BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Weinert Adam (Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu)
Tytuł
Wykorzystanie systemów BIG DATA w procesie wyborów strategicznych
Use of BIG DATA Systems in the Proces of Strategic Choices
Źródło
Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa, 2017, nr 2, s. 48-57, tab., bibliogr. 19 poz.
Economics and Organization of Enterprise
Słowa kluczowe
Decyzje strategiczne, Systemy wspomagania decyzji, System informacyjny, Big Data
Strategic decisions, Decision Support Systems (DSS), Information system, Big Data
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
W artykule poruszono problematykę informacyjnego wspomagania wyborów strategicznych, którą wyjaśnia się i opisuje w odniesieniu do różnych typów systemów informacyjnych. Artykuł prezentuje wybrany fragment badań. Ze względu na szczególną użyteczność w zakresie podejmowania decyzji strategicznych, skoncentrowano się na systemach generacji Business Intelligence z możliwością obsługi dużych zasobów danych (ang. Big Data). Kluczowym zamiarem było wyszukanie reguł wśród przedsiębiorstw, które wykorzystują wiedzę z Big Data. Jako przesłanki różnicowania wykorzystano cechy przedsiębiorstw, cechy otoczenia i różne wskaźniki wyników działania przedsiębiorstw. Do analizy danych ankietowych w wybranym obszarze zastosowano reguły asocjacyjne, co wynikało min. z dużej ilości dostępnych danych ankietowych Opracowanie ma charakter eksploracyjny.(abstrakt oryginalny)

The article addresses the issue of information support strategic choices, which explains and describes in relation to different types of information systems. The article presents a selected area of research Due to the particular utility in making strategic decisions, focused on the generation of Business Intelligence systems with the ability to handle large data resources. A key aim was to discover correlations among companies that use knowledge of Big Data For the analysis of survey data in the selected area we used association rules, which resulted, among others, the large amount of available survey data. As evidence of differentiation used business characteristics, the characteristics of the environment and the various indicators of economic performance. Study is exploratory.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Bibliografia
Pokaż
  1. Aguinis Η., Forcum L.E., Joo H., 2013, Using Market Basket Analysis in Management Research, Journal of Management, Vol. 39, No. 7, s. 1799-1824.
  2. Big & Fast Data: The Rise of Insight-Driven Business, https://www.capgemini.com/resource-file-access/resource/pdf/big_fast_data_therise_of_insight-driven_business-report.pdf, dostęp z dnia 10.04.2016.
  3. Brynjolfsson E., Hitt L.M., Kim H.H., 2011, Slrength in numbers: How does data-driven decision making affect firm performance?, http://ssrn com/abstract=1819486, dostępzdnia 12.12.2011, s. 1-33.
  4. Bytniewski A., 2015, Architektura zintegrowanego systemu zarządzania, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
  5. Frizzo-Barker J., Chow-White PA, Mozafari M., 2016, An empirical study of the rise of big data in business scholarship, International Journal of Information Management, Vol. 36, s. 403-413.
  6. Gobble M.M., 2013, Big data: the next big thing in innovation, Technology Management, Vol. 56(1), s. 64-66.
  7. Kościelniak Η., 2015, Analityka big data w strategiach rozwoju przedsiębiorstw, Logistyka - nauka, nr3, s. 2321-2325.
  8. Krauze S. , 2014, Nowe spojrzenie na big data, Harvard Business Review, nr 135, Maj, Dodatek promocyjny, s. 1-6.
  9. Lasek M., Pęczkowski M., 2013, Enterprise Miner, Wykorzystywanie narzędzi Data Mining w systemie SAS, Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.
  10. Łapczyński M., 2014, Analiza asocjacji i sekwencji w badaniach marketingowych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków.
  11. Marz N., Warren J. , 2016, Big Data - Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym, Helion, Gliwice.
  12. 12 Мауer-Schónberger V., Cukier K., 2014, Big Data, Rewolucja, która zmieni myślenie, pracę i życie, MT Biznes, Warszawa.
  13. McAfee A., Brynjolfsson Ε., Davenport Τ.Η., Patii D.J., Barton D., 2012, Big data. The management revolution, Harvard Business Review, 90(10), s. 61-67.
  14. Płoszajski P. , 2013, Big Data: nowe źródło przewag i wzrostu firm, Ε-Mentor, nr 3 (50), s. 5-10.
  15. Strawn G.O., 2012, Scientific research: how many paradigms?, Educause Review, Vol. 47 (3), s. 26.
  16. Urbanowska-Sojkin E., 2013, Ryzyko w wyborach strategicznych w przedsiębiorstwach. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
  17. Walker R. ,2015 , From Big Data to Big Profits: Success with Data and Analytics, Oxford University Press.
  18. Wielki J. ,2014, Analiza możliwości wykorzystania zjawiska big data w e-biznesie, Systemy wspomagania organizacji, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, s. 83-94.
  19. Ząbkowski T., Jałowiecki P., 2013, Zastosowanie reguł asocjacyjnych do analizy danych ankietowych w wybranych obszarach logistyki przedsiębiorstw przetwórstwa rolno-spożywczego, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, nr 279, s. 311-320.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0860-6846
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu