Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Big Data Analytics" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-11 z 11
    Tytuł:
    Integracja Big Data i Business Intelligence jako innowacyjne rozwiązanie wspomagające funkcjonowanie nowoczesnych organizacji
    Integration of Big Data and Business Intelligence as innovative solution supporting the functioning of modern organizations
    Autorzy:
    Bielak, Ł.
    Muryjas, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/98348.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
    Tematy:
    big data
    Business Intelligence
    Big Data Analytics
    Opis:
    Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie możliwości integracji Business Intelligence(BI) i Big Data (BD). Na podstawie studiów literaturowych określono potencjalne korzyści i wady płynące z takiego rozwiązania. Ponadto, wymienione zostały korzyści jakie odniosły organizacje, które wdrożyły rozwiązania BI i BD. Praca obejmuje także autorski projekt systemu integrującego BI i BD w organizacji z sektora medycznego.
    The purpose of this article is to present the possibilities of integration of Business Intelligence (BI) and Big Data (BD). Based on literature studies identified the potential benefits and drawbacks coming from this solution. In addition the benefits of this solution were listed, based on case studies. The article also includes a proprietary system design that integrates BI and BD in the organization of the medical sector.
    Źródło:
    Journal of Computer Sciences Institute; 2016, 1; 6-13
    2544-0764
    Pojawia się w:
    Journal of Computer Sciences Institute
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The application of big data in the management of healthcare organizations. A review of selected practical solutions
    Zastosowanie big data w zarządzaniu organizacjami służby zdrowia. Przegląd wybranych rozwiązań
    Autorzy:
    Chluski, Andrzej
    Ziora, Leszek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/432061.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    big data
    business analytics
    data mining
    business intelligence
    healthcare organizations
    Opis:
    The goal of the paper is to present the application of big data solutions in the process of organizations’ management especially concerning healthcare subjects. It raises the issue of big data application in multiple areas, including supporting decisions and the improvement of efficiency and efficacy of the whole decision-making process. Big data technologies have manifold advantages for the organizations which implemented it and may be an element which can contribute to the achievement of a competitive advantage of such an organization. The review paper presents the notion of big data solutions with a brief presentation of its architecture and also puts an emphasis on the benefits of its application in healthcare subjects and the management of organizations. It describes the methods and techniques of data processing for the purpose of huge volumes of data analysis. On the basis of the literature review and an analysis of the McKinsey report, the Big Data Executive Survey 2013 report, IBM, Intel research and case studies, it presents selected examples of big data application in healthcare.
    Źródło:
    Informatyka Ekonomiczna; 2015, 1(35); 9-18
    1507-3858
    Pojawia się w:
    Informatyka Ekonomiczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    My City Dashboard: Real-time Data Processing Platform for Smart Cities
    Autorzy:
    Usurelu, C.-C.
    Pop, C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/307785.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    big data
    data analytics
    real-time processing
    smart cities
    statistics
    Opis:
    In recent years, with the increasing popularity of IoT, the rapid growth of smartphone usage enabled by the increase adoption of Internet services and the continuously decreasing costs of these devices and services has led to a huge increase in the volume of data that governments can use in the context of smart city initiatives. The need for analytics is becoming a requirement for smart city projects such as city dashboards to provide citizens with an easy to understand overview of the city. As such, data should be analyzed, reduced and presented in such a way that citizens can easily understand various aspects of the city and use this information to increase quality of life. In this paper, we firstly present the context and the start of the design and implementation of proposed solution for real-time data processing in smart cities, mainly an analytics processing pipeline and a dashboard prototype for this solution, named My City Dashboard. We focus on high scalability and modularity of this platform.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2017, 1; 89-100
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Big Data Profiling and Predictive Analytics from the Perspective of GDPR
    Profilowanie i analiza predykcyjna z wykorzystaniem zbiorów big data z perspektywy RODO
    Autorzy:
    Siwicki, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31348344.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    GDPR
    personal data
    profiling
    big data
    predictive analytics
    RODO
    dane osobowe
    profilowanie
    analiza predykcyjna
    Opis:
    The text analyses the normative regulations adopted by the Regulation (EU) 2016/679 of the European Parliament and of the Council of 27 April 2016 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (GDPR) in order to answer the question whether the said regulations properly balance the interests of both entities that use predictive analytics and profiling in their economic activity, and of persons whose data they process. As this type of processing is based on big data, the proper analysis of this issue had to begin with determining which types of data processed in such sets can be considered personal information and in what conditions they can be treated as such. Based on these findings, the study analyzed the duties imposed by the GDPR on entities processing personal data in situations when such information has been obtained from big data. This in turn made it possible to assess the adopted normative regulations as well as point to the possible solutions and development paths.
    Niniejsze opracowanie poświęcone zostało analizie regulacji rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych (RODO) w celu odpowiedzi na pytanie, czy we właściwy sposób wyważają one interesy zarówno podmiotów wykorzystujących w swojej działalności gospodarczej analizę predykcyjną i profilowanie, jak i osób, których dane są przez nich przetwarzane. Ze względu na to, że ten rodzaj przetwarzania opiera się na dużych zbiorach danych, właściwą analizę tego zagadnienia należało rozpocząć od określenia, jakie informacje przetwarzane w takich zbiorach i w jakich warunkach należy uznać za dane osobowe. W oparciu o te ustalenia przeprowadzona została analiza obowiązków nakładanych przez RODO na podmioty przetwarzające dane osobowe w sytuacji, gdy źródłem danych są informacje pozyskane ze zbiorów typu big data. Umożliwiło to dokonanie oceny przyjętych regulacji normatywnych oraz wskazanie możliwych rozwiązań i ścieżek rozwoju.
    Źródło:
    Studia Iuridica Lublinensia; 2023, 32, 2; 249-266
    1731-6375
    Pojawia się w:
    Studia Iuridica Lublinensia
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Big data w zarządzaniu łańcuchem dostaw
    Using big data in supply chain management
    Autorzy:
    Marciniak, M.
    Szymczak, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1381608.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
    Tematy:
    big data
    analityka biznesowa
    zarządzanie łańcuchem dostaw
    business analytics
    supply chain management
    Opis:
    Zmaganie się z konkurencją na rynku globalnym oraz rywalizacja w warunkach nietrwałych przewag konkurencyjnych wymagają od przedsiębiorstw i ich łańcuchów dostaw znacznie większego niż dotąd zaangażowania w zakresie analityki biznesowej. Oznacza to konieczność analizy dużych zbiorów danych o niejednorodnym charakterze, co jest niezbędne dla szybkiego odczytywania (często słabych) sygnałów nadchodzących zmian. Na tym gruncie wyrosła koncepcja big data, która wskazuje, że nie wystarczą już dzisiaj dotychczasowe narzędzia analityczne, że trzeba stosować bardziej zaawansowane metody matematyczne i znaczną moc obliczeniową. Celem artykułu jest wskazanie na potrzebę stosowania zaawansowanych metod analizy danych w zarządzaniu łańcuchem dostaw w warunkach nietrwałej przewagi konkurencyjnej.
    Coping with competition on the global market and competing under conditions of transient competitive advantage require much more engagement of companies and their supply chains in the field of business intelligence. This indicates the need for analyzing large, heterogeneous data sets which is necessary for fast reading of upcoming changes signals (often weak). On this basis the concept of ‘big data’ grew up. It indicates that already existing analytical tools are not sufficient today. There’s an urgent need to use more advanced mathematical methods and substantial computing power. The objective of this paper is to indicate the need to use advanced data analytics in supply chain management under transient competitive advantage.
    Źródło:
    Gospodarka Materiałowa i Logistyka; 2015, 7; 8-15
    1231-2037
    Pojawia się w:
    Gospodarka Materiałowa i Logistyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analityka kulturowa, czyli jak narzędzia Data Science zmieniły humanistykę
    Cultural Analytics or How Data Science Tools Changed the Humanities
    Autorzy:
    Radomski, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2154889.pdf
    Data publikacji:
    2022-03-31
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
    Tematy:
    wizualizacja
    big data
    uczenie maszynowe
    humanistyka cyfrowa
    Humanistyka
    analityka kulturowa
    data science
    Machine Learning
    Big Data
    Visualization
    Humanities
    Digital Humanities
    Cultural Analytics
    Data Science
    Opis:
    W artykule zostały przedstawione paradygmaty badawcze, które radykalnie zmieniły współczesną humanistykę. Najważniejszym z nich jest analityka kulturowa. Jest ona oparta na metodach Data Science. Autor prezentuje założenia data science, a następnie cechy charakterystyczne humanistyki cyfrowej i analityki kulturowej. W drugiej części artykułu zostały przedstawione przykłady badań i projektów prowadzonych w ramach analityki kulturowej. Są to projekty realizowane w DH Lab uniwersytetu w Yale, Software Studies Initiative oraz Media lab Katowice. Badania prowadzone w tych instytucjach przeobraziły humanistykę. Jej cechy charakterystyczne – to badanie dużych kolekcji danych, automatyzacja badań, wykorzystanie uczenia maszynowego i wizualizacja wiedzy. Nowa humanistyka, twierdzi autor, stała się nauką ścisłą.
    The article presents research paradigms that have radically changed the contemporary humanities. The most important of these is cultural analytics. It is based on Data Science methods. The author presents the assumptions of data science, and then the characteristics of digital humanities and cultural analytics. The second part of the article presents examples of research and projects conducted as part of cultural analysis. These are projects implemented at the DH Lab at Yale University, Software Studies Initiative, and Media Lab Katowice. Research conducted in these institutions transformed the humanities. Its characteristic features are the study of large data collections, research automation, the use of machine learning and knowledge visualization. The new humanities, the author claims, has become an exact science.
    Źródło:
    Studia Humanistyczne AGH; 2022, 21, 1; 7-22
    2084-3364
    Pojawia się w:
    Studia Humanistyczne AGH
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Monitorology – the art of observing the world
    Autorzy:
    Malek, Miroslaw
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1954586.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska
    Tematy:
    data acquisition
    data analytics
    monitoring
    big data
    internet of things
    pozyskiwanie danych
    analiza danych
    monitorowanie
    internet rzeczy
    Opis:
    We focus on the art of observing the world by electronic devices such as sensors and meters that, in general, we call monitors. We also define main monitoring objectives and pose five challenges for effective and efficient monitoring that still need a lot of research. In the era where compute power like electricity is easily available and easy to use across the globe, and big data is generated in enormous amounts at ever-increasing rates, the question, what to monitor and how, will become ever more relevant to save the world from flood of meaningless, dumb data, leading frequently to false conclusions and wrong decisions whose impact may range from a minor inconvenience to loss of lives and major disasters.
    Źródło:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2021, 25, 2; 131-139
    1428-6394
    Pojawia się w:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Big data i cyfrowa transformacja w NOK - ramy instytucjonalne, korzyści, wyzwania
    Big Data and Digital Transformation of SAIs – Institutional Framework, Benefits and Challenges
    Autorzy:
    BĘDZIESZAK, MARCIN
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/30148640.pdf
    Data publikacji:
    2023-12
    Wydawca:
    Najwyższa Izba Kontroli
    Tematy:
    analityka danych
    big data
    duże zbiory danych
    cyfrowa transformacja w NOK
    data analytics
    digital transformation in SAIs
    Opis:
    Ostatnie lata przyniosły szybki rozwój technologii przetwarzania danych, poczynając od uczenia maszynowego, przez big data (zbiory danych) do sztucznej inteligencji (ang. artificial intelligence, AI). W konsekwencji zwiększają się możliwości ich wykorzystania we wszystkich dziedzinach wiedzy (m.in. bezpieczeństwo, finanse, handel, marketing). Komisja Europejska oszacowała udział gospodarki opartej na danych w unijnym PKB na 3,9%1 w 2022 r. Obszarem wykorzystania big data stopniowo staje się działalność najwyższych organów kontroli (NOK). Wiąże się to jednak z wieloma wyzwaniami oraz koniecznością dokonania zmian metodycznych i organizacyjnych, ale może doprowadzić do skuteczniejszej kontroli administracji publicznej i innych podmiotów, a jednocześnie do lepszego wykorzystania zasobów.
    Over the last years, we have been witnessing a fast development of data processing, starting from machine learning, through big data, to artificial intelligence (AI), which results in new opportunities for using them in many areas (e.g. security, finance, trade, marketing). The European Commission estimates that the share of data based economy in the EU gross domestic product reached 3.9 percent in 2022. The area where big data has been gradually used is the activity of Supreme Audit Institutions (SAIs). There are, however, many challenges here, and the need to introduce methodological and organisational changes. Yet this may lead to more effective auditing of the public administration and other entities, and to better spending of resources. The aim of the article is to discuss opportunities of using big data tools in the activities of Supreme Audit Institutions. The first part of the article presents the significance of this technology in the public sector, the second part discusses the conditions related to using big data, and the last part contains considerations related to digital transformation of SAIs, as well as factors that have an impact on the use of big data in SAIs.
    Źródło:
    Kontrola Państwowa; 2023, 68, 6 (413); 58-70
    0452-5027
    Pojawia się w:
    Kontrola Państwowa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Applying emerging data-driven technologies in social security. Country experiences and ISSA guidelines
    Zastosowanie w zabezpieczeniu społecznym nowych technologii opartych na wykorzystaniu danych. Doświadczenia poszczególnych krajów oraz wytyczne Międzynarodowego Stowarzyszenia Zabezpieczenia Społecznego (ISSA)
    Autorzy:
    Ruggia-Frick, Raul
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2117167.pdf
    Data publikacji:
    2021-11-17
    Wydawca:
    Zakład Ubezpieczeń Społecznych
    Tematy:
    analytics
    artificial intelligence
    big data
    digital governance
    social security
    analityka
    sztuczna inteligencja
    zarządzanie cyfrowe
    zabezpieczenie społeczne
    Opis:
    The application of ICT (information and communication technologies) is enabling the implementation of increasingly comprehensive social security systems throughout the world as well as the transformation of social security services. In particular, the so-called data-driven innovation enables social security institutions to improve products, processes and organisational methods. In this line, social security institutions are progressively applying emerging technologies, such as Analytics, Big Data, and Artificial Intelligence. While the pairing of analytics and big data allows for the performing of sophisticated analyses on increasingly large databases, Artificial Intelligence enables for automating processes and assisting staff in tasks requiring human decisions. However, the application of such emerging data-driven technologies brings with it many challenges, mainly the complexities of combining the adoption of not fully tested technologies with the required stability of critical operational processes and differences in the application of development processes. This paper addresses these issues and presents an overview of emerging data-driven technologies and their current application in social security institutions. It also presents guidelines supporting the application of data-driven technologies in social security developed by the International Social Security Association (ISSA).
    Zastosowanie technologii informacyjno-komunikacyjnych (information and communication technologies, ICT) umożliwia wprowadzanie coraz bardziej wszechstronnych systemów zabezpieczenia społecznego na całym świecie, jak również transformację usług z tego obszaru. W szczególności tzw. innowacje oparte na wykorzystaniu danych umożliwiają instytucjom zabezpieczenia społecznego ulepszanie swoich produktów, procesów oraz metod organizacji. Podążając tą drogą, instytucje te stopniowo wprowadzają nowoczesne technologie, takie jak analityka, big data oraz sztuczna inteligencja. Podczas gdy połączenie analityki oraz big data pozwala na przeprowadzanie skomplikowanych analiz coraz obszerniejszych zbiorów danych, wykorzystanie sztucznej inteligencji umożliwia automatyzację procesów oraz wspomaga pracowników podczas zadań wymagających podjęcia decyzji przez człowieka. Stosowaniu takich nowych, opartych na wykorzystywaniu danych technologii towarzyszą jednakże liczne wyzwania, głównie w postaci trudności wynikających z połączenia takich nie w pełni przetestowanych technologii z wymaganym poziomem stabilności procesów operacyjnych oraz różnic w zastosowaniu procesów rozwojowych. Tekst ten omawia wyżej wymienione zagadnienia oraz przedstawia przegląd nowych technologii opartych na danych, a także ich obecne zastosowanie w instytucjach zabezpieczenia społecznego. Przedstawia on także opracowane przez Międzynarodowe Stowarzyszenie Zabezpieczenia Społecznego (International Security Systems Association, ISSA) wytyczne wspierające wykorzystywanie takich technologii w zabezpieczeniu społecznym.
    Źródło:
    Ubezpieczenia Społeczne. Teoria i praktyka; 2021, 4; 31-49
    1731-0725
    Pojawia się w:
    Ubezpieczenia Społeczne. Teoria i praktyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Impacts of big data analytics and absorptive capacity on sustainable supply chain innovation : a conceptual framework
    Wpływ analizy big data oraz zdolności absorpcyjnej na innowacyjność zrównoważonego łańcucha dostaw : koncepcja
    Autorzy:
    Rodriguez, L.
    Da Cunha, C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/361731.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Logistyki
    Tematy:
    absorptive capacity
    supply chain
    sustainable innovation
    big data
    predictive analytics
    zdolność absorpcyjna
    łańcuch dostaw
    innowacyjność zrównoważona
    estymacja
    Opis:
    Background: Big data and predictive analytics could improve the ability to help with the sustainability of sourcing decisions. Sustainability has become a necessary goal for businesses and a powerful strategy for competitive advantage. There's a need for sustainable innovations along the supply chain to enable companies to have a strong market presence. Developing absorptive capacity both in firms and in supply chains are also integral to responding to dynamic markets and customer needs. The main objective of this paper is to identify the features of big data and predictive analytics applied to sustainable supply chain innovation, and to analyze the role of absorptive capacity. Methods: A literature review investigates how absorptive capacity affects the impact of the utilization of big data and predictive analytics on sustainable supply chain innovation. Results: This paper proposes a conceptual framework linking the different elements. It also proposes a synthesis of the existing definitions of the used concepts. In particular, the role of absorptive capacity as enabler on Big Data and Predictive Analytics on sustainable supply chain innovation is stressed. Conclusions: The paper investigates the emerging paradigm of big data and predictive analytics. The conceptual framework use theoretical foundation of absorptive capacity, and the extant literature on Big Data and predictive analytics. This framework will help us to build a research model for sustainable supply chain innovation applications. Further work is required to develop an action research methodology for validating the framework in depth within a company.
    Wstęp: Zastosowanie analizy big data oraz estymacji umożliwiają lepsze zrównoważenie decyzji wykorzystania zasobów. Rozwój zrównoważony stał się niezbędnym celem biznesowym i potężną strategią uzyskania przewagi konkurencyjnej. Można zaobserwować rosnące zapotrzebowania na zrównoważone innowacje w obrębie łańcucha dostaw, umożliwiające przedsiębiorstwom silny wpływ na rynek. Rozwój zdolności absorpcyjnej zarówno w firmach jak i w łańcuchach dostaw jest zintegrowane z potrzebami konsumentów oraz dynamicznych rynków. Głównym celem tej pracy było zidentyfikowanie cech analizy big data oraz estymacji istotnych dla zrównoważonych innowacji w obrębie łańcucha dostaw oraz analiza roli zdolności absorpcyjnej. Metody: Podstawą pracy był przegląd literatury, umożliwiający analizę wpływu zdolności absorpcyjnych na zastosowanie analizy big data oraz estymacji dla osiągnięcia zrównoważonej innowacyjności w obrębie łańcucha dostaw. Wyniki: Zaproponowano koncepcję rozwiązania łączącą różne elementy. Zaproponowano również syntezę istniejących definicji stosowanych koncepcji. W szczególności, rolę zdolności absorpcyjnych jako elementu umożliwiającego stosowanie analizy big data oraz estymacji dla zrównoważonej innowacyjności w obrębie łańcucha dostaw. Wnioski: W pracy badano pojawiający się paradygmat analizy big data oraz estymacji. Koncepcja oparta jest na zastosowaniu zdolności absorpcyjnej oraz istniejących danych literaturowych i ich wpływu na analizę big data. Praca pomaga zbudować model badawczy dla zrównoważonych innowacji w obrębie łańcucha dostaw. Zwrócono uwagę na potrzebę kontynuowania badań w tym zakresie.
    Źródło:
    LogForum; 2018, 14, 2; 151-161
    1734-459X
    Pojawia się w:
    LogForum
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Big data w marketingu — narzędzie doskonalenia relacji z klientami
    Big data in marketing — tool for improving customer relationships
    Autorzy:
    Wieczorkowski, Jędrzej
    Chomiak-Orsa, Iwona
    Pawełoszek, Ilona
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/9762473.pdf
    Data publikacji:
    2022-01-31
    Wydawca:
    Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
    Tematy:
    big data
    marketing
    zarządzanie relacjami z klientami
    analityka biznesowa
    business intelligence
    customer relationship management (CRM)
    business analytics
    business intelligence (BI)
    Opis:
    Jednym z podstawowych aspektów zjawiska big data, czyli przetwarzania masowych danych, są możliwości zastosowań jego technik w zarządzaniu. Ich potencjał różni się wyraźnie w zależności od specyfiki organizacji i obszaru jej działalności. Celem artykułu jest wskazanie specyfiki i kierunków zastosowań metod big data w zakresie marketingu, ze szczególnym uwzględnieniem doskonalenia relacji z klientami. W artykule przedstawiono ogólną charakterystykę zjawiska big data w kontekście zarządzania, opisano ewolucję analityki biznesowej związaną z nowymi możliwościami przetwarzania masowych danych oraz wskazano przykładowe obszary zastosowań big data w zakresie doskonalenia relacji z klientami, które potwierdzają tezę o wysokiej przydatności tych metod w marketingu.
    One of the fundamental aspects of the big data phenomenon is the possibility of application in management. This potential differs depending on the specifics of the organization and the area of application. The article aims to indicate the specificity and directions of applying big data methods in marketing, with particular emphasis on improving customer relationships. After presenting the general characteristics of the big data phenomenon in management, the evolution of business analytics related to new possibilities of mass data processing was described. Then, the focus was on the examples of big data applications in improving customer relationships, which confirms the thesis that these methods are very useful in marketing.
    Źródło:
    Marketing i Rynek; 2022, 1; 3-9
    1231-7853
    Pojawia się w:
    Marketing i Rynek
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-11 z 11

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies