Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 14

Liczba wyników na stronie
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Big Data
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
Analityka dużych zbiorów danych oferuje nowe możliwości zwiększania konkurencyjności na coraz bardziej wymagających rynkach produktów i usług. Z jednej strony pozwala na monitorowanie wielu procesów i aktywności w czasie rzeczywistym, z drugiej strony prowadzi do odkrywania nowej wiedzy i zależności o potencjalnie dużym znaczeniu dla poprawy trafności i skuteczności podejmowanych decyzji. Łańcuch dostaw żywności - z uwagi na specyfikę produktów rolno-spożywczych - jest szczególnym rodzajem łańcucha dostaw. Wykorzystanie Big Data i zaawansowanych narzędzi analitycznych mogłoby rozwiązać wiele problemów, pojawiają się na różnych etapach i w różnych ogniwach zarządzania łańcuchem. Wśród podstawowych korzyści związanych z wykorzystaniem analiz Big Data wymienić należy: zwiększoną przejrzystość działania łańcucha, skuteczniejszy system śledzenia i identyfikowania żywności, precyzyjne wykorzystanie środków produkcji, ograniczenie marnotrawstwa żywności, poprawę jakości produktów żywnościowych i kastomizację produkcji. Uzyskanie tych korzyści wymaga jednak stworzenia efektywnego ekosystemu analiz dużych zbiorów danych oraz współpracy wszystkich podmiotów zaangażowanych w łańcuch dostaw.
The use of Big Data (BD) in medicine is fundamental for the development of digital healthcare, including the implementation of smart medicine and artificial intelligence (AI) technologies. Proper organization of BD is necessary for the creation and training of AI algorithms, and for AI to work with great efficiency and accuracy. In this review, the existing models for creating and storing BD sets are described, and the numerous opportunities provided to the healthcare system by the effective use of these tools are outlined. The BD phenomenon is especially important for the developing countries, which can use the example of already completed projects and achievements in the field of BD to more effectively implement such technologies in their own countries. However, there are still some problems with the implementation of BD technologies in practical healthcare of the developing countries. One of the fundamental issues is the financial cost of developing, implementing and maintaining a system for collecting, storing and using BD, including the cost of highly qualified personnel, and expensive equipment and network infrastructure that needs to be regularly updated. Another problem is the confidentiality and security of data in healthcare.
Realizacja projektów inwestycyjno- -budowlanych z wykorzystaniem Big data. W pracy przeanalizowano wpływ Big data (BD) na minimalizację ryzyka projektów inwestycyjno- -budowlanych. Pokazano aspekty ryzyka występujące podczas realizacji projektów, na które wyniki uzyskane z analizy BD mają znaczący wpływ. Ponadto podano wyniki badania, którego celem były: poznanie opinii polskich przedsiębiorstw budowlanych na temat przydatności BD oraz weryfikacja ich gotowości do wdrożenia tego typu innowacji. W badaniu podkreślono, że wyniki płynące z analizy BD zapewniają potężne narzędzie do zarządzania ryzykiem, respondenci jednak tego nie doceniają.
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.