu ulepszenia funkcjonalności biznesowej i wspierania procesów decyzyjnych. Analiza opinii pozwala na zebranie i analizę opinii dotyczących poszczególnych produktów i usług. Celem niniejszego artykułu jest prezentacja znaczenia analizy opinii i jej obszarów zastosowań, w tym korzyści wynikających z tych aplikacji we współczesnych organizacjach. Artykuł przedstawia także praktyczne przykłady i studia przypadków dotyczące zastosowań tejże analizy w różnorodnych obszarach działalności biznesowej.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 281; 234-241
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Big data i cyfrowa transformacja w NOK - ramy instytucjonalne, korzyści, wyzwania
    Big Data and Digital Transformation of SAIs – Institutional Framework, Benefits and Challenges
    Autorzy:
    BĘDZIESZAK, MARCIN
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/30148640.pdf
    Data publikacji:
    2023-12
    Wydawca:
    Najwyższa Izba Kontroli
    Tematy:
    analityka danych
    big data
    duże zbiory danych
    cyfrowa transformacja w NOK
    data analytics
    digital transformation in SAIs
    Opis:
    Ostatnie lata przyniosły szybki rozwój technologii przetwarzania danych, poczynając od uczenia maszynowego, przez big data (zbiory danych) do sztucznej inteligencji (ang. artificial intelligence, AI). W konsekwencji zwiększają się możliwości ich wykorzystania we wszystkich dziedzinach wiedzy (m.in. bezpieczeństwo, finanse, handel, marketing). Komisja Europejska oszacowała udział gospodarki opartej na danych w unijnym PKB na 3,9%1 w 2022 r. Obszarem wykorzystania big data stopniowo staje się działalność najwyższych organów kontroli (NOK). Wiąże się to jednak z wieloma wyzwaniami oraz koniecznością dokonania zmian metodycznych i organizacyjnych, ale może doprowadzić do skuteczniejszej kontroli administracji publicznej i innych podmiotów, a jednocześnie do lepszego wykorzystania zasobów.
    Over the last years, we have been witnessing a fast development of data processing, starting from machine learning, through big data, to artificial intelligence (AI), which results in new opportunities for using them in many areas (e.g. security, finance, trade, marketing). The European Commission estimates that the share of data based economy in the EU gross domestic product reached 3.9 percent in 2022. The area where big data has been gradually used is the activity of Supreme Audit Institutions (SAIs). There are, however, many challenges here, and the need to introduce methodological and organisational changes. Yet this may lead to more effective auditing of the public administration and other entities, and to better spending of resources. The aim of the article is to discuss opportunities of using big data tools in the activities of Supreme Audit Institutions. The first part of the article presents the significance of this technology in the public sector, the second part discusses the conditions related to using big data, and the last part contains considerations related to digital transformation of SAIs, as well as factors that have an impact on the use of big data in SAIs.
    Źródło:
    Kontrola Państwowa; 2023, 68, 6 (413); 58-70
    0452-5027
    Pojawia się w:
    Kontrola Państwowa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Applying emerging data-driven technologies in social security. Country experiences and ISSA guidelines
    Zastosowanie w zabezpieczeniu społecznym nowych technologii opartych na wykorzystaniu danych. Doświadczenia poszczególnych krajów oraz wytyczne Międzynarodowego Stowarzyszenia Zabezpieczenia Społecznego (ISSA)
    Autorzy:
    Ruggia-Frick, Raul
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2117167.pdf
    Data publikacji:
    2021-11-17
    Wydawca:
    Zakład Ubezpieczeń Społecznych
    Tematy:
    analytics
    artificial intelligence
    big data
    digital governance
    social security
    analityka
    sztuczna inteligencja
    zarządzanie cyfrowe
    zabezpieczenie społeczne
    Opis:
    The application of ICT (information and communication technologies) is enabling the implementation of increasingly comprehensive social security systems throughout the world as well as the transformation of social security services. In particular, the so-called data-driven innovation enables social security institutions to improve products, processes and organisational methods. In this line, social security institutions are progressively applying emerging technologies, such as Analytics, Big Data, and Artificial Intelligence. While the pairing of analytics and big data allows for the performing of sophisticated analyses on increasingly large databases, Artificial Intelligence enables for automating processes and assisting staff in tasks requiring human decisions. However, the application of such emerging data-driven technologies brings with it many challenges, mainly the complexities of combining the adoption of not fully tested technologies with the required stability of critical operational processes and differences in the application of development processes. This paper addresses these issues and presents an overview of emerging data-driven technologies and their current application in social security institutions. It also presents guidelines supporting the application of data-driven technologies in social security developed by the International Social Security Association (ISSA).
    Zastosowanie technologii informacyjno-komunikacyjnych (information and communication technologies, ICT) umożliwia wprowadzanie coraz bardziej wszechstronnych systemów zabezpieczenia społecznego na całym świecie, jak również transformację usług z tego obszaru. W szczególności tzw. innowacje oparte na wykorzystaniu danych umożliwiają instytucjom zabezpieczenia społecznego ulepszanie swoich produktów, procesów oraz metod organizacji. Podążając tą drogą, instytucje te stopniowo wprowadzają nowoczesne technologie, takie jak analityka, big data oraz sztuczna inteligencja. Podczas gdy połączenie analityki oraz big data pozwala na przeprowadzanie skomplikowanych analiz coraz obszerniejszych zbiorów danych, wykorzystanie sztucznej inteligencji umożliwia automatyzację procesów oraz wspomaga pracowników podczas zadań wymagających podjęcia decyzji przez człowieka. Stosowaniu takich nowych, opartych na wykorzystywaniu danych technologii towarzyszą jednakże liczne wyzwania, głównie w postaci trudności wynikających z połączenia takich nie w pełni przetestowanych technologii z wymaganym poziomem stabilności procesów operacyjnych oraz różnic w zastosowaniu procesów rozwojowych. Tekst ten omawia wyżej wymienione zagadnienia oraz przedstawia przegląd nowych technologii opartych na danych, a także ich obecne zastosowanie w instytucjach zabezpieczenia społecznego. Przedstawia on także opracowane przez Międzynarodowe Stowarzyszenie Zabezpieczenia Społecznego (International Security Systems Association, ISSA) wytyczne wspierające wykorzystywanie takich technologii w zabezpieczeniu społecznym.
    Źródło:
    Ubezpieczenia Społeczne. Teoria i praktyka; 2021, 4; 31-49
    1731-0725
    Pojawia się w:
    Ubezpieczenia Społeczne. Teoria i praktyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Big data w marketingu — narzędzie doskonalenia relacji z klientami
    Big data in marketing — tool for improving customer relationships
    Autorzy:
    Wieczorkowski, Jędrzej
    Chomiak-Orsa, Iwona
    Pawełoszek, Ilona
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/9762473.pdf
    Data publikacji:
    2022-01-31
    Wydawca:
    Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
    Tematy:
    big data
    marketing
    zarządzanie relacjami z klientami
    analityka biznesowa
    business intelligence
    customer relationship management (CRM)
    business analytics
    business intelligence (BI)
    Opis:
    Jednym z podstawowych aspektów zjawiska big data, czyli przetwarzania masowych danych, są możliwości zastosowań jego technik w zarządzaniu. Ich potencjał różni się wyraźnie w zależności od specyfiki organizacji i obszaru jej działalności. Celem artykułu jest wskazanie specyfiki i kierunków zastosowań metod big data w zakresie marketingu, ze szczególnym uwzględnieniem doskonalenia relacji z klientami. W artykule przedstawiono ogólną charakterystykę zjawiska big data w kontekście zarządzania, opisano ewolucję analityki biznesowej związaną z nowymi możliwościami przetwarzania masowych danych oraz wskazano przykładowe obszary zastosowań big data w zakresie doskonalenia relacji z klientami, które potwierdzają tezę o wysokiej przydatności tych metod w marketingu.
    One of the fundamental aspects of the big data phenomenon is the possibility of application in management. This potential differs depending on the specifics of the organization and the area of application. The article aims to indicate the specificity and directions of applying big data methods in marketing, with particular emphasis on improving customer relationships. After presenting the general characteristics of the big data phenomenon in management, the evolution of business analytics related to new possibilities of mass data processing was described. Then, the focus was on the examples of big data applications in improving customer relationships, which confirms the thesis that these methods are very useful in marketing.
    Źródło:
    Marketing i Rynek; 2022, 1; 3-9
    1231-7853
    Pojawia się w:
    Marketing i Rynek
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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