Search results - CEJSH

1

Analizy big data w serwisach społecznościowych

100%

Polańska K., Wassilew A.

Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy

|

2015

|

vol. 44 cz. 2

117-128

PL

Analizy big data otworzyły nowy rozdział w podejściu do wnioskowania na podstawie danych pozyskiwanych z Internetu. Przede wszystkim dostępne dane mają już nie tylko historyczny charakter i nie dotyczą tylko prób z badanych populacji, ale zyskały walor aktualności i masowości dzięki ekstrakcji danych z Internetu. Nadal jednak poza obszarem obserwacji badawczych pozostali wykluczeni cyfrowo, którzy są niewidoczni w sieci choć pozostają częścią społeczeństwa. Celem artykułu jest wskazanie możliwości wykorzystania analiz dużych zbiorów danych pozyskiwanych z Internetu oraz określenie wskaźników pochodzących z sieci społecznościowych, które mogą służyć do wnioskowania w opisie zjawisk społecznych, politycznych i gospodarczych.

EN

Analysis of big data opened a new chapter in the approach to inference on the basis of data obtained from the Internet. First of all available data no longer has just a historical nature and does not apply only to samples of the studied population, but have gained the values of current affairs and mass scale through extraction of data from the Internet. Still, beyond the research observations are thedigitally excluded who are invisible in the network although they remain a part of society. The aim of this article is to show the possibility of analysing big data obtained from the Internet to identify indicators from social networks, which can be used for inference in the description of social, political and economic phenomena.

2

Indywidualizacja oferty dla konsumentów dzięki zastosowaniu big data

94%

Andruszkiewicz K., Betcher T.

International Business and Global Economy

|

2015

|

vol. Volume 34

90–100

EN

The development of modern technologies used in the analysis of customer information allows not only for the collection of past data on buyers’ preferences, but also makes it possible to analyse consumer behaviour on the Internet, online payments, social media and other real-time sources. The aim of the paper is to present the possibilities of using big data in the process of customizing the offer in the context of buyer behaviour. The paper analyses the process of collecting and processing data for the purposes of customizing the offer and identifies practical examples of using big data in the international business practice. It has been stated that the ability to meet the individual needs of buyers has become the basis of modern competitiveness. The real-time acquisition of non-structural data and the ability to analyse it are a condition of successful operation for businesses in technologically developed economies. To build market position, companies need to use big data analysis capabilities, anticipating future customer behaviour and customize not only the product but also all the components of the marketing mix.

3

BIG DATA I WIZUALIZACJA ”KILKA” UWAG O PROBLEMACH I DYLEMATACH WSPÓŁCZESNEGO HISTORYKA HISTORIOGRAFII

94%

Radomski A.

Historia@Teoria

|

2017

|

vol. 1

|

issue 3

169-181

EN

The article discusses the main problems of the contemporary history of historiography. The author states that the greatest problem of historiography in the 21st century is big data. The next important issue are the test methods for big data. One of the paradigms, which att empts to explore the world of big data, is digital history. Therefore, the methods of digital history are presented, including its primary method which is data visualization. Finally, the author argues that big data should become the main subject of study of the modern history of historiography.

4

Problem big data w naukach eksperymentalnych

94%

Leciejewski S.

Filozofia i nauka. Studia filozoficzne i interdyscyplinarne

|

2020

|

vol. 8/1

235-242

PL

W artykule opisuję fenomenbig data i jak ma się on do pracy badawczej realizo-wanej w ramach nauk eksperymentalnych. Poszukuję odpowiedzi na dwa ważne pytania. Czy metody badawcze zaproponowane w ramach paradygmatu big data mają zastosowanie w naukach eksperymentalnych? Czy zastosowanie metod badaw-czych z paradygmatu big data w konsekwencji prowadzi do nowego rozumienia tego, czymjest nauka?

5

Big data w statystyce publicznej – nadzieje, osiągnięcia, wyzwania i zagrożenia

94%

Beręsewicz M., Szymkowiak M.

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

|

2015

|

issue 2 (48)

9-22

EN

The main purpose of the article is to describe the state of the art in using big data in official statistics. The article presents selected examples of how data from mobile operators, sensors, social media or scanners are used by national statistical offices. The authors also identify chances, challenges and risks related to the use of big data in the field of official statistics.

6

Główne perspektywy wykorzystania Big Data w mediach społecznościowych

94%

Chomiak-Orsa I., Mrozek B.

Informatyka Ekonomiczna

|

2017

|

issue 3(45)

44-54

PL

Celem niniejszego artykułu jest zaprezentowanie rozważań autorów na temat głównych perspektyw wykorzystania Big Data w analizie zbiorów danych tworzonych, gromadzonych oraz przechowywanych w mediach społecznościowych. Inspiracją dla napisania niniejszego artykułu były badania pilotażowe przeprowadzone przez jednego z autorów mające na celu zidentyfikowanie dwóch głównych perspektyw wykorzystania Big Data do analizy informacji zawartych w mediach społecznościowych. Artykuł zawiera swoistą syntezę rozważań teoretycznych z obszaru ontologii Big Data, przeglądu kluczowych informatycznych narzędzi wykorzystywanych do pozyskiwania danych od użytkowników mediów społecznościowych oraz kierunków wykorzystania tych danych przez przedsiębiorców. W artykule zostaną pokrótce zsyntetyzowane wyniki badań prowadzonych przez autorów artykułu, które to badania szerzej zostały omówione w artykułach zamieszczonych w Przeglądzie Organizacji nr 8/2017 oraz 9/2017

7

Big data w globalizacji procesów biznesowych

94%

Butryn B., Hauke K.

Informatyka Ekonomiczna

|

2018

|

issue 1(47)

32-42

PL

Big data stwarza nowe wyzwania dla gospodarki globalnej. Trudno sobie dzisiaj wyobrazić biznes, który nie byłby wspomagany nowymi technologiami ICT. Wolumeny danych, z jakimi mamy do czynienia na wejściu procesu przetwarzania, zmuszają nas do wykorzystania metod, które są specyficzne dla big data. Od big data nie wymaga się dokładnego uzyskania wyniku w postaci liczbowej. Ważne są przede wszystkim procedury, które potrafią określić zależność pomiędzy napływającymi różnymi danymi. W gospodarce globalnej jest to szczególnie ważne, ponieważ zmienia się model prowadzenia biznesu. W artykule przedstawiona jest rola technologii big data w procesie globalizacji prowadzenia biznesu

8

New technologies – the impact on contemporary management accounting

94%

Rybicka K.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2018

|

issue 515

26-36

EN

Contemporary enterprises must deal with changes in turbulent surrounding. New technologies are present in all societies. One effect of the explosion in the adoption of social media technologies has been the growth of so-called “Big Data”. Social media and Big Data are changing accounting and accountability in companies, but often such changes take place outside accounting subsystems. Use of digital technologies and methods is essential to gather, store and process large amount of data. With Big Data technologies, despite some challenges, modern enterprises are able to deal with such large volume of data, provide better forecasts and business decisions. There is presented in the paper the influence of the new technologies on management accounting.

9

Diagnoza wykorzystania Big Data w organizacjach – wybrane wyniki badań

94%

Bartuś K., Batko K., Lorek P.

Informatyka Ekonomiczna

|

2017

|

issue 3(45)

9-20

PL

Celem artykułu była identyfikacja sposobów i obszarów wykorzystania danych Big Data w przedsiębiorstwach w oparciu o wyniki badań bezpośrednich. W artykule omówiono specyfikę dużych zbiorów danych – Big Data oraz zaprezentowano systemy Business Intelligence jako narzędzia ich analizy. W dalszej części zaprezentowano wyniki badań dotyczące wykorzystania Big Data w organizacjach. Badanie opiera się na: 1) krytycznej analizie literatury przedmiotu dotyczącej Big Data, 2) analizie przypadków wykorzystania BD w działalności różnych organizacji i na 3) prezentacji wybranych wyników badań ankietowych dotyczących wykorzystania tego rozwiązania informatycznego w organizacjach. W ramach projektu badawczego przeprowadzono badania, które miały charakter bezpośredni i były wykonane za pomocą kwestionariusza ankietowego. Badaniami objęto firmy z branży produkcyjnej, usługowej oraz handlowej

10

Potrzeby analityczne polskich firm a Big Data

94%

Mach-Król M., Modrzejewska D.

Informatyka Ekonomiczna

|

2017

|

issue 2(44)

82-93

PL

Cele artykułu to prezentacja poziomu świadomości polskich menedżerów co do znaczenia analityki Big Data oraz określenie, na ile potrzeby analityczne polskich firm wiążą się w sposób jawny bądź nie z przetwarzaniem właśnie tego typu danych i z wdrażaniem odpowiednich do tego rozwiązań IT. Pytania badawcze brzmią następująco: jak menedżerowie rozumieją znaczenie terminu Big Data, jakie są rodzaje analityki biznesowej szczególnie ważne dla organizacji, jakie rodzaje danych i/lub wiedzy, rozwiązania ICT i jakie funkcjonalności narzędzi ICT mających wspierać zaawansowane analizy biznesowe są pożądane przez polskich menedżerów. Wyniki prezentowane w artykule są wynikiem badań przeprowadzonych w 2016 r. z wykorzystaniem studiów przypadków. Metodą zbierania danych były wywiady półustrukturyzowane, przeprowadzone w 15 polskich przedsiębiorstwach. Stwierdzono, że potrzeby analityczne polskich menedżerów można powiązać z pojęciem Big Data, ponadto w wypowiedziach respondentów silnie uwidaczniają się temporalny charakter Big Data i dominująca rola czasu w analityce tych danych

11

Advances on Permutation Multivariate Analysis of Variance for big data

94%

Bonnini S., Assegie G. M.

|

2022

|

vol. 23

|

issue 2

163-183

EN

In many applications of the multivariate analyses of variance, the classic parametric solutions for testing hypotheses of equality in population means or multisample and multivariate location problems might not be suitable for various reasons. Multivariate multisample location problems lack a comparative study of the power behaviour of the most important combined permutation tests as the number of variables diverges. In particular, it is useful to know under which conditions each of the different tests is preferable in terms of power, how the power of each test increases when the number of variables under the alternative hypothesis diverges, and the power behaviour of each test as the function of the proportion of true alternative hypotheses. The purpose of this paper is to fill the gap in the literature about combined permutation tests, in particular for big data with a large number of variables. A Monte Carlo simulation study was carried out to investigate the power behaviour of the tests, and the application to a real case study was performed to show the utility of the method.

12

Wykorzystanie mediów społecznościowych w szkolnictwie wyższym

94%

Jacek M., Łukasz B.

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

|

2020

|

vol. 65

|

issue 2

30-42

PL

Szkoły wyższe w coraz większym stopniu stosują różnorodne metody i narzędzia marketingowe, które zaczynają decydować o sukcesie oraz budowaniu przewagi konkurencyjnej. Do nawiązywania i utrzymywania długotrwałych relacji z otoczeniem oraz prowadzenia innych działań marketingowych coraz częściej wykorzystują m.in. media społecznościowe, umożliwiające im aktywne kreowanie swojego wizerunku. Celem podjętego badania jest zastosowanie narzędzi i metod big data do pomiaru aktualnego stanu wykorzystania mediów społecznościowych w szkolnictwie wyższym. Z analiz przeprowadzonych w I kwartale 2019 r. wynika, że duże szkoły wyższe (zgodnie z przyjętym podziałem – 1696 studentów i więcej) w największym stopniu wykorzystują serwisy społecznościowe w celu publikowania bieżących informacji. Odsetek uczelni średnich (223–1695 studentów) i małych (do 222 studentów) posiadających konto w mediach społecznościowych jest znacznie mniejszy. Media społecznościowe służą uczelniom przede wszystkim do promowania organizowanych przez siebie wydarzeń.

13

Velká data jako alternativa výběrových šetření v kvantitativním sociálněvědním výzkumu

84%

Chylíková J.

Naše společnost (Our Society)

|

2018

|

vol. 16

|

issue 1

57-79

EN

The goal of this article is to inform social scientists, especially those of a quantitative orientation, about the basic characteristics of Big Data and to present the opportunities and limitations of using such data in social research. The paper informs about three basic types of Big Data as they are distinguished in contemporary methodological literature, namely administrative data, transaction data and social network data, and exemplifies how they can be utilized by quantitative social research. According to many, questionnaire-based sample survey as the dominant method of quantitative social research has found itself in a crisis, especially as response rates have decreased in most developed countries and public confidence in opinion polling has declined. The author presents the characteristics and specifics of Big Data compared to survey research - a method whose primary distinguishing characteristic is the capacity to quantify individual behaviour, social action and attitudes at the level of populations. In this context, the article draws attention to the differences between Big Data and survey data typically presented in scholarly literature, namely that datasets are not representative of known populations, the values of observed variables are systematically biased, there is a limited number of variables in Big Data sets, there is uncertainty about the meaning of observed values, and social environment has direct influence on the behaviours captured by Big Data. Attention is also paid to such characteristics of Big Data that pose an obstacle to smooth integration of this type of data in the social scientific mainstream. First, the collection, processing and analysis of Big Data is extremely demanding in terms of programming skills, something social scientists typically do not have. Second, the availability of Big Data is limited as they are normally possessed by private corporations, some of which (Facebook, Google) have undoubtedly come to form data oligopolies - and their management is mostly unwilling to share their data with traditional academics. Based on the above-mentioned specifics, differences and limitations, it is argued that Big Data currently do not have the potential of becoming a full-fledged source of social science data and replacing sample surveys as the dominant research method. Finally, the article draws attention to the specifics of different types of Big Data as they are primarily generated for purposes other than social research and result from specific situations framed by existing social relations - and it is from this perspective that Big Data should be viewed by social researchers.

14

Impacts of big data analytics and absorptive capacity on sustainable supply chain innovation: a conceptual framework

84%

Rodriguez L., Da Cunha C.

LogForum

|

2018

|

vol. 14

|

issue 2

151-161

EN

Background: Big data and predictive analytics could improve the ability to help with the sustainability of sourcing decisions. Sustainability has become a necessary goal for businesses and a powerful strategy for competitive advantage. There’s a need for sustainable innovations along the supply chain to enable companies to have a strong market presence. Developing absorptive capacity both in firms and in supply chains are also integral to responding to dynamic markets and customer needs. The main objective of this paper is to identify the features of big data and predictive analytics applied to sustainable supply chain innovation, and to analyze the role of absorptive capacity. Methods: A literature review investigates how absorptive capacity affects the impact of the utilization of big data and predictive analytics on sustainable supply chain innovation. Results: This paper proposes a conceptual framework linking the different elements. It also proposes a synthesis of the existing definitions of the used concepts. In particular, the role of absorptive capacity as enabler on Big Data and Predictive Analytics on sustainable supply chain innovation is stressed. Conclusions: The paper investigates the emerging paradigm of big data and predictive analytics. The conceptual framework use theoretical foundation of absorptive capacity, and the extant literature on Big Data and predictive analytics. This framework will help us to build a research model for sustainable supply chain innovation applications. Further work is required to develop an action research methodology for validating the framework in depth within a company.

PL

Wstęp: Zastosowanie analizy big data oraz estymacji umożliwiają lepsze zrównoważenie decyzji wykorzystania zasobów. Rozwój zrównoważony stał się niezbędnym celem biznesowym i potężną strategią uzyskania przewagi konkurencyjnej. Można zaobserwować rosnące zapotrzebowania na zrównoważone innowacje w obrębie łańcucha dostaw, umożliwiające przedsiębiorstwom silny wpływ na rynek. Rozwój zdolności absorpcyjnej zarówno w firmach jak i w łańcuchach dostaw jest zintegrowane z potrzebami konsumentów oraz dynamicznych rynków. Głównym celem tej pracy było zidentyfikowanie cech analizy big data oraz estymacji istotnych dla zrównoważonych innowacji w obrębie łańcucha dostaw oraz analiza roli zdolności absorpcyjnej. Metody: Podstawą pracy był przegląd literatury, umożliwiający analizę wpływu zdolności absorpcyjnych na zastosowanie analizy big data oraz estymacji dla osiągnięcia zrównoważonej innowacyjności w obrębie łańcucha dostaw. Wyniki: Zaproponowano koncepcję rozwiązania łączącą różne elementy. Zaproponowano również syntezę istniejących definicji stosowanych koncepcji. W szczególności, rolę zdolności absorpcyjnych jako elementu umożliwiającego stosowanie analizy big data oraz estymacji dla zrównoważonej innowacyjności w obrębie łańcucha dostaw. Wnioski: W pracy badano pojawiający się paradygmat analizy big data oraz estymacji. Koncepcja oparta jest na zastosowaniu zdolności absorpcyjnej oraz istniejących danych literaturowych i ich wpływu na analizę big data. Praca pomaga zbudować model badawczy dla zrównoważonych innowacji w obrębie łańcucha dostaw. Zwrócono uwagę na potrzebę kontynuowania badań w tym zakresie.

15

Wykorzystanie analizy transakcyjnej w badaniach mediów społecznościowych

84%

Wieczorek Z.

Edukacyjna Analiza Transakcyjna

|

2018

|

issue 7

133–159

PL

Technologia Big Data daje możliwość analizowania w tym samym czasie ogromnej ilości wpisów internetowych pod kątem występujących słów i zwrotów. Odpowiedni dobór słów kluczowych może pozwolić na uzyskanie wyników podobnych do badań ankietowych, ale na dużo większą skalę, niż jest to zazwyczaj możliwe. Teoria analizy transakcyjnej umożliwia stworzenie zestawu wypowiedzi, zwrotów czy zachowań, których występowanie pozwala na stworzenie portretu psychologicznego użytkownika Internetu. Niniejszy artykuł pokazuje próbę wykorzystania języka analizy transakcyjnej w badaniu portali społecznościowych.

EN

The Big Data technology allows for a simultaneous analysis of a huge number of words and phrases in Internet entries. An appropriate selection of keywords may allow for obtaining results similar to survey research, but on a much larger scale than it is usually possible. The theory of transactional analysis allows for creating a psychological portrait of the Internet user, which is based on the analysis of his/her speech content. The present article constitutes an attempt to use the language of transactional analysis in the study of social networks.

16

On the Value of Data and the Potential of Artificial Intelligence: Reports From the 8th Big Data and AI Congress, April 18–19, 2018

84%

Żulicki R.

Kultura i Społeczeństwo

|

2019

|

vol. 63

|

issue 1

221-233

EN

The author claims that due to the effectiveness and multiplicity of potential uses for databases (for instance, for “big data,” artificial intelligence) the business world is taking an almost incredible interest in their implementation. One proof is the momentum of the eighth edition of the Big Data & AI Congress. This text reports on that Warsaw conference. The author first presents the emotions that were obvious during the course of the event-the enthusiasm and expectations of business in regard to this kind of technology-and then points out and characterizes, with the eye of a sociologist, the areas of the subject left unaddressed. These are the manifold social consequences of the use and development of big data or so-called artificial intelligence, that is, the growth of income inequality at the same time as the outwardly positive growth in general incomes, the preservation of mechanisms of exclusion and discrimination, and the treatment of large groups of users as objects through applications based on data analysis.

17

Bazy danych jako nowe źródła informacji. Big data przyszłością dziennikarstwa?

84%

Dziwak E.

Acta Humana

|

2018

|

vol. 9

EN

The essence of any device coupled to an IT network is the collection, processing and transmission of data. Along with technological progress, the amount of information and, above all, the possibilities of their collection and interpretation allowed exploration of the big data in the fields of science, which until recently were outside the margin of the socalled ‘data revolution’. Big data sets were initially used only by financial institutions. On their basis, mathematical economic and economic forecasts were determined. Nowadays, when the humanities are in the heat of criticism and the science is leading the science, the humanities begin to defend themselves and, like the exact sciences, begin to use new technologies. Within the humanities, data play a large role, which, if skilfully analyzed, allows predicting social phenomena. Data correlated with each other by data journalists become the beginning of new, unknown stories. The author in her text shows the role of data in the process of creating journalistic messages. The article not only presents data as a remedy for information overload, but also points to data journalism as the future in acquiring and generating information.

PL

Istotą każdego urządzenia sprzęgniętego w sieć informatyczną jest gromadzenie, przetwarzanie oraz przesyłanie danych. Wraz z postępem technologicznym ilość informacji, a przede wszystkim możliwości ich gromadzenia oraz interpretacji, pozwoliły na eksplorację tak zwanego big data w tych dziedzinach nauki, które do niedawna znajdowały się poza marginesem tzw. rewolucji danych. Zbiory big data początkowo wykorzystywane były jedynie przez instytucje finansowe. Na ich podstawie wyznaczano matematyczne prognozy ekonomiczno-gospodarcze. Obecnie, kiedy humanistyka stoi w ogniu krytyki, a prym w nauce wiodą nauki ścisłe, humanistyka zaczyna bronić się i podobnie jak nauki ścisłe – korzystać z nowych technologii. W obrębie nauk humanistycznych dużą rolę zaczynają odgrywać dane, które umiejętnie przeanalizowane, pozwalają przewidywać zjawiska społeczne. Dane skorelowane ze sobą przez dziennikarzy danych stają się początkiem nowych, nieznanych historii. Autorka w swoim tekście wykazuje funkcje danych w procesie tworzenia przekazów dziennikarskich. Przedstawia je jako remedium na przeciążenie informacyjne. Upatruje w dziennikarstwie danych przyszłości pozyskiwaniu i generowaniu informacji.

18

Od konsekwencji do antecedencji – zmiana orientacji pomiaru we współczesnej rachunkowości

84%

Łada M.

Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości

|

2017

|

issue 92(148)

85-96

PL

Masowa cyfryzacja rzeczywistości gospodarczej ma ogromny wpływ na teorię i praktykę rachunkowości. Zmiany obserwowane w podejściu do pomiaru ekonomicznego, będące efektem rozwoju fenomenu big data są wielowymiarowe. Jednym z interesujących aspektów dostępności dużych cyfrowych zbiorów danych jest możliwość łączenia wyceny efektów działań biznesowych z sygnałami o ich antecedencjach. Celem artykułu jest wskazanie na pomiar antecedencji przyszłej sytuacji ekonomicznej jako ważnego obszaru współczesnej rachunkowości. Artykuł został przygotowany na podstawie przeglądu literatury przedmiotu. Przedstawione rozważania prowadzą do wniosku, że dynamiczny rozwój technologii informatycznych sprzyja rozszerzaniu zakresu pomiaru ekonomicznego – od konsekwencji zdarzeń gospodarczych po ich antecedencje, a to wymaga rozwoju nowych metod rachunkowości.

EN

Mass digitalization of business realities has a great impact on accounting theory and practice. Observed changes in the approach to economic measurement resulting from the big data phenomenon are multidimensional. One of the interesting aspects of mass digital data availability is the possibility of linking valuation of business activities with the signals on their antecedents. The aim of the paper is to point out the antecedents of future economic situation as an important area of measurement in contemporary accounting. The study is based on literature review. The theoretical discussion presented in the paper leads to the conclusion that dynamic progress of IT technology facilitates expansion of the range of economic measurement – from consequences of business activities to their antecedents – which requires the development of new accounting methods.

19

Possible Future Developments of Sample Surveys in Finance

84%

Szreder M., Gwizdała J. P.

Argumenta Oeconomica Cracoviensia

|

2018

|

issue 18

69-82

EN

Although sample surveys do not play a primary role in research, their impact has increased recently in many areas of finance and economics. At the same time, however, new difficulties have arisen in conducting surveys and making inference on the basis of sample results. These difficulties concern not only up-to-date sampling frames and proper modes of interviewing respondents, but also the rapid increase of non-response rates, which affects the quality of outcomes. In these circumstances it seems reasonable to search for external data in order to reduce the consequences of non-sampling errors. The article presents the authors’ view on the possible use of big data as supplementary information. It also discusses some of the main challenges for survey-based research in the near future. The main conclusion is that big data will support rather than overtake surveys in finance in the years ahead.

PL

Mimo że badania próbkowe nie stanowią najczęściej podstawowego podejścia w naukach nieeksperymentalnych, to ich znaczenie w ostatnich latach rośnie zarówno w ekonomii, jak i w finansach. Jednocześnie jednak pojawiają się nieznane dotychczas trudności w prowadzeniu badań próbkowych i we wnioskowaniu, którego są podstawą. Są to nie tylko problemy z właściwym operatem losowania i skutecznym sposobem komunikowania się ankietera z respondentem, ale także szybko rosnące wskaźniki odmowy respondentów udziału w tego typu badaniach. W tych warunkach szczególnego znaczenia nabierają informacje spoza próby, mogące poprawić jakość wnioskowania. Artykuł przedstawia punkt widzenia autorów na kwestię wykorzystania możliwości big data jako zewnętrznego, wspomagającego próbę źródła informacji. Autorzy prezentują ponadto najważniejsze wyzwania, jakie stawiane są przed badaniami próbkowymi w najbliższej przyszłości. Głównym wnioskiem z rozważań jest przekonanie autorów, że w najbliższej przyszłości big data nie zdoła zastąpić badań próbkowych, ale może przyczynić się do poprawy ich jakości.

20

Applying emerging data-driven technologies in social security. Country experiences and ISSA guidelines

84%

Ruggia-Frick R.

Ubezpieczenia Społeczne. Teoria i praktyka

|

2021

|

issue 4

31-49

PL

Zastosowanie technologii informacyjno-komunikacyjnych (information and communication technologies, ICT) umożliwia wprowadzanie coraz bardziej wszechstronnych systemów zabezpieczenia społecznego na całym świecie, jak również transformację usług z tego obszaru. W szczególności tzw. innowacje oparte na wykorzystaniu danych umożliwiają instytucjom zabezpieczenia społecznego ulepszanie swoich produktów, procesów oraz metod organizacji. Podążając tą drogą, instytucje te stopniowo wprowadzają nowoczesne technologie, takie jak analityka, big data oraz sztuczna inteligencja. Podczas gdy połączenie analityki oraz big data pozwala na przeprowadzanie skomplikowanych analiz coraz obszerniejszych zbiorów danych, wykorzystanie sztucznej inteligencji umożliwia automatyzację procesów oraz wspomaga pracowników podczas zadań wymagających podjęcia decyzji przez człowieka. Stosowaniu takich nowych, opartych na wykorzystywaniu danych technologii towarzyszą jednakże liczne wyzwania, głównie w postaci trudności wynikających z połączenia takich nie w pełni przetestowanych technologii z wymaganym poziomem stabilności procesów operacyjnych oraz różnic w zastosowaniu procesów rozwojowych. Tekst ten omawia wyżej wymienione zagadnienia oraz przedstawia przegląd nowych technologii opartych na danych, a także ich obecne zastosowanie w instytucjach zabezpieczenia społecznego. Przedstawia on także opracowane przez Międzynarodowe Stowarzyszenie Zabezpieczenia Społecznego (International Security Systems Association, ISSA) wytyczne wspierające wykorzystywanie takich technologii w zabezpieczeniu społecznym.

EN

The application of ICT (information and communication technologies) is enabling the implementation of increasingly comprehensive social security systems throughout the world as well as the transformation of social security services. In particular, the so-called data-driven innovation enables social security institutions to improve products, processes and organisational methods. In this line, social security institutions are progressively applying emerging technologies, such as Analytics, Big Data, and Artificial Intelligence. While the pairing of analytics and big data allows for the performing of sophisticated analyses on increasingly large databases, Artificial Intelligence enables for automating processes and assisting staff in tasks requiring human decisions. However, the application of such emerging data-driven technologies brings with it many challenges, mainly the complexities of combining the adoption of not fully tested technologies with the required stability of critical operational processes and differences in the application of development processes. This paper addresses these issues and presents an overview of emerging data-driven technologies and their current application in social security institutions. It also presents guidelines supporting the application of data-driven technologies in social security developed by the International Social Security Association (ISSA).

Refine search results