Zostaw swoje dane kontaktowe, a prześlemy Ci nasz oficjalny dokument e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu przesyłania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Regulaminem. Polityka prywatności. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Dziękuję!

Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.

Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
O nas
Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.

Trendy Big Data 2024: Nawigacja po przyszłości technologii danych

Branża Big Data doświadcza znacznego wzrostu: ilość danych generowanych każdego dnia jest oszałamiająca.

Według StatistaKażdego dnia tworzonych jest około 328,77 milionów terabajtów, czyli 0,33 zettabajta danych. Daje to około 2,31 zettabajta tygodniowo i 120 zettabajtów rocznie, co ilustruje ogromną skalę produkcji danych.

Ilość danych obejmuje nowo wygenerowane, przechwycone, skopiowane lub wykorzystane informacje, wskazujący że tylko w ciągu ostatnich dwóch lat utworzono 90% danych na świecie. Podział tworzenia danych w różnych przedziałach czasowych dodatkowo podkreśla skalę tego wzrostu.

Poruszanie się po krajobrazie opartym na danych, bieżące trendy big data podkreślają znaczenie zajęcia się praktycznymi kwestiami, takimi jak zwiększenie bezpieczeństwa danych, zapewnienie prywatności i efektywne zarządzanie różnymi źródłami danych.

W tym artykule będziemy dalej badać te trendy w analityce dużych zbiorów danych i rozwój, zagłębiając się w to, jak wpływają one na przyszłość big data oraz implikacje dla firm i specjalistów w tej dziedzinie.

Historyczny wzrost, ogólne fakty i przyszłe prognozy dotyczące rynku Big Data

Rynek big data doświadczył szybkiego wzrostu i będzie kontynuował dalsze postępy w 2024 roku. Warto zauważyć, że globalny rynek analityki dużych zbiorów danych jest prognozowany osiągnąć około 84 mld USD w 2024 r. i wzrosnąć do 103 mld USD do 2027 r., co wskazuje na znaczną ekspansję w różnych branżach.

Wzrost ten jest częściowo spowodowany innowacjami w zakresie wizualizacji danych i analityki opartej na sztucznej inteligencji, które stają się dostępne dla szerszego grona użytkowników biznesowych. Ponadto różnorodność i ilość danych, zwłaszcza pochodzących ze źródeł niebędących bazami danych, takich jak urządzenia IoT, katalizują potrzebę bardziej niezawodnych rozwiązań do zarządzania dużymi zbiorami danych i odejścia od tradycyjnych hurtowni danych.

Jeśli chodzi o ogólny obraz, na arenie big data obserwuje się zmianę, w której technologie takie jak edge computing zyskują na znaczeniu ze względu na ich zdolność do przetwarzania danych bliżej ich źródła. Zmiana ta ma kluczowe znaczenie dla obsługi ogromnych ilości danych generowanych przez współczesne działania cyfrowe i urządzenia IoT.

"W 2024 roku krajobraz danych będzie przypominał stale powiększający się wszechświat. Dla firm mniej ważne jest gromadzenie tych danych, a bardziej umiejętne poruszanie się po nich w celu znalezienia przydatnych wzorców. Nadchodzące lata mają zrewolucjonizować nasze podejście do dużych zbiorów danych, koncentrując się na zaawansowanej analityce, która przebija się przez szum. To ekscytujący czas, w którym dane nie są tylko produktem ubocznym działalności biznesowej, ale głównym motorem strategicznego kierunku".

Philip Tihonovich

Szef działu Big Data w Innowise

Trendy w analityce dużych zbiorów danych

Jak badamy trendy big data w 2024 r. konieczne jest rozpoznanie zmieniającego się środowiska biznesowego. firmy w coraz większym stopniu wykorzystują duże zbiory danych do podejmowania strategicznych decyzji, ale nadal tylko wykorzystywać 57% danych, które gromadzą. Pozostałe 43% danych, które pozostają niewykorzystane, stanowi ogromną szansę dla firm. Te niewykorzystane dane mogą zawierać zaskakująco przydatne spostrzeżenia, które mogą napędzać dalsze innowacje, podkreślając potrzebę lepszego zarządzania danymi i technik analizy, dokładniejszych spostrzeżeń w czasie rzeczywistym i strategii opartych na danych. Ogólnie rzecz biorąc, rozwój, taki jak analiza oparta na sztucznej inteligencji, integracja przetwarzania w chmurze i rosnące znaczenie prywatności danych, kształtują podejście firm do dużych zbiorów danych.

Przyjrzyjmy się bliżej każdemu z nich trendy big data aby zrozumieć ich wpływ w 2024 roku.

Trend #1 Wgląd w dane oparte na sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rewolucjonizują przetwarzanie dużych zbiorów danych. Rozwiązania AI mogą automatyzacja do 70% wszystkich prac związanych z przetwarzaniem danych i 64% prac związanych z gromadzeniem danych, odgrywając kluczową rolę w identyfikacji wzorców i tworzeniu algorytmów decyzyjnych.

Przykładowo, narzędzia takie jak TensorFlow i IBM Watson są szeroko wykorzystywane do analizy dużych zbiorów danych, identyfikując wzorce, których człowiek nie byłby w stanie szybko dostrzec. Narzędzia te odgrywają również kluczową rolę w analityce predykcyjnej, pomagając firmom prognozować trendy, zachowania klientów i zmiany na rynku. Firmy takie jak Netflix i Amazon wykorzystują spostrzeżenia oparte na sztucznej inteligencji do personalizowania rekomendacji dla użytkowników, co ilustruje trend praktyczne zastosowanie ten trend.

Trend #2 Raportowanie ESG i konsolidacja danych

Raportowanie ESG (Environmental, Social, and Governance) staje się znaczącym trendem w zakresie big data, szczególnie w Europie, gdzie ramy regulacyjne szybko ewoluują. Kluczowym aspektem tej zmiany jest skupienie się na zasadności roszczeń ESG i łagodzeniu praktyk prania ekologicznego.

Począwszy od 2024 r., nowe obowiązkowe ujawnienia wejdą w życie w ramach różnych międzynarodowych standardów, wymagając od spółek raportowania szerokiego zakresu wskaźników ESG, w tym wpływu na klimat, gospodarki o obiegu zamkniętym, zanieczyszczenia, utraty różnorodności biologicznej i wyzwań społecznych, takich jak traktowanie pracowników i polityka prowadzenia działalności gospodarczej. Oczekuje się, że ten krok w kierunku bardziej kompleksowej sprawozdawczości zmieni sposób, w jaki firmy gromadzą i ujawniają dane ESG.

Wyzwania związane z raportowaniem ESG, głównie ze względu na jego fragmentaryczny i zróżnicowany charakter w porównaniu ze standardową sprawozdawczością finansową, są rozwiązywane za pomocą technologii i metod opartych na danych. Analitycy danych coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do badania danych ESG, dostarczając inwestorom bardziej szczegółowych informacji.

Trend #3 Integracja i centralizacja danych

Kluczowym trendem Big Data w 2024 roku jest konsolidacja danych z wielu systemów w jedno ujednolicone rozwiązanie pamięci masowej. Ruch ten jest w dużej mierze napędzany potrzebą efektywnego zarządzania danymi i ich analizy, szczególnie w przypadku raportowania finansowego i produkcyjnego. Organizacje odchodzą od korzystania z wielu, rozłącznych narzędzi na rzecz scentralizowanego podejścia, w którym dane są agregowane w jednym repozytorium, takim jak hurtownia danych lub jezioro danych. Taka centralizacja poprawia jakość i dostępność danych, umożliwiając bardziej efektywne podejmowanie decyzji w oparciu o dane i wykorzystanie zaawansowanej analityki AI. Narzędzia takie jak SAP S/4HANA są często wykorzystywane w tych wysiłkach, odzwierciedlając szerszy trend w kierunku usprawnionej, zintegrowanej obsługi danych w firmach.

Trend #4 Obliczenia kwantowe i duże zbiory danych

Obliczenia kwantowe stanowią odejście od tradycyjnych obliczeń, wykorzystując zasady mechaniki kwantowej. Działa na kubitach, które w przeciwieństwie do klasycznych bitów, które mają wartość 0 lub 1, mogą istnieć w wielu stanach jednocześnie.

W kontekście dużych zbiorów danych, obliczenia kwantowe mają potencjał, aby drastycznie przyspieszyć przetwarzanie danych, radzić sobie ze złożonymi algorytmami i rozwiązywać problemy optymalizacyjne na dużą skalę, które obecnie wykraczają poza zakres klasycznych obliczeń. W obszarach takich jak odkrywanie leków, optymalizacja ruchu drogowego i modelowanie klimatu, obliczenia kwantowe mogą wydajniej analizować i przetwarzać duże zbiory danych.

Jedną z kluczowych zalet obliczeń kwantowych w Big Data jest ich zdolność do wykonywania bardzo złożonych obliczeń z niespotykaną dotąd prędkością. Zdolność ta jest szczególnie korzystna dla uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, gdzie może znacznie zwiększyć szybkość i dokładność analizy danych. W 2024 r. prawdopodobnie zobaczymy więcej inwestycji i badań w zakresie obliczeń kwantowych, ponieważ stają się one coraz bardziej dostępne i zintegrowane z technologiami Big Data.

Trend #5 Demokratyzacja dostępu do danych

Demokratyzacja danych, kluczowy trend w dziedzinie big data, rozszerza dostęp do analizy danych poza wyspecjalizowane działy IT, obejmując pracowników nietechnicznych w firmach. Zmiana ta jest w dużej mierze możliwa dzięki platformom data-as-a-service (DaaS), które upraszczają złożone zadania analizy danych za pomocą intuicyjnych, przyjaznych dla użytkownika interfejsów. Platformy te demokratyzują dostęp do danych i umożliwiają pracownikom z różnych działów angażowanie się w podejmowanie decyzji.

Szerszy dostęp do wglądu w dane w organizacjach sprzyja bardziej inkluzywnej kulturze danych, w której różnorodne perspektywy przyczyniają się do bogatszej analizy i zrozumienia danych. W ten sposób 90% liderów biznesu rozważać demokratyzacja danych jest priorytetem, co pokazuje jej rosnące znaczenie w strategii korporacyjnej.

Trend #6 Zarządzanie danymi i bezpieczeństwo

W 2024 r. zarządzanie danymi i bezpieczeństwo w zakresie dużych zbiorów danych będą w coraz większym stopniu traktować priorytetowo silniejsze kontrole i nowoczesne podejścia. Według Raport Immuta o stanie bezpieczeństwa danychOkoło 35% specjalistów ds. danych nadaje priorytet inicjatywom związanym z bezpieczeństwem danych, takim jak wdrażanie bardziej solidnego zarządzania danymi i kontroli bezpieczeństwa. Trend ten jest odpowiedzią na szybką ewolucję sztucznej inteligencji i jej wpływ na bezpieczeństwo danych, przy czym 56% respondentów wskazało narażenie wrażliwych danych za pośrednictwem podpowiedzi sztucznej inteligencji jako poważny powód do niepokoju.

Podążając za nadrzędnym trendy big data Jeśli chodzi o zarządzanie i bezpieczeństwo, w 2024 r. na znaczeniu zyska kilka kluczowych postępów technologicznych:

  • Zautomatyzowane zarządzanie danymi
  • Zarządzanie danymi w czasie rzeczywistym
  • Rozwiązania do zarządzania danymi oparte na Cloud
  • Zdecentralizowane modele zarządzania danymi
  • Prywatność danych i zgodność z nowymi przepisami

Trend #7 Względy etyczne i wpływ społeczny

W 2024 roku trend ten będzie dotyczył sposobu gromadzenia, przetwarzania i wykorzystywania danych, zapewniając ich zgodność ze standardami etycznymi.

Kluczowe aspekty tego trendu obejmują:

  • Prywatność danych i zgoda: Etyczne wykorzystanie danych zaczyna się od sposobu ich gromadzenia. Coraz większy nacisk kładzie się na uzyskanie wyraźnej zgody od osób fizycznych przed zebraniem ich danych osobowych.
  • Uprzedzenia i sprawiedliwość w AI: Kwestie etyczne obejmują zapewnienie, że systemy AI są sprawiedliwe i nie utrwalają istniejących uprzedzeń społecznych, szczególnie w obszarach wrażliwych, takich jak zatrudnianie, egzekwowanie prawa i zatwierdzanie pożyczek.
  • Przejrzystość w korzystaniu z danych: Organizacje są zachęcane do zachowania przejrzystości w sposobie wykorzystywania danych. Przejrzystość buduje zaufanie użytkowników i interesariuszy, gwarantując, że dane nie są wykorzystywane w sposób, który można by uznać za wprowadzający w błąd.
  • Korzyści społeczne: Oczekuje się, że firmy będą wykorzystywać dane w sposób korzystny dla społeczeństwa, na przykład poprzez poprawę wyników w zakresie zdrowia publicznego, ulepszanie narzędzi edukacyjnych lub rozwiązywanie kwestii środowiskowych.
  • Odpowiedzialne innowacje: Obejmuje to zrównoważenie dążenia do postępu technologicznego z uwzględnieniem potencjalnego negatywnego wpływu na społeczeństwo.

Trend #8 Rozwiązania branżowe

Trend rozwiązań branżowych w zakresie Big Data wynika z uznania, że różne branże mają unikalne wymagania dotyczące danych. Trend ten odzwierciedla odejście od uniwersalnych rozwiązań na rzecz bardziej spersonalizowanych podejść, które uwzględniają specyficzne niuanse każdej branży.

Na przykład w opiece zdrowotnej duże zbiory danych są wykorzystywane do poprawy opieki nad pacjentami poprzez spersonalizowaną medycynę, analizę predykcyjną epidemii chorób i optymalizację operacji szpitalnych. Według VisiongainOczekuje się, że wartość globalnej analityki dużych zbiorów danych dotyczącej opieki zdrowotnej osiągnie $101,07 mld do 2031 roku.

Z kolei usługi finansowe wykorzystują big data do wykrywania oszustw, zarządzania ryzykiem i spersonalizowanych usług dla klientów. W handlu detalicznym duże zbiory danych pomagają zrozumieć zachowania konsumentów, poprawić wydajność łańcucha dostaw i zoptymalizować rozmieszczenie produktów. 

Przyczyny tego trendu są wielopłaszczyznowe. Po pierwsze, wraz ze wzrostem ilości i różnorodności danych wzrasta złożoność pozyskiwania informacji. Rozwiązania branżowe rozwiązują ten problem, dostosowując gromadzenie i analizę danych do konkretnego kontekstu każdego sektora. Po drugie, w grę wchodzą szczególne względy regulacyjne. Wreszcie, szybka ewolucja technologii umożliwiła opracowanie bardziej wyrafinowanych, dostosowanych do branży narzędzi analitycznych.

Trend #9 Integracja IoT i dużych zbiorów danych

Trend ten polega na wykorzystywaniu ogromnych ilości danych generowanych przez urządzenia IoT i stosowaniu analityki big data do wydobywania cennych informacji. Jednym z godnych uwagi przykładów integracji IoT i big data jest w sektor rolniczy. Urządzenia IoT są wykorzystywane w rolnictwie do monitorowania różnych czynników, takich jak warunki glebowe, wzorce pogodowe i stan upraw. Dane te są następnie analizowane przy użyciu narzędzi Big Data w celu optymalizacji praktyk rolniczych, zwiększenia plonów i zmniejszenia ilości odpadów. Na przykład firmy takie jak John Deere integrują IoT ze swoim sprzętem rolniczym, aby umożliwić rolnictwo precyzyjne. Używają systemów połączonych z satelitami do zbierania danych w celu poprawy wydajności stosowania nawozów i pestycydów.

Innym przykładem jest sektor opieki zdrowotnej, w którym urządzenia IoT są wykorzystywane do monitorowania stanu zdrowia pacjentów i gromadzenia danych medycznych. Analiza dużych zbiorów danych może być następnie zastosowana do tych danych w celu lepszej opieki nad pacjentem i wczesnego wykrywania chorób.

Integracja IoT i big data zapewnia bezprecedensowe możliwości dla firm z różnych branż w zakresie optymalizacji operacji, poprawy doświadczeń klientów i formułowania strategii w oparciu o wgląd w dane w czasie rzeczywistym.

Trend #10 Koncentracja na wizualizacji danych

Wraz ze wzrostem ilości i złożoności danych, zdolność do ich wizualizacji i interpretacji staje się coraz ważniejsza dla organizacji.

Kluczowe aspekty tego trendu obejmują:

  • Złożone dane stają się zrozumiałe: Narzędzia do wizualizacji danych przekształcają złożone zestawy danych w bardziej zrozumiałe formaty graficzne.
  • Lepsze podejmowanie decyzji: Wizualne reprezentacje danych mogą pomóc odkryć ukryte wzorce, trendy i korelacje.
  • Interaktywne pulpity nawigacyjne: Nowoczesne narzędzia do wizualizacji danych oferują interaktywne pulpity nawigacyjne, które pozwalają użytkownikom zagłębiać się w określone punkty danych i eksplorować dane bardziej szczegółowo.
  • Opowiadanie historii za pomocą danych: Wizualizacja jest potężnym narzędziem do opowiadania historii, umożliwiającym firmom przekazywanie interesariuszom wglądu w dane.

Przyszłość dużych zbiorów danych

Po 2024 roku przyszłość big data ma szansę głęboko zmienić branże i codzienne życie. Wyobraź sobie świat, w którym informacje oparte na danych są głęboko osadzone w każdej decyzji, zarówno przyziemnej, jak i złożonej. 

Ten przyszły scenariusz przewiduje paradygmat, w którym zaawansowane algorytmy, zdolne do obsługi ogromnych i skomplikowanych zbiorów danych, napędzają podejmowanie decyzji w różnych sektorach, od spersonalizowanych protokołów opieki zdrowotnej po kompleksowe strategie rozwoju miast. Jednocześnie na pierwszy plan wysunie się etyczny wymiar zarządzania danymi, wymuszając tworzenie zaawansowanych ram zapewniających prywatność, bezpieczeństwo i etyczne wykorzystanie danych. Ta ewolucja obiecuje inteligentniejszą, wzajemnie połączoną egzystencję, równoważącą postęp technologiczny z odpowiedzialnym zarządzaniem danymi.

Zakończenie

Na zakończenie naszej eksploracji trendy big data na rok 2024, kilka kluczowych punktów wyłania się jako istotne dla firm do rozważenia:
  • Włączenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do big data nie jest tylko przelotnym trendem; staje się nieodzownym aspektem analizy danych.
  • Synergia między chmurą obliczeniową a big data zmienia sposób przechowywania i przetwarzania danych. 
  • Skupienie się na wizualizacji danych staje się koniecznością do interpretacji złożonych zbiorów danych.
  • Firmy powinny przygotować się na zaawansowane aplikacje Big Data. Konwergencja Internetu rzeczy z big data ma stworzyć nową granicę dla analityki w czasie rzeczywistym.
  • Względy etyczne i prywatność danych będą coraz częściej w centrum uwagi. 
  • Oczekuje się, że trend w kierunku dostosowanych do potrzeb rozwiązań Big Data przyspieszy. 

Przyszłość Big Data jest obiecująca i ma potencjał do transformacyjnych zmian w różnych branżach, ale wymaga również świadomego podejścia do sposobu zarządzania, analizowania i wykorzystywania danych. Firmy, które potrafią dostosować się do tych zmieniających się trendów i włączyć je do swoich strategii, będą dobrze przygotowane do rozwoju w przyszłości opartej na danych.

FAQ

Sztuczna inteligencja przekształca duże zbiory danych, zwiększając ich możliwości w zakresie złożonej analizy danych i modelowania predykcyjnego. W 2024 roku algorytmy sztucznej inteligencji zautomatyzują zadania przetwarzania danych, umożliwiając szybsze i dokładniejsze analizy. Integracja sztucznej inteligencji z analizą dużych zbiorów danych ma kluczowe znaczenie w takich dziedzinach jak opieka zdrowotna w zakresie diagnostyki predykcyjnej oraz handel detaliczny w zakresie analizy zachowań klientów. Rozwój narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak głębokie uczenie i sieci neuronowe, umożliwia wydobywanie bardziej zniuansowanych spostrzeżeń z ogromnych zbiorów danych.

Główne wyzwania związane z bezpieczeństwem i prywatnością dużych zbiorów danych obejmują ochronę danych przed naruszeniami, zapewnienie zgodności ze zmieniającymi się przepisami dotyczącymi prywatności oraz bezpieczne zarządzanie ogromną skalą danych. W miarę dywersyfikacji źródeł danych i wzrostu ich ilości, utrzymanie ich integralności i poufności staje się coraz bardziej złożone. Dodatkowo, wyzwaniem dla organizacji jest zrównoważenie dostępności danych z ochroną prywatności, szczególnie w kontekście RODO i innych przepisów dotyczących prywatności.

Edge computing znacząco wpływa na przetwarzanie danych, umożliwiając ich analizę bliżej źródła ich generowania. Zmniejsza to opóźnienia i wykorzystanie przepustowości, co jest ważne dla aplikacji przetwarzających dane w czasie rzeczywistym, takich jak urządzenia IoT w inteligentnych miastach lub systemy monitorowania w czasie rzeczywistym w produkcji. Przetwarzając dane lokalnie, przetwarzanie brzegowe pozwala na szybsze podejmowanie decyzji i zmniejsza obciążenie centralnych centrów danych.

Wizualizacja danych ma kluczowe znaczenie w analizie dużych zbiorów danych, ponieważ przekształca złożone zbiory danych w zrozumiałe formaty wizualne. Pomaga ujawnić trendy, wzorce i wartości odstające, które mogą nie być widoczne w surowych danych. Skuteczna wizualizacja pomaga uczynić dane bardziej dostępnymi dla decydentów, ułatwiając podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Narzędzia takie jak Tableau i Power BI odgrywają znaczącą rolę w tej dziedzinie, zapewniając zaawansowane możliwości wizualizacji.

Oczekuje się, że po 2024 r. postępy w obliczeniach kwantowych zrewolucjonizują przetwarzanie dużych zbiorów danych poprzez obsługę złożonych obliczeń z niespotykaną dotąd prędkością. Rozwój IoT będzie nadal generował ogromne ilości danych, wymagając bardziej zaawansowanych rozwiązań Big Data. Ponadto większy nacisk zostanie położony na etyczną sztuczną inteligencję i odpowiedzialne wykorzystanie danych, wraz z rozwojem technologii zwiększających prywatność. Trend w kierunku spersonalizowanych doświadczeń opartych na danych będzie prawdopodobnie dalej ewoluował, wpływając na sektory takie jak handel elektroniczny, opieka zdrowotna i rozrywka.

Spis treści

Oceń ten artykuł:

4/5

4.8/5 (45 opinii)

Powiązane treści

Blog
Small cover The evolution of P2P transactions
Blog
Looker vs Power BI - Rewolucja w branży małych osłon
Blog
Tokenizacja Sprint
Blog
Najważniejsze trendy w rozwoju oprogramowania
Blog
Inteligencja decyzyjna
Blog
Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej
Blog
Język Google' Carbon może zastąpić C++
Blog

Formularz kontaktowy

    Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.
    Nagraj wiadomość głosową na temat
    projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć
    W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty
    Prześlij plik

    Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

    Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

    Co będzie dalej?

    1

    Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

    2

    Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

    3

    Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

    4

    Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe możliwe.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    strzałka