Measurement of mobile business applicationsAFF Group
?
The document discusses measuring mobile business applications. It emphasizes that measuring applications goes beyond just inputs and outputs, and involves collecting and analyzing measurable usage data. Different types of applications in various industries require specialized measurement and statistical solutions. Key aspects that should be measured include user interactions, continuity of use, application functions used and order of use. Efficient data analysis and reporting allows identifying hidden processes and trends to support decision making. The life cycle of business applications is different than normal apps and requires continuous development and feedback to adapt metrics to changes. New measurement processes must be tailored to each business's unique needs and goals.
The document discusses the gap that often exists between marketing and product design functions in new product development. It provides background on the importance of understanding consumer needs for developing successful new products. However, marketing research is not always effectively incorporated into product design due to perceived lack of credibility of consumer insights and inability to generate innovative ideas. The document proposes that conjoint analysis can help bridge this divide by overcoming deficiencies in translating voice of customer information for product development teams.
AFF Group is a mobile application development company based in Hungary that has been developing for mobile platforms since 2001. They provide full-service mobile solutions including mobile web sites, applications, consulting, communications, and their own mobile content platform called Whirl. They have developed solutions for major Hungarian companies and won awards for their mobile content. They emphasize quick response, personalization, usability, design, and cost-effectiveness in their work.
1 effect of glass on strength of concrete subjectedprjpublications
?
This document discusses research into the effect of adding waste glass powder as a cement replacement in concrete subjected to sulphate attack. The researchers tested cement replacements of 5-40% glass powder in 5% increments. They found that replacing 20% of cement with glass powder resulted in higher concrete strengths when subjected to sulphate attack. The document provides background on the large quantities of waste glass produced worldwide and the benefits of using it in concrete, such as reducing landfill needs and contributing pozzolanic reactions that increase strength. It also reviews previous literature on using glass powder in concrete and the significance of studying its performance against sulphate attack.
During the production of his music magazine, the author's photography, photo editing, and optimization skills improved. He learned new techniques like different angles and lighting in photography. In photo editing, he learned tools like the clone tool in Photoshop and Fireworks. And he optimized images by increasing resolution and changing print size to improve quality for printing. Overall, his skills in photography, photo editing with Photoshop and Fireworks, and preparing images for high-quality printing improved through creating his magazine.
Jipco.com.sa is a leading company providing sales, maintenance and repair services of Mercedes-Benz, Freightliner, Western Star trucks, vans and buses.
www.jipco.com.sa
Para crear un blog en Blogger, primero debe crear una cuenta de Google si no tiene una y luego iniciar sesi¨®n en blogger.com con su correo de Google. Una vez iniciada la sesi¨®n, podr¨¢ crear un nuevo blog y completar la informaci¨®n requerida.
El documento explica la diferencia entre norma y regla. Una norma es una regla que rige el comportamiento en la sociedad y se?ala c¨®mo debe ser la conducta de las personas. Una regla es una norma que sirve para dirigir o ejecutar una actividad o tarea y debe cumplirse porque ha sido acordada por un grupo.
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
This document provides information about a group project investigating unique beer ingredients in Japan. It outlines the purpose of researching and summarizing craft beers that use unusual local ingredients. Some key points covered include researching ingredients from a fieldwork experience at a craft beer base, focusing on ingredients like wasabi, oysters, miso and sansho. The document then provides a framework for the project, which is to 1) investigate unique Japanese beer ingredients and 2) make summaries of individual craft beers including details like the ingredient, brewer, taste and flavor profile. It concludes by listing several example craft beers that were researched, each using a different unique local ingredient like tanba black soybeans, wasabi, sansho, cabos and
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
KOMMUNIK?CI? 2016 ¨C ?j trendek az infokommunik¨¢ci¨® vil¨¢g¨¢ban
Nemzetk?zi tudom¨¢nyos-szakmai konferencia
2016. november 15.
Honv¨¦d Kultur¨¢lis K?zpont, STEF?NIA PALOTA
Budapest
Az Ecosys Riport els? sz¨¢m¨¢nak t¨¦mak?re az ¨¹gyf¨¦l ¨¦s folyamatkezel¨¦s. A riport a Call Center-es megold¨¢sok ter¨¹let¨¦re f¨®kusz¨¢l a partnerek, illetve az Oriana legfrissebb esettanulm¨¢ny¨¢n ¨¦s Effector-alap¨² fejleszt¨¦sein kereszt¨¹l. Emellett a kiadv¨¢ny az ¨¹zleti alkalmaz¨¢sfejleszt¨¦si piacot meghat¨¢roz¨® legfontosabb hazai ¨¦s nemzetk?zi trendeket is sz¨¢mba veszi.
Munk¨¢t vagy munkahelyet vesz el a BI ¨¦s az MI a c¨¦gekn¨¦l? Robert Pinter
?
El?ad¨¢s a Magyar Term¨¦k ¨¦vadz¨¢r¨® ¨¹zleti reggelij¨¦n 2023. december 7-¨¦n.
Az el?ad¨¢s kulcs ¨¹zenetei voltak a kkv-d?nt¨¦shoz¨®kb¨®l ¨¢ll¨® hallgat¨®s¨¢g sz¨¢m¨¢ra:
1. Az MI-ben tart¨®s tavasz / ak¨¢r ny¨¢r is v¨¢rhat¨®, itt fog vel¨¹nk maradni, ¨¦rdemes felk¨¦sz¨¹lni r¨¢.
2. Vita van azzal kapcsolatban, hogy az MI munk¨¢t vagy munkahelyeket vesz-e ink¨¢bb el ¨C de a munka vil¨¢ga eg¨¦sz biztosan ¨¢talakul.
3. Az MI / BI ¨ªg¨¦rete az adatvez¨¦relts¨¦g, ami egy hat¨¦konyabb, versenyk¨¦pesebb, ¨¹gyf¨¦lbar¨¢t ¨¦s munkav¨¢llal¨® centrikus munkahely / c¨¦g l¨¦trehoz¨¢sa.
4. Az MI haszn¨¢lat¨¢nak alap felt¨¦tele, hogy megfelel? adatvagyonnal rendelkezzetek.
5. Az MI-t t?bbf¨¦lek¨¦ppen lehet haszn¨¢lni. A kkv-k sz¨¢m¨¢ra a SaaS MI megold¨¢sok a leggyorsabban ¨¦s legolcs¨®bban kipr¨®b¨¢lhat¨®k.
6. A koll¨¦g¨¢itokat be kell vonni az MI megold¨¢sok c¨¦gen bel¨¹li alkalmaz¨¢s¨¢ba, k¨¹l?nben bizalmatlanok lesznek ¨¦s szabot¨¢lni fogj¨¢k azt.
A mesters¨¦ges intelligencia fogalm¨¢t¨®l az ¨¦rt? felhaszn¨¢l¨¢son ¨¢t a bizalmi k¨¦...Robert Pinter
?
Vajon egy magyar kkv c¨¦gvezet? sz¨¢m¨¢ra mit ¨¦rdemes tudni a mesters¨¦ges intelligenci¨¢r¨®l, hogyan tudja azt munk¨¢ra fogni a saj¨¢t c¨¦g¨¦ben? Tegnap r¨¦szben err?l a t¨¦m¨¢r¨®l tartottam egy k?zel 40 perces el?ad¨¢st a Bizalmi K?r klubj¨¢ban a 200¨C500 milli¨®s ¨¢rbev¨¦tellel rendelkez? c¨¦geket t?m?r¨ªt? tagozatban c¨¦gvezer?knek.
A mesters¨¦ges intelligencia meg¨¦rt¨¦s¨¦hez a meghat¨¢roz¨¢s¨¢n kereszt¨¹l vezet az ¨²t. Val¨®j¨¢ban egy gy?jt?fogalomr¨®l van sz¨®, ami al¨¢ sz¨¢mos dolog tartozik a g¨¦pi tanul¨¢st¨®l kezdve a m¨¦lytanul¨¢sig. Jelenleg csak c¨¦lra szabott, sz?k MI-k l¨¦teznek (pl. ford¨ªt¨¢sra, navig¨¢ci¨®ra stb.), de a ChatGPT-r?l ismert Open AI saj¨¢t bevall¨¢sa szerint m¨¢r dolgozik az ¨¢ltal¨¢nos MI-n, ami id?vel elvezethet az embern¨¦l okosabb szuperintelligenci¨¢hoz is.?
Az MI alkalmaz¨¢sa napjainkban t?bb f¨¦le lehet, leggyakrabban ¨¦szrev¨¦tlen m¨®don haszn¨¢ljuk az eszk?zeinkben ¨¦s a szoftvereinkben. A legt?bb kkv a dobozos, szoftver szolg¨¢ltat¨¢sok (SaaS?-?Software-as-a-Service) r¨¦v¨¦n k¨¦pesek az MI-ben rejl? hatalmas potenci¨¢lok kiakn¨¢z¨¢s¨¢ra, b¨¢r lehets¨¦ges saj¨¢t, szem¨¦lyre szabott fejleszt¨¦seket is ind¨ªtani. Ut¨®bbihoz a digitaliz¨¢ci¨®val kapcsolatos nyitotts¨¢gra ¨¦s els?sorban sok saj¨¢t adatra van sz¨¹ks¨¦g, amin betan¨ªthat¨® az MI-modell. Az MI-t m¨¢r napjainkban is tucatnyi ter¨¹leten lehet felhaszn¨¢lni, a FutureTools AI katal¨®gusa alapj¨¢n t?bb mint 2000 b¨¢rki sz¨¢m¨¢ra el¨¦rhet? MI alkalmaz¨¢s l¨¦tezik a vil¨¢gon. P¨¢r, a hazai v¨¢llalkoz¨¢sok sz¨¢m¨¢ra izgalmas use case-t r?viden ¨¦n is bemutattam az el?ad¨¢s sor¨¢n.?
Az MI egyre sz¨¦lesebb k?r? terjed¨¦se t?bb szinten is felvet bizalommal kapcsolatos k¨¦rd¨¦seket is: elhiszi-e a munkav¨¢llal¨®, hogy nem fogj¨¢k g¨¦pekkel helyettes¨ªteni; a deepfake terjed¨¦s¨¦vel b¨ªzhatunk-e tov¨¢bbra is az idegenekben vagy a m¨¦di¨¢ban?-?hihet¨¹nk-e a saj¨¢t ¨¦rz¨¦kszerveinknek; az olyan emberi tal¨¢lm¨¢nyaink, mint a vall¨¢s, a nemzet¨¢llam, a p¨¦nz vagy a v¨¢llalatok milyen kih¨ªv¨¢sokkal szembes¨¹lnek? V¨¦g¨¹l r?viden kit¨¦rtem arra is, hogy mit tesz az EU, az USA ¨¦s az egyes korm¨¢nyok, hogy az egyre fokoz¨®d¨® MI versenyfut¨¢s (AI race) k?zben hum¨¢nus maradjon a vil¨¢g.
Az el?ad¨¢s kulcs ¨¹zenetei:
- Az MI-t t?bbf¨¦lek¨¦ppen lehet haszn¨¢lni. A kkv-k sz¨¢m¨¢ra a SaaS MI megold¨¢sok a leggyorsabban ¨¦s legolcs¨®bban kipr¨®b¨¢lhat¨®k.
- Az alkalmazottakat be kell vonni az MI megold¨¢sok c¨¦gen bel¨¹li alkalmaz¨¢s¨¢ba, k¨¹l?nben bizalmatlanok lesznek ¨¦s szabot¨¢lni fogj¨¢k azt.
- Az MI-t megb¨ªzhat¨® m¨®don kell fejleszteni, ebben az EU, az USA ¨¦s tov¨¢bbi k?zel 30 orsz¨¢g egyet¨¦rt egym¨¢ssal.
- Az AI race fokoz¨®dik, egyel?re ¨²gy t?nik nem v¨¢rhat¨® ¨²jabb MI-t¨¦l a k?zelj?v?ben.
El documento explica la diferencia entre norma y regla. Una norma es una regla que rige el comportamiento en la sociedad y se?ala c¨®mo debe ser la conducta de las personas. Una regla es una norma que sirve para dirigir o ejecutar una actividad o tarea y debe cumplirse porque ha sido acordada por un grupo.
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
This document provides information about a group project investigating unique beer ingredients in Japan. It outlines the purpose of researching and summarizing craft beers that use unusual local ingredients. Some key points covered include researching ingredients from a fieldwork experience at a craft beer base, focusing on ingredients like wasabi, oysters, miso and sansho. The document then provides a framework for the project, which is to 1) investigate unique Japanese beer ingredients and 2) make summaries of individual craft beers including details like the ingredient, brewer, taste and flavor profile. It concludes by listing several example craft beers that were researched, each using a different unique local ingredient like tanba black soybeans, wasabi, sansho, cabos and
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant?#TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
KOMMUNIK?CI? 2016 ¨C ?j trendek az infokommunik¨¢ci¨® vil¨¢g¨¢ban
Nemzetk?zi tudom¨¢nyos-szakmai konferencia
2016. november 15.
Honv¨¦d Kultur¨¢lis K?zpont, STEF?NIA PALOTA
Budapest
Az Ecosys Riport els? sz¨¢m¨¢nak t¨¦mak?re az ¨¹gyf¨¦l ¨¦s folyamatkezel¨¦s. A riport a Call Center-es megold¨¢sok ter¨¹let¨¦re f¨®kusz¨¢l a partnerek, illetve az Oriana legfrissebb esettanulm¨¢ny¨¢n ¨¦s Effector-alap¨² fejleszt¨¦sein kereszt¨¹l. Emellett a kiadv¨¢ny az ¨¹zleti alkalmaz¨¢sfejleszt¨¦si piacot meghat¨¢roz¨® legfontosabb hazai ¨¦s nemzetk?zi trendeket is sz¨¢mba veszi.
Munk¨¢t vagy munkahelyet vesz el a BI ¨¦s az MI a c¨¦gekn¨¦l? Robert Pinter
?
El?ad¨¢s a Magyar Term¨¦k ¨¦vadz¨¢r¨® ¨¹zleti reggelij¨¦n 2023. december 7-¨¦n.
Az el?ad¨¢s kulcs ¨¹zenetei voltak a kkv-d?nt¨¦shoz¨®kb¨®l ¨¢ll¨® hallgat¨®s¨¢g sz¨¢m¨¢ra:
1. Az MI-ben tart¨®s tavasz / ak¨¢r ny¨¢r is v¨¢rhat¨®, itt fog vel¨¹nk maradni, ¨¦rdemes felk¨¦sz¨¹lni r¨¢.
2. Vita van azzal kapcsolatban, hogy az MI munk¨¢t vagy munkahelyeket vesz-e ink¨¢bb el ¨C de a munka vil¨¢ga eg¨¦sz biztosan ¨¢talakul.
3. Az MI / BI ¨ªg¨¦rete az adatvez¨¦relts¨¦g, ami egy hat¨¦konyabb, versenyk¨¦pesebb, ¨¹gyf¨¦lbar¨¢t ¨¦s munkav¨¢llal¨® centrikus munkahely / c¨¦g l¨¦trehoz¨¢sa.
4. Az MI haszn¨¢lat¨¢nak alap felt¨¦tele, hogy megfelel? adatvagyonnal rendelkezzetek.
5. Az MI-t t?bbf¨¦lek¨¦ppen lehet haszn¨¢lni. A kkv-k sz¨¢m¨¢ra a SaaS MI megold¨¢sok a leggyorsabban ¨¦s legolcs¨®bban kipr¨®b¨¢lhat¨®k.
6. A koll¨¦g¨¢itokat be kell vonni az MI megold¨¢sok c¨¦gen bel¨¹li alkalmaz¨¢s¨¢ba, k¨¹l?nben bizalmatlanok lesznek ¨¦s szabot¨¢lni fogj¨¢k azt.
A mesters¨¦ges intelligencia fogalm¨¢t¨®l az ¨¦rt? felhaszn¨¢l¨¢son ¨¢t a bizalmi k¨¦...Robert Pinter
?
Vajon egy magyar kkv c¨¦gvezet? sz¨¢m¨¢ra mit ¨¦rdemes tudni a mesters¨¦ges intelligenci¨¢r¨®l, hogyan tudja azt munk¨¢ra fogni a saj¨¢t c¨¦g¨¦ben? Tegnap r¨¦szben err?l a t¨¦m¨¢r¨®l tartottam egy k?zel 40 perces el?ad¨¢st a Bizalmi K?r klubj¨¢ban a 200¨C500 milli¨®s ¨¢rbev¨¦tellel rendelkez? c¨¦geket t?m?r¨ªt? tagozatban c¨¦gvezer?knek.
A mesters¨¦ges intelligencia meg¨¦rt¨¦s¨¦hez a meghat¨¢roz¨¢s¨¢n kereszt¨¹l vezet az ¨²t. Val¨®j¨¢ban egy gy?jt?fogalomr¨®l van sz¨®, ami al¨¢ sz¨¢mos dolog tartozik a g¨¦pi tanul¨¢st¨®l kezdve a m¨¦lytanul¨¢sig. Jelenleg csak c¨¦lra szabott, sz?k MI-k l¨¦teznek (pl. ford¨ªt¨¢sra, navig¨¢ci¨®ra stb.), de a ChatGPT-r?l ismert Open AI saj¨¢t bevall¨¢sa szerint m¨¢r dolgozik az ¨¢ltal¨¢nos MI-n, ami id?vel elvezethet az embern¨¦l okosabb szuperintelligenci¨¢hoz is.?
Az MI alkalmaz¨¢sa napjainkban t?bb f¨¦le lehet, leggyakrabban ¨¦szrev¨¦tlen m¨®don haszn¨¢ljuk az eszk?zeinkben ¨¦s a szoftvereinkben. A legt?bb kkv a dobozos, szoftver szolg¨¢ltat¨¢sok (SaaS?-?Software-as-a-Service) r¨¦v¨¦n k¨¦pesek az MI-ben rejl? hatalmas potenci¨¢lok kiakn¨¢z¨¢s¨¢ra, b¨¢r lehets¨¦ges saj¨¢t, szem¨¦lyre szabott fejleszt¨¦seket is ind¨ªtani. Ut¨®bbihoz a digitaliz¨¢ci¨®val kapcsolatos nyitotts¨¢gra ¨¦s els?sorban sok saj¨¢t adatra van sz¨¹ks¨¦g, amin betan¨ªthat¨® az MI-modell. Az MI-t m¨¢r napjainkban is tucatnyi ter¨¹leten lehet felhaszn¨¢lni, a FutureTools AI katal¨®gusa alapj¨¢n t?bb mint 2000 b¨¢rki sz¨¢m¨¢ra el¨¦rhet? MI alkalmaz¨¢s l¨¦tezik a vil¨¢gon. P¨¢r, a hazai v¨¢llalkoz¨¢sok sz¨¢m¨¢ra izgalmas use case-t r?viden ¨¦n is bemutattam az el?ad¨¢s sor¨¢n.?
Az MI egyre sz¨¦lesebb k?r? terjed¨¦se t?bb szinten is felvet bizalommal kapcsolatos k¨¦rd¨¦seket is: elhiszi-e a munkav¨¢llal¨®, hogy nem fogj¨¢k g¨¦pekkel helyettes¨ªteni; a deepfake terjed¨¦s¨¦vel b¨ªzhatunk-e tov¨¢bbra is az idegenekben vagy a m¨¦di¨¢ban?-?hihet¨¹nk-e a saj¨¢t ¨¦rz¨¦kszerveinknek; az olyan emberi tal¨¢lm¨¢nyaink, mint a vall¨¢s, a nemzet¨¢llam, a p¨¦nz vagy a v¨¢llalatok milyen kih¨ªv¨¢sokkal szembes¨¹lnek? V¨¦g¨¹l r?viden kit¨¦rtem arra is, hogy mit tesz az EU, az USA ¨¦s az egyes korm¨¢nyok, hogy az egyre fokoz¨®d¨® MI versenyfut¨¢s (AI race) k?zben hum¨¢nus maradjon a vil¨¢g.
Az el?ad¨¢s kulcs ¨¹zenetei:
- Az MI-t t?bbf¨¦lek¨¦ppen lehet haszn¨¢lni. A kkv-k sz¨¢m¨¢ra a SaaS MI megold¨¢sok a leggyorsabban ¨¦s legolcs¨®bban kipr¨®b¨¢lhat¨®k.
- Az alkalmazottakat be kell vonni az MI megold¨¢sok c¨¦gen bel¨¹li alkalmaz¨¢s¨¢ba, k¨¹l?nben bizalmatlanok lesznek ¨¦s szabot¨¢lni fogj¨¢k azt.
- Az MI-t megb¨ªzhat¨® m¨®don kell fejleszteni, ebben az EU, az USA ¨¦s tov¨¢bbi k?zel 30 orsz¨¢g egyet¨¦rt egym¨¢ssal.
- Az AI race fokoz¨®dik, egyel?re ¨²gy t?nik nem v¨¢rhat¨® ¨²jabb MI-t¨¦l a k?zelj?v?ben.
Mobil app fejleszt¨¦s kezdeti l¨¦p¨¦sein¨¦l mire ¨¦rdemes figyelni?
A mobil fejleszt¨¦s elej¨¦n m¨¢r eld?lhet, hogy sikeres vagy buk¨¢sra ¨ªt¨¦lt a mobil app.
Hogyan hat¨¢rozzuk meg a mobil fejleszt¨¦s f? c¨¦lj¨¢t, felhaszn¨¢l¨®i t¨¢bor¨¢t, ¨¦s milyen f? funkci¨®kat ¨¦rdemes beletenni az 1.0 verzi¨®ba?
Az el?ad¨¢s sor¨¢n megpr¨®b¨¢ltunk minden kezdeti neh¨¦z l¨¦p¨¦st j¨®l behat¨¢rolni. Rem¨¦lj¨¹k sokak sz¨¢m¨¢ra hasznos volt. :)
A Digit¨¢lis J¨®l¨¦t Program keret¨¦ben elk¨¦sz¨¹lt Magyarorsz¨¢g Fintech Strat¨¦gi¨¢ja, melynek c¨¦lja a hazai p¨¦nz¨¹gyi szektor digitaliz¨¢ci¨®j¨¢nak felgyors¨ªt¨¢sa, k¨¹l?n?s tekintettel a gyorsan fejl?d? p¨¦nz¨¹gyi technol¨®giai (fintech) megold¨¢sokra, azok sz¨¦les k?r? alkalmazhat¨®s¨¢g¨¢ra. 2019.04.25-¨¦n a fintechzone.hu fintech seregszeml¨¦j¨¦n, a FinTechShow-n mutatta be a fintech strat¨¦gia r¨¦szleteit dr. G¨¢l Andr¨¢s Levente, a Digit¨¢lis J¨®l¨¦t Program szakmai vezet?je .
Adatvez¨¦relt (e)kereskedelem: csak besz¨¦l¨¹nk r¨®la vagy csin¨¢ljuk is?Robert Pinter
?
A 2023. okt¨®ber 18-i Simpletrends konferencia el?ad¨¢sa az adatvez¨¦relts¨¦gr?l (data-driven decision-making - DDDM).
Az el?ad¨¢s f?bb gondolatai:
- az adatvez¨¦relts¨¦g (DDDM: data-driven decision making) ¨ªg¨¦rete az adatvez¨¦relt kapitalizmus, ahol a c¨¦gek hat¨¦konyabban tudnak m?k?dni, a koll¨¦g¨¢k kevesebb felesleges munk¨¢t v¨¦geznek ¨¦s a fogyaszt¨®k gyorsabban, jobb min?s¨¦g? term¨¦kekhez ¨¦s szolg¨¢ltat¨¢sokhoz f¨¦rhetnek hozz¨¢
- ugyanakkor ennek a fon¨¢kja a megfigyel¨¦si kapitalizmus (Shoshana Zuboff, harvardi szoci¨¢lpszichol¨®gus fogalma), ahol egyre t?bb c¨¦g megfigyel minket ¨¦s ez alapj¨¢n hoz d?nt¨¦seket, fejleszt term¨¦keket stb. - teh¨¢t az adataink, mi magunk is term¨¦kk¨¦ v¨¢lhatunk
- de visszat¨¦rve az adatvez¨¦relt kapitalizmusra (teh¨¢t a pozit¨ªv oldalra) ezt igen neh¨¦z j¨®l csin¨¢lni, hi¨¢ba neveznek ki c¨¦gek ez¨¦rt felel?s vezet?ket (egy 2022-es kutat¨¢s szerint a nagy c¨¦gek 3/4-¨¦n¨¦l van ilyen poz¨ªci¨®, 40% szerint sikeres ¨¦s csak 26% szerint m?k?dik a c¨¦g adatvez¨¦relten)
- mi¨¦rt ilyen rossz ez az ar¨¢ny? Mert a DDDM nem az adatokr¨®l, a technol¨®gi¨¢r¨®l sz¨®l, hanem a d?nt¨¦shoz¨¢s m¨®dj¨¢r¨®l, ami szervezeti kult¨²r¨¢n m¨²lik, ez pedig lassan v¨¢ltoztathat¨® (van, aki szerint 20-25 ¨¦v is kell neki mire egy c¨¦g t¨¦nylegesen adatvez¨¦relt m¨®don tud m?k?dni, sokan megrekednek f¨¦l¨²ton) - hiszen Peter Drucker ¨®ta tudjuk, hogy a kult¨²ra megeszi a strat¨¦gi¨¢t reggelire :-)
- mi a megold¨¢s? A kuvaiti Gulf Bank szerint adat-nagyk?vetek kinevel¨¦se, alkalmazott adattudom¨¢nyi tr¨¦ningek ny¨²jt¨¢sa a koll¨¦g¨¢knak ¨¦s a k?z?s motiv¨¢ci¨®, hogy ezzel a szervezet ink¨¢bb el tudja ¨¦rni a c¨¦lj¨¢t (pl. egy k¨®rh¨¢zban az adatvez¨¦reltebb m?k?d¨¦s gyorsabb gy¨®gyul¨¢st, kevesebb hal¨¢lesetet, meghosszabb¨ªtott ¨¦letet jelent a betegeknek - ezzel a c¨¦llal pedig mindenki azonosulni tud).
1. ?ZLETI C?L?
MOBILM?DIA ELEMZ?S
AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY
A projektek a Magyar Korm¨¢ny t¨¢mogat¨¢s¨¢val, a Nemzeti
Fejleszt¨¦si ?gyn?ks¨¦g kezel¨¦s¨¦ben, a Kutat¨¢si ¨¦s Technol¨®giai
Innov¨¢ci¨®s Alap finansz¨ªroz¨¢s¨¢val val¨®sulnak meg.
WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
2. TARTALOM
1. A VIL?G V?LTOZIK
2. MOBIL ADATB?NY?SZAT
3. MI?RT FONTOS AZ INFORM?CI? GYORS FELDOLGOZ?SA?
4. MILYEN ADATOK NYERHET?EK KI A MOBILB?L?
5. HOGYAN DOLGOZZUK FEL AZ ADATOKAT?
6. ?J TRENDEK A MOBIL ANALITIK?BAN
AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY
A projektek a Magyar Korm¨¢ny t¨¢mogat¨¢s¨¢val, a Nemzeti
Fejleszt¨¦si ?gyn?ks¨¦g kezel¨¦s¨¦ben, a Kutat¨¢si ¨¦s Technol¨®giai
Innov¨¢ci¨®s Alap finansz¨ªroz¨¢s¨¢val val¨®sulnak meg.
WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
3. A VIL?G V?LTOZIK
Tartalomfogyaszt¨¢si ¨¦s kommunik¨¢ci¨®s
szok¨¢saink az ut¨®bbi ¨¦vek sor¨¢n alapj¨¢ban
v¨¦ve megv¨¢ltozott, ¨¦s ennek a gyors
folyamatnak m¨¦g kor¨¢nt sincs v¨¦ge. A holnap
v¨¢s¨¢rl¨®ja mindent megv¨¢ltoztat, hiszen olyan
korba sz¨¹letik, ahol az internet mindenhol
jelen van, a val¨®s id? a norm¨¢l id?, a
kommunik¨¢ci¨® t¨²lnyom¨® r¨¦sze pedig mobilon
¨¦s publikusan zajlik. Az azonnali szem¨¦lyre
szab¨¢s minden eddigin¨¦l fontosabb
szerepet kap. Az ilyen felfog¨¢s szerint ¨¦l?
fogyaszt¨®k mindennapi ¨¦lete sor¨¢n ¨C p¨¦ld¨¢ul
kommunik¨¢ci¨®, tanul¨¢s, v¨¢s¨¢rl¨¢s, k?zleked¨¦s,
vagy b¨¢rmilyen egy¨¦b id?t?lt¨¦s ¨C rengeteg, a
jelenlegin¨¦l is j¨®val t?bb adat keletkezik.
Az adatok d?nt? r¨¦sze nem struktur¨¢lt
form¨¢ban, azaz nem az azonnali elemz¨¦st
lehet?v¨¦ t¨¦v? adatb¨¢zisokban, hanem log
f¨¢jl, sz?veg, hang, k¨¦p vagy vide¨® form¨¢j¨¢ban
jelenik meg. Az ilyenform¨¢n el?¨¢llt hatalmas
adatmennyis¨¦g a j?v?ben csak m¨¦g nagyobb
lesz.
Honnan j?n ez a sok adat? K¨¹l?nb?z?
szektorokb¨®l. Legyen az banki, biztos¨ªt¨¢s,
eg¨¦szs¨¦g¨¹gy (gy¨®gyszeripar), m¨¦dia vagy
egy¨¦b m¨¢s ipar¨¢gak.
Ezekb?l az adatokb¨®l azonban csak akkor j?n
l¨¦tre ¨¦rt¨¦k, ha elemezz¨¹k a rendelkez¨¦s¨¹nkre
¨¢ll¨® hatalmas adatmennyis¨¦get, megfelel?en
¨¦rtelmezz¨¹k azokat, ¨¦s az ¨ªgy nyert
inform¨¢ci¨®k birtok¨¢ban kihaszn¨¢ljuk
az ezekb?l az inform¨¢ci¨®kb¨®l ad¨®d¨®
lehet?s¨¦geket.
Tapasztalataink szerint mind
az ¨¹zleti, valamint a szem¨¦lyes
mobilhaszn¨¢lat k?zben a
digit¨¢lis form¨¢ban megjelen?
adatmennyis¨¦g k¨¦t¨¦vente
megdupl¨¢z¨®dik.
AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY
A projektek a Magyar Korm¨¢ny t¨¢mogat¨¢s¨¢val, a Nemzeti
Fejleszt¨¦si ?gyn?ks¨¦g kezel¨¦s¨¦ben, a Kutat¨¢si ¨¦s Technol¨®giai
Innov¨¢ci¨®s Alap finansz¨ªroz¨¢s¨¢val val¨®sulnak meg.
WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
4. MI T?RT?NIK AZ
INTERNETEN 2 PERC
ALATT?
639 800
Gigabyte
?sszes adatforgalom
1 300
Hatalmas adatmennyis¨¦g, ¨¦s m¨¦g
nagyobb potenci¨¢l.
Teljesen ¨²j
mobilfelhaszn¨¢l¨®
47 000
204 000 000
3 000
Alkalmaz¨¢s
let?lt¨¦s
Elk¨¹ld?tt
Email
F¨¦nyk¨¦p
felt?lt¨¦s
20 000 000
2 000 000
F¨¦nyk¨¦p
megtekint¨¦s
Google
Keres¨¦s
277 000
BECSL?SEK SZERINT
10 ?V M?LVA 50X-ES LESZ AZ
ADATMENNYIS?G
Facebook
bejelentkez¨¦s
AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY
A projektek a Magyar Korm¨¢ny t¨¢mogat¨¢s¨¢val, a Nemzeti
Fejleszt¨¦si ?gyn?ks¨¦g kezel¨¦s¨¦ben, a Kutat¨¢si ¨¦s Technol¨®giai
Innov¨¢ci¨®s Alap finansz¨ªroz¨¢s¨¢val val¨®sulnak meg.
WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
5. BELS? ADATOK
K?LS? ADATOK
MILYEN ADATOKB?L
V?LOGATHATUNK?
ADATOK, AMIKET MA IS
M?R?NK
FELHASZN?L?I ADATOK,
AMIKET KELL M?RNI
Mobiltelefon / helyadatok,
hitelk¨¢rtya adatok, utaz¨¢si
el?zm¨¦nyek stb.
Twitter, Facebook, Google,
Instagram, Blogok, szenzor adatok
Bel¨¦ptet? rendszer adatai, HR
adatok, web profilok, elad¨¢si ¨¦s
p¨¦nz¨¹gyi adatok
Online f¨®rumok, weboldalak,
sz?veges ¨¦s szenzor adatok
ADATOK, AMIKET EDDIG
NEM M?RT?NK
ELS?DLEGES VIZSG?LATI
ADATOK
STRUKT?R?LT
ADATOK
STRUKT?R?LATLAN
ADATOK
AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY
A projektek a Magyar Korm¨¢ny t¨¢mogat¨¢s¨¢val, a Nemzeti
Fejleszt¨¦si ?gyn?ks¨¦g kezel¨¦s¨¦ben, a Kutat¨¢si ¨¦s Technol¨®giai
Innov¨¢ci¨®s Alap finansz¨ªroz¨¢s¨¢val val¨®sulnak meg.
WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
6. MOBIL
ADATB?NY?SZAT
Az adatb¨¢ny¨¢szat seg¨ªts¨¦g¨¦vel rejtett
?sszef¨¹gg¨¦seket fedezhet¨¹nk fel nagy
mennyis¨¦g? adathalmazban.
Az adatb¨¢ny¨¢szat azt a nyilv¨¢nval¨®
ellentmond¨¢st oldja fel, hogy min¨¦l t?bb
adattal rendelkez¨¹nk, ann¨¢l bonyolultabb
¨¦s id?ig¨¦nyesebb ezt hat¨¦konyan elemezni,
¨¦s ¨¦rt¨¦kes k?vetkeztet¨¦seket levonni
bel?l¨¹k. Ami ak¨¢r aranyb¨¢nya is lehetne, az
sok esetben felt¨¢ratlan marad megfelel?
szakember, tapasztalat vagy id? hi¨¢ny¨¢ban.
Az adatb¨¢ny¨¢szat fejlett elemz¨¦si
technik¨¢kat haszn¨¢l arra, hogy
hatalmas mennyis¨¦g? adatokb¨®l
kinyerje a hasznos Inform¨¢ci¨®kat.
B¨¢r az adatb¨¢ny¨¢szat ¨C ¨¦s k¨¹l?n?sen a mobil
vil¨¢gban - egy viszonylag ¨²j ter¨¹let, maga a
technol¨®gia nem az.
A statisztikusok m¨¢r a m¨²ltban is
?b¨¢ny¨¢szt¨¢k¡± az adatb¨¢zisokat statisztikailag
szignifik¨¢ns ?sszef¨¹gg¨¦sek felfedez¨¦se
¨¦rdek¨¦ben. Az inform¨¢ci¨®technol¨®gi¨¢ban
v¨¦gbement dr¨¢mai v¨¢ltoz¨¢sok hat¨¢s¨¢ra
azonban a feldolgoz¨® sz¨¢m¨ªt¨®g¨¦pek
teljes¨ªtm¨¦ny¨¦nek n?veked¨¦s¨¦vel az
elemz¨¦sek pontoss¨¢ga, gyorsas¨¢ga ¨¦s
mennyis¨¦ge is rendk¨ªv¨¹li m¨®don megn?tt.
AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY
A projektek a Magyar Korm¨¢ny t¨¢mogat¨¢s¨¢val, a Nemzeti
Fejleszt¨¦si ?gyn?ks¨¦g kezel¨¦s¨¦ben, a Kutat¨¢si ¨¦s Technol¨®giai
Innov¨¢ci¨®s Alap finansz¨ªroz¨¢s¨¢val val¨®sulnak meg.
WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
7. MI?RT FONTOS AZ INFORM?CI?
GYORS FELDOLGOZ?SA?
?zleti adatok elemz¨¦s¨¦nek gyakorlata
k?r¨¹lbel¨¹l 20 ¨¦ves m¨²ltra tekint vissza.
Az eredeti m¨®dszerek szerint adatokat
rel¨¢ci¨®s adatb¨¢zisokb¨®l t?lt?ttek ¨¢t olyan
t¨¢rol¨®kba, ahol az ¨¹zleti elemz¨¦s k?nnyebben
elv¨¦gezhet? volt. A feldolgoz¨¢s ¨¦s let¨¢rol¨¢s
m¨¢r az analitikus feldolgoz¨¢sra volt
optimaliz¨¢lva.
Az adatok el?k¨¦sz¨ªt¨¦s¨¦hez ¨¦s
megjelen¨ªt¨¦s¨¦hez is m¨¢r kor¨¢n kialakultak
azok a grafikus kezel?i fel¨¹letek, ahol ezeket a
m?veleteket gyorsan meg lehetett tervezni.
A korai rendszerek rengeteg korl¨¢ttal
rendelkeztek, mivel az adatok mennyis¨¦ge
pr¨®b¨¢ra tette a t¨¢rol¨® rendszerek kapacit¨¢s¨¢t
¨¦s processzorait is.
Az adatelemz? rendszerek rendk¨ªv¨¹l
korl¨¢tosak voltak, ez¨¦rt sz¨¢mos ¨¹zleti
intelligencia projekt finansz¨ªrozhatatlann¨¢
v¨¢lt, vagy megragadt azon a szinten ahol
bevezett¨¦k.
Ami¨®ta ember az ember rengeteg adatot
hozott l¨¦tre. A sz¨¢m¨ªt¨¢stechnika ¨¦s a
mobiliz¨¢ci¨® terjed¨¦s¨¦vel ¨¦s a v¨¢llalati IT
infrastrukt¨²ra fejl?d¨¦s¨¦vel az el?¨¢llt adatok
mennyis¨¦ge szinte felfoghatatlan.
A n¨¦h¨¢ny ¨¦vvel ezel?tt m¨¦g haszontalannak
t?n? adatok ¨¦rt¨¦kel¨¦se az ut¨®bbi ¨¦vekben
gy?keresen megv¨¢ltozott. Legyen az egy kis
c¨¦g vagy egy multinacion¨¢lis nagyv¨¢llalat,
¨¦rtelmet nyert az eddig haszn¨¢lhatatlannak
t?n? hatalmas adatmennyis¨¦g felhaszn¨¢l¨¢sa.
V¨¢llalati k?rnyezetben els?sorban
szabv¨¢nyos, struktur¨¢lt inform¨¢ci¨®halmaz
keletkezik, melynek m¨¦rete ak¨¢r n¨¦h¨¢ny
Terra b¨¢jtt¨®l az alkalmazott technol¨®gia ¨¦s
az ipar¨¢gak szerint, ennek nagys¨¢grendekkel
nagyobb m¨¦retekig terjedhet.
Ma m¨¢r nincs id? arra, hogy egy
szervezet napokig v¨¢rjon egy
komplex elemz¨¦sre.
A versenyel?ny kialak¨ªt¨¢s¨¢hoz
n¨¦lk¨¹l?zhetetlenek az azonnali, ¨¦s gyors
d?nt¨¦sek, sokszor helyben, az adott
megbesz¨¦l¨¦s alatt. A gyorsabb munka
jobb min?s¨¦get is jelenthet, ugyanis ha
az elemz¨¦s r?videbb id?t vesz ig¨¦nybe, a
szakemberek t?bb mindent kipr¨®b¨¢lhatnak,
¨¦s megbizonyosodhatnak arr¨®l, hogy helyes
modellt ¨¢ll¨ªtottak fel, ¨ªgy megalapozottabb¨¢
v¨¢lhatnak a d?nt¨¦sek.
AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY
A projektek a Magyar Korm¨¢ny t¨¢mogat¨¢s¨¢val, a Nemzeti
Fejleszt¨¦si ?gyn?ks¨¦g kezel¨¦s¨¦ben, a Kutat¨¢si ¨¦s Technol¨®giai
Innov¨¢ci¨®s Alap finansz¨ªroz¨¢s¨¢val val¨®sulnak meg.
WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
8. MILYEN ADATOK NYERHET?EK
KI A MOBILB?L?
A mobil eszk?z?kben elhelyezett szenzorok
¨¢ltal¨¢ban egym¨¢st¨®l f¨¹ggetlen¨¹l ¨¦s csak egy
adott alkalmaz¨¢s egy bizonyos funkci¨®j¨¢hoz
ker¨¹ltek a kor¨¢bbiakban felhaszn¨¢l¨¢sra,
?sszetettebb alkalmaz¨¢suk meglehet?sen
ritka.
Kev¨¦s esetben tal¨¢lkoztunk eddig olyan
megold¨¢ssal, ami azon eredm¨¦nyekre
alapult volna, amelyek t?bb szenzor egy idej?
m¨¦r¨¦seib?l sz¨¢rmaztak. Az egyes szenzorok
¨¢ltal szolg¨¢ltatott adatokat a k¨¹l?nb?z?
adatelemz¨¦si technol¨®gi¨¢kkal elemezve
olyan ¨²j alkalmaz¨¢si lehet?s¨¦gekre tudjuk
felh¨ªvni a figyelmet, amire eddig csak kevesen
gondoltak.
a k?z?ss¨¦gi h¨¢l¨®zatok haszn¨¢lat¨¢r¨®l,
a telemetriai m¨¦r¨¦sek ¨¦s elemz¨¦sek
seg¨ªts¨¦g¨¦vel az alkalmaz¨¢s haszn¨¢lata
k?zbeni csal¨¢sok (fraud) felismerhet?ek,
de a felhaszn¨¢l¨®i viselked¨¦s, attit?d ¨¦s
¨¦rzelmekre val¨® k?vetkeztet¨¦s is a lehets¨¦ges
felhaszn¨¢l¨¢s k?z?tt tal¨¢lhat¨®.
Alapvet?en egy adott felhaszn¨¢l¨®r¨®l ¨¦s
aktu¨¢lis k?rnyezet¨¦r?l szeretn¨¦nk b?vebb
inform¨¢ci¨®kat szerezni. A megszerzett
inform¨¢ci¨®kra alapozva pedig olyan l¨¦p¨¦seket
lehet tenni, melyek megfelel?en illeszkednek
egy adott modellbe ¨¦s valamilyen ¨¹zleti
¨¦rdeket tudnak szolg¨¢lni.
A hagyom¨¢nyos m¨®dszerekkel
ezen adatok elemz¨¦se nem
c¨¦lravezet?. Amire sz¨¹ks¨¦g van,
az a rendszeres kapcsolatok,
?sszef¨¹gg¨¦sek felfedez¨¦se, erre
pedig kor¨¢bban nem volt p¨¦lda.
Nem el¨¦g t?bb¨¦, ha a laborat¨®riumi
k?r¨¹lm¨¦nyek k?z?tt sz¨¹letett
megfigyel¨¦sekre alapozunk, a val¨®
¨¦letet kell megfigyeln¨¹nk.
Fontos inform¨¢ci¨®k nyerhet?ek ki p¨¦ld¨¢ul
AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY
A projektek a Magyar Korm¨¢ny t¨¢mogat¨¢s¨¢val, a Nemzeti
Fejleszt¨¦si ?gyn?ks¨¦g kezel¨¦s¨¦ben, a Kutat¨¢si ¨¦s Technol¨®giai
Innov¨¢ci¨®s Alap finansz¨ªroz¨¢s¨¢val val¨®sulnak meg.
WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
9. HOGYAN DOLGOZZUK
FEL AZ ADATOKAT?
Jellemz? a jelenlegi ¨¢llapotra, hogy az ¨¹zleti
v¨¢llalkoz¨¢sok a gy?jt?tt adatok java r¨¦sz¨¦t
csak t¨¢rolj¨¢k, de elemezni nem tudj¨¢k, teh¨¢t
adatok t¨¢rol¨¢s¨¢ra ¨¦s megfelel? ¨¢talak¨ªt¨¢s¨¢ra
sokkal korszer?bb eszk?z?ket, megk?zel¨ªt¨¦st
kell alkalmazni.
Megjelent a ?big data¡± fogalma, amely a
kor¨¢bbi adatstrukt¨²r¨¢khoz k¨¦pest azokn¨¢l
laz¨¢bb szerkezetben t¨¢rolt ¨¦s m¨¢sk¨¦pp
feldolgozhat¨® adatokat jelent.
A nagymennyis¨¦g? adatok feldolgoz¨¢sa
jellemz?en t¨¢rs¨ªthat¨® minden ¨¹zleti esethez,
teh¨¢t a kor¨¢bbi adatt¨¢rh¨¢zakat kombin¨¢lj¨¢k
az ¨²j elemz¨¦si m¨®dszerekkel. Ennek
feldolgoz¨¢sa miatt az adatelemz¨¦s teljes
folyamata is korszer?s?d?tt.
¨¢tgondol¨¢s¨¢val kell kezdeni.
Ezt k?vetheti az adatstrat¨¦gia, illetve
adatt¨¦rk¨¦p kidolgoz¨¢sa, amelyben azt
kell oszt¨¢lyozni, hogy melyek a szervezet
sz¨¢m¨¢ra fontos adatt¨ªpusok; tov¨¢bb¨¢ azt is
fel kell m¨¦rni, hogy milyen gyorsan v¨¢ltoznak,
illetve b?v¨¹lnek az adatok. Ezt k?vet?en
sorrendbe kell ¨¢ll¨ªtani az ¨¹zleti probl¨¦m¨¢kat,
amelyeket az adatelemz¨¦ssel akarunk
megoldani.
Kutat¨¢saink sor¨¢n egy¨¦rtelm?v¨¦
v¨¢lt, hogy nem egy, hanem j¨®
n¨¦h¨¢ny ¨²j technol¨®giai megold¨¢st,
trendet kell megismern¨¹nk ¨¦s
figyelembe venn¨¹nk a megfelel?
mobilstrat¨¦gia kiv¨¢laszt¨¢sakor.
A nagymennyis¨¦g? adatok feldolgoz¨¢sa ¨¦s
kezel¨¦se minden v¨¢llalat sz¨¢m¨¢ra bonyolult
lehet els? nekifut¨¢sra, ez¨¦rt mindenk¨¦ppen
az ¨¹zleti strat¨¦gia, illetve az ¨¹zleti c¨¦lok
AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY
A projektek a Magyar Korm¨¢ny t¨¢mogat¨¢s¨¢val, a Nemzeti
Fejleszt¨¦si ?gyn?ks¨¦g kezel¨¦s¨¦ben, a Kutat¨¢si ¨¦s Technol¨®giai
Innov¨¢ci¨®s Alap finansz¨ªroz¨¢s¨¢val val¨®sulnak meg.
WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM
10. ?J TRENDEK A MOBIL
ANALITIK?BAN
Napjainkban a technol¨®giai innov¨¢ci¨®knak p¨¦ld¨¢ul a mobil k¨¦sz¨¹l¨¦keknek ¨¦s a k?z?ss¨¦gi
m¨¦di¨¢nak - k?sz?nhet?en folyamatosan
hatalmas mennyis¨¦g? struktur¨¢lt ¨¦s
struktur¨¢latlan adat keletkezik, ugyanakkor
m¨¦g az adatrobban¨¢s elej¨¦n j¨¢runk.
A mobil alkalmaz¨¢sok ¨¢ltal kezelt ¨¦s a
m¨¦r¨¦sek sor¨¢n kinyerhet? adatmennyis¨¦g
exponenci¨¢lis n?vekv¨¦se olyan komplex
adathalmazt eredm¨¦nyez, amelyek elemz¨¦se
¨¦s ki¨¦rt¨¦kel¨¦se a hagyom¨¢nyos m¨®dszerekkel
neh¨¦z kezelni. Az IT ipar¨¢g ¨¢talakul¨¢son
megy kereszt¨¹l, ahol a n?veked¨¦s
mozgat¨®rug¨®ja a mobil, a felh?alap¨²
sk¨¢l¨¢zhat¨® szolg¨¢ltat¨¢sok ¨¦s alkalmaz¨¢sok,
in-memory computing ¨¦s a ?Big Data¡±
technol¨®gi¨¢kra ¨¦p¨¹l? szolg¨¢ltat¨¢sok ¨¦s
alkalmaz¨¢sok adj¨¢k.
Kutat¨¢si eredm¨¦nyeink szerint a
hagyom¨¢nyos (¨¢ltal¨¢noss¨¢gban
elfogadott) webes analitikai
mutat¨®k, m¨¦r?sz¨¢mok
?nmagukban nem elegend?ek
a mobil alkalmaz¨¢sok
viselked¨¦s¨¦nek le¨ªr¨¢s¨¢hoz, ehhez
k¨¦pest t¨¢gabb halmazt kell
megfogalmazni, szitu¨¢ci¨®f¨¹gg?
m¨¦r¨¦sekkel, ¨¦s predikt¨ªv
adatfeldolgoz¨¢ssal.
Az adatb¨¢ny¨¢szatot t¨¢mogat¨® szoftverek
seg¨ªts¨¦g¨¦vel teh¨¢t nagy mennyis¨¦g?
t?bb dimenzi¨®s adathalmazt k¨¦sz¨ªt¨¹nk,
alak¨ªtjuk, majd cs?kkentj¨¹k m¨¦ret¨¦ben ¨¦s
dimenzi¨®iban, ¨¦s olyan modellez? elj¨¢r¨¢sokat
alak¨ªtunk ki, amely seg¨ªts¨¦g¨¦vel hasznos
adatokra bukkanjunk.
Az ?sszes t?bbi alkalmaz¨¢s mint¨¢j¨¢ra az
¨¹zleti intelligencia is a mobil eszk?z?kre
k?lt?zik. A val¨®s idej? analitika a mobil
felhaszn¨¢l¨¢sban is kulcsfontoss¨¢g¨²v¨¢ v¨¢lik,
legyen sz¨® a c¨¦g munkat¨¢rsai ¨¢ltal munk¨¢ra
haszn¨¢lt, vagy egy szem¨¦lyes jelleg?
alkalmaz¨¢sr¨®l.
?S
M ? RT
TOT T
T IS Z T ? K
ADATO
K ?SZ
SI
D? N T ?
L
MODE L
J E LE N
T ?S E K
I
?Z LE T
OK
C?L
AFF GROUP - ENTERPRISE MOBILITY
A projektek a Magyar Korm¨¢ny t¨¢mogat¨¢s¨¢val, a Nemzeti
Fejleszt¨¦si ?gyn?ks¨¦g kezel¨¦s¨¦ben, a Kutat¨¢si ¨¦s Technol¨®giai
Innov¨¢ci¨®s Alap finansz¨ªroz¨¢s¨¢val val¨®sulnak meg.
WWW.AFF-GROUP.COM | INFO@AFF-GROUP.COM