W społeczności administratorów baz danych trwają dyskusje na temat najlepszego podejścia do tworzenia aplikacji chmurowych lub opartych na danych. Z jednej strony mamy ekspertów polecających używanie jednozadaniowych baz danych „najlepszych w swojej klasie” dla każdego typu danych albo zadania. Druga grupa twierdzi, że należy używać jednej konwergentnej bazy danych.
| REKLAMA |
 |
A jakie podejście jest najlepsze dla Ciebie i Twoich projektów?
Jednozadaniowe bazy danych
Jednozadaniowe bazy danych lub „bazy danych specjalnego przeznaczenia” są projektowane tak, aby pomóc w rozwiązaniu pojedynczego problemu lub ich niewielkiej liczby. Ze względu na ich wąską specjalizację mogą ignorować kompromisy niezbędne zazwyczaj przy uwzględnianiu wielu typów danych lub zadań. Pozwala im to również na stosowanie wygodnego modelu danych, który pasuje do ich sposobu działania oraz do stosowania API najlepiej dostosowanych do tego modelu danych. Ich prostota oznacza, że wykonują kilka zadań bardzo dobrze, ale innych nie robią wcale.
Na pierwszy rzut oka jednozadaniowe bazy danych wydają się dobrym wyborem. Deweloperzy są zadowoleni, bo otrzymują dokładnie to, czego potrzebują do rozpoczęcia projektu. Jednak gdy spojrzeć szerzej, jednozadaniowe bazy danych mogą powodować wiele trudności i na dłuższą metę być bardziej kosztowne.
Bardzo często wymagania zmieniają się w trakcie projektu, pojawiają się nieprzewidziane potrzeby biznesowe, co powoduje, że początkowo najlepszy wybór okazuje się nieodpowiedni. Wtedy deweloperzy muszą podjąć trudną decyzję. Zacząć od zera z inną jednozadaniową bazą danych, aby uwzględnić nowe wymagania i mieć nadzieję, że żadne inne już się nie pojawią, albo jakoś obejść ograniczenia oryginalnej bazy danych, niepotrzebnie komplikując kod aplikacji.
Co się dzieje, kiedy ma się większą liczbę jednozadaniowych baz danych do wszystkich aplikacji biznesowych? Szybko zauważamy, że dane uległy fragmentacji w różnych bazach, które stosują różne formaty i typy, a zatem nie ma bezpośredniego sposobu na integrację między nimi. Jak zarządzać takimi danymi, zabezpieczać je lub integrować z innymi działami organizacji?
Każda jednozazadniowa baza danych oparta jest na specyficznej technologii, z oddzielnymi mechanizmami zarządzania, modelami bezpieczeństwa i architekturami wysokiej dostępności. Udostępnianie lub propagowanie danych w tych bazach jest trudne, ponieważ nie ma ujednoliconego interfejsu API.
Organizacja musi zatem ponieść ciężar pracy związanej z integracją - niezbędną, aby stosowanie jednozadaniowych baz danych było możliwe przy dużej skali. Potrzebny będzie personel znający się na operacyjnych aspektach każdej takiej bazy. Zasady bezpieczeństwa trzeba będzie wdrażać w każdej bazie oddzielnie, a aplikacje staną się bardziej skomplikowane, aby radzić sobie z propagacją danych z jednej bazy danych do drugiej.
Konwergentne bazy danych
Konwergentne bazy danych obsługują wszystkie typy danych i zadań, mogą również obsługiwać dowolny model programistyczny. Integrując wszystkie typy danych i zadań jako funkcje konwergentnej bazy danych, możesz obsługiwać obciążenia mieszane i typy danych za pomocą wspólnego języka (SQL) i standardowego zestawu interfejsów API. Nie ma też błędów ani opóźnień spowodowanych propagacją danych.
Ogólnie kod aplikacji staje się prostszy, ponieważ nie trzeba już omijać ograniczeń wynikających z jednozadaniowej bazy danych ani martwić się o integrację danych z licznych źródeł lub ich propagację w wielu systemach. Otrzymuje się także synergię między typami danych i zadań. Na przykład mając algorytmy uczenia maszynowego i danych przestrzennych w tej samej bazie danych, można skutecznie uruchamiać dla nich analizy predykcyjne. Tworzenie aplikacji opartych na danych staje się znacznie prostsze i szybsze.
Jednozadaniowe bazy danych „najlepsze w swojej klasie” oznaczają brak uzależnienia od konkretnego dostawcy – czy to prawda?
Niestety, niekoniecznie. Korzystanie z rozwiązania najlepszego w swojej klasie powoduje uzależnienie od dostawcy, ponieważ każda jednozadaniowa baza danych ma swoje własne interfejsy API i modele transakcji, zamiast standardów ISO - takich jak SQL. Powoduje to fragmentację w pracach rozwojowych i blokuje aplikację w takiej bazie, którą bardzo często zapewnia konkretny dostawca chmury.
Programistom o wiele łatwiej jest wywoływać rozszerzone SQL w celu realizacji mechanizmów uczenia maszynowego, grafów, modeli przestrzennych, łańcuchów blockchain, IoT i innych w jednej bazie danych, zamiast wdrażać rozproszone wykonywanie i przenoszenie danych w wielu bazach.
Czy praca z konwergentną bazą danych jest kosztowna?
Wprowadzenie usług baz danych w chmurze usunęło barierę kosztową utrudniającą użytkowanie konwergentnych baz danych. Oracle Autonomous Database jest znakomitym przykładem tego zjawiska. Jest dostępna dla programistów w ramach modelu bezpłatnej bazy Oracle Cloud Free-Tier lub za niską stawkę godzinową na potrzeby środowisk produkcyjnych lub testowych.
W dłuższej perspektywie organizacje oszczędzają czas i pieniądze, używając konwergentnych baz danych, w których mogą zarządzać wszystkimi typami danych i zadań za pomocą tylko jednej technologii bazodanowej, która obsługuje wszystkie przypadki użycia i wymagania z różnych działów organizacji.
Czy w jakichś przypadkach jednozadaniowa baza danych jest właściwym wyborem?
W wielu branżach znajdziemy niszowe przypadki działalności, dla których najodpowiedniejsze jest korzystanie z produktów jednozadaniowych lub specjalistycznych. Szczególnie jeśli taka działalność wymaga wyjątkowej wydajności lub skalowalności - na przykład w przypadku systemu obrotu akcjami. Są to wymagające minimalnych opóźnień aplikacje do przetwarzania transakcji, wymagające gwarantowanych czasów odpowiedzi w mikrosekundach, dla których odpowiednie byłoby działanie na platformie Oracle TimesTen. Użycie jednozadaniowych baz danych powinno zatem być ograniczone do małej grupy bardzo specyficznych zadań.
Źródło: www.oracle.com/pl
Jednozadaniowe bazy danych
Jednozadaniowe bazy danych lub „bazy danych specjalnego przeznaczenia” są projektowane tak, aby pomóc w rozwiązaniu pojedynczego problemu lub ich niewielkiej liczby. Ze względu na ich wąską specjalizację mogą ignorować kompromisy niezbędne zazwyczaj przy uwzględnianiu wielu typów danych lub zadań. Pozwala im to również na stosowanie wygodnego modelu danych, który pasuje do ich sposobu działania oraz do stosowania API najlepiej dostosowanych do tego modelu danych. Ich prostota oznacza, że wykonują kilka zadań bardzo dobrze, ale innych nie robią wcale.
Na pierwszy rzut oka jednozadaniowe bazy danych wydają się dobrym wyborem. Deweloperzy są zadowoleni, bo otrzymują dokładnie to, czego potrzebują do rozpoczęcia projektu. Jednak gdy spojrzeć szerzej, jednozadaniowe bazy danych mogą powodować wiele trudności i na dłuższą metę być bardziej kosztowne.
Bardzo często wymagania zmieniają się w trakcie projektu, pojawiają się nieprzewidziane potrzeby biznesowe, co powoduje, że początkowo najlepszy wybór okazuje się nieodpowiedni. Wtedy deweloperzy muszą podjąć trudną decyzję. Zacząć od zera z inną jednozadaniową bazą danych, aby uwzględnić nowe wymagania i mieć nadzieję, że żadne inne już się nie pojawią, albo jakoś obejść ograniczenia oryginalnej bazy danych, niepotrzebnie komplikując kod aplikacji.
Co się dzieje, kiedy ma się większą liczbę jednozadaniowych baz danych do wszystkich aplikacji biznesowych? Szybko zauważamy, że dane uległy fragmentacji w różnych bazach, które stosują różne formaty i typy, a zatem nie ma bezpośredniego sposobu na integrację między nimi. Jak zarządzać takimi danymi, zabezpieczać je lub integrować z innymi działami organizacji?
Każda jednozazadniowa baza danych oparta jest na specyficznej technologii, z oddzielnymi mechanizmami zarządzania, modelami bezpieczeństwa i architekturami wysokiej dostępności. Udostępnianie lub propagowanie danych w tych bazach jest trudne, ponieważ nie ma ujednoliconego interfejsu API.
Organizacja musi zatem ponieść ciężar pracy związanej z integracją - niezbędną, aby stosowanie jednozadaniowych baz danych było możliwe przy dużej skali. Potrzebny będzie personel znający się na operacyjnych aspektach każdej takiej bazy. Zasady bezpieczeństwa trzeba będzie wdrażać w każdej bazie oddzielnie, a aplikacje staną się bardziej skomplikowane, aby radzić sobie z propagacją danych z jednej bazy danych do drugiej.
Konwergentne bazy danych
Konwergentne bazy danych obsługują wszystkie typy danych i zadań, mogą również obsługiwać dowolny model programistyczny. Integrując wszystkie typy danych i zadań jako funkcje konwergentnej bazy danych, możesz obsługiwać obciążenia mieszane i typy danych za pomocą wspólnego języka (SQL) i standardowego zestawu interfejsów API. Nie ma też błędów ani opóźnień spowodowanych propagacją danych.
Ogólnie kod aplikacji staje się prostszy, ponieważ nie trzeba już omijać ograniczeń wynikających z jednozadaniowej bazy danych ani martwić się o integrację danych z licznych źródeł lub ich propagację w wielu systemach. Otrzymuje się także synergię między typami danych i zadań. Na przykład mając algorytmy uczenia maszynowego i danych przestrzennych w tej samej bazie danych, można skutecznie uruchamiać dla nich analizy predykcyjne. Tworzenie aplikacji opartych na danych staje się znacznie prostsze i szybsze.
Jednozadaniowe bazy danych „najlepsze w swojej klasie” oznaczają brak uzależnienia od konkretnego dostawcy – czy to prawda?
Niestety, niekoniecznie. Korzystanie z rozwiązania najlepszego w swojej klasie powoduje uzależnienie od dostawcy, ponieważ każda jednozadaniowa baza danych ma swoje własne interfejsy API i modele transakcji, zamiast standardów ISO - takich jak SQL. Powoduje to fragmentację w pracach rozwojowych i blokuje aplikację w takiej bazie, którą bardzo często zapewnia konkretny dostawca chmury.
Programistom o wiele łatwiej jest wywoływać rozszerzone SQL w celu realizacji mechanizmów uczenia maszynowego, grafów, modeli przestrzennych, łańcuchów blockchain, IoT i innych w jednej bazie danych, zamiast wdrażać rozproszone wykonywanie i przenoszenie danych w wielu bazach.
Czy praca z konwergentną bazą danych jest kosztowna?
Wprowadzenie usług baz danych w chmurze usunęło barierę kosztową utrudniającą użytkowanie konwergentnych baz danych. Oracle Autonomous Database jest znakomitym przykładem tego zjawiska. Jest dostępna dla programistów w ramach modelu bezpłatnej bazy Oracle Cloud Free-Tier lub za niską stawkę godzinową na potrzeby środowisk produkcyjnych lub testowych.
W dłuższej perspektywie organizacje oszczędzają czas i pieniądze, używając konwergentnych baz danych, w których mogą zarządzać wszystkimi typami danych i zadań za pomocą tylko jednej technologii bazodanowej, która obsługuje wszystkie przypadki użycia i wymagania z różnych działów organizacji.
Czy w jakichś przypadkach jednozadaniowa baza danych jest właściwym wyborem?
W wielu branżach znajdziemy niszowe przypadki działalności, dla których najodpowiedniejsze jest korzystanie z produktów jednozadaniowych lub specjalistycznych. Szczególnie jeśli taka działalność wymaga wyjątkowej wydajności lub skalowalności - na przykład w przypadku systemu obrotu akcjami. Są to wymagające minimalnych opóźnień aplikacje do przetwarzania transakcji, wymagające gwarantowanych czasów odpowiedzi w mikrosekundach, dla których odpowiednie byłoby działanie na platformie Oracle TimesTen. Użycie jednozadaniowych baz danych powinno zatem być ograniczone do małej grupy bardzo specyficznych zadań.
Źródło: www.oracle.com/pl
Najnowsze wiadomości
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozprosz… / Czytaj więcej
Nowe narzędzie, nowe możliwości – Adrian Guzy z CTDI o innowacyjności, kulturze pracy z danymi i analityce w Microsoft Fabric
W nowej siedzibie CTDI w Sękocinie Starym pod Warszawą tafle szkła odbijają poranne słońce, a wnętr… / Czytaj więcej
Hiperautomatyzacja: kolejny etap rewolucji czy buzzword?
Automatyzacja to już nie tylko boty i proste skrypty – kolejnym krokiem jest hiperautomatyzacja, kt… / Czytaj więcej
Jak agenci AI zrewolucjonizują przemysł, zwiększą produktywność i obniżą koszty
Obecnie każda firma chce być firmą AI, ale według McKinsey tylko 1% przedsiębiorstw uważa, że osiąg… / Czytaj więcej
Technologiczny wyścig z czasem – czy automatyzacja pomoże załatać lukę technologiczną w przemyśle?
Sytuacja polskiego przemysłu nie jest łatwa – według ostatnich danych GUS wskaźnik produkcji sprzed… / Czytaj więcej
Niedojrzałość danych: blokada na drodze do zaawansowanej sztucznej inteligencji
Każda ankieta dotycząca generatywnej sztucznej inteligencji, wypełniana przez osoby z branży techno… / Czytaj więcej
