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. Politykę 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.

Przyszłość dużych zbiorów danych - prognozy i badania | Analityka danych i jej wpływ na biznes

Wszyscy słyszeliśmy o big data i o tym, jak zaczęły one rządzić światem. Wszyscy mówią, że jest to przyszłość analityki danych, ale jeśli zamierzasz wykorzystać big data do pracy dla siebie, ważne jest, abyś zrozumiał, co dokładnie oznacza ten termin. Wchodzenie w big data bez solidnego zrozumienia tego terminu jest po prostu zbyt dużym ryzykiem. Dowiedzmy się zatem, co Duże zbiory danych czym jest, jak można go używać i dokąd zmierza.

Czym jest Big Data?

Zacznijmy od definicji.

Istnieją trzy Vs dla dużych zbiorów danych: różnorodność, objętość i prędkość. Mówiąc prościej, jest to duży i złożony zestaw danych. Ten nowy rodzaj dużych zbiorów danych może dostarczyć firmom znacznie więcej informacji, które pomogą im w podejmowaniu decyzji opartych na danych, ale nie może być obsługiwany przez tradycyjne oprogramowanie do przetwarzania danych.

Teraz, gdy już dobrze rozumiesz, czym są duże zbiory danych, prawdopodobnie widzisz już wszystkie sposoby, w jakie wpływają one na Twoją firmę. Niemal każda sfera naszego życia osobistego i zawodowego jest napędzana przez dane, ponieważ coraz bardziej polegamy na Internecie i powiązanych z nim urządzeniach. Oczywiste jest, że big data to nic innego jak przyszłość danych, a utrzymywanie wartościowych zbiorów danych to przyszłość analityki.

Pojawienie się Big Data w analityce

Zanim pojawiły się duże zbiory danych, analitycy przechowywali tylko ustrukturyzowane dane, ale ilość i rodzaje gromadzonych danych z czasem wzrosły. Ponieważ dane stały się nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane, nie mogły być już obsługiwane przez transakcyjne bazy danych ani analizowane za pomocą tradycyjnych narzędzi.Ten nowy, większy i bardziej zróżnicowany zestaw danych został nazwany "big data". Stały się one teraźniejszością i przyszłością danych i ich analizy.Big data są gromadzone z różnych źródeł, dlatego są tak różnorodne. Obejmuje wszystko, od prostych liczb po treści multimedialne, a wszystko to musi być analizowane jako jeden element. Dlaczego? Ponieważ im więcej danych jest analizowanych, tym więcej informacji można uzyskać i tym więcej można podejmować świadomych decyzji. Może to pomóc firmie dokładniej przewidzieć wyniki przyszłych wyborów i uniknąć niepotrzebnych strat.Aby analizować dane, musimy je gdzieś przechowywać. Ponieważ tradycyjne bazy danych nie są w stanie zaspokoić naszych potrzeb, musimy opracować coś, co to zrobi. W tym celu stworzono nierelacyjne bazy danych lub bazy NoSQL.NoSQL rozwiązują ten problem, ale nie musimy tylko przechowywać danych. Musimy je również analizować i wyciągać z nich jak najwięcej przydatnych informacji. Ponieważ tradycyjne technologie analizy danych nie radzą sobie z dużymi zbiorami danych, musimy korzystać z nietradycyjnych technik. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja doskonale wypełniają tę niszę.Przechowywanie i analizowanie dużych zbiorów danych może być niezwykle opłacalne dla firm. Dlaczego? Big data kryje w sobie wiele informacji, a eksploracja danych z pomocą uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji sprawia, że obsługa tych ogromnych zbiorów danych jest szybka, łatwa i znacznie dokładniejsza. Technologie te mogą nawet znaleźć wzorce i korelacje, których ludzki analityk danych nawet by nie zauważył, a zautomatyzowane narzędzia do wizualizacji danych ułatwiają odczytywanie dużych zbiorów danych i podejmowanie szybkich i trafnych decyzji.Gdzie wykorzystywane są duże zbiory danych?Big data może być wykorzystywana w różnych obszarach. Jest to szczególnie przydatne w:- Edukacji.- bankowości i bezpieczeństwie.- Komunikacja i media- Opieka zdrowotna- Produkcja- Transport- SportChociaż te obszary są najczęściej wykorzystywane w Big Data, z pewnością nie jest to wyczerpująca lista. Big Data może być cennym narzędziem w niemal każdej branży.

Duża ilość danych utrudnia skuteczną analizę i podejmowanie decyzji.

Wykorzystując technologię Big Data, będziesz w stanie przeanalizować duże zbiory danych, aby zwiększyć wydajność operacyjną.

Gdzie analityka Big Data może być pomocna?

Ogólnie rzecz biorąc, big data może być pomocne wszędzie tam, gdzie istnieje duże zapotrzebowanie na analizę dużych zbiorów danych. Na przykład w handlu detalicznym, handlu elektronicznym, marketingu itp. Jednak najbardziej opłacalne zastosowania można znaleźć w edukacji, opiece zdrowotnej i marketingu.

W edukacji analiza Big Data może pomóc w ocenie wyników uczniów i nauczycieli, a nawet w dostosowaniu całych programów nauczania. Może na przykład pomóc dostosować listę wymaganej literatury lub rozpoznać, kiedy uczniowie są zainteresowani konkretnym kursem.

W opiece zdrowotnej największe zastosowanie można znaleźć w przewidywaniu pojawienia się określonych chorób, co oznacza, że specjaliści medyczni mogą szybciej reagować i spowalniać lub nawet zapobiegać rozprzestrzenianiu się choroby.

W marketingu analiza big data pozwala na bardziej precyzyjne określenie grupy docelowej dla danego produktu, co najprawdopodobniej zwiększy skuteczność danej kampanii, przynosząc większe zyski przy niższych kosztach. Istnieje duża szansa, że w niedalekiej przyszłości big data zastąpi badania rynkowe.

Które technologie Big Data są poszukiwane?

Jeśli rozważasz wykorzystanie analizy dużych zbiorów danych do zwiększenia efektywności swojej firmy, powinieneś wiedzieć, które technologie najlepiej odpowiadają Twoim potrzebom. Te pożądane technologie Big Data, niezależnie od tego, czy są open source, czy zastrzeżone, prawdopodobnie będą warte swojej ceny:

- Narzędzia do analizy danych firmy Apache Software (Hadoop, Spark, Kafka itp.).

- MongoDB

- Narzędzia od Qlik

20 prognoz dotyczących przyszłości Big Data, które warto znać

W tym momencie powinieneś już wiedzieć, czym są duże zbiory danych, jak powstały, gdzie są wykorzystywane i dlaczego są przydatne. Ale co z przyszłością analityki big data? Czy big data zmieni świat? A może zostanie zapomniana za kilka miesięcy?

Zebrałem niektóre z najpopularniejszych prognoz dotyczących big data, aby pomóc Ci zrozumieć, czego możesz się spodziewać w przyszłości.

1. Ilość danych będzie tylko rosnąć

Eksperci Big Data twierdzą, że ilość generowanych danych będzie rosła wykładniczo. Według raportu IDC Data Age 2025, do roku 2025 ilość danych może osiągnąć 175 zettabajtów. To 40 razy więcej niż ilość danych w 2013 roku.

2. Uczenie maszynowe będzie się nadal rozwijać

Jak powiedział wiceprezes i dyrektor generalny firmy Intel, Wei Li, każdego roku uczenie maszynowe staje się coraz bardziej wyrafinowane. Używamy go w samojezdnych samochodach, urządzeniach do wykrywania oszustw i dużych zbiorach danych, a liczba sposobów, w jakie go używamy, będzie tylko rosnąć. Wynika to z faktu, że uczenie maszynowe zależy od ilości danych wejściowych, więc wraz ze wzrostem ilości danych rośnie dokładność wyników uczenia maszynowego.

Dodatkowo, przez długi czas uczenie maszynowe było niedostępne dla większości firm, ponieważ w tym obszarze dominowały platformy open-source. Oznacza to, że firmy, które chciały wdrożyć uczenie maszynowe do swoich procesów, musiały samodzielnie konfigurować rozwiązania, a większość z nich cierpiała na brak umiejętności w tej dziedzinie. Wszystko zmieniło się jednak, gdy komercyjni dostawcy zaczęli tworzyć własne, przystępne cenowo rozwiązania, które nie wymagają zbyt wielu konfiguracji. Aplikacje i platformy do uczenia maszynowego zebrały do marca 2019 roku odpowiednio 28,5 i 14,4 miliarda dolarów finansowania, a liczby te rosną wraz ze wzrostem popytu.

3. Eksperci Big Data będą bardzo poszukiwani

Stanowiska takie jak dyrektor ds. danych i analityk danych są stosunkowo nowe i tak naprawdę istnieją dopiero od czasu masowego wdrożenia uczenia maszynowego i dużych zbiorów danych.

Dobry specjalista ds. danych lub naukowiec jest również cenny ze względu na swoją bazę wiedzy. Muszą być zaznajomieni z szerokim zakresem tematów, w tym językami programowania, algorytmami uczenia maszynowego, technikami manipulacji danymi oraz platformami i narzędziami danych. Specjaliści muszą znać najnowsze trendy i wiedzieć, jak z nich korzystać w celu rozwiązywania konkretnych zadań, co wymaga czasu i doświadczenia. Chociaż te dwa czynniki oznaczają, że specjaliści mogą być kosztowni, mogą potencjalnie przynieść znaczne zyski Twojej firmie, więc rozpoczęcie poszukiwań specjalisty już teraz może być dobrym pomysłem.

4. Szybkie i użyteczne dane będą coraz częściej wykorzystywane

Konkurencja między firmami oznacza, że muszą one podejmować decyzje zmieniające zasady gry, zanim inni konkurenci dostrzegą okazję. Big data ułatwia znajdowanie i podejmowanie działań w związku z tymi zmianami.

Jeśli mówimy o analizie danych, nawet jeśli chodzi o uczenie maszynowe, zwykle mamy na myśli analizę w trybie wsadowym (kiedy zbieramy partie danych, przekazujemy je algorytmowi, a on daje nam cenne informacje na temat danych wyjściowych). Nie oznacza to jednak, że możemy podjąć decyzję w momencie, gdy otrzymamy dane; przeprowadzenie ostatecznej analizy wymaga czasu.

Szybkie dane pozwalają na przetwarzanie w czasie rzeczywistym, tak jak pojawiają się w naszych bazach danych. Oznacza to, że możemy na bieżąco analizować zmiany w strumieniach danych i szybko na nie reagować. To prawdziwy przełom.

Przydatne dane są wynikiem analizy dużych zbiorów danych. Kiedy otrzymujemy dużą liczbę różnego rodzaju danych, nie jesteśmy w stanie nic z nimi zrobić. Ale po przetworzeniu ich za pomocą narzędzi do analizy dużych zbiorów danych możemy uzyskać informacje, które pomogą nam podejmować świadome i racjonalne decyzje.

Według niektórych ekspertów, duże zbiory danych mogą nawet zostać w przyszłości zastąpione przez szybkie dane i dane umożliwiające podejmowanie działań.

5. Więcej firm będzie próbowało zarabiać na swoich danych

Dane są gromadzone wszędzie, od sklepów spożywczych po strony internetowe i aplikacje, a wszystkie te dane mogą być sprzedawane innym firmom jako kolejne źródło przychodów. Zapotrzebowanie na tego typu dane jest wysokie i nie wydaje się maleć.

6. Więcej narzędzi do analizy danych nie będzie już wymagać analityka

Zapotrzebowanie na analizę danych jest wysokie, ale jak już wspomnieliśmy, brakuje specjalistów w tej dziedzinie. Bardzo możliwe, że dostawcy zaczną dostarczać klientom rozwiązania wymagające znacznie mniejszych umiejętności technicznych.

7. Big Data może nawet zakończyć debatę na temat zmian klimatu

Dodatkowa analiza dużych zbiorów danych może pomóc naukowcom ugruntować ich wiedzę na temat zmian klimatu oraz ich przyczyn i skutków. Pomoże to w debatach politycznych opartych na dowodach.

8. Big Data może pomóc w znalezieniu leków na choroby zakaźne

Opieka zdrowotna jest jednym z największych branżowych użytkowników Big Data. Niektórzy naukowcy uważają, że po skonsolidowaniu dużych ilości dokumentacji medycznej w jednej partii danych, nowe leki mogą zostać znalezione znacznie szybciej niż oczekiwano.

Mają rację, ale ten pomysł napotyka dwa poważne problemy. Po pierwsze, wolumen danych dokumentacji klinicznej wyniósł około 170 eksabajtów w samym 2019 roku, a szacowany roczny wzrost wynosi od 1,2 do 2,4 eksabajta rocznie. To bardzo dużo danych, a wyzwaniem jest ich gromadzenie i przechowywanie w jednym miejscu. Kolejnym wyzwaniem jest to, że instytucje badawcze mogą spowalniać proces odkrywania poprzez skomplikowane prawo patentowe.

9. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) będzie szerzej stosowane

W miarę rozwoju technologia staje się coraz bardziej przystępna cenowo i przyjazna dla użytkownika. Niektórzy eksperci przewidują, że w niedalekiej przyszłości nie będziemy musieli używać kodu do interakcji z inteligentnymi systemami.

Firmy mogą czerpać korzyści z NLP nawet teraz, dostarczając swoim klientom inteligentne chatboty, które mogą szybko dostarczać informacji, tak jak zrobiłby to ludzki agent. Analiza interakcji werbalnych między klientem a firmą może również pomóc marketerom zrozumieć, co klient myśli o marce.

10. Cyberbezpieczeństwo nadal będzie wyzwaniem

Im więcej danych przechowujesz, tym trudniej jest je chronić. Firmy korzystające z big data będą musiały zmierzyć się z większymi wyzwaniami w zakresie cyberbezpieczeństwa, ponieważ korzystanie z dodatkowego oprogramowania daje cyberprzestępcom więcej możliwości kradzieży danych.

11. Dane będą nadal migrować do chmury

Ponieważ ilość danych rośnie, firmy korzystające z danych staną przed wyborem między skonfigurowaniem pamięci masowej o większej pojemności lub umożliwieniem usługom w chmurze rozwiązania problemu przechowywania danych. Biorąc pod uwagę fakt, że usługi w chmurze oferują dużą przestrzeń dyskową w przystępnych cenach bez konieczności konserwacji sprzętu, spodziewamy się, że większość ludzi wybierze drugą opcję. Jest to szczególnie prawdziwe, ponieważ jeśli zabraknie ci miejsca w chmurze, nie musisz instalować jeszcze więcej sprzętu; wystarczy rozszerzyć plan.

12. Duże zbiory danych nie zastąpią badaczy

Oczywiste jest, że analiza dużych zbiorów danych może dostarczyć znacznie więcej informacji niż tradycyjne metody badawcze, a informacje te będą bardziej precyzyjne i wartościowe. Głównym problemem jest jednak to, że możemy nauczyć maszynę znajdowania wzorców i korelacji, ale nie możemy nauczyć jej rozumienia kontekstu tak dobrze, jak może to zrobić człowiek. Tak więc eksperci od dużych zbiorów danych pozostaną pomocną dłonią dla badaczy, a nie ich substytutem.

13. W przyszłości umiejętności związane z nauką o danych mogą stać się tak powszechne, jak obecnie umiejętności korzystania z Excela

CEO i założyciel Lotame Andy Monfried zakłada, że pojawią się samoobsługowe aplikacje Big Data z przyjaznym dla użytkownika interfejsem, dzięki czemu prawie każdy pracownik będzie w stanie analizować duże ilości danych, co w przyszłości może stać się rutyną w pracy.

14. Big Data zostanie zintegrowana z Internetem rzeczy (IoT)

Firmy nieustannie dążą do zwiększenia zysków ze swoich produktów, a generowanie danych jest jednym ze sposobów, aby to osiągnąć. Urządzenia IoT prawdopodobnie zbierają wiele informacji o użytkownikach i ich otoczeniu. Dane te mogą być następnie analizowane wewnątrz firmy w celu poprawy doświadczenia klienta lub sprzedaży.

15. Więcej danych zostanie przeanalizowanych i wykorzystanych w procesie podejmowania decyzji.

99,5% zebranych danych nigdy nie jest analizowanych ani wykorzystywanych w żaden sposób. Jest to ogromna strata dla firm, które gromadzą te dane. Wraz z rozwojem big data i uczenia maszynowego odsetek ten zdecydowanie spadnie. Naukowcy zajmujący się danymi z pewnością znajdą sposób na wykorzystanie tych 99,5%.

16. Firmy korzystające z big data odnotują mniejsze wydatki

Według badań przeprowadzonych przez Syncsort i NewVantage, analiza Big Data pomogła 59,4% respondentów zmniejszyć wydatki. 66,7% firm zaczęło wykorzystywać big data specjalnie w tym celu.

17. Big data odnowi zainteresowanie technologią blockchain

Duże ilości danych budzą obawy o bezpieczeństwo, a blockchain może być naprawdę przydatny w ich rozwiązywaniu. W najbliższej przyszłości możemy zaobserwować zwiększone zainteresowanie technologią blockchain w zakresie bezpieczeństwa danych.

18. Firmy zaczną korzystać z więcej niż jednego narzędzia do analizy danych

Narzędzia do analizy danych są wciąż nowe i czasami jedno oprogramowanie nie jest w stanie zaspokoić wszystkich potrzeb konkretnej firmy. Na przykład jedno rozwiązanie może być całkiem dobre w pracy z dużymi zbiorami danych, ale nie ma możliwości szybkiej analizy danych, podczas gdy inne może być w stanie szybko przetwarzać dane, ale ma nieprzyjazny dla użytkownika interfejs użytkownika.

Dlatego firmy będą łączyć różne aplikacje, aby generować maksymalne zyski. Według firmy Gartner, niektóre firmy już teraz korzystają z więcej niż jednej aplikacji "standardu korporacyjnego".

19. Spodziewamy się szerszego wykorzystania architektury struktury danych

Data fabric to architektura, która obsługuje komponowalne dane i analizy wraz z różnymi ich komponentami. Korzyści obejmują skrócenie czasu projektowania integracji o 30%, skrócenie czasu wdrażania o 30% i zmniejszenie konserwacji o 70%. Data fabric może również wykorzystywać istniejące umiejętności i technologie z centrów danych, jezior danych i hurtowni danych. Wszystko to wraz z możliwością wprowadzenia nowych podejść i narzędzi na przyszłość nie pozostawia prawie żadnych wątpliwości, że architektura ta będzie szeroko stosowana.

20. RODO pozostanie poważnym problemem

Inicjatywy w zakresie zarządzania danymi nie zmniejszyły swojej aktywności. RODO wyznaczyło klientów jako zdecydowanych właścicieli wszelkich informacji, które tworzą, i mają oni prawo wybierać firmy, którym chcą przekazać swoje dane. Jeśli firma zachowuje się niewłaściwie, mogą udać się do konkurencji, co skutkuje utratą przychodów.

Big data opiera się na klientach, więc firmy będą musiały przestrzegać RODO i lokalnych przepisów, nie tylko w celu uniknięcia sankcji, ale także w celu utrzymania przychodów z danych.

Wnioski

Big data to naprawdę interesujące zjawisko. W tym artykule przyjrzeliśmy się, czym jest, jak się pojawił, gdzie jest używany i jaka jest jego przyszłość.

Czy big data zmieni świat? To już się stało. Jest wykorzystywany w edukacji, opiece zdrowotnej, marketingu, wykrywaniu oszustw i wielu innych obszarach. Pomaga ludziom i firmom na całym świecie. Czy to nie zmienia świata?

Czy zastąpi pracowników, a nawet całe gałęzie procesów biznesowych? Być może, ale mimo że analiza dużych zbiorów danych jest bardzo potężnym narzędziem, wymaga rąk profesjonalisty. Oznacza to, że eksperci od big data będą bardzo poszukiwani przez długi czas.

Czy zostanie zastąpiony przez szybkie dane? Nie powiedziałbym, że tak. Mimo że kluczowe jest podejmowanie działań na miejscu, w których szybka analiza danych jest niezastąpionym pomocnikiem, zawsze będzie istniała potrzeba dłuższej analizy.

Wczoraj był najlepszy dzień, aby zacząć myśleć o wdrożeniu rozwiązań big data do swoich procesów biznesowych, ale dziś jest kolejny najlepszy. Big data przynosi możliwości, których nigdy nie widzieliśmy przed jej wdrożeniem. Twoja konkurencja już z nich korzysta, więc wypróbuj je już dziś.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

Wyniki badań dotyczących dużych zbiorów danych przewidują zwiększone wykorzystanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do analizy danych, rozwój obliczeń brzegowych do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym oraz wykorzystanie dużych zbiorów danych do analizy predykcyjnej i preskryptywnej. Nacisk kładziony jest również na zwiększenie prywatności i bezpieczeństwa danych oraz integrację obliczeń kwantowych w celu szybszego przetwarzania danych.
Analityka danych ewoluuje w kierunku bardziej zaawansowanych aplikacji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, większego nacisku na analitykę w czasie rzeczywistym oraz zwiększonego wykorzystania platform analitycznych opartych na chmurze. Zwiększa to rozwój firm dzięki lepszemu podejmowaniu decyzji, bardziej spersonalizowanym doświadczeniom klientów, zwiększonej wydajności operacyjnej oraz zdolności do identyfikowania i reagowania na pojawiające się trendy rynkowe.
Oczekiwane przyszłe trendy w zakresie big data i analityki obejmują rozwój zautomatyzowanej i rozszerzonej analityki, zwiększone wykorzystanie przetwarzania języka naturalnego do interakcji z danymi, rosnące znaczenie zarządzania danymi i etyki, integrację danych IoT z analityką biznesową oraz ekspansję analityki predykcyjnej w różnych branżach.
Dziękujemy za ocenę!
Dziękuję za komentarz!

Spis treści

Oceń ten artykuł:

4/5

4.9/5 (38 opinii)

Powiązane treści

Blog
Small cover Software development trends 2024
Blog
Mała osłona tokenizacji danych
Blog
Blog
Mała okładka Ewolucja transakcji P2P
Blog
Tokenizacja Sprint
Blog
okładka
Blog
Blockchain w łańcuchu dostaw: przypadki użycia
Blog
Najważniejsze trendy w rozwoju oprogramowania
Blog
Inteligencja decyzyjna
Blog
Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej
Blog
Blog
Kompletny przewodnik po Apache Airflow
Blog
Język Google' Carbon może zastąpić C++
Blog

Przyniósł nam wyzwanie?

    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