- ABC-analys
- Affärsintelligens
- Affärssystem
- Affärssystemsbyte
- Affärssystemsleverantör
- Affärssystemsprojekt
- Agent
- AI (artificiell intelligens)
- Analys
- Anpassning
- Användarbehörighet
- Användarroll
- API (Application Programming Interface)
- App, applikation
- Applikationskonsult
- Artikel
- B2B (Business-to-Business)
- B2C (Business-to-Consumer)
- BI (Business Intelligence)
- Big Data
- Blockchain
- Bokföringssystem
- BOM (Bill of materials)
- Business Central
- Business Central Essentials
- Business Central Premium
- CAC (Customer Acquisition Cost)
- CLV (Customer Lifetime Value)
- CMS (Content Management System)
- Conversion rate (konverteringsgrad)
- CRM (Customer Relationship Management)
- Cross-selling och Up-selling
- CSR (Corporate Social Responsibility)
- CTA (Call to Action)
- D2C (Direct-to-Consumer)
- DAM (Digital Asset Management)
- Deep learning
- Digitalt showroom
- Dropshipping
- Dynamics 365
- EAN (European Article Number)
- EDI (Electronic Data Interchange)
- E-handelsplattform
- Ekonomisystem
- Elektronisk dokumenthantering
- Elektronisk fakturahantering
- ERP (Enterprise Resource Planning)
- ESG (Environmental Social Governance)
- Extensions
- FIFO (First-In-First-Out)
- GDPR
- Hosting
- HRM (Human Resources Management)
- Hållbarhetsredovisning
- IaaS (Infrastructure as a Service)
- IAN (International Article Number)
- IDE (Integrated Development Environment)
- Implementation
- Infrastruktur
- Inköpsprocess
- Integration
- Integrationsplattform
- IoT (Internet of Things)
- Kassasystem
- KPI (Key Performance Indicator)
- Lagerhantering
- Lageromsättningshastighet
- Lagerstyrning
- Leveranstörsreskontra
- Matris
- Mobil kassa
- Mobil WMS (Warehouse Management System)
- Molnlagring
- Navision
- NAV (Microsoft Dynamics NAV)
- NLP (Natural Language Processing)
- NOOS (Never Out Of Stock)
- Office 365
- Omnikanal (omnichannel)
- OMS (Order Management System)
- On-prem (on-premises)
- Orderhantering
- Orderhanteringssystem
- OSS-rapport
- PaaS (Plattform as a Service)
- Paretoprincipen (80/20-regeln)
- PDM (Product Data Management)
- Pebblestone Fashion
- PIM (Product Information Management)
- PLM (Product Lifecycle Management)
- POS (Point of Sale)
- Power BI
- Private Label
- Processkartläggning
- Produktpass
- QR-kod
- Rapporteringssystem
- Returhantering
- Retursystem
- RFID (Radio Frequency Identification)
- SaaS (Software as a Service)
- SCM (Supply Chain Management)
- SEO (Search Engine Optimization)
- SKU (Stock Keeping Unit)
- Systemappar
- Track and trace
- Tredjepartslogistik (3PL)
- UPC (Universal Product Code)
- Upphandling
- Varianthantering
- Webbaserat affärssystem
- Webbplattform
- Wholesale
- WMS (Warehouse Management System)
- Återförsäljarportal
Big Data
Vad är Big Data?
Big Data är en term som har blivit vanlig i dagens digitala värld. Den beskriver enorma mängder data som genereras varje sekund från olika källor såsom sociala medier, sensorer, transaktioner och mycket mer. Denna massiva datamängd utmanar traditionella databearbetningsmetoder och kräver avancerade tekniker för att extrahera värdefull insikt och förståelse.
Faktorer som definierar Big Data brukar ofta sammanfattas med de så kallade ”3 V”: volym, hastighet och mångfald (volume, velocity and variety). Volymen av data genererad varje sekund är exponentiell och utmanar traditionella lagrings- och hanteringsmetoder. Mångfalden av data inkluderar allt från strukturerad data i databaser till ostrukturerad data som bilder, ljud och text. Hastigheten åsyftar den snabba takt med vilken data genereras och måste bearbetas för att vara relevant.
Några viktiga aspekter inom Big Data
För att ta hand om denna enorma datamängd krävs specialiserade tekniker och verktyg. Här är några viktiga aspekter inom Big Data:
- Datainsamling och lagring: Big Data kräver robusta infrastrukturer och plattformar för att samla in och lagra stora mängder data. Detta inkluderar molnbaserade system, distribuerade databaser och lagringslösningar.
- Bearbetning och analys: Att analysera Big Data kräver kraftfulla algoritmer och beräkningsresurser. Tekniker som maskininlärning och artificiell intelligens används för att extrahera insikter, mönster och trender från den stora mängden data.
- Visualisering och tolkning: Att presentera komplexa data på ett förståeligt sätt är avgörande. Visualiseringstekniker används för att omvandla rådata till användbar information och underlätta för beslutsfattare.
- Säkerhet och integritet: Hantering av Big Data innebär att hantera känslig information. Säkerhetsprotokoll och integritetsåtgärder är nödvändiga för att skydda data från obehörig åtkomst och missbruk.
Big Data är mer än bara stora mängder information; det handlar om att kunna utvinna relevant och värdefull kunskap från denna informationsflod. Det används inom olika områden som affärsanalys, hälso- och sjukvård, forskning, marknadsföring, och mer. Genom att analysera Big Data kan organisationer fatta faktabaserade beslut, optimera sina processer, och skapa värde för sina kunder.
Sammanfattning
Big Data är en term som beskriver de enorma datamängder som genereras i snabb takt från olika källor. Dess utmaningar inkluderar volym, mångfald och hastighet. Genom att använda avancerade tekniker för insamling, lagring, bearbetning och analys av denna data kan organisationer skapa ökad förståelse och värde för att driva sin verksamhet framåt och fatta bättre faktabaserade beslut.
