Kategoria: artykuly

Copilot w Microsoft 365 przemówił po polsku

Autor wpisu Autor: Maksymilian Śniegocki
Data wpisu 17 maja, 2024

Microsoft 365 Copilot to zaawansowane narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które rewolucjonizuje codzienną pracę, integrując technologię uczenia maszynowego z aplikacjami Office.

Teraz Copilot w Microsoft 365 obsługuje teraz dodatkowe 16 języków, w tym arabski, czeski, duński, holenderski, fiński, hebrajski, węgierski, koreański, norweski (Bokmal), polski, portugalski (Portugalia), rosyjski, szwedzki, tajski, turecki i ukraiński. Te języki dołączają do istniejącej już listy obsługiwanych przez Copilot, która obejmuje chiński (uproszczony), angielski (US, GB, AU, CA, IN), francuski (FR, CA), niemiecki, włoski, japoński, portugalski (BR) i hiszpański (ES, MX).

Planujesz zakup nowych licencji oprogramowania Microsoft lub chcesz przedłużyć te, na których już pracujesz? Sprawdź nasz kalkulator licencji i obniż koszt subskrypcji nawet o 16%.

Zapraszamy również do kontaktu bezpośredniego: https://inlogica.com/kontakt/

artykuly Wiedza biznesowa

Co to jest hurtownia danych?

Autor wpisu Autor: Maksymilian Śniegocki
Data wpisu 9 maja, 2024

Spis treści

Korzyści ze stosowania hurtowni danych
Co może przechowywać hurtownia danych?
Jakie są najważniejsze elementy hurtowni danych?
Czym jest hurtownia danych w chmurze?
Czym jest nowoczesna hurtownia danych?

W obliczu dynamicznego rozwoju cyfrowego, w którym ilość zgromadzonych danych gwałtownie rośnie, hurtownia danych stanowi niezbędne narzędzie dla wielu firm. Pozwala ona na przechowywanie, przetwarzanie i analizę rozległych zbiorów danych, które wspierają procesy decyzyjne i strategiczne organizacji. Poniżej zaprezentujemy bliższy przegląd hurtowni danych, jej zalet, składników oraz specyficznych wariantów.

Hurtownia danych, nazywana również magazynem danych, to specjalistyczna baza danych zaprojektowana do przechowywania dużych ilości danych pochodzących z różnych źródeł. Jej głównym celem jest ułatwienie analizy i raportowania danych w celu wsparcia procesów decyzyjnych w organizacji. W odróżnieniu od tradycyjnych baz danych, hurtownia danych jest zoptymalizowana pod kątem przetwarzania zapytań analitycznych i wykonywania złożonych operacji na dużych zbiorach danych.

Korzyści ze stosowania hurtowni danych

Korzystanie z hurtowni danych przynosi szereg korzyści dla organizacji:

ulepszona analityka i raportowanie: dzięki hurtowni danych, organizacje mogą szybko i efektywnie analizować dane, generować zaawansowane raporty oraz przeprowadzać analizy trendów i prognoz,
integracja danych: hurtownia danych umożliwia integrację danych pochodzących z różnych źródeł, co ułatwia tworzenie spójnych i jednolitych zestawów danych,
wsparcie dla procesów decyzyjnych: łatwy dostęp do skonsolidowanych i przetworzonych danych wspiera podejmowanie świadomych i opartych na faktach decyzji,
optymalizacja wydajności: specjalistyczne techniki i mechanizmy zoptymalizowane pod kątem przetwarzania analitycznego umożliwiają szybkie zapytania i raportowanie.

Co może przechowywać hurtownia danych?

Hurtownia danych może przechowywać różnorodne typy danych, w tym:

dane operacyjne: informacje pochodzące z systemów operacyjnych organizacji, takie jak zamówienia, transakcje czy operacje finansowe,
dane historyczne: zarchiwizowane dane, które pozwalają na analizę trendów i zachowań w dłuższym okresie czasu,
dane z różnych źródeł: informacje z baz danych, plików tekstowych, aplikacji internetowych, API czy systemów CRM i ERP.

Jakie są najważniejsze elementy hurtowni danych?

Główne elementy hurtowni danych to:

warstwa prezentacji (Front-end): interaktywne narzędzia i aplikacje umożliwiające użytkownikom końcowym dostęp, przeglądanie i analizę danych,
warstwa aplikacyjna (Middle-ware): komponenty odpowiedzialne za przetwarzanie zapytań, zarządzanie transakcjami i integrację danych,
warstwa danych (Back-end): baza danych lub zestaw baz danych zawierających przechowywane dane w formie zoptymalizowanej pod kątem zapytań analitycznych.

Czym jest hurtownia danych w chmurze?

Hurtownia danych w chmurze to rozwiązanie, w którym infrastruktura i zasoby potrzebne do przechowywania i przetwarzania danych są dostarczane jako usługa chmurowa. Oferuje ona elastyczność, skalowalność i możliwość szybkiego wdrożenia, eliminując potrzebę inwestowania w własną infrastrukturę IT. Popularne platformy oferujące hurtownie danych w chmurze to m.in. Amazon Redshift, Google BigQuery czy Azure Synapse Analytics.

Czym jest nowoczesna hurtownia danych?

Nowoczesna hurtownia danych to elastyczne i skalowalne rozwiązanie, które wykorzystuje zaawansowane technologie i techniki przetwarzania danych, takie jak analiza w czasie rzeczywistym, uczenie maszynowe czy przetwarzanie języka naturalnego. Nowoczesne hurtownie danych są często oparte na architekturach opartych na chmurze i wykorzystują technologie Big Data oraz narzędzia analityczne do zapewnienia szybkiego dostępu, analityki zaawansowanej i wsparcia dla różnorodnych źródeł danych.

Podsumowując, hurtownia danych jest niezwykle ważnym narzędziem dla organizacji dążących do efektywnego zarządzania i analizy danych. Zapewnia ona spójność, łatwość dostępu i wsparcie dla procesów decyzyjnych, umożliwiając organizacjom lepsze zrozumienie ich działalności, klientów i rynku.

artykuly Wiedza biznesowa

Nowy harmonogram wprowadzenia obowiązkowego KSeF

Autor wpisu Autor: Maksymilian Śniegocki
Data wpisu 8 maja, 2024

Ministerstwo Finansów zakończyło zewnętrzny audyt Krajowego Systemu e-Faktur (KSeF), który ujawnił potrzebę przebudowy infrastruktury systemu. Krok ten ma zapewnić oczekiwaną wydajność systemu i w konsekwencji stabilność obrotu gospodarczego. Dla biznesu oznacza to znaczące przesunięcie terminu obowiązkowego KSeF.

Nowy harmonogram wprowadzenia obowiązkowego KSeF zakłada stopniowe wdrażanie e-Faktur.

Dla przedsiębiorców, których obrót w roku 2025 przekroczy 200 mln zł, KSeF będzie obowiązkowy od 1 lutego 2026, a dla pozostałych od 1 kwietnia 2026.

Jeżeli planujesz integrację swojego systemu Microsoft Dynamics AX/365 z KSeF lub szukasz rozwiązania dla NAV/Business Central, skontaktuj się z ekspertami.

Nie zwlekaj z wdrożeniem KSeF
do Microsoft Dynamics 365/AX.

Pomożemy Ci skutecznie przygotować się do obsługi faktur
według nowych obowiązków prawnych

Wyrażam zgodę na przekazywanie mi przez INLOGICA Sp. z o.o. Sp. k. informacji handlowych za pośrednictwem: wiadomości elektronicznych (e-mail), telekomunikacyjnych urządzeń końcowych (telefonicznie lub sms/mms). Administratorem danych osobowych jest INLOGICA Sp. z o.o. Sp. k. z siedzibą w Poznaniu (61-119), przy ul. Św. Michała 43, z którym można skontaktować się listownie pod wskazanym powyżej adresem lub elektronicznie za pośrednictwem skrzynki: office@INLOGICA.com. Znana jest mi polityka prywatności

artykuly Wiedza biznesowa

Co to jest ETL?

Autor wpisu Autor: Maksymilian Śniegocki
Data wpisu 2 maja, 2024

Spis treści

Dlaczego procesy ETL są ważne?
Elementy składowe procesu ETL
Jak działa narzędzie ETL? (Praca z danymi korzystając z narzędzi)
Narzędzia oraz technologie wykorzystywane w procesie ETL
Zalety korzystania z narzędzi typu „ETL”
Najpopularniejsze platformy/narzędzia do przetwarzania i integracji danych

Dzisiaj dane odgrywają kluczową rolę w funkcjonowaniu biznesów, procesy przetwarzania i integracji danych stają się niezwykle ważne. Jednym z podstawowych narzędzi wykorzystywanych w tych procesach jest ETL. Przyjrzyjmy się bliżej temu, czym jest ETL, dlaczego jest tak ważne w środowisku biznesowym oraz jakie są jego główne elementy i narzędzia.

ETL to skrót od angielskich słów Extract, Transform, Load, co w języku polskim oznacza ekstrakcję, transformację i załadowanie. Jest to proces służący do przekształcania danych z różnych źródeł do jednej spójnej bazy danych lub hurtowni danych.

extract - ekstrakcja danych z różnych źródeł, takich jak bazy danych, pliki tekstowe, API czy aplikacje,
transform - transformacja danych polega na czyszczeniu, przekształcaniu i wzbogacaniu danych, aby były zgodne z docelowym modelem danych lub strukturą,
load - ładowanie przetworzonych danych do docelowej bazy danych lub hurtowni danych.

Dlaczego procesy ETL są ważne?

Procesy ETL są kluczowe dla zapewnienia jakości danych, spójności i dostępu do aktualnych informacji. Umożliwiają one:

Elementy składowe procesu ETL

Proces ETL składa się z trzech głównych etapów:

Pierwszym krokiem w procesie ETL jest ekstrakcja danych z różnych źródeł. Źródła te mogą obejmować bazy danych relacyjne, pliki tekstowe, dokumenty XML, API internetowe, czy nawet arkusze kalkulacyjne. Ekstrakcja polega na pobieraniu danych z tych źródeł w celu przekazania ich do procesu transformacji. W tym etapie decyduje się, jakie dane są potrzebne oraz w jaki sposób są one pobierane – czy to w całości, czy tylko częściowo, w oparciu na określonych kryteriach, takich jak data czy warunek logiczny.

Kolejnym istotnym etapem jest transformacja danych. W tym procesie dane są poddawane różnym operacjom przekształcania, w tym czyszczeniu, normalizacji, wzbogacaniu, agregacji, czy też łączeniu z innymi danymi. Celem transformacji jest zapewnienie spójności, poprawność i użyteczność danych. Na przykład, mogą być usuwane duplikaty, formatowane daty, przekształcane wartości tekstowe na wartości liczbowe, czy też tworzone nowe kolumny na podstawie istniejących danych.

Ostatnim etapem procesu ETL jest ładowanie przetworzonych danych do docelowej bazy danych, hurtowni danych lub magazynu danych. W tym kroku dane są zapisywane w docelowej strukturze i formatowaniu, przy zachowaniu spójności i integralności. Proces ładowania może obejmować tworzenie nowych tabel, aktualizację istniejących danych, czy też generowanie raportów z wyników procesu ETL.

Jak działa narzędzie ETL? (Praca z danymi korzystając z narzędzi)

Narzędzia ETL umożliwiają automatyzację i zarządzanie procesami ETL. Dzięki nim użytkownicy mogą:

Procesy te są często wizualnie modelowane w formie graficznych interfejsów, co ułatwia ich konfigurację i zarządzanie.

Narzędzia oraz technologie wykorzystywane w procesie ETL

W procesie ETL wykorzystywane są różne narzędzia i technologie, takie jak:

Zalety korzystania z narzędzi typu "ETL"

Korzystanie z narzędzi ETL przynosi wiele korzyści, takich jak:

automatyzacja i przyspieszenie procesów przetwarzania i integracji danych,
poprawa jakości danych poprzez oczyszczanie, normalizację i standaryzację,
zwiększenie efektywności i skuteczności analizy danych,
umożliwienie łatwiejszego zarządzania i monitorowania procesów ETL.

Najpopularniejsze platformy/narzędzia do przetwarzania i integracji danych

Na rynku dostępne są liczne narzędzia i platformy do przetwarzania i integracji danych. Niektóre z najbardziej popularnych to:

Na koniec dnia, ETL jest kluczowym procesem w dziedzinie przetwarzania i integracji danych, umożliwiającym efektywne zarządzanie, analizę i wykorzystanie informacji w środowisku biznesowym. Wybór odpowiednich narzędzi i technologii ETL oraz umiejętne ich wykorzystanie mogą znacząco przyczynić się do sukcesu i konkurencyjności przedsiębiorstwa w dynamicznym świecie danych.

artykuly Wiedza biznesowa

Co to jest Business Intelligence?

Autor wpisu Autor: Maksymilian Śniegocki
Data wpisu 25 kwietnia, 2024

Spis treści

Jak działa BI?
Technologia i narzędzia BI
Rodzaje rozwiązań BI
Korzyści płynące z wdrożenia systemów BI
Zastosowanie Business Intelligence w biznesie
Jak wprowadzić Business Intelligence w twojej firmie?

W erze cyfrowej informacja jest jednym z najcenniejszych zasobów, jakimi dysponuje każda firma. Umiejętne wykorzystanie gromadzonych danych może przynieść znaczące korzyści w postaci lepszego zrozumienia rynku, konkurencyjnej przewagi oraz zwiększenia efektywności operacyjnej. Tutaj właśnie z pomocą przychodzi Business Intelligence, czyli analityka biznesowa.

Business Intelligence (BI) to zestaw technik, narzędzi i praktyk służących do zbierania, przetwarzania, analizy i prezentacji danych biznesowych w celu wsparcia procesów decyzyjnych w organizacji. Głównym celem BI jest przekształcenie surowych danych w użyteczne informacje, które pomogą przedsiębiorstwom zrozumieć swoje działania, identyfikować trendy oraz prognozować przyszłe wydarzenia.

Jak działa BI?

BI działa na zasadzie zbierania danych z różnych źródeł, takich jak bazy danych, systemy ERP czy CRM, a następnie ich przetwarzania i analizy. Proces ten obejmuje czyszczenie danych, ich transformację i ładowanie do hurtowni danych. Po tej fazie następuje etap analizy, gdzie dane są badane pod kątem określonych wskaźników czy trendów. Wyniki są następnie prezentowane w formie czytelnych raportów, wykresów czy dashboardów.

Technologia i narzędzia BI

Do technologii i narzędzi BI należą m.in.:

hurtownie danych (Data Warehouses) – miejsca, gdzie gromadzone są wszystkie dane z różnych źródeł,
narzędzia do wizualizacji danych (np. Tableau, Power BI) – umożliwiają prezentację danych w atrakcyjnej i czytelnej formie,
narzędzia do analizy danych (np. SQL, R, Python) – służą do przetwarzania i analizy surowych danych,
systemy do zarządzania relacjami z klientami (CRM) i zarządzania zasobami przedsiębiorstwa (ERP).

Rodzaje rozwiązań BI

Istnieje kilka głównych rodzajów rozwiązań BI, takich jak:

raportowanie – generowanie standardowych raportów na podstawie dostępnych danych,
analiza online – umożliwia użytkownikom eksplorację danych w czasie rzeczywistym,
dashboardy – interaktywne panele prezentujące kluczowe wskaźniki wydajności (KPI),
analityka zaawansowana – wykorzystuje zaawansowane algorytmy i techniki analizy, takie jak analiza predykcyjna czy uczenie maszynowe.

Korzyści płynące z wdrożenia systemów BI

Wdrożenie systemów BI przynosi wiele korzyści, takich jak:

zwiększenie efektywności operacyjnej poprzez lepsze zrozumienie procesów biznesowych,
poprawa procesów decyzyjnych dzięki dostępowi do aktualnych i dokładnych informacji,
identyfikacja nowych możliwości biznesowych i trendów rynkowych,
optymalizacja kosztów - analityka biznesowa umożliwia identyfikację mniej efektywnych obszarów działalności, nadmiernych kosztów oraz potencjalnych oszczędności,
poprawa relacji z klientami - BI umożliwia analizę danych dotyczących klientów, ich preferencji, zachowań zakupowych czy satysfakcji z zakupów,
zwiększenie konkurencyjności poprzez lepsze zrozumienie klientów i rynku.

Zastosowanie Business Intelligence w biznesie

Business Intelligence znajduje zastosowanie w wielu obszarach działalności przedsiębiorstw. W sektorze marketingu i sprzedaży pozwala na lepsze zrozumienie zachowań i preferencji klientów, umożliwiając efektywniejsze targetowanie kampanii reklamowych i promocyjnych. W zarządzaniu zapasami i łańcuchem dostaw BI wspomaga optymalizację poziomu zapasów, prognozowanie popytu oraz usprawnienie procesów logistycznych. W finansach i księgowości umożliwia analizę rentowności, zarządzanie ryzykiem finansowym oraz monitorowanie kosztów i przychodów. Ponadto, w dziale zarządzania zasobami ludzkimi BI może wspierać rekrutację, szkolenia oraz analizę wyników pracowników.

Jak wprowadzić Business Intelligence w twojej firmie?

Aby wprowadzić BI w firmie, warto przejść przez kilka kluczowych etapów:

określenie celów i potrzeb biznesowych – zrozumienie, jakie informacje są najważniejsze dla organizacji,
wybór odpowiednich technologii i narzędzi – dostosowanie rozwiązań BI do specyfiki firmy i branży,
implementacja i integracja systemów – wdrożenie hurtowni danych, narzędzi analitycznych i wizualizacyjnych,
szkolenie pracowników – zapewnienie odpowiedniego przeszkolenia z zakresu korzystania z nowych narzędzi i interpretacji danych,
monitorowanie i doskonalenie – ciągłe monitorowanie efektów wdrożenia BI oraz dostosowywanie strategii w oparciu o nowe informacje i potrzeby biznesowe.

Podsumowując, Business Intelligence jest nieodłącznym elementem nowoczesnego zarządzania biznesem, umożliwiającym lepsze wykorzystanie danych do podejmowania świadomych i efektywnych decyzji. Wprowadzenie BI w firmie wymaga jednak odpowiedniego planowania, zaangażowania zespołu oraz inwestycji w odpowiednie technologie i narzędzia.

artykuly Wiedza biznesowa

Czym jest sztuczna inteligencja?

Autor wpisu Autor: Maksymilian Śniegocki
Data wpisu 11 kwietnia, 2024

Spis treści

Co oznacza sztuczna inteligencja?
Jak technologia AI może pomóc organizacjom?
AI w przedsiębiorstwie
Jak przedsiębiorstwa wykorzystują AI
AI w operacjach firmy — korzyści i wyzwania
Przykłady wdrożeń sztucznej inteligencji
Jak zrobić pierwsze kroki z SI
AI jako imperatyw strategiczny i przewaga konkurencyjna
Od sztucznej inteligencji do inteligencji adaptacyjnej
Uzyskiwanie pomocy w zakresie sztucznej inteligencji

W dzisiejszym dynamicznym świecie technologicznym, termin „sztuczna inteligencja” (AI) staje się coraz bardziej powszechny. Ale czym dokładnie jest sztuczna inteligencja? Jakie są jej zastosowania w przedsiębiorstwach i jakie korzyści może przynieść? W tym obszernym artykule przyjrzymy się bliżej naturze, zastosowaniom i wyzwaniom związanym z sztuczną inteligencją.

Sztuczna inteligencja odnosi się do dziedziny informatyki, która zajmuje się tworzeniem systemów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. Te systemy są zaprogramowane tak, aby mogły analizować dane, rozpoznawać wzorce, podejmować decyzje oraz uczyć się i adaptować się do zmieniającego się otoczenia. Zadania sztucznej inteligencji obejmują rozpoznawanie mowy, analizę obrazu, podejmowanie decyzji, rozwiązywanie problemów i wiele innych. SI stara się naśladować ludzką inteligencję poprzez algorytmy, uczenie maszynowe, sieci neuronowe i inne techniki.

Co oznacza sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja oznacza zdolność systemów komputerowych do samodzielnego uczenia się, adaptowania się do nowych sytuacji, rozumienia języka naturalnego i podejmowania decyzji na podstawie zebranych danych. SI dąży do tworzenia maszyn, które są zdolne do podejmowania zadań, które wcześniej były możliwe tylko dla ludzi.

Jak technologia AI może pomóc organizacjom?

Technologia AI może pomóc organizacjom w wielu obszarach, w tym w automatyzacji procesów, analizie danych, personalizacji usług, optymalizacji operacji, wykrywaniu oszustw i/lub anomalii oraz przewidywaniu trendów rynkowych. W rezultacie, technologia sztucznej inteligencji otwiera przed organizacjami wiele możliwości poprawy efektywności, innowacyjności i konkurencyjności na rynku. Jednakże, aby skutecznie wykorzystać potencjał AI, organizacje muszą odpowiednio przygotować się do wdrożenia tej technologii, zapewniając odpowiednie zasoby, kompetencje i strategię.

AI w przedsiębiorstwie

W przedsiębiorstwach sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w wielu obszarach, takich jak marketing, sprzedaż, obsługa klienta, zarządzanie zasobami ludzkimi, czy też produkcja i logistyka.

Jak przedsiębiorstwa wykorzystują AI

Przedsiębiorstwa wykorzystują AI do automatyzacji rutynowych zadań, analizy danych, prognozowania trendów rynkowych, personalizacji ofert, czy też optymalizacji procesów produkcyjnych.

AI w operacjach firmy — korzyści i wyzwania

Wdrożenie AI w operacjach firmy może przynieść wiele korzyści, takich jak zwiększenie efektywności, redukcja kosztów oraz poprawa jakości i precyzji działania. Jednakże, istnieją również wyzwania związane z integracją nowych technologii, szkoleniem pracowników oraz zapewnieniem bezpieczeństwa danych.

Przykłady wdrożeń sztucznej inteligencji

Przykłady wdrożeń sztucznej inteligencji obejmują systemy rekomendacyjne w serwisach streamingowych, chat boty w obsłudze klienta, systemy detekcji oszustw w transakcjach finansowych, czy też roboty do automatyzacji magazynów.

Jak zrobić pierwsze kroki z SI

Pierwszym krokiem w wdrożeniu sztucznej inteligencji w firmie jest zrozumienie potrzeb i celów organizacji, oraz identyfikacja obszarów, w których AI może przynieść największe korzyści. Następnie należy przeprowadzić ocenę dostępnych technologii i narzędzi, oraz opracować plan wdrożenia i szkolenia pracowników.

AI jako imperatyw strategiczny i przewaga konkurencyjna

W dzisiejszym świecie biznesu, sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej niezbędnym narzędziem do osiągnięcia przewagi konkurencyjnej i zapewnienia sukcesu na rynku. Firmy, które potrafią efektywnie wykorzystać AI, mają szansę na szybszy rozwój i większe zyski.

Od sztucznej inteligencji do inteligencji adaptacyjnej

W przyszłości, sztuczna inteligencja może ewoluować w kierunku inteligencji adaptacyjnej, która będzie zdolna do samodzielnego uczenia się, adaptacji do zmieniających się warunków, oraz podejmowania decyzji na podstawie zdobytej wiedzy i doświadczenia.

Uzyskiwanie pomocy w zakresie sztucznej inteligencji

Dla firm, które chcą rozpocząć swoją przygodę z sztuczną inteligencją, istnieje wiele możliwości uzyskania pomocy, takich jak konsultacje z ekspertami, szkolenia dla pracowników, oraz korzystanie z gotowych rozwiązań i narzędzi dostępnych na rynku. Podsumowując, sztuczna inteligencja to nie tylko narzędzie, ale także strategiczny imperatyw dla firm w dzisiejszym globalnym rynku. Wdrażając AI w swojej działalności, organizacje mogą osiągnąć większą efektywność, lepszą konkurencyjność oraz zapewnić sobie miejsce na czele technologicznej rewolucji.

artykuly Wiedza biznesowa

Co to jest Big Data?

Autor wpisu Autor: Maksymilian Śniegocki
Data wpisu 4 kwietnia, 2024

Spis treści

Jak działa Big Data?
Rodzaje danych w analizie Big Data (Strukturalne vs Niestrukturalne)
Technologie wykorzystywane w Big Data
Zastosowania i korzyści z użycia Big Data
Kto wykorzystuje Big data?

W dzisiejszym świecie, gdzie informacje są kluczowym źródłem sukcesu, termin „Big Data” staje się coraz bardziej powszechny. Ale co tak naprawdę czym jest Big Data? Jakie są zasady działania, rodzaje danych, technologie wykorzystywane oraz korzyści płynące z wykorzystania Big Data?

Definicję Big Data można opisać jako termin odnoszący się do ogromnych zbiorów danych, które są zbyt duże, zbyt złożone, lub zmieniają się zbyt szybko, aby można było je efektywnie przetwarzać przy użyciu tradycyjnych metod analizy danych. Te cztery „V” – Volume (Wielkość), Variety (Różnorodność), Velocity (Prędkość), oraz Veracity (Prawdziwość) – określają istotę Big Data. Jest to zjawisko, które wywiera ogromny wpływ na wiele dziedzin życia, od biznesu po naukę i administrację publiczną.

Jak działa Big Data?

Big Data opiera się na zaawansowanych technologiach przetwarzania danych, które pozwalają na zbieranie, przechowywanie, analizowanie, oraz wykorzystywanie dużych ilości danych w sposób skalowalny i efektywny w celu wydobycia wartościowych informacji i wzorców. Kluczowymi technikami wykorzystywanymi w Big Data są rozproszone przetwarzanie danych, techniki uczenia maszynowego, analiza predykcyjna oraz eksploracja danych.

Rodzaje danych w analizie Big Data (Strukturalne vs Niestrukturalne)

W analizie Big Data można wyróżnić dwa główne rodzaje danych: strukturalne i niestrukturalne. Dane strukturalne to te, które posiadają określoną strukturę i mogą być łatwo zorganizowane w tabelach lub bazach danych, takie jak dane liczbowe, tekstowe, czy daty. Natomiast dane niestrukturalne to te, które nie mają klarownej struktury, takie jak pliki multimedialne, wiadomości e-mail, posty na mediach społecznościowych czy dane globalizacyjne, nie mają jednoznacznej struktury, co sprawia, że ich analiza jest bardziej wymagająca.

Technologie wykorzystywane w Big Data

W Big Data stosuje się różnorodne technologie i narzędzia, które umożliwiają efektywne przetwarzanie, analizę, oraz wykorzystanie dużych zbiorów danych. Do najpopularniejszych technologii należą systemy zarządzania bazami danych NoSQL, platformy do przetwarzania strumieniowego danych, narzędzia do analizy danych w chmurze oraz frameworki do uczenia maszynowego, takie jak Apache Hadoop, Apache Spark, czy TensorFlow.

Zastosowania i korzyści z użycia Big Data

Big Data znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach, od biznesu, przez medycynę, po rząd i administrację. Dzięki analizie ogromnych ilości danych możliwe jest prognozowanie trendów rynkowych, personalizacja usług, optymalizacja procesów produkcyjnych, poprawa diagnostyki medycznej, czy też przeciwdziałanie przestępczości. Korzyści płynące z wykorzystania Big Data są liczne, w tym zwiększenie efektywności, lepsze zrozumienie klientów, szybsze podejmowanie decyzji biznesowych, czy też poprawa jakości życia poprzez lepsze usługi zdrowotne, czy transportowe.

Kto wykorzystuje Big data?

Big Data jest wykorzystywane przez różnego rodzaju organizacje i instytucje, zarówno duże korporacje, jak i małe i średnie przedsiębiorstwa, instytucje naukowe, administrację publiczną, organizacje non-profit, oraz indywidualnych badaczy. Przykładowo, firmy korzystają z Big Data do analizy danych dotyczących klientów i rynku, aby lepiej zrozumieć ich potrzeby i preferencje, podczas gdy naukowcy mogą używać Big Data do badania złożonych problemów naukowych lub społecznych. Administracja publiczna wykorzystuje Big Data do analizy danych demograficznych, zdrowotnych czy ekonomicznych, aby podejmować lepsze decyzje i usprawniać działanie systemów publicznych.

Podsumowując, Big Data to nie tylko duże zbiory danych, ale także sposób ich analizy i wykorzystania do podejmowania kluczowych decyzji. Dzięki coraz bardziej zaawansowanym technologiom i narzędziom, potencjał, jaki niesie za sobą Big Data, jest ogromny i nieustannie rośnie. Przedsiębiorstwa i organizacje, które potrafią efektywnie korzystać z tych zasobów, mają szansę osiągnąć przewagę konkurencyjną na rynku. W związku z dynamicznym rozwojem technologii oraz rosnącym znaczeniem danych w dzisiejszym świecie, Big Data staje się coraz bardziej istotnym narzędziem zarówno dla biznesu, nauki, jak i administracji publicznej, przyczyniając się do lepszego zrozumienia świata i podejmowania bardziej świadomych decyzji.

artykuly Inne produkty Microsoft Polecane

Microsoft 365 Copilot – co potrafi?

Autor wpisu Autor: Maksymilian Śniegocki
Data wpisu 14 marca, 2024

Spis treści

Co potrafi Microsoft 365 Copilot?
Jak włączyć funkcję Microsoft Office 365 Copilot?
Jak wpływa na naszą pracę – przegląd udogodnień
Podsumowanie możliwości i narzędzi dostarczanych przez software Copilot
Jak efektywnie wykorzystać Microsoft Office Copilota w pracy codziennej

Microsoft 365 Copilot to narzędzie AI, które transformuje sposób pracy, łącząc moc uczenia maszynowego z aplikacjami Office. Ułatwia ono automatyzację zadań i oferuje inteligentną pomoc w codziennych obowiązkach, zwiększając produktywność i efektywność. Włączenie Copilota w Office 365 jest proste i zazwyczaj dostępne w ustawieniach aplikacji. Dzięki niemu można szybciej analizować dane, tworzyć dokumenty i zarządzać komunikacją. Copilot to przyszłość pracy biurowej, umożliwiająca łatwiejsze i bardziej intuicyjne korzystanie z narzędzi, od analizy danych po tworzenie prezentacji.

Co potrafi Microsoft 365 Copilot?

Copilot wykorzystuje zaawansowane algorytmy AI do rozumienia kontekstu pracy i pomaga automatyzować zadania. Potrafi sugerować treści do dokumentów Word, analizować złożone zestawienia danych w Excelu, a także wspomagać projektowanie prezentacji w PowerPoint.

Jak włączyć funkcję Microsoft Office 365 Copilot?

Włączenie Copilota w Office 365 zazwyczaj odbywa się poprzez ustawienia aplikacji, gdzie użytkownicy mogą aktywować funkcję AI. Może być to również część większej aktualizacji pakietu Office, która jest automatycznie dostępna dla subskrybentów.

Zaloguj się do swojego konta Microsoft 365.
Przejdź do centrum administracyjnego Office 365.
W zależności od funkcji, którą chcesz włączyć, szukaj odpowiedniej sekcji, na przykład „Ustawienia” lub „Usługi & dodatki”.
Znajdź funkcję, którą chcesz włączyć – może wymagać to przeglądania dostępnych aplikacji i dodatków.
Włącz funkcję zgodnie z dostarczonymi instrukcjami.

Jeśli „Microsoft Office 365 Copilot” jest dodatkiem lub aplikacją dostępną w ramach pakietu Office 365, być może trzeba będzie pobrać i zainstalować odpowiednie rozszerzenie lub aplikację. W takim przypadku proces instalacji może również obejmować odwiedzenie Microsoft Store lub innego zasobu Microsoft, skąd można pobrać potrzebne oprogramowanie.

Jak wpływa na naszą pracę - przegląd udogodnień

Copilot zmienia oblicze pracy biurowej, minimalizując potrzebę wykonywania rutynowych zadań i umożliwiając skupienie się na bardziej kreatywnych aspektach pracy. Dzięki temu pracownicy mogą być bardziej produktywni i efektywni.

Podsumowanie możliwości i narzędzi dostarczanych przez software Copilot

Copilot dostarcza szereg narzędzi ułatwiających pracę, takich jak automatyczne podsumowania, generowanie raportów czy projektowanie materiałów wizualnych. To wszechstronne wsparcie, które adaptuje się do potrzeb użytkownika.

Jak efektywnie wykorzystać Microsoft Office Copilota w pracy codziennej?

Aby efektywnie wykorzystać Copilota, należy dobrze zrozumieć jego funkcje i możliwości. Warto zacząć od prostych zadań, stopniowo wdrażając bardziej złożone procesy, tak aby narzędzie stało się integralną częścią pracy biurowej. Zobacz różnorodne zastosowania w pracy codziennej, które ułatwiają i automatyzują zadania:

Automatyczne Generowanie Treści: użytkownicy Worda mogą poprosić Copilota o pomoc w pisaniu dokumentów, od tworzenia podstawowych szkiców po automatyczne generowanie propozycji treści na podstawie wcześniej wprowadzonych danych.
Analiza i Wnioskowanie z Danych: w Excelu, Copilot może analizować złożone zestawienia danych, wyciągać wnioski i tworzyć zaawansowane raporty bez konieczności ręcznej analizy przez użytkownika
Optymalizacja Prezentacji: w PowerPoint, Copilot może pomagać w projektowaniu profesjonalnie wyglądających prezentacji, dobierając szablony i układy, które najlepiej pasują do treści przekazywanych przez użytkownika.
Wsparcie Komunikacyjne: w Outlooku, Copilot może sugerować odpowiedzi na e-maile, pomagać w zarządzaniu kalendarzem i priorytetyzować ważne wiadomości.
Organizacja Notatek: w OneNote, Copilot może pomagać w organizacji notatek, automatycznym tagowaniu i wyszukiwaniu istotnych informacji
Analiza Trendów Biznesowych: w Power BI, Copilot może pomóc w identyfikacji wzorców i trendów biznesowych, ułatwiając podejmowanie decyzji opartych na danych.
Automatyzacja Zadań: w Power Automate, Copilot może ułatwić tworzenie przepływów pracy, które automatyzują powtarzalne zadania, oszczędzając czas użytkownika.
Zdalna Współpraca: w Teams, Copilot może wspierać współpracę zespołową, oferując wskazówki i pomysły podczas zdalnych spotkań i sesji brainstormingowych.
Wsparcie dla Deweloperów: w Visual Studio, Copilot może sugerować fragmenty kodu lub rozwiązania programistyczne, wspomagając proces tworzenia oprogramowania.
Integracja z Chmurą: w Azure, Copilot może pomagać w zarządzaniu i optymalizacji zasobów chmurowych, proponując zmiany w konfiguracji czy optymalizacji kosztów.

artykuly Inne produkty Microsoft Polecane

Czym jest Microsoft Copilot?

Autor wpisu Autor: Maksymilian Śniegocki
Data wpisu 12 marca, 2024

Spis treści

Microsoft AI – usługi i produkty
Jak działa Microsoft 365 Copilot?
Korzyści z korzystania z Microsoft Copilot
Ułatwienia w pracy dzięki technologii AI
Współpraca i udostępnianie informacji za pomocą Windows Copilot
Copilot Microsoft jak włączyć

W dynamicznie rozwijającym się świecie technologii, Microsoft Copilot stanowi rewolucję w interakcji człowieka z komputerem. To zaawansowana, wykorzystująca sztuczną inteligencję (AI), platforma usprawniająca wiele aspektów pracy biurowej oraz komunikacji, oferowana w ramach Microsoft 365. Dzięki innowacyjnym algorytmom, Microsoft Copilot umożliwia wykonywanie złożonych zadań z pomocą prostych komend głosowych lub wpisów, co znacząco zwiększa efektywność i produktywność użytkowników.

Microsoft AI - usługi i produkty

Azure AI: platforma chmurowa Azure od Microsoft oferuje zestaw usług AI, które pozwalają firmom budować i wdrażać własne modele sztucznej inteligencji. Zawiera ona narzędzia do maszynowego uczenia się, usługi przetwarzania języka naturalnego, boty konwersacyjne i wiele więcej.

Microsoft 365: AI jest zintegrowana z aplikacjami Microsoft 365, takimi jak Word, Excel, Outlook i Teams, by wspomagać użytkowników poprzez automatyczne sugestie, analizę danych i usprawnienie współpracy.

Cognitive Services: to zbiór API do sztucznej inteligencji, które umożliwiają deweloperom dodawanie funkcji widzenia komputerowego, rozpoznawania mowy, przetwarzania języka i rozumienia wiedzy do swoich aplikacji.

Microsoft Power Platform: platforma ta, obejmująca Power BI, Power Apps i Power Automate, korzysta z AI, aby umożliwić użytkownikom tworzenie inteligentnych aplikacji bez pisania kodu oraz automatyzowanie zadań i przepływów pracy.

Project Bonsai: jest to platforma AI firmy Microsoft przeznaczona do budowania autonomicznych systemów. Umożliwia ona specjalistom i inżynierom tworzenie modeli AI, które mogą poprawiać procesy przemysłowe i produkcję.

Dynamics 365: AI jest również wykorzystywana w Dynamics 365, zestawie aplikacji biznesowych Microsoft, w celu optymalizacji operacji biznesowych, przewidywania trendów sprzedaży i oferowania lepszego wsparcia klienta poprzez wgląd w dane.

Xbox i gaming: AI jest wykorzystywana do personalizacji doświadczeń graczy, optymalizacji poziomu trudności gier i stwarzania bardziej realistycznych środowisk.

Windows Copilot dotyczy narzędzi zwiększających produktywność, które są częścią ekosystemu Microsoft 365, jak np. Microsoft Teams, które umożliwiają współpracę i komunikację w czasie rzeczywistym między użytkownikami.

Jak działa Microsoft 365 Copilot?

Microsoft 365 Copilot wykorzystuje technologie AI do analizowania danych, tekstów, obrazów i grafik w celu dostarczenia użytkownikowi natychmiastowych odpowiedzi i pomocy w bieżących zadaniach. Działa jak osobisty asystent, który nie tylko odpowiada na pytania, ale także proponuje optymalne działania. Integracja z aplikacjami pakietu Microsoft 365, takimi jak Word, Excel czy PowerPoint, pozwala na błyskawiczne generowanie dokumentów, tworzenie zaawansowanych analiz danych, a nawet automatyczne projektowanie prezentacji zgodnie z podanymi wytycznymi.

Korzyści z korzystania z Microsoft Copilot

Korzystanie z Microsoft Copilot przynosi szereg korzyści. Przede wszystkim oszczędza czas poprzez automatyzację rutynowych zadań. Użytkownicy mogą skupić się na kreatywnym aspekcie pracy, podczas gdy powtarzalne procesy zostają zautomatyzowane. Copilot umożliwia także szybki dostęp do informacji, przeszukując i analizując dane w całym ekosystemie Microsoft 365, co zdecydowanie przyspiesza procesy decyzyjne. Dodatkowo, dzięki zastosowaniu naturalnego języka, interfejs jest intuicyjny i dostępny nawet dla osób mniej zaawansowanych technologicznie.

Ułatwienia w pracy dzięki technologii AI

Sztuczna inteligencja (AI) staje się kluczowym narzędziem w rozwiązywaniu codziennych problemów biznesowych. Microsoft Copilot to przykład aplikacji AI, która może pomagać w organizacji pracy, zarządzaniu projektami, a nawet w edukacji i szkoleniach. Funkcje takie jak automatyczne podsumowywanie długich dokumentów, analiza trendów w danych czy wykrywanie i korygowanie błędów stają się nieocenioną pomocą w codziennej pracy.

Współpraca i udostępnianie informacji za pomocą Windows Copilot

Windows Copilot to kolejny krok w integracji sztucznej inteligencji z systemem operacyjnym. Ułatwia on współpracę między użytkownikami poprzez współdzielenie dokumentów, prezentacji i innych materiałów w czasie rzeczywistym. Umożliwia również zdalne asystowanie przy użyciu komend głosowych lub tekstowych, co jest szczególnie przydatne w pracy zespołowej rozproszonej geograficznie. Funkcjonalność ta zmienia sposób, w jaki pracujemy, uczymy się i współdziałamy, otwierając nowe możliwości dla firm i edukacji na odległość.

Copilot Microsoft jak włączyć

Microsoft Copilot jest funkcją w ramach niektórych aplikacji Microsoft 365 i może być dostępny w różnych usługach, takich jak Word, Excel, PowerPoint, Outlook i innych. Aby włączyć i korzystać z Copilot, musisz zwykle postępować według poniższych kroków:

Aktualizacja Microsoft 365: upewnij się, że masz najnowszą wersję Microsoft 365 zainstalowaną na swoim urządzeniu. Copilot może wymagać najnowszej aktualizacji do działania.
Sprawdzenie dostępności: sprawdź, czy Copilot jest dostępny w Twojej wersji Microsoft 365, ponieważ może być ograniczony do określonych planów subskrypcji lub może być nadal w fazie testów.
Włączenie funkcji AI: jeśli funkcja jest dostępna, możesz ją włączyć w ustawieniach aplikacji Microsoft 365, której dotyczy, na przykład w Wordzie czy Excelu. Często znajduje się to w menu "Opcje" lub "Narzędzia".
Logowanie: upewnij się, że jesteś zalogowany do swojego konta Microsoft, które ma dostęp do funkcji Copilot.
Korzystanie z funkcji: po włączeniu Copilot, zwykle możesz z niego korzystać, wpisując polecenia lub korzystając z interfejsu użytkownika, który pozwala na interakcję z AI.

Jeżeli Copilot jest nową funkcją lub jesteś uczestnikiem programu beta, możliwe, że dostęp do niego jest ograniczony i wymaga specjalnego zaproszenia lub włączenia przez administratora IT Twojej organizacji.

artykuly Wiedza biznesowa

ERP w zarządzaniu łańcuchem dostaw

Autor wpisu Autor: Maksymilian Śniegocki
Data wpisu 7 marca, 2024

Spis treści

Kluczowe funkcje systemu ERP w zarządzaniu łańcuchem dostaw
Korzyści z efektywnego zarządzania łańcuchem dostaw przez oprogramowanie ERP
Podsumowanie i wnioski

W dzisiejszym środowisku biznesowym, skuteczne zarządzanie łańcuchem dostaw jest kluczowym elementem sukcesu przedsiębiorstwa. Systemy ERP (Enterprise Resource Planning) odgrywają istotną rolę w tym procesie, umożliwiając integrację różnych obszarów działalności i usprawniając przepływ informacji. W tym artykule przyjrzymy się roli ERP w zarządzaniu łańcuchem dostaw, kluczowym funkcjom tych systemów, korzyściom wynikającym z ich efektywnego wykorzystania oraz podsumujemy najważniejsze wnioski.

Systemy ERP stanowią kluczową część infrastruktury informatycznej wielu przedsiębiorstw, umożliwiając integrację różnych obszarów działalności i usprawniając zarządzanie nimi. W kontekście zarządzania łańcuchem dostaw, ERP pełni kluczową rolę jako narzędzie umożliwiające kompleksowe monitorowanie i kontrolę nad wszystkimi etapami procesu dostarczania produktów lub usług, począwszy od dostawców, poprzez produkcję, magazynowanie, aż do klientów końcowych.

Kluczowe funkcje systemu ERP w zarządzaniu łańcuchem dostaw

Zarządzanie zapasami: systemy ERP pozwalają na skuteczne zarządzanie zapasami poprzez monitorowanie poziomów magazynowych, prognozowanie zapotrzebowania oraz optymalizację zamówień i dostaw.
Planowanie produkcji: ERP umożliwia planowanie produkcji w oparciu o prognozy sprzedaży, dostępność surowców oraz zdolności produkcyjne, co pozwala na efektywne wykorzystanie zasobów.
Monitorowanie procesów: dzięki ERP możliwe jest monitorowanie każdego etapu łańcucha dostaw w czasie rzeczywistym, co umożliwia szybką reakcję na ewentualne problemy i opóźnienia.
Integracja zewnętrznych partnerów: systemy ERP umożliwiają integrację zewnętrznych partnerów biznesowych, takich jak dostawcy usług logistycznych, co ułatwia współpracę i wymianę informacji.

Korzyści z efektywnego zarządzania łańcuchem dostaw przez oprogramowanie ERP

Zwiększenie efektywności - integracja różnych obszarów działalności w ramach systemu ERP pozwala na eliminację zbędnych operacji i nadmiernych zapasów, co prowadzi do zwiększenia efektywności łańcucha dostaw.
Poprawa śledzenia i kontroli - dzięki ERP możliwe jest śledzenie każdego etapu procesu dostarczania produktów lub usług, co umożliwia lepszą kontrolę nad działaniami i szybką reakcję na zmiany w środowisku biznesowym.
Optymalizacja kosztów - systemy ERP pozwalają na lepsze zarządzanie kosztami poprzez optymalizację zapasów, zwiększenie wydajności produkcji oraz redukcję kosztów administracyjnych.

Podsumowanie i wnioski

Wdrażanie systemu ERP w zarządzaniu łańcuchem dostaw przynosi liczne korzyści dla przedsiębiorstw, poprawiając efektywność, kontrolę oraz obniżając koszty operacyjne. Kluczowe jednak jest odpowiednie dostosowanie systemu ERP do specyfiki działalności firmy oraz ścisła współpraca z zewnętrznymi partnerami biznesowymi. Dlatego też przedsiębiorstwa powinny dokładnie przemyśleć swoje potrzeby i cele przed przystąpieniem do implementacji systemu ERP w celu zarządzania łańcuchem dostaw. Warto również podkreślić, że wdrażanie systemu ERP to proces kompleksowy, który wymaga zaangażowania zarówno kadry zarządzającej, jak i pracowników na różnych szczeblach organizacji.