Investments in a secure data analytics development environment (Q3752009)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q3752009 in Finland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Investments in a secure data analytics development environment |
Project Q3752009 in Finland |
Statements
30,000.0 Euro
0 references
88,500.0 Euro
0 references
33.9 percent
0 references
1 April 2018
0 references
31 December 2020
0 references
Jyväskylän Ammattikorkeakoulu Oy
0 references
62°14'34.12"N, 25°44'59.32"E
0 references
40100
0 references
Nopean teknologian kehittymisen seurauksena on “Big Data” terminä noussut vahvasti julkisuuteen. Big Data -termille ei ole tarkkaa määritelmää, mutta yleisesti suuren datamäärän (volume) lisäksi vaaditaan datan monimuotoisuus (variety) sekä datan nopea lisääntyminen (vauhti eli velocity). Big Data sellaisenaan on kuitenkin lisäarvoa tuottamaton raaka-aine, ellei sitä osata jalostaa. Usein sitä verrataan raakaöljyyn, joka toimii raaka-aineena ja jota jalostamalla tuotetaan uusia tuotteita teollisuuden käyttöön.Data-analytiikka on käytännössä tiedon poimimista valtavasta datamassasta tai -virrasta ja tiedon käsittelemistä erilaisilla matemaattisilla ja tilastotieteellisillä menetelmillä. Data-analytiikan tavoitteena on muodostaa tiedosta kiinnostavaa informaatiota ja malleja. Datan keräämisen ja tallentamisen lisäksi datamassaa täytyy prosessoida, analysoida sekä visualisoida eli esittää ihmiselle havainnollisessa muodossa käytettäväksi. Data-analytiikkaympäristöjen ja -työkalujen kehittymisen myötä datan hyödyntämisestä ja useiden eri data-/tietolähteiden yhdistämisestä on tullut yrityksille uusi mahdollisuus liiketoiminnan kehittämisessä. Perinteisen Business Intelligence:n (BI) lisäksi pitäisi pystyä tekemään ennakoivia päätöksiä data-analytiikan avulla. Yritysten tuottama data saattaa sisältää tietosuojan kannalta hyvinkin kriittistä tietoa, jonka säilytykseen, suodattamiseen ja tietoturvaan täytyy kiinnittää huomiota. Pilvipalveluihin perustuvien data-analytiikkaympäristöjen haasteena on tietoturva, -suoja ja juridiset kysymykset. Vaihtoehtona niille on yrityksen oman data-analytiikkaympäristön rakentaminen. Lisäksi EU:n tietosuoja-asetus määrittää yrityksille sanktioidut velvoitteet tiedon käsittelyyn jasuojaamiseen.Hankkeen tarkoituksena ja päätoimenpiteenä toteuttaa tarvittavat investoinnit integroidun tietoturvallisen data-analytiikan kehittämisympäristön rakentamiseksi. Sen avulla voidaan lisätä data-analytiikan osaamista sekä kehittää ja pilotoida konkreettisia pimeää dataa hyödyntäviä data-analytiikan ratkaisuja, joilla yrityksen voivat saada aikaan uutta liiketoimintaa tai olemassa olevan liiketoiminnan kasvua ja työpaikkojen lisääntymistä. Hankkeeseen ja sen osarahoittamiseen osallistuu energiasektorille tai siihen läheisesti liittyville toimialoille sijoittuvia yrityksiä. Energiasektori valikoitui toimialaksi, koska energian tuotanto ja kulutus vaikuttavat tavalla tai toisella kansalaisten jokapäiväiseen elämään ja ovat siten myös potentiaalinen liiketoiminnan kehittämisen alue. Yritysten sijoittuminen samalle toimialasektorille mahdollistaa data-analytiikan ja sen hyödyntämisen tarkastelun ja kehittämisen koko arvoketjussa: Tuotanto <-> Jakelu <-> Kulutus <-> Asiakkaat.Tämä hanke yhdessä rinnakkaisena ja samanaikaisesti toteutettavan "Data-analytiikasta uutta osaamista ja liiketoimintaa" -hankkeen kanssa tuottavat tuloksena, että data-analytiikan työkalujen ja käytön mahdollistava integroitu tietoturvallinen kehittämisympäristö on rakennettu, pilotoitu ja otettu käyttöön. (Finnish)
0 references
As a result of the development of fast technology, the term “Big Data” has become strongly publicised. While there is no precise definition of Big Data, in addition to a large volume of data (volume), data diversity (variety) and a rapid increase in data (velocity) are required. Big Data as such, however, is a non-added raw material unless it is processed. It is often compared with crude oil, which acts as a raw material and is used to produce new products for industrial use.Data analytics is in practice extracting data from a huge mass or stream of data and processing data using different mathematical and statistical methods. The aim of data analytics is to create interesting information and models. In addition to collecting and storing data, the data mass must be processed, analysed and visualised, i.e. presented to humans in an illustrative form for use. With the development of data analytics environments and tools, the exploitation of data and the combination of several data/data sources have become a new opportunity for companies to develop their business. In addition to traditional Business Intelligence (BI), it should be possible to make proactive decisions through data analytics. Data produced by companies may contain highly critical data for data protection, and attention must be paid to storage, filtering and data security. Cloud-based data analytics environments face the challenge of security, security and legal issues. The alternative is to build the company’s own data analytics environment. In addition, the EU’s data protection regulation determines the obligations imposed on companies to process and protect data.The purpose and main measure of the project is to make the necessary investments to build an integrated environment for the development of secure data analytics. It can be used to increase the knowledge of data analytics and to develop and pilot concrete data analytics solutions that utilise dark data, so that a company can generate new business or growth of existing business and jobs. The project and its co-financing involve companies located in the energy sector or in closely related industries. The energy sector was selected as an industry because energy production and consumption affect citizens’ daily lives in one way or another and are therefore also a potential area for business development. The location of enterprises in the same sector of activity makes it possible to review and develop data analytics and its exploitation throughout the value chain: Production <—> Distribution <—> Consumer <—> Customers.This project, together with the parallel and simultaneous “Data analytics new knowledge and business” project, will result in an integrated secure development environment that enables data analytics tools and use to be built, piloted and deployed. (English)
23 November 2021
0.7338156545277132
0 references
Grâce au développement d’une technologie rapide, le terme «Big Data» est devenu très médiatisé. Bien qu’il n’existe pas de définition précise du Big Data, en plus d’un grand volume de données (volume), la diversité des données (variété) et une augmentation rapide des données (vitesse) sont nécessaires. Les mégadonnées en tant que telles sont toutefois des matières premières non ajoutées, à moins qu’elles ne soient traitées. Il est souvent comparé au pétrole brut, qui agit comme matière première et est utilisé pour produire de nouveaux produits à usage industriel. L’analyse des données consiste en pratique à extraire des données à partir d’une masse ou d’un flux énorme de données et à traiter des données à l’aide de différentes méthodes mathématiques et statistiques. Le but de l’analyse des données est de créer des informations et des modèles intéressants. Outre la collecte et le stockage des données, la masse de données doit être traitée, analysée et visualisée, c’est-à-dire présentée à l’homme sous une forme illustrative pour utilisation. Avec le développement d’environnements et d’outils d’analyse des données, l’exploitation des données et la combinaison de plusieurs sources de données et de données sont devenues une nouvelle opportunité pour les entreprises de développer leurs activités. En plus de l’intelligence d’affaires traditionnelle, il devrait être possible de prendre des décisions proactives au moyen d’analyses de données. Les données produites par les entreprises peuvent contenir des données hautement critiques pour la protection des données, et une attention particulière doit être accordée au stockage, au filtrage et à la sécurité des données. Les environnements d’analyse de données basés sur le cloud sont confrontés au défi de la sécurité, de la sécurité et des questions juridiques. L’alternative est de construire le propre environnement d’analyse des données de l’entreprise. En outre, le règlement de l’UE sur la protection des données détermine les obligations imposées aux entreprises en matière de traitement et de protection des données. L’objectif et la principale mesure du projet est de réaliser les investissements nécessaires à la création d’un environnement intégré pour le développement d’analyses de données sécurisées. Il peut être utilisé pour accroître la connaissance de l’analyse des données et pour développer et mettre à l’essai des solutions concrètes d’analyse de données qui utilisent des données sombres, afin qu’une entreprise puisse générer de nouvelles affaires ou la croissance d’entreprises et d’emplois existants. Le projet et son cofinancement impliquent des entreprises du secteur de l’énergie ou d’industries étroitement liées. Le secteur de l’énergie a été sélectionné en tant qu’industrie parce que la production et la consommation d’énergie affectent d’une manière ou d’une autre la vie quotidienne des citoyens et constituent donc également un domaine potentiel pour le développement des entreprises. La localisation des entreprises du même secteur d’activité permet d’examiner et de développer l’analyse des données et leur exploitation tout au long de la chaîne de valeur: Production <—> Distribution <—> Consommateur <—> Clients.Ce projet, associé au projet parallèle et simultané «Data analytics new knowledge and business» (Data analytics new knowledge and business), aboutira à un environnement de développement sécurisé intégré qui permettra de construire, de piloter et de déployer des outils d’analyse des données et leur utilisation. (French)
26 November 2021
0 references
Durch die Entwicklung von Schnelltechnologie ist der Begriff „Big Data“ stark bekannt geworden. Obwohl es keine genaue Definition von Big Data gibt, sind neben einem großen Datenvolumen (Volumen), Datenvielfalt (Sortiment) und einem raschen Anstieg der Daten (Verlagerung) erforderlich. Big Data als solche ist jedoch ein nicht zugesetzter Rohstoff, es sei denn, es wird verarbeitet. Es wird oft mit Rohöl verglichen, das als Rohstoff fungiert und zur Herstellung neuer Produkte für den industriellen Einsatz verwendet wird. Datenanalysen werden in der Praxis Daten aus einer riesigen Masse oder einem Datenstrom extrahieren und Daten mit unterschiedlichen mathematischen und statistischen Methoden verarbeiten. Ziel der Datenanalyse ist es, interessante Informationen und Modelle zu erstellen. Neben der Erhebung und Speicherung von Daten muss die Datenmasse verarbeitet, analysiert und visualisiert werden, d. h. dem Menschen in illustrativer Form zur Verwendung vorgelegt werden. Mit der Entwicklung von Datenanalyseumgebungen und -tools sind die Nutzung von Daten und die Kombination mehrerer Daten/Datenquellen eine neue Chance für Unternehmen, ihr Geschäft zu entwickeln. Neben der traditionellen Business Intelligence (BI) sollte es möglich sein, proaktive Entscheidungen durch Datenanalyse zu treffen. Die von Unternehmen erzeugten Daten können sehr wichtige Daten zum Datenschutz enthalten, und es muss auf die Speicherung, Filterung und Datensicherheit geachtet werden. Cloud-basierte Datenanalyseumgebungen stehen vor der Herausforderung von Sicherheits-, Sicherheits- und Rechtsfragen. Die Alternative ist, die eigene Datenanalyseumgebung des Unternehmens aufzubauen. Darüber hinaus werden in der EU-Datenschutzverordnung die Verpflichtungen festgelegt, die Unternehmen zur Verarbeitung und zum Schutz von Daten auferlegt werden.Der Zweck und Hauptmaß des Projekts besteht darin, die notwendigen Investitionen zu tätigen, um ein integriertes Umfeld für die Entwicklung sicherer Datenanalysen zu schaffen. Es kann genutzt werden, um das Wissen über Datenanalysen zu verbessern und konkrete Datenanalyselösungen zu entwickeln und zu testen, die dunkle Daten verwenden, so dass ein Unternehmen neues Geschäft oder Wachstum bestehender Unternehmen und Arbeitsplätze generieren kann. An dem Projekt und seiner Kofinanzierung beteiligen sich Unternehmen im Energiesektor oder in eng verbundenen Industriezweigen. Der Energiesektor wurde als Industrie ausgewählt, da Energieerzeugung und -verbrauch das tägliche Leben der Bürger auf die eine oder andere Weise beeinflussen und somit auch ein potenzieller Bereich für die Unternehmensentwicklung sind. Der Standort von Unternehmen in demselben Tätigkeitsbereich ermöglicht es, Datenanalysen und deren Verwertung in der gesamten Wertschöpfungskette zu überprüfen und zu entwickeln: Produktion <—> Distribution <—> Consumer <—> Kunden.Dieses Projekt wird zusammen mit dem parallelen und gleichzeitigen Projekt „Data Analytics new knowledge and business“ zu einer integrierten sicheren Entwicklungsumgebung führen, die es ermöglicht, Datenanalysetools zu erstellen, zu steuern und einzusetzen. (German)
30 November 2021
0 references
Als gevolg van de ontwikkeling van snelle technologie is de term „Big Data” sterk bekend geworden. Hoewel er geen precieze definitie van „big data” bestaat, zijn naast een groot volume aan gegevens (volume), gegevensdiversiteit (variety) en een snelle toename van gegevens (velocity) vereist. Big Data als zodanig is echter een niet-toegevoegde grondstof, tenzij deze wordt verwerkt. Het wordt vaak vergeleken met ruwe olie, die als grondstof fungeert en wordt gebruikt om nieuwe producten voor industrieel gebruik te produceren.Data analytics is in de praktijk het extraheren van gegevens uit een enorme massa of stroom van gegevens en het verwerken van gegevens met behulp van verschillende wiskundige en statistische methoden. Het doel van data analytics is om interessante informatie en modellen te creëren. Naast het verzamelen en opslaan van gegevens, moet de gegevensmassa worden verwerkt, geanalyseerd en gevisualiseerd, d.w.z. in een illustratieve vorm voor gebruik aan de mens worden gepresenteerd. Met de ontwikkeling van data-analyse-omgevingen en -instrumenten zijn de exploitatie van gegevens en de combinatie van verschillende data- en databronnen voor bedrijven een nieuwe kans om hun bedrijf te ontwikkelen. Naast traditionele Business Intelligence (BI) moet het mogelijk zijn om proactieve beslissingen te nemen door middel van data-analyse. Gegevens die door bedrijven worden geproduceerd, kunnen uiterst kritieke gegevens bevatten voor gegevensbescherming, en er moet aandacht worden besteed aan opslag, filtering en gegevensbeveiliging. Cloudgebaseerde data analytics omgevingen staan voor de uitdaging van veiligheid, beveiliging en juridische kwesties. Het alternatief is om de eigen data analytics omgeving van het bedrijf te bouwen. Daarnaast bepaalt de EU-verordening inzake gegevensbescherming de verplichtingen die ondernemingen worden opgelegd om gegevens te verwerken en te beschermen. Het doel en de belangrijkste maatregel van het project is om de nodige investeringen te doen om een geïntegreerde omgeving te creëren voor de ontwikkeling van veilige gegevensanalyse. Het kan worden gebruikt om de kennis van data analytics te vergroten en om concrete data analytics oplossingen te ontwikkelen en te testen die donkere data gebruiken, zodat een bedrijf nieuwe business of groei van bestaande bedrijven en banen kan genereren. Bij het project en de medefinanciering ervan zijn ondernemingen betrokken die gevestigd zijn in de energiesector of in nauw verwante bedrijfstakken. De energiesector werd geselecteerd als een industrie omdat energieproductie en -verbruik het dagelijks leven van de burgers op de een of andere manier beïnvloeden en daarom ook een potentieel gebied voor bedrijfsontwikkeling vormen. De vestigingsplaats van ondernemingen in dezelfde sector maakt het mogelijk om gegevensanalyses en de exploitatie ervan in de hele waardeketen te evalueren en te ontwikkelen: Productie <—> Distributie <—> Consumer <—> Klanten.Dit project, samen met het parallelle en gelijktijdige „Data analytics new knowledge and business” project, zal resulteren in een geïntegreerde veilige ontwikkelomgeving die het mogelijk maakt data analytics tools en gebruik te bouwen, te besturen en te implementeren. (Dutch)
5 December 2021
0 references
Come risultato dello sviluppo della tecnologia veloce, il termine "Big Data" è diventato fortemente pubblicizzato. Sebbene non vi sia una definizione precisa di Big Data, oltre a un grande volume di dati (volume), sono necessari la diversità dei dati (varietà) e un rapido aumento dei dati (velocità). I Big Data in quanto tali, tuttavia, sono una materia prima non aggiunta a meno che non siano elaborati. Viene spesso confrontato con il petrolio greggio, che funge da materia prima e viene utilizzato per produrre nuovi prodotti per uso industriale. L'analisi dei dati sta estraendo dati da un'enorme massa o flusso di dati e elabora dati utilizzando diversi metodi matematici e statistici. Lo scopo dell'analisi dei dati è quello di creare informazioni e modelli interessanti. Oltre alla raccolta e alla conservazione dei dati, la massa di dati deve essere elaborata, analizzata e visualizzata, cioè presentata all'uomo in forma illustrativa per l'uso. Con lo sviluppo di ambienti e strumenti di analisi dei dati, lo sfruttamento dei dati e la combinazione di diverse fonti di dati/dati sono diventati una nuova opportunità per le aziende di sviluppare il proprio business. Oltre alla Business Intelligence tradizionale (BI), dovrebbe essere possibile prendere decisioni proattive attraverso l'analisi dei dati. I dati prodotti dalle aziende possono contenere dati estremamente critici per la protezione dei dati e occorre prestare attenzione alla conservazione, al filtraggio e alla sicurezza dei dati. Gli ambienti di analisi dei dati basati su cloud affrontano la sfida della sicurezza, della sicurezza e dei problemi legali. L'alternativa è costruire l'ambiente di analisi dei dati dell'azienda. Inoltre, il regolamento UE sulla protezione dei dati stabilisce gli obblighi imposti alle imprese di elaborare e proteggere i dati. Lo scopo e la misura principale del progetto è quello di effettuare gli investimenti necessari per costruire un ambiente integrato per lo sviluppo di un'analisi sicura dei dati. Può essere utilizzato per aumentare la conoscenza dell'analisi dei dati e per sviluppare e pilotare soluzioni concrete di analisi dei dati che utilizzano i dati oscuri, in modo che un'azienda possa generare nuove attività o crescita di attività e posti di lavoro esistenti. Il progetto e il suo cofinanziamento coinvolgono imprese situate nel settore dell'energia o in settori strettamente connessi. Il settore dell'energia è stato selezionato come industria perché la produzione e il consumo di energia influenzano la vita quotidiana dei cittadini in un modo o nell'altro e sono quindi anche un settore potenziale per lo sviluppo delle imprese. L'ubicazione delle imprese nello stesso settore di attività consente di rivedere e sviluppare l'analisi dei dati e il suo sfruttamento lungo tutta la catena del valore: Produzione <—> Distribuzione <—> Consumer <—> Clienti. Questo progetto, insieme al progetto parallelo e simultaneo "Data analytics new knowledge and business", si tradurrà in un ambiente di sviluppo sicuro integrato che consentirà di costruire, pilotare e implementare strumenti di analisi dei dati e l'utilizzo. (Italian)
12 January 2022
0 references
Como resultado del desarrollo de la tecnología rápida, el término «Big Data» se ha difundido fuertemente. Aunque no existe una definición precisa de macrodatos, además de un gran volumen de datos (volumen), se requiere diversidad de datos (variedad) y un rápido aumento de los datos (velocidad). Sin embargo, el Big Data como tal es una materia prima no añadida a menos que sea procesada. A menudo se compara con el petróleo crudo, que actúa como materia prima y se utiliza para producir nuevos productos para uso industrial.El análisis de datos está en la práctica extrayendo datos de una enorme masa o flujo de datos y procesando datos utilizando diferentes métodos matemáticos y estadísticos. El objetivo de la analítica de datos es crear información y modelos interesantes. Además de recopilar y almacenar datos, la masa de datos debe ser procesada, analizada y visualizada, es decir, presentada a los seres humanos de forma ilustrativa para su uso. Con el desarrollo de entornos y herramientas de análisis de datos, la explotación de los datos y la combinación de varias fuentes de datos/datos se han convertido en una nueva oportunidad para que las empresas desarrollen su negocio. Además de la inteligencia de negocios tradicional (BI), debería ser posible tomar decisiones proactivas a través del análisis de datos. Los datos producidos por las empresas pueden contener datos muy críticos para la protección de datos, y debe prestarse atención al almacenamiento, el filtrado y la seguridad de los datos. Los entornos de análisis de datos basados en la nube se enfrentan al reto de la seguridad, la seguridad y los problemas legales. La alternativa es construir el propio entorno de análisis de datos de la compañía. Además, el Reglamento de protección de datos de la UE determina las obligaciones impuestas a las empresas de procesar y proteger datos. El objetivo y principal medida del proyecto es realizar las inversiones necesarias para crear un entorno integrado para el desarrollo de análisis de datos seguros. Se puede utilizar para aumentar el conocimiento de la analítica de datos y para desarrollar y piloto soluciones concretas de análisis de datos que utilicen datos oscuros, de modo que una empresa pueda generar nuevos negocios o crecimiento de negocios y empleos existentes. El proyecto y su cofinanciación implican a empresas situadas en el sector de la energía o en industrias estrechamente relacionadas. El sector de la energía fue seleccionado como una industria porque la producción y el consumo de energía afectan de una u otra forma a la vida cotidiana de los ciudadanos y, por lo tanto, son también un área potencial para el desarrollo empresarial. La ubicación de las empresas en el mismo sector de actividad permite revisar y desarrollar el análisis de datos y su explotación a lo largo de toda la cadena de valor: Production <—> Distribución <—> Consumidor <—> Clientes.Este proyecto, junto con el proyecto paralelo y simultáneo de «Nuevo conocimiento y negocio de análisis de datos», dará como resultado un entorno de desarrollo seguro integrado que permite construir, pilotar e implementar herramientas de análisis de datos y su uso. (Spanish)
13 January 2022
0 references
Tänu kiire tehnoloogia arengule on termin „suurandmed“ jõuliselt avalikustatud. Kuigi suurandmete täpset määratlust ei ole, on lisaks suurele andmemahule (maht), andmete mitmekesisus (sort) ja andmete kiire kasv (kiirus) vajalikud. Suurandmed kui selline on aga lisamata tooraine, kui seda ei töödelda. Seda võrreldakse sageli toornaftaga, mis toimib toorainena ja mida kasutatakse uute tööstuslikuks kasutamiseks mõeldud toodete tootmiseks.Andmeanalüüs on praktikas andmete kogumine tohutust andmemassist või -voost ning andmete töötlemine, kasutades erinevaid matemaatilisi ja statistilisi meetodeid. Andmeanalüüsi eesmärk on luua huvitavat teavet ja mudeleid. Lisaks andmete kogumisele ja säilitamisele tuleb andmemassi töödelda, analüüsida ja visualiseerida, st esitada inimestele näitlikul kujul kasutamiseks. Andmeanalüüsi keskkondade ja vahendite arendamisega on andmete kasutamine ja mitme andmeallika kombineerimine muutunud ettevõtete jaoks uueks võimaluseks oma äri arendamiseks. Lisaks traditsioonilisele äriteabele peaks olema võimalik teha ennetavaid otsuseid andmeanalüüsi abil. Ettevõtete koostatud andmed võivad sisaldada andmekaitse seisukohast väga olulisi andmeid ning tähelepanu tuleb pöörata säilitamisele, filtreerimisele ja andmete turvalisusele. Pilvandmetöötlusel põhinevad keskkonnad seisavad silmitsi turvalisuse, turvalisuse ja õigusküsimustega. Alternatiiviks on luua ettevõtte enda andmeanalüüsi keskkond. Lisaks määratakse ELi andmekaitsemääruses kindlaks ettevõtete kohustused andmeid töödelda ja kaitsta. Projekti eesmärk ja peamine meede on teha vajalikke investeeringuid, et luua integreeritud keskkond turvalise andmeanalüüsi arendamiseks. Seda saab kasutada andmeanalüüsi alaste teadmiste suurendamiseks ning konkreetsete andmeanalüüsilahenduste väljatöötamiseks ja katsetamiseks, mis kasutavad tumedaid andmeid, et ettevõte saaks luua uusi äritegevusi või olemasolevate ettevõtete ja töökohtade kasvu. Projekt ja selle kaasrahastamine hõlmavad energiasektoris või sellega tihedalt seotud tööstusharudes asuvaid ettevõtteid. Energiasektor valiti tööstuseks, sest energiatootmine ja -tarbimine mõjutab ühel või teisel viisil kodanike igapäevaelu ning on seega ka ettevõtluse arengu potentsiaalne valdkond. Ettevõtete asukoht samas tegevusvaldkonnas võimaldab läbi vaadata ja arendada andmeanalüüsi ja selle kasutamist kogu väärtusahelas: Tootmine <-> Distribution <LT;-> Tarbija < -> Kliendid. See projekt koos paralleelse ja samaaegse projektiga „Andmeanalüüs uusi teadmisi ja äri“ loob integreeritud turvalise arengukeskkonna, mis võimaldab andmete analüüsimise vahendeid ja kasutamist ehitada, katsetada ja kasutusele võtta. (Estonian)
12 August 2022
0 references
Dėl sparčių technologijų plėtros terminas „Didieji duomenys“ tapo plačiai paskelbtas. Nors nėra tikslios didžiųjų duomenų apibrėžties, be didelio duomenų kiekio (apimties), duomenų įvairovės (veislės) ir spartaus duomenų didėjimo (greičio) reikia. Tačiau dideli duomenys yra žaliava be priedų, nebent ji būtų apdorojama. Jis dažnai lyginamas su žalia nafta, kuri yra žaliava ir naudojama naujiems produktams, skirtiems pramoniniam naudojimui, gaminti. Duomenų analizė praktiškai išgauna duomenis iš didžiulės duomenų masės ar srauto ir apdoroja duomenis skirtingais matematiniais ir statistiniais metodais. Duomenų analizės tikslas – sukurti įdomią informaciją ir modelius. Be duomenų rinkimo ir saugojimo, duomenų masė turi būti apdorojama, analizuojama ir vizualizuojama, t. y. pateikiama žmonėms naudoti skirta forma. Sukūrus duomenų analizės aplinką ir priemones, duomenų naudojimas ir kelių duomenų/duomenų šaltinių derinys tapo nauja galimybe įmonėms plėtoti savo verslą. Be tradicinės verslo žvalgybos (BI), turėtų būti įmanoma priimti aktyvius sprendimus naudojantis duomenų analize. Įmonių rengiamuose duomenyse gali būti labai svarbių duomenų, susijusių su duomenų apsauga, o dėmesys turi būti skiriamas saugojimui, filtravimui ir duomenų saugumui. Nuotolinių išteklių duomenų analizės aplinka susiduria su saugumo, saugumo ir teisiniais klausimais. Alternatyva yra sukurti įmonės duomenų analizės aplinką. Be to, ES duomenų apsaugos reglamentas nustato įmonėms nustatytus įpareigojimus tvarkyti ir saugoti duomenis. Projekto tikslas ir pagrindinė priemonė yra atlikti būtinas investicijas, kad būtų sukurta integruota aplinka, skirta saugiai duomenų analizei plėtoti. Jis gali būti naudojamas siekiant padidinti žinias apie duomenų analizę ir kurti bei išbandyti konkrečius duomenų analizės sprendimus, kurie naudoja tamsius duomenis, kad įmonė galėtų sukurti naują verslą ar esamo verslo ir darbo vietų augimą. Projekte ir jo bendrame finansavime dalyvauja energetikos sektoriuje arba glaudžiai susijusiose pramonės šakose veikiančios įmonės. Energetikos sektorius buvo pasirinktas kaip pramonės šaka, nes energijos gamyba ir vartojimas vienu ar kitu būdu daro poveikį kasdieniam piliečių gyvenimui, todėl jis taip pat yra potenciali verslo plėtros sritis. Įmonių vieta tame pačiame veiklos sektoriuje leidžia peržiūrėti ir plėtoti duomenų analizę ir jos panaudojimą visoje vertės grandinėje: Gamyba & LT;–> Distribution <–> Consumer <–> Klientai. Šis projektas, kartu su lygiagrečiai ir tuo pačiu metu vykdomu „Duomenų analizės naujų žinių ir verslo“ projektu, sukurs integruotą saugią plėtros aplinką, kuri leis kurti, išbandyti ir diegti duomenų analizės įrankius ir naudojimą. (Lithuanian)
12 August 2022
0 references
Kao rezultat razvoja brze tehnologije, pojam „veliki podaci” postao je snažno objavljen. Iako ne postoji precizna definicija velikih podataka, osim velike količine podataka (obujam), potrebna je raznolikost podataka (raznolikost) i brzo povećanje količine podataka (veličina). Velika količina podataka kao takva je, međutim, nedodana sirovina, osim ako se ne obrađuje. Često se uspoređuje sa sirovom naftom, koja djeluje kao sirovina i koristi se za proizvodnju novih proizvoda za industrijsku uporabu. Analitika podataka u praksi vadi podatke iz ogromne mase ili toka podataka i obrađuje podatke koristeći različite matematičke i statističke metode. Cilj analize podataka je stvaranje zanimljivih informacija i modela. Osim prikupljanja i pohrane podataka, masa podataka mora se obrađivati, analizirati i vizualizirati, tj. predočiti ljudima u oglednom obliku za uporabu. Razvojem okruženja i alata za analitiku podataka, iskorištavanje podataka i kombinacija nekoliko izvora podataka/podataka postali su nova prilika za poduzeća da razviju svoje poslovanje. Osim tradicionalne poslovne inteligencije (BI), trebalo bi biti moguće donositi proaktivne odluke putem analize podataka. Podaci koje proizvode poduzeća mogu sadržavati vrlo kritične podatke za zaštitu podataka, a pozornost se mora posvetiti pohrani, filtriranju i sigurnosti podataka. Okruženja za analizu podataka temeljenih na oblaku suočavaju se s izazovom sigurnosnih, sigurnosnih i pravnih pitanja. Alternativa je izgradnja vlastitog okruženja za analizu podataka tvrtke. Osim toga, Uredbom EU-a o zaštiti podataka utvrđuju se obveze nametnute poduzećima da obrađuju i štite podatke.Svrha i glavna mjera projekta je izvršiti potrebna ulaganja za izgradnju integriranog okruženja za razvoj sigurne analize podataka. Može se koristiti za povećanje znanja o analitici podataka te za razvoj i pilot-projektiranje konkretnih rješenja za analitiku podataka koja koriste tamne podatke kako bi tvrtka mogla generirati novo poslovanje ili rast postojećeg poslovanja i radnih mjesta. Projekt i njegovo sufinanciranje uključuju poduzeća koja se nalaze u energetskom sektoru ili u blisko povezanim industrijama. Energetski sektor odabran je kao industrija jer proizvodnja i potrošnja energije na ovaj ili onaj način utječu na svakodnevni život građana te su stoga i potencijalno područje za razvoj poslovanja. Lokacija poduzeća u istom sektoru djelatnosti omogućuje preispitivanje i razvoj analize podataka i njezina iskorištavanja u cijelom vrijednosnom lancu: Proizvodnja <—> Distribucija <—> Potrošači <—> Kupci. Ovaj projekt, zajedno s paralelnim i simultanim projektom „Data analitika novih znanja i poslovanja”, rezultirat će integriranim sigurnim razvojnim okruženjem koje omogućuje alate za analizu podataka i njihovu upotrebu. (Croatian)
12 August 2022
0 references
Ως αποτέλεσμα της ανάπτυξης της ταχείας τεχνολογίας, ο όρος «μεγάλα δεδομένα» έχει δημοσιοποιηθεί σε μεγάλο βαθμό. Ενώ δεν υπάρχει ακριβής ορισμός των μαζικών δεδομένων, εκτός από έναν μεγάλο όγκο δεδομένων (όγκος), απαιτούνται ποικιλότητα δεδομένων (ποικιλία) και ταχεία αύξηση των δεδομένων (ταχύτητα). Ωστόσο, τα μαζικά δεδομένα είναι μη προστιθέμενες πρώτες ύλες, εκτός εάν υποβληθούν σε επεξεργασία. Συχνά συγκρίνεται με το αργό πετρέλαιο, το οποίο λειτουργεί ως πρώτη ύλη και χρησιμοποιείται για την παραγωγή νέων προϊόντων για βιομηχανική χρήση. Στην πράξη, η ανάλυση δεδομένων εξάγει δεδομένα από μια τεράστια μάζα ή ροή δεδομένων και επεξεργάζεται δεδομένα χρησιμοποιώντας διαφορετικές μαθηματικές και στατιστικές μεθόδους. Ο στόχος της ανάλυσης δεδομένων είναι να δημιουργήσει ενδιαφέρουσες πληροφορίες και μοντέλα. Εκτός από τη συλλογή και την αποθήκευση δεδομένων, η μάζα των δεδομένων πρέπει να υποβάλλεται σε επεξεργασία, να αναλύεται και να απεικονίζεται, δηλαδή να παρουσιάζεται στον άνθρωπο με ενδεικτική μορφή προς χρήση. Με την ανάπτυξη περιβαλλόντων και εργαλείων ανάλυσης δεδομένων, η αξιοποίηση των δεδομένων και ο συνδυασμός αρκετών πηγών δεδομένων έχουν καταστεί μια νέα ευκαιρία για τις εταιρείες να αναπτύξουν τις επιχειρηματικές τους δραστηριότητες. Εκτός από την παραδοσιακή Επιχειρηματική Νοημοσύνη (BI), θα πρέπει να είναι δυνατή η λήψη προορατικών αποφάσεων μέσω ανάλυσης δεδομένων. Τα δεδομένα που παράγονται από εταιρείες ενδέχεται να περιέχουν άκρως κρίσιμα δεδομένα για την προστασία των δεδομένων και πρέπει να δοθεί προσοχή στην αποθήκευση, το φιλτράρισμα και την ασφάλεια των δεδομένων. Τα περιβάλλοντα ανάλυσης δεδομένων που βασίζονται στο υπολογιστικό νέφος αντιμετωπίζουν την πρόκληση της ασφάλειας, της ασφάλειας και των νομικών ζητημάτων. Η εναλλακτική λύση είναι να οικοδομήσουμε το δικό της περιβάλλον ανάλυσης δεδομένων. Επιπλέον, ο κανονισμός της ΕΕ για την προστασία των δεδομένων καθορίζει τις υποχρεώσεις που επιβάλλονται στις εταιρείες να επεξεργάζονται και να προστατεύουν τα δεδομένα. Ο σκοπός και το κύριο μέτρο του έργου είναι να πραγματοποιηθούν οι αναγκαίες επενδύσεις για τη δημιουργία ενός ολοκληρωμένου περιβάλλοντος για την ανάπτυξη ασφαλών αναλύσεων δεδομένων. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αύξηση των γνώσεων σχετικά με την ανάλυση δεδομένων και για την ανάπτυξη και την πιλοτική εφαρμογή συγκεκριμένων λύσεων ανάλυσης δεδομένων που χρησιμοποιούν σκοτεινά δεδομένα, έτσι ώστε μια εταιρεία να μπορεί να δημιουργήσει νέες επιχειρηματικές δραστηριότητες ή ανάπτυξη υφιστάμενων επιχειρήσεων και θέσεων εργασίας. Το έργο και η συγχρηματοδότηση του αφορούν επιχειρήσεις εγκατεστημένες στον τομέα της ενέργειας ή σε στενά συνδεδεμένες βιομηχανίες. Ο ενεργειακός τομέας επιλέχθηκε ως βιομηχανία διότι η παραγωγή και η κατανάλωση ενέργειας επηρεάζουν την καθημερινή ζωή των πολιτών με τον ένα ή τον άλλο τρόπο και, ως εκ τούτου, αποτελούν επίσης δυνητικό τομέα επιχειρηματικής ανάπτυξης. Η εγκατάσταση των επιχειρήσεων στον ίδιο τομέα δραστηριότητας επιτρέπει την επανεξέταση και την ανάπτυξη της ανάλυσης δεδομένων και της εκμετάλλευσής τους σε ολόκληρη την αλυσίδα αξίας: Παραγωγή <—> Distribution <> Consumer <—> Customers.This, σε συνδυασμό με το παράλληλο και ταυτόχρονο έργο «Data analytics new knowledge and business», θα οδηγήσει σε ένα ολοκληρωμένο ασφαλές περιβάλλον ανάπτυξης που επιτρέπει την κατασκευή, την πλοήγηση και τη χρήση εργαλείων ανάλυσης δεδομένων και χρήσης. (Greek)
12 August 2022
0 references
V dôsledku vývoja rýchlych technológií sa výraz „veľké údaje“ výrazne propagoval. Hoci neexistuje presná definícia veľkých dát, okrem veľkého objemu údajov (objemu) sa vyžaduje aj rozmanitosť údajov (odroda) a rýchly nárast dát (veľkosť). Veľké dáta ako také sú však neprídavnou surovinou, pokiaľ sa nespracúvajú. Často sa porovnáva so surovou ropou, ktorá pôsobí ako surovina a používa sa na výrobu nových produktov na priemyselné použitie. Analýza údajov v praxi extrahuje údaje z obrovského množstva alebo toku údajov a spracováva údaje pomocou rôznych matematických a štatistických metód. Cieľom dátovej analýzy je vytvoriť zaujímavé informácie a modely. Okrem zberu a uchovávania údajov sa hmotnosť údajov musí spracovať, analyzovať a vizualizovať, t. j. predložiť ľuďom v ilustračnej forme na použitie. S rozvojom prostredia a nástrojov na analýzu údajov sa využívanie údajov a kombinácia viacerých zdrojov údajov/zdrojov údajov stali pre spoločnosti novou príležitosťou rozvíjať svoje podnikanie. Okrem tradičnej Business Intelligence (BI) by malo byť možné prijímať proaktívne rozhodnutia prostredníctvom analýzy údajov. Údaje vytvorené spoločnosťami môžu obsahovať veľmi dôležité údaje na ochranu údajov a pozornosť sa musí venovať uchovávaniu, filtrovaniu a bezpečnosti údajov. Prostredia na analýzu údajov založené na cloude čelia výzvam v oblasti bezpečnosti, bezpečnosti a právnych otázok. Alternatívou je vybudovať vlastné dátové analytické prostredie spoločnosti. Okrem toho sa v nariadení EÚ o ochrane údajov stanovujú povinnosti spoločností spracúvať a chrániť údaje. Cieľom a hlavným opatrením projektu je uskutočniť potrebné investície na vybudovanie integrovaného prostredia pre rozvoj bezpečnej analýzy údajov. Môže sa použiť na zvýšenie vedomostí o analýze údajov a na vývoj a pilotné konkrétne riešenia analýzy údajov, ktoré využívajú tmavé údaje, aby spoločnosť mohla vytvárať nové podnikanie alebo rast existujúcich podnikov a pracovných miest. Projekt a jeho spolufinancovanie zahŕňajú spoločnosti so sídlom v energetickom sektore alebo v úzko prepojených odvetviach. Energetický sektor bol vybraný ako priemysel, pretože výroba a spotreba energie nejakým spôsobom ovplyvňujú každodenný život občanov, a preto sú tiež potenciálnou oblasťou pre rozvoj podnikania. Umiestnenie podnikov v rovnakom sektore činnosti umožňuje preskúmať a rozvíjať analýzu údajov a ich využívanie v celom hodnotovom reťazci: Výroba <—> Distribúcia <—> Consumer <—> Zákazníci.Tento projekt spolu s paralelným a súčasným projektom „Data analytics new knowledge and business“ vyústi do integrovaného bezpečného vývojového prostredia, ktoré umožňuje vytvárať, pilotovať a nasadzovať nástroje na analýzu údajov a používať ich. (Slovak)
12 August 2022
0 references
W wyniku rozwoju szybkich technologii termin „duże dane” stał się mocno rozpowszechniony. Chociaż nie istnieje precyzyjna definicja dużych zbiorów danych, oprócz dużej ilości danych (objętości), wymagana jest różnorodność danych (odmiana) i szybki wzrost liczby danych (prędkości). Duże zbiory danych jako takie nie są jednak surowcem dodatkowym, chyba że są przetwarzane. Często porównuje się ją z ropą naftową, która działa jako surowiec i jest wykorzystywana do produkcji nowych produktów do użytku przemysłowego. Analiza danych w praktyce pozyskuje dane z ogromnej masy lub strumienia danych i przetwarza dane za pomocą różnych metod matematycznych i statystycznych. Celem analizy danych jest tworzenie ciekawych informacji i modeli. Oprócz gromadzenia i przechowywania danych, masa danych musi być przetwarzana, analizowana i wizualizowana, tj. przedstawiana ludziom w formie ilustracyjnej do wykorzystania. Wraz z rozwojem środowisk i narzędzi do analizy danych wykorzystanie danych i połączenie kilku źródeł danych/źródeł danych stało się dla przedsiębiorstw nową szansą na rozwój działalności. Oprócz tradycyjnej analityki biznesowej (BI) powinna istnieć możliwość podejmowania proaktywnych decyzji za pomocą analizy danych. Dane wytworzone przez przedsiębiorstwa mogą zawierać dane o wysokim znaczeniu dla ochrony danych, przy czym należy zwrócić uwagę na przechowywanie, filtrowanie i bezpieczeństwo danych. Środowiska analizy danych oparte na chmurze stoją w obliczu wyzwań związanych z bezpieczeństwem, bezpieczeństwem i kwestiami prawnymi. Alternatywą jest zbudowanie własnego środowiska analitycznego firmy. Ponadto unijne rozporządzenie o ochronie danych określa obowiązki nałożone na przedsiębiorstwa w zakresie przetwarzania i ochrony danych. Celem i głównym środkiem projektu jest dokonanie niezbędnych inwestycji w celu stworzenia zintegrowanego środowiska dla rozwoju bezpiecznej analizy danych. Można go wykorzystać do zwiększenia wiedzy na temat analizy danych oraz do opracowania i pilotowania konkretnych rozwiązań w zakresie analizy danych, które wykorzystują ciemne dane, tak aby przedsiębiorstwo mogło generować nowy biznes lub rozwój istniejących przedsiębiorstw i miejsc pracy. Projekt i jego współfinansowanie angażują przedsiębiorstwa działające w sektorze energetycznym lub w ściśle powiązanych gałęziach przemysłu. Sektor energetyczny został wybrany jako przemysł, ponieważ produkcja i zużycie energii mają wpływ na codzienne życie obywateli w taki czy inny sposób, a zatem są również potencjalnym obszarem rozwoju działalności gospodarczej. Lokalizacja przedsiębiorstw w tym samym sektorze działalności umożliwia przegląd i rozwój analizy danych i ich wykorzystania w całym łańcuchu wartości: Produkcja <—> Distribution <—> Consumer <—> Customers.Projekt ten, wraz z równoległym i równoczesnym projektem „Analityka danych nowa wiedza i biznes”, zaowocuje zintegrowanym, bezpiecznym środowiskiem programistycznym, które umożliwia tworzenie, pilotowanie i wdrażanie narzędzi do analizy danych. (Polish)
12 August 2022
0 references
A gyors technológia fejlődésének eredményeként a „nagy adat” kifejezést erőteljesen nyilvánosságra hozták. Bár a nagy adathalmazokra nincs pontos meghatározás, a nagy mennyiségű adat (mennyiség) mellett az adatok sokfélesége (változata) és az adatok gyors növekedése (sebesség) is szükséges. A Big Data azonban önmagában nem hozzáadott nyersanyag, kivéve, ha feldolgozásra kerül. Gyakran hasonlítják össze a nyersolajjal, amely nyersanyagként működik, és ipari felhasználásra szánt új termékek előállítására szolgál.Az adatelemzés a gyakorlatban hatalmas tömegből vagy adatfolyamból származó adatokat és különböző matematikai és statisztikai módszerekkel történő adatfeldolgozást végez. Az adatelemzés célja, hogy érdekes információkat és modelleket hozzon létre. Az adatok gyűjtése és tárolása mellett az adattömeget is fel kell dolgozni, elemezni és vizualizálni kell, azaz szemléltető formában kell bemutatni az emberek számára felhasználás céljából. Az adatelemzési környezetek és eszközök fejlesztésével az adatok hasznosítása és több adat-/adatforrás kombinációja új lehetőséget jelent a vállalatok számára üzleti tevékenységük fejlesztésére. A hagyományos üzleti intelligencia (BI) mellett lehetővé kell tenni, hogy adatelemzéssel proaktív döntéseket hozzanak. A vállalatok által előállított adatok az adatvédelem szempontjából rendkívül kritikus adatokat tartalmazhatnak, és figyelmet kell fordítani a tárolásra, a szűrésre és az adatbiztonságra. A felhőalapú adatelemzési környezetek a biztonság, a biztonság és a jogi kérdések kihívásaival szembesülnek. Az alternatíva a cég saját adatelemző környezetének kiépítése. Emellett az uniós adatvédelmi rendelet meghatározza a vállalatokat terhelő, az adatok feldolgozására és védelmére vonatkozó kötelezettségeket. A projekt célja és fő intézkedése a biztonságos adatelemzés fejlesztéséhez szükséges integrált környezet kialakításához szükséges beruházások megvalósítása. Felhasználható az adatelemzési ismeretek bővítésére, valamint a sötét adatokat felhasználó konkrét adatelemzési megoldások kifejlesztésére és tesztelésére, hogy a vállalat új üzleti tevékenységet vagy meglévő üzleti és munkahely-növekedést generálhasson. A projekt és társfinanszírozása az energiaágazatban vagy az ahhoz szorosan kapcsolódó iparágakban működő vállalatokat érint. Az energiaágazatot azért választották iparágnak, mert az energiatermelés és -fogyasztás így vagy úgy befolyásolja a polgárok mindennapi életét, és ezért az üzleti fejlődés egyik lehetséges területe is. Az ugyanazon tevékenységi ágazatban működő vállalkozások elhelyezkedése lehetővé teszi az adatelemzések felülvizsgálatát és fejlesztését, valamint azok hasznosítását az értéklánc egészében: Termelés <–> Distribution <–> Consumer <–> Vásárlók.Ez a projekt a párhuzamos és egyidejű „Data analytics new knowledge and business” projekttel együtt integrált, biztonságos fejlesztési környezetet fog eredményezni, amely lehetővé teszi az adatelemzési eszközök létrehozását, tesztelését és telepítését. (Hungarian)
12 August 2022
0 references
V důsledku vývoje rychlých technologií se výraz „velká data“ výrazně propaguje. Ačkoli neexistuje přesná definice dat velkého objemu, kromě velkého objemu dat (objem) je nutná rozmanitost dat (rozmanitost) a rychlý nárůst dat (rychlosti). Data velkého objemu jako taková jsou však nepřidaná surovina, pokud není zpracována. Často se srovnává se surovou ropou, která působí jako surovina a používá se k výrobě nových produktů pro průmyslové použití. Analýza dat je v praxi extrahování dat z obrovského množství nebo toku dat a zpracování dat pomocí různých matematických a statistických metod. Cílem datové analýzy je vytvořit zajímavé informace a modely. Kromě shromažďování a uchovávání údajů musí být hmotnost údajů zpracována, analyzována a vizualizována, tj. prezentována lidem v ilustrativní formě pro použití. S rozvojem prostředí a nástrojů pro analýzu dat se využívání dat a kombinace několika datových/datových zdrojů staly pro společnosti novou příležitostí k rozvoji jejich podnikání. Kromě tradiční Business Intelligence (BI) by mělo být možné přijímat proaktivní rozhodnutí prostřednictvím analýzy dat. Údaje vytvořené společnostmi mohou obsahovat vysoce kritické údaje pro ochranu údajů a je třeba věnovat pozornost uchovávání, filtrování a zabezpečení údajů. Cloudová data analytická prostředí čelí problematice bezpečnosti, bezpečnosti a právních otázek. Alternativou je vybudování vlastního datového analytického prostředí společnosti. Kromě toho nařízení EU o ochraně údajů určuje povinnosti společností zpracovávat a chránit údaje. Účelem a hlavním měřítkem projektu je provést nezbytné investice do vybudování integrovaného prostředí pro rozvoj bezpečné analýzy dat. Lze jej využít ke zvýšení znalostí o analýze dat a k vývoji a pilotnímu testování konkrétních řešení analýzy dat, která využívají temná data, aby společnost mohla vytvářet nové podnikání nebo růst stávajících podniků a pracovních míst. Projekt a jeho spolufinancování zahrnují společnosti se sídlem v odvětví energetiky nebo v úzce souvisejících odvětvích. Odvětví energetiky bylo vybráno jako průmysl, protože výroba a spotřeba energie ovlivňují každodenní život občanů tak či onak, a jsou tedy také potenciální oblastí pro rozvoj podnikání. Umístění podniků ve stejném odvětví činnosti umožňuje přezkoumat a rozvíjet analýzu dat a její využívání v celém hodnotovém řetězci: Výroba <—> Distribuce <——> Consumer <——> Zákazníci.Tento projekt spolu s paralelním a současným projektem „Data analytics new knowledge and business“ vyústí v integrované bezpečné vývojové prostředí, které umožní vytvářet, pilotovat a používat nástroje pro analýzu dat. (Czech)
12 August 2022
0 references
Ātro tehnoloģiju attīstības rezultātā termins “lielie dati” ir kļuvis plaši izplatīts. Lai gan nav precīzas lielo datu definīcijas, papildus lielam datu apjomam (apjomam), ir nepieciešama datu daudzveidība (šķirne) un straujš datu pieaugums (ātrums). Tomēr lielie dati kā tādi ir nepievienoti izejmateriāli, ja vien tos neapstrādā. To bieži salīdzina ar jēlnaftu, kas darbojas kā izejviela un tiek izmantota, lai ražotu jaunus produktus rūpnieciskai izmantošanai.Datu analīze praksē iegūst datus no milzīgas datu masas vai plūsmas un apstrādā datus, izmantojot dažādas matemātiskās un statistikas metodes. Datu analīzes mērķis ir radīt interesantu informāciju un modeļus. Papildus datu vākšanai un glabāšanai datu masa ir jāapstrādā, jāanalizē un vizualizē, t. i., jāuzrāda cilvēkiem ilustratīvā veidā izmantošanai. Attīstoties datu analīzes videi un rīkiem, datu izmantošana un vairāku datu/datu avotu kombinācija ir kļuvusi par jaunu iespēju uzņēmumiem attīstīt savu uzņēmējdarbību. Papildus tradicionālajai uzņēmējdarbības inteliģencei (BI) vajadzētu būt iespējai pieņemt proaktīvus lēmumus, izmantojot datu analīzi. Uzņēmumu sagatavotajos datos var būt ļoti būtiski dati datu aizsardzībai, un uzmanība jāpievērš glabāšanai, filtrēšanai un datu drošībai. Mākoņdatošanas datu analīzes vide saskaras ar drošības, drošības un juridiskajiem jautājumiem. Alternatīva ir paša uzņēmuma datu analīzes vides veidošana. Turklāt ES datu aizsardzības regula nosaka uzņēmumiem uzliktos pienākumus apstrādāt un aizsargāt datus. Projekta mērķis un galvenais pasākums ir veikt nepieciešamos ieguldījumus, lai izveidotu integrētu vidi drošas datu analīzes izstrādei. To var izmantot, lai palielinātu zināšanas par datu analītiku un izstrādātu un izmēģinātu konkrētus datu analīzes risinājumus, kas izmanto tumšos datus, lai uzņēmums varētu radīt jaunu uzņēmējdarbību vai izaugsmi esošajā uzņēmējdarbībā un darba vietās. Projektā un tā līdzfinansējumā ir iesaistīti uzņēmumi, kas darbojas enerģētikas nozarē vai ar to cieši saistītās nozarēs. Enerģētikas nozare tika izvēlēta kā nozare, jo enerģijas ražošana un patēriņš tādā vai citādā veidā ietekmē iedzīvotāju ikdienas dzīvi un tāpēc ir arī potenciāla uzņēmējdarbības attīstības joma. Uzņēmumu atrašanās vieta vienā un tajā pašā darbības nozarē ļauj pārskatīt un attīstīt datu analīzi un tās izmantošanu visā vērtību ķēdē: Production <—> Distribution <—> Consumer <—> Customers. Šis projekts kopā ar paralēlu un vienlaicīgu projektu “Datu analīze jaunu zināšanu un uzņēmējdarbības jomā” radīs integrētu, drošu attīstības vidi, kas ļaus veidot, izmēģināt un izmantot datu analīzes rīkus un tos izmantot. (Latvian)
12 August 2022
0 references
Mar thoradh ar fhorbairt na teicneolaíochta tapa, tá an téarma “Big Data” tar éis éirí go láidir. Cé nach bhfuil aon sainmhíniú beacht ar Mhórshonraí, chomh maith le líon mór sonraí (toirt), tá gá le héagsúlacht sonraí (cineál) agus méadú tapa ar shonraí (velocity). Mar sin féin, is amhábhar neamh-bhreisluacha é Sonraí Móra, áfach, mura ndéantar iad a phróiseáil. Is minic a chuirtear i gcomparáid é le hamhola, a fheidhmíonn mar amhábhar agus a úsáidtear chun táirgí nua a tháirgeadh le haghaidh úsáide tionsclaíche. Is é is aidhm d’anailísíocht sonraí faisnéis agus samhlacha suimiúla a chruthú. Chomh maith le sonraí a bhailiú agus a stóráil, ní mór mais na sonraí a phróiseáil, a anailísiú agus a amharcléiriú, i.e. ní mór í a chur i láthair daoine i bhfoirm léiritheach lena n-úsáid. Le timpeallachtaí agus uirlisí anailísíochta sonraí a fhorbairt, is deis nua anois do chuideachtaí a ngnó a fhorbairt é saothrú sonraí agus an teaglaim de roinnt sonraí/foinsí sonraí. Chomh maith le Faisnéis Ghnó thraidisiúnta (BI), ba cheart go bhféadfaí cinntí réamhghníomhacha a dhéanamh trí anailísíocht sonraí. D’fhéadfadh sonraí an-chriticiúla le haghaidh cosaint sonraí a bheith sna sonraí a tháirgeann cuideachtaí, agus ní mór aird a thabhairt ar stóráil, scagadh agus slándáil sonraí. Tá dúshláin roimh shaincheisteanna slándála, slándála agus dlí i dtimpeallachtaí anailísíochta sonraí néalbhunaithe. Is é an rogha eile ná timpeallacht anailísíochta sonraí na cuideachta féin a thógáil. Ina theannta sin, le rialachán an Aontais maidir le cosaint sonraí, cinntear na hoibleagáidí a fhorchuirtear ar chuideachtaí sonraí a phróiseáil agus a chosaint. Is é cuspóir agus príomhbheart an tionscadail na hinfheistíochtaí is gá a dhéanamh chun timpeallacht chomhtháite a chruthú d’fhonn anailísíocht sonraí shlán a fhorbairt. Is féidir é a úsáid chun an t-eolas ar anailísíocht sonraí a mhéadú agus chun réitigh anailísíochta sonraí nithiúla a fhorbairt agus a thriail a úsáideann sonraí dorcha, ionas gur féidir le cuideachta gnó nua nó fás gnó agus post atá ann cheana a ghiniúint. Tá baint ag cuideachtaí atá lonnaithe in earnáil an fhuinnimh nó i dtionscail a bhfuil dlúthbhaint acu leis an tionscadal agus lena chómhaoiniú. Roghnaíodh an earnáil fuinnimh mar thionscal toisc go mbíonn tionchar ag táirgeadh agus tomhaltas fuinnimh ar shaol laethúil na saoránach ar bhealach amháin nó ar bhealach eile agus, dá bhrí sin, is réimse féideartha forbartha gnó iad freisin. Fágann suíomh na bhfiontar san earnáil chéanna gníomhaíochta gur féidir anailísíocht sonraí a athbhreithniú agus a fhorbairt agus an anailísíocht sin a shaothrú feadh an tslabhra luacha: Táirgeadh <—> Dáileadh <—> Tomhaltóirí <—> Custaiméirí.Is é an toradh a bheidh ar an tionscadal seo, mar aon leis an tionscadal “anailísíocht sonraí nua eolais agus gnó” comhthreomhar agus comhuaineach, timpeallacht forbartha shlán chomhtháite lena gcumasófar uirlisí anailísíochta sonraí agus úsáid anailísíochta sonraí a thógáil, a phíolótú agus a chur in úsáid. (Irish)
12 August 2022
0 references
Zaradi razvoja hitre tehnologije je izraz „velik podatki“ postal močno razširjen. Čeprav ni natančne opredelitve masovnih podatkov, sta poleg velike količine podatkov (obseg) potrebna tudi raznolikost podatkov (sorta) in hitro povečanje podatkov (velikosti). Velepodatki kot taki pa so surovina, ki ni dodana, razen če se obdelujejo. Pogosto se primerja s surovo nafto, ki deluje kot surovina in se uporablja za proizvodnjo novih izdelkov za industrijsko uporabo. Analitika podatkov je v praksi pridobivanje podatkov iz velike mase ali toka podatkov in obdelava podatkov z uporabo različnih matematičnih in statističnih metod. Cilj podatkovne analitike je ustvariti zanimive informacije in modele. Poleg zbiranja in shranjevanja podatkov je treba podatkovno maso obdelati, analizirati in vizualizirati, tj. predstaviti ljudem v ponazoritveni obliki za uporabo. Z razvojem podatkovnih analitičnih okolij in orodij sta izkoriščanje podatkov in kombinacija več podatkovnih/podatkovnih virov postala nova priložnost za podjetja, da razvijejo svoje poslovanje. Poleg tradicionalne poslovne inteligence bi bilo treba omogočiti sprejemanje proaktivnih odločitev prek podatkovne analitike. Podatki, ki jih pripravijo podjetja, lahko vsebujejo zelo kritične podatke za varstvo podatkov, pozornost pa je treba nameniti shranjevanju, filtriranju in varnosti podatkov. Okolja podatkovne analitike v oblaku se soočajo z izzivi varnosti, varnosti in pravnih vprašanj. Alternativa je izgradnja lastnega okolja podatkovne analitike podjetja. Poleg tega uredba EU o varstvu podatkov določa obveznosti podjetij glede obdelave in varstva podatkov. Namen in glavni ukrep projekta je izvesti potrebne naložbe za vzpostavitev integriranega okolja za razvoj varne podatkovne analitike. Uporablja se lahko za izboljšanje znanja o podatkovni analitiki ter za razvoj in pilotiranje konkretnih rešitev podatkovne analitike, ki uporabljajo temne podatke, tako da lahko podjetje ustvari novo poslovanje ali rast obstoječega poslovanja in delovnih mest. Projekt in njegovo sofinanciranje vključujeta podjetja s sedežem v energetskem sektorju ali v tesno povezanih industrijah. Energetski sektor je bil izbran za industrijo, ker proizvodnja in poraba energije tako ali drugače vplivata na vsakdanje življenje državljanov in sta zato tudi potencialno področje za poslovni razvoj. Lokacija podjetij v istem sektorju dejavnosti omogoča pregled in razvoj podatkovne analitike ter njeno uporabo v celotni vrednostni verigi: Produkcija <—> Distribution <—> Consumer <—> Customers.Ta projekt bo skupaj z vzporednim in sočasnim projektom„analitika podatkov novo znanje in poslovanje“pripomogel k integriranemu varnemu razvojnemu okolju, ki omogoča izdelavo, pilotiranje in uporabo orodij podatkovne analitike. (Slovenian)
12 August 2022
0 references
В резултат на развитието на бързите технологии терминът „големи информационни масиви“ стана силно популяризиран. Въпреки че няма точно определение за големи информационни масиви, в допълнение към големия обем данни (обем), се изисква разнообразие на данните (различни) и бързо увеличаване на данните (скорост). Големите информационни масиви като такива обаче не са добавени суровини, освен ако не се обработват. Често се сравнява със суровия петрол, който действа като суровина и се използва за производство на нови продукти за промишлена употреба.Анализът на данни на практика извлича данни от огромна маса или поток от данни и обработва данни, използвайки различни математически и статистически методи. Целта на анализа на данни е да се създаде интересна информация и модели. В допълнение към събирането и съхраняването на данни, масата на данните трябва да бъде обработена, анализирана и визуализирана, т.е. представена на хората в илюстративна форма за използване. С разработването на среди и инструменти за анализ на данни, използването на данни и комбинацията от няколко източника на данни се превърнаха в нова възможност за компаниите да развиват бизнеса си. В допълнение към традиционното бизнес разузнаване (БИ) следва да е възможно да се вземат проактивни решения чрез анализ на данни. Данните, изготвени от дружествата, могат да съдържат изключително важни данни за защита на данните и трябва да се обърне внимание на съхранението, филтрирането и сигурността на данните. Средата за анализ на данни в облак е изправена пред предизвикателството, свързано със сигурността, сигурността и правните въпроси. Алтернативата е да се изгради собствена среда за анализ на данни на компанията. Освен това регламентът на ЕС за защита на данните определя задълженията, наложени на дружествата за обработка и защита на данните. Целта и основната мярка на проекта е да се направят необходимите инвестиции за изграждане на интегрирана среда за разработване на сигурен анализ на данни. Тя може да се използва за повишаване на знанията в областта на анализа на данни и за разработване и пилотиране на конкретни решения за анализ на данни, които използват тъмни данни, така че дружеството да може да генерира нов бизнес или растеж на съществуващи бизнес и работни места. Проектът и съфинансирането му включват дружества, разположени в енергийния сектор или в тясно свързани промишлени отрасли. Енергийният сектор беше избран за отрасъл, тъй като производството и потреблението на енергия засягат ежедневието на гражданите по един или друг начин и следователно са и потенциална област за развитие на бизнеса. Местоположението на предприятията в един и същ сектор на дейност дава възможност за преглед и разработване на анализи на данни и тяхното използване по цялата верига за създаване на стойност: Production <—> Distribution <—> Consumer <—> Клиенти.Този проект, заедно с паралелния и едновременен проект „Анализ на данни за нови знания и бизнес“, ще доведе до интегрирана сигурна среда за развитие, която позволява инструментите за анализ на данни и използването им да бъдат изградени, пилотирани и внедрени. (Bulgarian)
12 August 2022
0 references
B’riżultat tal-iżvilupp ta’ teknoloġija rapida, it-terminu “Big Data” ġie ppubbliċizzat b’mod qawwi. Filwaqt li m’hemm l-ebda definizzjoni preċiża tal-Big Data, minbarra volum kbir ta’ data (volum), id-diversità tad-data (varjetà) u żieda rapida fid-data (il-veloċità) huma meħtieġa. Madankollu, il-Big Data bħala tali hija materja prima mhux miżjuda sakemm ma tiġix ipproċessata. Ħafna drabi huwa mqabbel maż-żejt mhux raffinat, li jaġixxi bħala materja prima u jintuża biex jiġu prodotti prodotti ġodda għall-użu industrijali. L-analitika tad-data fil-prattika hija l-estrazzjoni ta’ data minn massa jew fluss enormi ta’ data u l-ipproċessar ta’ data bl-użu ta’ metodi matematiċi u statistiċi differenti. L-għan tal-analitika tad-data huwa li jinħolqu informazzjoni u mudelli interessanti. Minbarra l-ġbir u l-ħżin tad-data, il-massa tad-data għandha tiġi pproċessata, analizzata u viżwalizzata, jiġifieri ppreżentata lill-bnedmin f’forma illustrattiva għall-użu. Bl-iżvilupp ta’ ambjenti u għodod analitiċi tad-data, l-isfruttament tad-data u l-kombinazzjoni ta’ diversi sorsi ta’ data/data saru opportunità ġdida għall-kumpaniji biex jiżviluppaw in-negozju tagħhom. Minbarra l-Intelliġenza tan-Negozju tradizzjonali (BI), għandu jkun possibbli li jittieħdu deċiżjonijiet proattivi permezz tal-analitika tad-data. Id-data prodotta mill-kumpaniji jista’ jkun fiha data kritika ħafna għall-protezzjoni tad-data, u għandha tingħata attenzjoni għall-ħżin, il-filtrazzjoni u s-sigurtà tad-data. L-ambjenti analitiċi tad-dejta bbażati fuq il-cloud jiffaċċjaw l-isfida tas-sigurtà, is-sigurtà u l-kwistjonijiet legali. L-alternattiva hija li jinbena l-ambjent analitiku tad-data tal-kumpanija stess. Barra minn hekk, ir-regolament tal-UE dwar il-protezzjoni tad-data jiddetermina l-obbligi imposti fuq il-kumpaniji biex jipproċessaw u jipproteġu d-data. L-għan u l-kejl ewlieni tal-proġett huwa li jsiru l-investimenti meħtieġa biex jinbena ambjent integrat għall-iżvilupp ta’ analitika tad-data sigura. Dan jista’ jintuża biex jiżdied l-għarfien tal-analitika tad-dejta u biex jiġu żviluppati u pilota soluzzjonijiet konkreti tal-analitika tad-dejta li jużaw dejta mhux ċara, sabiex kumpanija tkun tista’ tiġġenera negozju ġdid jew tkabbir ta’ negozji u impjiegi eżistenti. Il-proġett u l-kofinanzjament tiegħu jinvolvu kumpaniji li jinsabu fis-settur tal-enerġija jew f’industriji relatati mill-qrib. Is-settur tal-enerġija ntgħażel bħala industrija minħabba li l-produzzjoni u l-konsum tal-enerġija jaffettwaw il-ħajja ta’ kuljum taċ-ċittadini b’xi mod jew ieħor u għalhekk huma wkoll qasam potenzjali għall-iżvilupp tan-negozju. Il-post fejn jinsabu l-intrapriżi fl-istess settur ta’ attività jagħmilha possibbli li tiġi riveduta u żviluppata l-analitika tad-data u l-isfruttament tagħha tul il-katina tal-valur: Produzzjoni <—> Distribuzzjoni <—> Consumer <—> Customers.Dan il-proġett, flimkien mal-proġett parallel u simultanju “Analiżi tad-data għarfien ġdid u negozju”, se jirriżultaw f’ambjent ta’ żvilupp sigur integrat li jippermetti li jinbnew, jiġu ppilotati u jintużaw għodod analitiċi tad-data u l-użu. (Maltese)
12 August 2022
0 references
Como resultado do desenvolvimento da tecnologia rápida, o termo «Big Data» tornou-se fortemente divulgado. Embora não haja uma definição precisa de Big Data, além de um grande volume de dados (volume), a diversidade de dados (variedade) e um rápido aumento de dados (velocidade) são necessários. O Big Data como tal, no entanto, é uma matéria-prima não adicionada, a menos que seja processada. É frequentemente comparado com o petróleo bruto, que atua como matéria-prima e é usado para produzir novos produtos para uso industrial.A análise de dados está na prática extraindo dados de uma enorme massa ou fluxo de dados e processando dados usando diferentes métodos matemáticos e estatísticos. O objetivo da análise de dados é criar informações e modelos interessantes. Além de coletar e armazenar dados, a massa de dados deve ser processada, analisada e visualizada, ou seja, apresentada aos seres humanos de forma ilustrativa para uso. Com o desenvolvimento de ambientes e ferramentas de análise de dados, a exploração de dados e a combinação de várias fontes de dados/dados tornaram-se uma nova oportunidade para as empresas desenvolverem seus negócios. Além do Business Intelligence tradicional (BI), deve ser possível tomar decisões proativas através da análise de dados. Os dados produzidos pelas empresas podem conter dados altamente críticos para a proteção de dados, devendo ser prestada atenção ao armazenamento, filtragem e segurança dos dados. Os ambientes de análise de dados ganzas na nuvem enfrentam o desafio de questões legais, de segurança e de segurança. A alternativa é construir o próprio ambiente de análise de dados da empresa. Além disso, o regulamento da UE em matéria de proteção de dados determina as obrigações impostas às empresas de tratar e proteger os dados. O objetivo e a principal medida do projeto é fazer os investimentos necessários para construir um ambiente integrado para o desenvolvimento de análises de dados seguras. Ele pode ser usado para aumentar o conhecimento da análise de dados e para desenvolver e pilotar soluções concretas de análise de dados que utilizam dados escuros, para que uma empresa possa gerar novos negócios ou crescimento de negócios e empregos existentes. O projeto e o seu cofinanciamento envolvem empresas localizadas no setor da energia ou em indústrias estreitamente relacionadas. O setor da energia foi selecionado como indústria porque a produção e o consumo de energia afetam a vida quotidiana dos cidadãos de uma forma ou de outra, sendo, por conseguinte, também uma área potencial para o desenvolvimento das empresas. A localização das empresas no mesmo setor de atividade permite rever e desenvolver a análise de dados e a sua exploração ao longo da cadeia de valor: Produção <—> Distribuição <—> Consumidor <—> Clientes. Este projeto, juntamente com o projeto paralelo e simultâneo «Data analytics new knowledge and business», resultará num ambiente de desenvolvimento seguro e integrado que permite que as ferramentas de análise de dados e o uso sejam construídos, pilotados e implantados. (Portuguese)
12 August 2022
0 references
Som følge af udviklingen af hurtig teknologi er udtrykket "store data" blevet stærkt offentliggjort. Der findes ingen præcis definition af big data, men ud over en stor mængde data (volumen), er der behov for datadiversitet (variety) og en hurtig stigning i data (hastighed). Big Data som sådan er imidlertid et ikke-tilsat råmateriale, medmindre det forarbejdes. Det sammenlignes ofte med råolie, der fungerer som råmateriale og bruges til at producere nye produkter til industriel brug. Dataanalyse udvinder i praksis data fra en enorm masse eller strøm af data og behandling af data ved hjælp af forskellige matematiske og statistiske metoder. Formålet med dataanalyse er at skabe interessante oplysninger og modeller. Ud over indsamling og lagring af data skal datamassen behandles, analyseres og visualiseres, dvs. præsenteres for mennesker i en illustrativ form til brug. Med udviklingen af dataanalysemiljøer og -værktøjer er udnyttelsen af data og kombinationen af flere data/datakilder blevet en ny mulighed for virksomheder for at udvikle deres forretning. Ud over traditionel Business Intelligence (BI) bør det være muligt at træffe proaktive beslutninger gennem dataanalyse. Data produceret af virksomheder kan indeholde yderst kritiske data for databeskyttelse, og der skal lægges vægt på lagring, filtrering og datasikkerhed. Cloud-baserede dataanalysemiljøer står over for udfordringen med sikkerhed, sikkerhed og juridiske spørgsmål. Alternativet er at bygge virksomhedens eget dataanalysemiljø. Desuden fastsætter EU's databeskyttelsesforordning de forpligtelser, der pålægges virksomhederne til at behandle og beskytte data. Projektets formål og vigtigste mål er at foretage de nødvendige investeringer for at opbygge et integreret miljø for udvikling af sikre dataanalyser. Det kan bruges til at øge kendskabet til dataanalyse og til at udvikle og afprøve konkrete dataanalyseløsninger, der udnytter mørke data, så en virksomhed kan skabe ny forretning eller vækst i eksisterende forretning og job. Projektet og dets samfinansiering involverer virksomheder i energisektoren eller i nært beslægtede industrier. Energisektoren blev valgt som industri, fordi energiproduktion og -forbrug påvirker borgernes dagligdag på den ene eller anden måde og derfor også er et potentielt område for forretningsudvikling. Placeringen af virksomheder i samme aktivitetssektor gør det muligt at gennemgå og udvikle dataanalyse og udnyttelse heraf i hele værdikæden: Produktion <—> Distribution <—> Forbruger <-> Kunder.Dette projekt vil sammen med det parallelle og samtidige projekt "Dataanalyse ny viden og forretning" resultere i et integreret sikkert udviklingsmiljø, der gør det muligt at bygge, afprøve og implementere dataanalyseværktøjer og -brug. (Danish)
12 August 2022
0 references
Ca urmare a dezvoltării tehnologiei rapide, termenul „Big Data” a devenit puternic mediatizat. Deși nu există o definiție precisă a volumelor mari de date, pe lângă un volum mare de date (volum), sunt necesare diversitatea datelor (varietate) și o creștere rapidă a datelor (viteză). Cu toate acestea, Big Data ca atare este o materie primă care nu este adăugată, cu excepția cazului în care este prelucrată. Acesta este adesea comparat cu țițeiul, care acționează ca materie primă și este utilizat pentru a produce noi produse pentru uz industrial. Analiza datelor este, în practică, extragerea datelor dintr-o masă sau flux imens de date și prelucrarea datelor utilizând diferite metode matematice și statistice. Scopul analizei datelor este de a crea informații și modele interesante. Pe lângă colectarea și stocarea datelor, masa datelor trebuie să fie prelucrată, analizată și vizualizată, adică prezentată oamenilor într-o formă ilustrativă pentru utilizare. Odată cu dezvoltarea mediilor și instrumentelor de analiză a datelor, exploatarea datelor și combinarea mai multor surse de date/date au devenit o nouă oportunitate pentru întreprinderi de a-și dezvolta activitatea. Pe lângă inteligența comercială tradițională (BI), ar trebui să fie posibil să se ia decizii proactive prin analiza datelor. Datele produse de întreprinderi pot conține date extrem de critice pentru protecția datelor și trebuie să se acorde atenție stocării, filtrării și securității datelor. Mediile de analiză a datelor bazate pe cloud se confruntă cu provocarea reprezentată de securitate, securitate și aspecte juridice. Alternativa este de a construi propriul mediu de analiză a datelor companiei. În plus, regulamentul UE privind protecția datelor stabilește obligațiile impuse întreprinderilor de a prelucra și proteja datele. Scopul și principala măsură a proiectului este de a face investițiile necesare pentru a construi un mediu integrat pentru dezvoltarea de analize sigure ale datelor. Acesta poate fi utilizat pentru a spori cunoștințele de analiză a datelor și pentru a dezvolta și pilota soluții concrete de analiză a datelor care utilizează date întunecate, astfel încât o companie să poată genera noi afaceri sau creștere a afacerilor și locurilor de muncă existente. Proiectul și cofinanțarea sa implică societăți situate în sectorul energetic sau în industrii strâns legate. Sectorul energetic a fost selectat ca industrie deoarece producția și consumul de energie afectează viața de zi cu zi a cetățenilor într-un fel sau altul și, prin urmare, reprezintă, de asemenea, un domeniu potențial pentru dezvoltarea întreprinderilor. Localizarea întreprinderilor în același sector de activitate permite revizuirea și dezvoltarea analizei datelor și exploatarea acestora de-a lungul întregului lanț valoric: Productie <—> Distributie <—> Consumer <—> Customers.This proiect, impreuna cu proiectul paralel si simultan „Analitica datelor noi cunostinte si afaceri”, va avea ca rezultat un mediu de dezvoltare securizat integrat care permite construirea, pilotarea si implementarea instrumentelor de analiza a datelor si a utilizarii acestora. (Romanian)
12 August 2022
0 references
Som ett resultat av utvecklingen av snabb teknik har termen ”Big Data” blivit starkt känd. Även om det inte finns någon exakt definition av stordata krävs förutom en stor mängd data (volym), datamångfald (sort) och en snabb ökning av data (hastighet). Stordata som sådan är dock en icke-tillsatt råvara om den inte bearbetas. Den jämförs ofta med råolja, som fungerar som råvara och används för att producera nya produkter för industriellt bruk.Dataanalys utvinner i praktiken data från en enorm massa eller ström av data och behandlar data med hjälp av olika matematiska och statistiska metoder. Syftet med dataanalys är att skapa intressant information och modeller. Utöver insamling och lagring av data ska datamassan behandlas, analyseras och visualiseras, dvs. presenteras för människor i illustrativ form för användning. Med utvecklingen av dataanalysmiljöer och verktyg har utnyttjandet av data och kombinationen av flera data/datakällor blivit en ny möjlighet för företag att utveckla sin verksamhet. Utöver traditionell Business Intelligence (BI) bör det vara möjligt att fatta proaktiva beslut genom dataanalys. Uppgifter som produceras av företag kan innehålla mycket viktiga uppgifter för dataskydd, och uppmärksamhet måste ägnas åt lagring, filtrering och datasäkerhet. Molnbaserade dataanalysmiljöer står inför utmaningen med säkerhet, säkerhet och rättsliga frågor. Alternativet är att bygga företagets egen dataanalysmiljö. Dessutom fastställs i EU:s dataskyddsförordning de skyldigheter som åläggs företag att behandla och skydda data. Syftet med och huvudåtgärden i projektet är att göra de investeringar som krävs för att bygga upp en integrerad miljö för utveckling av säker dataanalys. Det kan användas för att öka kunskapen om dataanalys och för att utveckla och testa konkreta dataanalyslösningar som använder mörka data, så att ett företag kan generera ny affärsverksamhet eller tillväxt av befintlig verksamhet och arbetstillfällen. Projektet och dess medfinansiering omfattar företag som är etablerade inom energisektorn eller i närbesläktade industrier. Energisektorn valdes ut som en industri eftersom energiproduktion och energikonsumtion påverkar medborgarnas dagliga liv på ett eller annat sätt och därför också är ett potentiellt område för affärsutveckling. Lokaliseringen av företag inom samma verksamhetssektor gör det möjligt att se över och utveckla dataanalys och dess utnyttjande genom hela värdekedjan: Produktion <—> Distribution <—> Consumer <—> Kunder. Det här projektet, tillsammans med det parallella och samtidiga projektet ”Data analytics new knowledge and business”, kommer att resultera i en integrerad säker utvecklingsmiljö som gör det möjligt att bygga, testa och distribuera dataanalysverktyg och -användning. (Swedish)
12 August 2022
0 references