Decydując się na budowanie modelu machine learning, warto zacząć od zadbania o jakość danych, które wszystkie te systemy zasilą. Tylko jak to zrobić? Odpowiedzi na to pytanie znajdziesz w poniższym artykule.

Algorytmy sztucznej inteligencji pozwalają na analizowanie danych, identyfikowanie wzorców i podejmowanie lepszych decyzji biznesowych. Dlaczego więc nie są one wykorzystywane w branży ubezpieczeniowej?

Dane, podobnie jak inne kluczowe zasoby przedsiębiorstwa, wymagają zbudowania zarówno strategii zarządzania nimi, jak i ich wykorzystania. Z czego składa się taka strategia? Podstawą jest opisanie czterech elementów.

Ciężkie czasy tworzą silne technologie. Ta parafraza znanego i krążącego od dawna po Internecie cytatu świetnie oddaje nasze czasy. Może też być dobrą inspiracją do podjęcia działań w 2023 roku. Dlaczego?

Wybór technologii, którą chcemy wdrażać, wymaga w pierwszej kolejności wyciszenia w głowie marketingowego szumu i zastanowienia się, które z rozwiązań naprawdę poprawi sytuację naszej organizacji.

Mówimy, że dane są dla nas niezwykle wartościowe. Z drugiej strony najczęściej postępujemy z nimi chaotycznie i bez planu. Wyjściem z takiej sytuacji jest przeprowadzenie audytu ekosystemu danych.

Co zrobić, aby większość naszych projektów IT kończyła się sukcesem? Odpowiedzi możemy szukać w historii branży retail.

Dane stanowią doskonałe paliwo dla skutecznych kampanii marketingowych. Jeżeli jednak nie zadbamy o ich jakość, nasze działania przyniosą więcej szkody niż pożytku.

Dlaczego warto migrować dane do chmury i czy jest bezpieczne i opłacalne rozwiązanie? Na te pytania dla Wiadomości Handlowych odpowiada ekspert z Britenet.

Jakie są podstawowe funkcjonalności narzędzia, które możemy nazwać systemem automatyzacji marketingu? W mojej ocenie są to cztery kluczowe elementy – pisze dla „Gazety Ubezpieczeniowej” Łukasz Nienartowicz.

Wiele sklepów i magazynów każdego dnia staje przed poważnym pytaniem: Czy i ile konkretnego towaru zamówić? Jak wyjaśnia ekspertka Britenet – odpowiedź mogą przynieść algorytmy machine learning.

Wdrożenie narzędzi do automatyzacji marketingu to skomplikowany proces. Ekspert Britenet wyjaśnia, o czym należy pamiętać, zanim zdecydujemy się na takie posunięcie.