Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Linked open data concept in public institutions - Lower Silesia (Poland) case study

Lamek Anna

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

|

2025

|

z. 218

411--426

EN

Purpose: The aim of the article is to review the level of advancement of linked open data (LOD) concept in public institutions, based on the example of Lower Silesia (Poland) organizations. Moreover, this paper considers the level of advancement of Lower Silesia institutions on the famous Tim Berners Lee’s scale and compares the obtained results. Design/methodology/approach: case study of important public institutions of Lower Silesia region, and the assessment of LOD concept advancement, based on 5-star Tim Berners Lee’s scale an short expert interviews. Findings: We can observe considerable interest and willingness to create a network of linked open data, which is visible in the growth of the number of data sets and the ever-expanding structure of the LOD cloud. Implementation of LOD in public institutions can be really helpful in management and decision-making processes. Public entities in Lower Silesia (Poland) should continue to develop their network to reach the highest level of advancement of LOD concept, especially in the context of integration with other data sets. Research limitations/implications: The limitation of the research was the fact that not all public institutions are still familiar with the concept of linked open data, or do not use it to its full extent. Practical implications: In the context of public institutions, LOD can play a key role in improving transparency, efficiency, and data-driven decision-making. Users can freely access information that is crucial to them and use it for interesting social or commercial projects, as well as individual ones. Social implications: The practical implementation of LOD is also related to its social impact, everything depends on the type of data that is made available to users. Very often, they are related to administration, public transport, budget management of smaller and larger communities or health care, what can really contribute to improving the quality of life. Originality/value: For the first time, the level of advancement of the linked open data concept in Polish public institutions was evaluated, which may improve the results in institutions already using this idea but also encourage them to develop the network of linked data resources. Keywords:

2

TPM w przedsiębiorstwie 4.0 szanse i zagrożenia

Mączyński Wojciech

Kierunek Spożywczy

|

2025

|

Nr 1

42-44

PL

Wszędzie słyszymy dziś o sztucznej inteligencji, coraz bardziej na sile przybiera też hasło Przemysł 4.0. Warto zadać sobie pytanie, czym właściwie on jest i jak możemy w odniesieniu do niego dopasować TPM.

3

The Importance of Data in the Modeling Process of the Realized Net Coal Production Level

Linczowska Agata, Kowal Barbara, Kęsek Marek, Piwowarczyk Paweł

Inżynieria Mineralna

|

2025

|

Vol. 1, no. 1

147--153

EN

Data analysis and model building are important elements of enterprise management, especially in mining, where the risk of conducting business is high. The article presents the procedure of building an econometric model that presents the realized level of net coal extraction. The procedure of model construction was carried out using one of the data selection methods, namely the graph method. Although the process of selecting variables for the model is correct, it is not sufficient for the correctness of the model itself. The example given shows what problems may arise and answers the question of whether modeling alone is a sufficient process to describe the analyzed phenomenon.

PL

Analiza danych i budowanie modeli są ważnym elementem zarządzania przedsiębiorstwem, szczególnie wydobywczym, gdzie ryzyko prowadzenia działalności jest duże. W artykule przeprowadzono procedurę budowy modelu ekonometrycznego przedstawiającego zrealizowany poziom wydobycia węgla netto. Przeprowadzono procedurę konstrukcji modelu z wykorzystaniem jednej z metod selekcji danych, a mianowicie metody grafowej. Pomimo, że proces doboru zmiennych do modelu jest prawidłowy, to jednak niewystarczający dla poprawności samego modelu. Przytoczony przykład pokazuje jakie problemy mogą się pojawić oraz odpowiada na pytanie czy samo modelowanie jest wystarczającym procesem do opisu analizowanego zjawiska.

4

Optimization of machine learning methods for de-anonymization in social networks

Smailov Nunzhigit, Uralova Fatima, Kadyrova Rashida, Magazov Raiymbek, Sabibolda Akezhan

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2025

|

T. 15, nr 1

101--104

EN

In recent years, social networks have struggled to meet user protection and fraud prevention requirements under unpredictable risks. Anonymity features are widely used to help individuals maintain their privacy, but they can also be exploited for malicious purposes. In this study, we develop a machine learning-driven de-anonymization system for social networks, with a focus on feature selection, hyperparameter tuning, and dimensionality reduction. Using supervised learning techniques, the system achieves high accuracy in identifying user identities from anonymized datasets. In experiments conducted on real and synthetic data, the optimized models consistently outperform baseline methods on average. Even in cases where they do not, significant improvements in precision are observed. Ethical considerations surrounding de-anonymization are thoroughly discussed, including the responsibility of implementation to maintain a balance between privacy and security. By proposing a scalable and effective framework for analyzing anonymized data in social networks, this research contributes to improved fraud detection and strengthened Internet security.

PL

W ostatnich latach sieci społecznościowe zmagają się z problemem spełnienia wymagań dotyczących ochrony użytkowników i zapobiegania oszustwom w warunkach nieprzewidywalnych zagrożeń. Funkcje anonimowości są powszechnie stosowane, aby pomóc użytkownikom zachować prywatność, ale mogą być również wykorzystywane do celów złośliwych. W niniejszym badaniu opracowaliśmy system deanonimizacji oparty na uczeniu maszynowym, przeznaczony dla sieci społecznościowych, koncentrując się na selekcji cech, dostrajaniu hiperparametrów i redukcji wymiarowości. Dzięki technikom uczenia nadzorowanego system osiąga wysoką dokładność w identyfikowaniu tożsamości użytkowników z anonimizowanych zbiorów danych. W eksperymentach przeprowadzonych na rzeczywistych i syntetycznych danych zoptymalizowane modele konsekwentnie przewyższały metody bazowe średnio. Nawet w przypadkach, gdy tak się nie działo, zaobserwowano znaczące poprawy w zakresie precyzji. Kwestie etyczne związane z deanonimizacją zostały dokładnie omówione, w tym odpowiedzialność za wdrożenie w celu utrzymania równowagi między prywatnością a bezpieczeństwem. Proponując skalowalny i efektywny model analizy anonimizowanych danych w sieciach społecznościowych, badanie to przyczynia się do poprawy wykrywania oszustw i wzmocnienia bezpieczeństwa w Internecie.

5

Application of facial recognition technologiesfor enhancing control in information security systems

Smailov Nurzhigit, Kadyrova Rashida, Abdulina Kamila, Uralova Fatima, Kubanova Nurgul, Sabibolda Akezhan

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2025

|

T. 15, nr 3

55--58

EN

This article investigates contemporary advancements in information security technologies, with a focus on automated access control systemsand their integration with biometric solutions. Particular emphasis is placed on the potential of facial recognition technologies to strengthen security protocols and streamline access management for restricted areas. A Python-based implementation utilizing the OpenCV library is presented, demonstrating real-time recognition capabilities and dynamic visitor data handling. In contrast to earlier conceptual works, this study providesa detailed description of the applied recognition algorithm, training procedure, and evaluation methodology. The system was tested in 200 experimental trialswith 20 participants under varying conditions, including changes in lighting, distance, and partial occlusions such as masks and sunglasses. Performance metrics–accuracy, precision, recall, and F1-score–were calculated based on confusion-matrix analysis. The results confirm that the proposed prototype ensures reliable operation in diverse environments, offering a scalable and cost-effective solution for enhancing access control mechanisms. By combining technical rigor with practical implementation, the study underscores the feasibility of adopting facial recognition systems to improve both securityand operational efficiency.

PL

Artykuł analizuje współczesne osiągnięcia w dziedzinie technologii bezpieczeństwa informacji, ze szczególnym uwzględnieniem zautomatyzowanych systemów kontroli dostępu oraz ich integracji z rozwiązaniami biometrycznymi. Szczególny nacisk położono na potencjał technologii rozpoznawania twarzy w zakresie wzmacniania protokołów bezpieczeństwa i usprawniania zarządzania dostępem do obszarów chronionych. Przedstawiono implementację w języku Python z wykorzystaniem biblioteki OpenCV, demonstrującą możliwości rozpoznawania twarzy w czasie rzeczywistym oraz dynamicznego przetwarzania danych dotyczących odwiedzających. W przeciwieństwie do wcześniejszych prac koncepcyjnych, niniejsze badanie zawiera szczegółowy opis zastosowanego algorytmu rozpoznawania, procedury uczenia oraz metodologii oceny. System został przetestowanyw 200 próbach eksperymentalnych z udziałem 20 uczestników w różnych warunkach, obejmujących zmiany oświetlenia, odległości oraz częściowe zasłonięcia, takie jak maseczki i okulary przeciwsłoneczne. Miary wydajności –dokładność, precyzja, czułość (recall) i miara F1 –zostały obliczonena podstawie analizy macierzy pomyłek. Uzyskane wyniki potwierdzają, że zaproponowany prototyp zapewnia niezawodne działanie w zróżnicowanych środowiskach, oferując skalowalne i opłacalne rozwiązanie na rzecz poprawy mechanizmów kontroli dostępu. Łącząc rygor naukowyz praktyczną implementacją, badanie podkreśla realne możliwości wdrożenia systemów rozpoznawania twarzy w celu zwiększenia zarównobezpieczeństwa, jaki efektywności operacyjnej.

6

The recycling of construction waste asphalt mixes – study case

Jiang Mengya, Cai Xiaoqing

Archives of Civil Engineering

|

2025

|

Vol. 71, nr 1

51--63

EN

Construction waste (CW) has become one of the main factors exacerbating regional environmental damage, and how to recycle and utilize CW as a resource is also a key focus of future urban construction in China. Although CW has good application effects in highway construction, its service life is still a factor that affects its promotion. Currently, CW is mostly concrete waste, so it is integrated with asphalt mixtures to prepare new types of recycled asphalt, extending the service life of asphalt roads, reducing construction costs and environmental damage. The experimental results show that the optimal asphalt to aggregate ratio of Recycled Concrete Aggregate (RCA) asphalt mixtures is between 4% and 5%. The road performance of four asphalt mixtures with different RCA contents meets the standard, and two RCA mixtures have better performance than traditional asphalt. When subjected to 150 cycles of temperature humidity coupling, the fatigue life of five different asphalt mixtures decreased, and the fatigue damage was in a rapid growth stage. The fatigue life of traditional mixtures decreases more than 1.3 times faster than that of CW asphalt mixtures. There are two types of CW asphalt mixtures that can still maintain good fatigue performance under different temperature and humidity coupling effects, which can effectively extend the service life of traditional asphalt pavement. RCA asphalt mixture has better adhesion performance, effectively alleviating the fracture impact of aggregate rigidity.

7

Identyfikacja rodzaju szkła z zastosowaniem teorii zbiorów przybliżonych w programie RSES

Januszewski Piotr

Studia i Materiały Informatyki Stosowanej

|

2024

|

T. 16, nr 1

18--21

PL

Artykuł przedstawia podejście do identyfikacji rodzaju szkła oparte na teorii zbiorów przybliżonych w programie RSES. Przedstawiono teoretyczne podstawy tej metody, opisano proces analizy danych oraz zaprezentowano wyniki identyfikacji rodzaju szkła.

EN

The article presents an approach to glass type identification based on rough set theory in the RSES program. The theoretical basis of this method is presented, the data analysis process is described and the results of glass type identification are presented.

8

Analiza zbioru danych dotyczących oceny akceptowalności samochodów za pomocą teorii zbiorów przybliżonych i programu RSES

Gorączka Mateusz

Studia i Materiały Informatyki Stosowanej

|

2024

|

T. 16, nr 1

24--32

PL

Artykuł skupia się na analizie danych z wykorzystaniem teorii zbiorów przybliżonych oraz różnych metod, takich jak algorytm genetyczny, klasyfikacja za pomocą zestawu reguł i metoda walidacji krzyżowej. Przedstawiono także kompletny proces analizy danych przy użyciu programu RSES. Wykorzystany zbiór danych oraz wyniki analizy zostałyomówione w kontekście teorii zbiorów przybliżonych. Artykuł kończy się podsumowaniem i wnioskamiskupiającymi się na aspekcie skuteczności wspomnianych metod w analizie zbioru danych oraz efektywności programu w kwestii przeprowadzania w nim analiz.

EN

The article focuses on data analysis using rough set theory and various methods such as the genetic algorithm, rule set classification and the cross-validation method. The complete data analysis process using RSES is also presented. The data set used and the results of the analysis are discussed in the context of rough set theory. The article concludes with a summary and conclusions focusing on the aspect of the effectiveness of aforementioned methods in analysing the dataset and the efficiency of the programin terms of performing analysis in it.

9

Analiza wybranych metod walidacji krzyżowej w programie RSES

Kołpacki Radosław

Studia i Materiały Informatyki Stosowanej

|

2024

|

T. 16, nr 1

5--8

PL

W artykule przeprowadzono analizę zbioru danych za pomocą dwóch metod walidacji krzyżowej. Wykorzystano program RSES do identyfikacji kluczowych właściwości i relacji w zbiorze. Wyniki wykazują wpływ niektórych parametrów na potencjalną dokładność wyników.

EN

This article presents an analysis of a dataset using two cross-validation methods. The RSES program was employed to identify key properties and relationships within the dataset. The results indicate the impact of certain parameters on the potential accuracy of the outcomes.

10

Analiza wybranych metod walidacji krzyżowej w programie RSES

Bethke Beata

Studia i Materiały Informatyki Stosowanej

|

2024

|

T. 16, nr 1

11--14

PL

W artykule przeprowadzono analizę zbioru danych za pomocą dwóch metod walidacji krzyżowej. Wykorzystano program RSES do identyfikacji kluczowych właściwości i relacji w zbiorze. Wyniki wykazują wpływ niektórych parametrów na potencjalną dokładność wyników.

EN

This article presents an analysis of a dataset using two cross-validation methods. The RSES program was employed to identify key properties and relationships within the dataset. The results indicate the impact of certain parameters on the potential accuracy of the outcomes.

11

Sztuczne sieci neuronowe o architekturze jednokierunkowej i rekurencyjnej w klasyfikacjach sygnałów radioelektronicznych

Mazur Piotr, Rybak Łukasz, Dudczyk Janusz

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2024

|

nr 6

20--23

PL

W artykule przedstawiono rezultaty badań dotyczących zastosowania sztucznych sieci neuronowych ANN (ang. Artificial Neural Networks) w klasyfikacji sygnałów radioelektronicznych. W przeprowadzonych eksperymentach użyto ANNs o architekturze jednokierunkowej (ang. feedforward) oraz rekurencyjnej (ang. recurrent). Celem artykułu było określenie wydajności wymienionych algorytmów przy użyciu stosowanych w dziedzinowej literaturze miar, opisujących jakość modeli predykcyjnych. W rozdziale drugim szczegółowo scharakteryzowano rodzaje sztucznych sieci neuronowych, będących obiektami zainteresowania przedmiotowych badań. W tym samym rozdziale przedstawiono również zastosowane miary jakości algorytmów rozpoznawania wzorców. Następnie zostały przedstawione otrzymane rezultaty. Na ich podstawie autorzy artykułu dokonali analizy wydajności wymienionych typów sztucznych sieci neuronowych w procesie klasyfikacji sygnałów radioelektronicznych. Ostatecznie przedstawiono wnioski płynące z opracowanej charakterystyki porównawczej oraz wskazano kierunki dalszych badań.

EN

This article presents the results of a study on the application of Artificial Neural Networks (ANNs) in the classification of radio signals. ANNs with feedforward and recurrent architectures were used in the conducted experiments. The purpose of the article was to determine the performance of the aforementioned algorithms using measures used in the field literature to describe the quality of predictive models. Chapter two characterizes in detail the types of artificial neural networks, which are the objects of interest of this research. The same chapter also presents the measures used to describe the quality of pattern recognition algorithms. Then the obtained results were presented. Based on them, the authors of the article analyzed the performance of the mentioned types of artificial neural networks in the process of classification of radio-electronic signals. Finally, the conclusions of the developed comparative characteristics are presented, and the directions for further research are indicated.

12

Analiza pełzania w przetwornikach momentu siły dla turbin wiatrowych

Puchalski Jacek Grzegorz, Fidelus Janusz Daniel, Fotowicz Paweł

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2024

|

R. 28, nr 3

31--40

PL

Kluczową kwestią przy analizie efektywności turbin wiatrowych jest zjawisko pełzania momentu siły zarówno pod obciążeniem, jak i bez obciążenia. Zjawisko to ma istotny wpływ na poprawne działanie przetworników momentu siły, dlatego wymaga zastosowania odpowiednich algorytmów do analizy danych pomiarowych. Metoda najmniejszych kwadratów jest odpowiednia do takiej analizy. Zastosowano regresję liniową do zbadania samego trendu pełzania, a nieliniowa krzywa wielomianowa trzeciego stopnia pozwoliła na jego wizualizację.

EN

A crucial aspect to consider when assessing the effectiveness of wind turbines is the phenomenon of torque creep, both under load and without load. This phenomenon significantly affects the proper functioning of torque transducers, thus necessitating the utilization of suitable algorithms for analysing measurement data. The least squares method is well-suited for this type of analysis. Linear regression was employed to study the creep trend, while a third-degree non-linear polynomial curve enabled a more precise visualization of creep, yielding valuable insights.

13

Analiza zasobowa klastrów energii: H2-Bio-OZE

Węgrzyn Andrzej

Nowa Energia

|

2024

|

nr 5/6

98--100

PL

Klastry energii są pretendentami do wzięcia odpowiedzialności za rozwój energetyki rozproszonej opartej o wodór, biomasę i OZE. Dlatego powinny wypracować efektywne modele biznesowe i być wyposażone w odpowiednie narzędzia analityczne. W artykule tym zajmiemy się metodycznymi aspektami analizy zasobów w klastrach energii.

14

A quality index for detection of atypical elements (outliers)

Kulczycki Piotr, Franus Krystian, Charytanowicz Małgorzata

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2024

|

Vol. 34, no. 3

439--451

EN

Besides clustering and classification, detection of atypical elements (outliers, rare elements) is one of the most fundamental problems in contemporary data analysis. However, contrary to clustering and classification, an atypical element detection task does not possess any natural quality (performance) index. The subject of the research presented here is the creation of one. It will enable not only evaluation of the results of a procedure for atypical element detection, but also optimization of its parameters or other quantities. The investigated quality index works particularly well with frequency types of such procedures, especially in the presence of substantial noise. Using a nonparametric approach in the design of this index practically frees the proposed method from the distribution in the dataset under examination. It may also be successfully applied to multimodal and multidimensional cases.

15

Methods of intelligent data analysis using neural networks in diagnosis

Lyfar Volodymyr, Lyfar Olena, Zynchenko Volodymyr

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2024

|

T. 14, nr 2

109--112

EN

The considered methods make it possible to develop the structure of diagnostic systems based on neural networks and implement decision support systems in classification diagnostic problems. The study uses general special methods of data mining and the principles of constructing an artificial intelligence system based on neural networks. The problems that arise when filling knowledge bases and training neural networks are highlighted. Methods for developing models of intelligent data processing for diagnostic purposes based on neural networks are proposed. The authors developed and verified an activation function for intermediate neural levels, which allows the use of weighting coefficients as probabilities of diagnostic processes and avoids the problem of local minima when using gradient descent methods. The authors identified special problems that may arise during the practical implementation of a decision support system and the development of knowledge bases. An original activation function for intermediate layers is proposed, obtained based on the modernization of the Gaussian error function. The experience of using the considered methods and models allows us to implement artificial intelligence diagnostic systems in various classification problems.

PL

Rozważane metody pozwalają na opracowywanie struktury systemów diagnostycznych opartych na sieciach neuronowych oraz wdrażanie systemów wspomagania decyzji w klasyfikacji problemów diagnostycznych. W pracy zastosowano ogólnie specjalistyczne metody eksploracji danych oraz zasady budowy systemu sztucznej inteligencji opartego na sieciach neuronowych.. Zwrócono uwagę na problemy pojawiające się przy wypełnianiu baz wiedzy i szkoleniu sieci neuronowych. Zaproponowano metody opracowywania modeli inteligentnego przetwarzania danych do celów diagnostycznych w oparciu o sieci neuronowe. Autorzy opracowali i zweryfikowali funkcję aktywacji dla pośrednich poziomów neuronowych, która pozwala na wykorzystanie współczynników ważących jako prawdopodobieństw procesów diagnostycznych i pozwala uniknąć problemu minimów lokalnych przy stosowaniu metod gradientowego opadania. Autorzy zidentyfikowali szczególne problemy, które mogą pojawić się podczas praktycznego wdrażania systemu wspomagania decyzji i rozwoju baz wiedzy. Zaproponowano oryginalną funkcję aktywacji warstw pośrednich, otrzymaną w oparciu o modernizację funkcji błędu Gaussa. Doświadczenie w stosowaniu rozważanych metod i modeli pozwala na wdrażanie systemów diagnostycznych sztucznej inteligencji w różnych problemach klasyfikacyjnych.

16

The digital future of information. Determinants of the use of open source intelligence

Lipińska Agnieszka

Cybersecurity and Law

|

2024

|

Vol. 11 (1)

271--280

EN

Cyberspace as a place of information acquisition is in constant flux. Recognizing the threats and challenges associated with it is one of the key elements influencing national security. Knowledge of the current conditions affecting information security and the possibility of obtaining information is an essential element of the work of the institutions forming the state security system. This article will outline the factors affecting the future of information operation and distribution in the digital world25confirming the increased need for OSINT in state institutions, especially in the face of new challenges. These include: hacktivism, the dissemination of specialized tools and technologies for data acquisition and analysis among the network user community, hybrid and diplomatic-propaganda activities carried out in the info-sphere by nation states. The article will also provide a forecast of the development of cyberspace in the context of future OSINT activities.

PL

Cyberprzestrzeń jako miejsce pozyskiwania informacji podlega ciągłym przemianom. Rozpoznawanie związanych z nią zagrożeń i wyzwań stanowi jeden z elementów wpły-wających na bezpieczeństwo narodowe. Znajomość aktualnych uwarunkowań wpły-wających na bezpieczeństwa informacji i możliwości ich uzyskania stanowi niezbędny element pracy instytucji tworzących system bezpieczeństwa państwa. W niniejszym artykule przedstawiono czynniki wpływające na przyszłość funkcjonowania i dystry¬bucji informacji w świecie cyfrowym potwierdzające wzrost konieczności stosowania OSINT w instytucjach państwowych, szczególnie w obliczu nowych wyzwań. Należą do nich: haktywizm, upowszechnienie wśród użytkowników sieci specjalistycznych narzędzi i technologii do pozyskiwania i analizy danych, działania hybrydowe i dyplomatyczno-pro-pagandowe prowadzone w infosferze przez państwa narodowe. Ponadto przedstawiono prognozę rozwoju cyberprzestrzeni w kontekście przyszłych działań OSINT.

17

A new algorithm for processing data of the improved multi-electrode electrical exploration method: application to groundwater investigation

Vu Minh Duc, Do Chung Anh, Pham Luan Thanh, Eldosouky Ahmed M., Gomez-Ortiz David, Othman Abdullah

Acta Geophysica

|

2024

|

Vol. 72, no. 4

2555--2563

EN

Scientists are always interested in improving the efficiency of geophysical methods. In particular, one of the critical stages is the processing of data measured in geophysical surveys. This study aims to develop a new data processing algorithm of the improved multi-electrode electrical exploration method, and then apply it to investigate groundwater in Vientiane province, Laos as a case study. Our new proposed algorithm has two data processing options (option 1 and option 2) depending on the object to be studied. The results show that both options can determine the boundary of groundwater table. The proposed algorithm can provide the better results compared to the traditional algorithm. The results obtained at profile 1, site 1 in the study area suggest the presence of a potentially high-quality groundwater layer at depths ranging from 22 to 100 m. This finding aligns with the data from Borehole 1 in Phonhong District, situated directly above Profile 1, which similarly indicates a groundwater level at a depth of approximately 22 m. However, with option 2, the groundwater table has a wide variation, not as flat as the treatment results under option 1. The use of the improved Petrovski parameter pc/ (option 2) helps to bring the pm results with high resolution, which in turn helps to show point/block objects more clearly. Thus, depending on the research object and purpose, it is possible to use only one of the two options and still obtain good results.

18

The concept of diagnostic analytics

Wolniak Radosław, Grebski Wes

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

|

2023

|

z. 175

651--670

EN

Purpose: The goal of the paper is to analyze the main features, benefits and problems with the diagnostic analytics usage. Design/methodology/approach: Critical literature analysis. Analysis of international literature from main databases and polish literature and legal acts connecting with researched topic. Findings: The paper discusses the concept of diagnostic analytics, which is a powerful tool for organizations to understand the underlying factors and reasons behind specific outcomes or events. By analyzing historical data and applying statistical techniques, organizations can identify root causes, patterns, and correlations that explain past events. This understanding enables informed decision-making, performance improvement, risk mitigation, enhanced customer insights, process optimization, resource allocation, and continuous improvement. Nevertheless, there are several challenges associated with diagnostic analytics. Firstly, the analysis process can be time-consuming due to the need for thorough examination and interpretation of data. Additionally, real-time insights may be limited as diagnostic analytics primarily focuses on historical data. Issues related to data quality and availability may also arise, impacting the accuracy and reliability of the analysis. Furthermore, diagnostic analytics lacks predictive capabilities, making it more challenging to anticipate future outcomes. The complexity of analysis, data privacy and security concerns, risks of bias and misinterpretation, and difficulties in identifying causal relationships further add to the challenges organizations face. Originality/value: Detailed analysis of all subjects related to the problems connected with the diagnostic analytics.

19

The concept of descriptive analytics

Wolniak Radosław

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

|

2023

|

z. 172

699--715

EN

Purpose: The goal of the paper is to analyze the main features, benefits and problems with the descriptive analytics usage. Design/methodology/approach: Critical literature analysis. Analysis of international literature from main databases and polish literature and legal acts connecting with researched topic. Findings: The paper discusses the concept of descriptive analytics, which involves collecting, cleaning, and summarizing historical data from various sources to provide a clear and concise summary that can aid in decision-making. The paper explains the importance of descriptive analytics as the foundation for other types of data analytics, and highlights the steps involved in its implementation, including data collection, cleaning and preparation, exploration and visualization, analysis, interpretation, and reporting. The paper also mentions the advantages of descriptive analytics, such as identifying trends and patterns, optimizing processes, improving decision-making, and simplifying communication, while cautioning businesses about the potential pitfalls and challenges of this approach, such as limited predictive power, incomplete data, data privacy concerns, biased results, and overreliance on historical data. The paper emphasizes the importance of understanding these issues to ensure that the insights generated are relevant, accurate, and useful. Originality/value: Detailed analysis of all subjects related to the problems connected with the descriptive analytics.

20

The basis of prospective analytics in business

Wolniak Radosław, Grebski Wies

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

|

2023

|

z. 176

771--789

EN

Purpose: The goal of the paper is to analyze the main features, benefits and problems with the prospective analytics usage. Design/methodology/approach: Critical literature analysis. Analysis of international literature from main databases and polish literature and legal acts connecting with researched topic. Findings: Prescriptive analytics aims to assist businesses in making informed decisions that optimize desired outcomes or minimize undesired ones. It goes beyond predicting future outcomes and provides recommendations on the best actions to achieve desired goals while considering potential risks and uncertainties. Prescriptive analytics finds applications in various domains such as supply chain management, financial planning, healthcare, marketing, and operations management. It empowers businesses to make data-driven decisions, optimize resource allocation, enhance efficiency, and gain a competitive advantage. Considered the highest level of analytics, prescriptive analytics combines historical data, real-time information, optimization techniques, and decision models to generate actionable recommendations. Originality/value: Detailed analysis of all subjects related to the problems connected with the prospective analytics.