PL EN


2017 | 52 | 302-314
Article title

Big Data w kontekście kapitału ludzkiego

Authors
Content
Title variants
EN
Big Data in the context of human capital
RU
Big Data в контексте человеческого капитала
Languages of publication
PL
Abstracts
PL
We współczesnej gospodarce informacje, wiedza i nowoczesne technologie traktowane są jako samodzielne czynniki produkcji. Trend w kierunku rozwijania zaawansowanych procedur przetwarzania dużych wolumenów danych obliguje przedsiębiorstwa i organizacje do modyfikacji modeli biznesowych, zwiększając jednocześnie w znaczący sposób możliwości ich rozwoju. Wykorzystanie dzięki technologii Big Data rezultatów analiz ogromnych zbiorów danych optymalizuje procesy zarządzania i dostosowywania oferty produktów i usług do rzeczywistych potrzeb rynku. Big Data to nowy model budowania biznesu polegający na przewidywaniu z wykorzystaniem korelacji między odpowiednio zagregowanymi danymi. Pozwala zaprojektować przyszłe działania i podejmować właściwe decyzje, zwiększając tym samym przewagi konkurencyjne przedsiębiorstwa. Przetwarzanie i wykorzystanie wielkich zbiorów danych generuje określone korzyści podmiotom, które nimi dysponują. Procedury Big Data umożliwiają uczynienie informacji bardziej przejrzystymi i dostępnymi. Pozwalają tworzyć i przechowywać większą liczbę informacji o transakcjach w postaci cyfrowej dla lepszego rozpoznania efektywności działań. Precyzyjniej definiują nisze klienckie, optymalnie dopasowując do nich ofertę produktów i usług. Przyspieszają rozwój następnych generacji produktów i usług. Umożliwiają prowadzenie kontrolowanych eksperymentów. Big Data to nie tylko korzyści rynkowe i przewagi konkurencyjne, ale także potencjalne i rzeczywiste zagrożenia i ograniczenia. Dotyczą one sfer: technicznej, organizacyjnej, finansowej i społecznej. W tej ostatniej wiążą się głównie z problemem ochrony prywatności osób, która w obliczu cyfrowych możliwości ingerowania w nią bywa poważnie zagrożona. Istotnym wyzwaniem dla społeczeństwa staje się zatem prawne określenie zasad gromadzenia, przetwarzania i wykorzystywania danych. Zaawansowana technologia nie jest w stanie automatycznie przekształcić dużych zbiorów danych w korzyści biznesowe. Konieczny jest odpowiedni poziom kapitału ludzkiego i kultury analizy danych, aby w pełni wykorzystać możliwości, jakie stwarzają rozwiązania i procedury Big Data. Kluczem do sukcesu jest uruchomienie posiadanych przez pracowników zasobu wiedzy, umiejętności, zdolności, kwalifikacji, postaw, motywacji oraz zdrowie. Wymienione elementy składają się na kapitał ludzki, którego wysoki poziom jest niezbędny dla praktycznego zastosowania technologii Big Data. Kapitał ludzki jest składową kultury organizacyjnej firmy. Analiza różnych modeli kultury prowadzi do wniosku, że optymalną z punktu widzenia potrzeb i możliwości Big Data jest kultura adhokracji. Cechuje ją bowiem między innymi: kreatywność, innowacyjność, elastyczność, umiejętność szybkiego reagowania na pojawiające się możliwości, zdolność tworzenia niestereotypowych rozwiązań i wizji przyszłości, co w sytuacji zmienności, niepewności i nadmiaru informacji ma kapitalne znaczenie dla rozwoju firmy i zdobywania przewagi konkurencyjnej na rynku.
EN
In the modern economy, information, knowledge and new technologies are treated as independent factors of production. The trend towards the development of advanced procedures for processing large volumes of data obliges businesses and organizations to modify business models, while increasing significantly their development capabilities. Thanks to Big Data, the use of technology for analysis results of huge data sets optimizes management processes, customizes products and services to the real needs of the market. Big Data is a new model of building a business, which relies on predicting based on correlations between the respectively aggregated data. It allows to design future actions and make the right decisions, thereby increasing the competitive advantages of the company. Processing and use of large data sets generate specific benefits to entities holding them. Big Data procedures allow to make information more transparent and accessible. They allow to create and store more information about the transactions in the digital form for a better understanding of the effectiveness of actions. They precisely define client niches, optimally matching them to offer products and services. Accelerate the development of the next generation of products and services. They also allow conducting controlled experiments. Big Data is not just a market and competitive advantage, but also bears the potential and real threats as well as limitations. They relate to technical, organizational, financial and social spheres. The latter are associated mainly with the problem of protecting the privacy of individuals, which, in the face of the digital possibilities of interfering in her, is being seriously threatened. Therefore, a major challenge for society is to legally define the rules for the collection, processing and use of data. Advanced technology is not able to automatically convert large sets of data into business advantages. There must be an adequate level of human capital and cultural analysis of data in order to take full advantage of the possibilities posed by solutions and procedures of Big Data. The key to success is to begin with the level of knowledge, skills, abilities, attitudes and motivation held by the employees. These elements constitute human capital, the high level of which is essential for the practical application of Big Data technology. Human capital is a component of the company’s corporate culture. Analysis of different models of culture leads to the conclusion that the optimal culture, from the point of view of the needs and capabilities of Big Data, is the culture of adhocracy. It is characterized by creativity, innovation, flexibility, ability to respond quickly to emerging opportunities, as well as the ability to create solutions and stereotyped vision of the future. In the case of variability, uncertainty and an excess of information is of paramount importance for the development of the company and securing the competitive advantage.
Year
Volume
52
Pages
302-314
Physical description
Contributors
author
References
  • Bartnicki M., 2000, Pomiar kapitału intelektualnego, „Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa”, nr 11.
  • Cameron K.S., Quinn R.E., 2003, Kultura organizacyjna – diagnoza i zmiana, Oficyna Ekonomiczna, Kraków.
  • Davenport T.H., 2006, Competing on Analytics, „Harvard Business Review”, No. 01.
  • Davenport T.H., 2013, Na rozdrożu Big Data – zwrot w kierunku inteligentniejszych doświadczeń z podróżowania, Harvard Business School, Amadeus.
  • Edvinsson L., Malone M.S., 2001, Kapitał intelektualny, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  • Filip D., 2015, Big Data – narzędzie instytucji finansowych w dotarciu do klienta, „Ekonomia – Wrocław Economic Review 21/3 Acta Universitatis Vratislaviensis”, No. 3712.
  • Gartner Inc., Laney D., 2011, Information 2020: Beyond Big Data.
  • Golińska-Pieszyńska M., 2009, Polityka wiedzy a współczesne procesy innowacyjne, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.
  • Łukaszewicz G. 2009, Kapitał ludzki organizacji. Pomiar i sprawozdawczość, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  • Mayer-Schonberger V., Cukier K., 2015, Big Data. Rewolucja, która zmieni nasze myślenie, prace i życie, Wydawnictwo MT Biznes, Czarnów.
  • Michalczyk T., Musioł S., 2008, Kapitał ludzki i społeczny a rozwój społeczno-ekonomiczny w świetle nowej analizy instytucjonalnej [w:] Kapitały ludzkie i społeczne a konkurencyjność regionów, red. M.S. Szczepański, K. Bierwiaczonek, T. Nawrocki, Wydawnictwo Uniwersytetu Śląskiego, Katowice.
  • Micuła I. Micuła K., 2015, Kluczowe trendy dla budowania biznesu w branży Big Data, „Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 863. Studia Informatica” nr 36,https://doi.org/10.18276/si.2015.36-04.
  • Płoszajski P., 2013, Big Data: nowe źródło przewag i wzrostu firm, „E-mentor” nr 3 (50).
  • Probst L., Monfardini E., Friders L., Clarke S., Demetri D., Schnabel L., Kauffmann A.,2013, Big Data Analytics & Decision Making. Case Study 8, Business Innovation Observatory, European Commission.
  • PwC, 2013, How the financial services industry can unlock the value in Big Data.
  • SAP, 2014, Top 5 Big Data Use Cases in Banking and Financial Services, https://www.sap.com/bin/sapcom/fi_/downloadasset.2014-mar-05-23.top-5-Big Data-use-cases--in-banking-and-financial-services-pdf.html (stan na dzień 10.12.2016 r.).
  • Schmarzo B., 2013, Big Data: Understanding How Data Powers Big Business, Wiley, New Jersey.
  • Szreder M., 2015, Big Data wyzwaniem dla człowieka i statystyki, „Wiadomości Statystyczne”, nr 8 (651).
  • Thurow L.C., 2006, Nowe reguły gry w gospodarce opartej na wiedzy, Wydawnictwo Helion, Gliwice.
  • West M., 2000, Rozwijanie kreatywności wewnątrz organizacji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  • Wieczorkowski J., 2014, Wykorzystanie koncepcji Big Data w administracji publicznej, „Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych”, nr 33.
  • Wysokińska A., 2015, Zanik prywatności jako narastający problem społeczeństwa informacyjnego [w:] Funkcjonalne i dysfunkcjonalne aspekty społeczeństwa informacyjnego, red. M. Baranowski, Wydawnictwo Naukowe UAM, Poznań.
Document Type
Publication order reference
Identifiers
YADDA identifier
bwmeta1.element.desklight-25270f17-7624-4612-af7e-50b1f2cb70f0
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.