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," wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 309
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:
Potrzeby analityczne polskich firm a Big Data
Autorzy:
Mach-Król, Maria
Modrzejewska, Dagmara
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/432178.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
big data
zaawansowane analizy biznesowe
temporalne Big Data
Opis:
Cele artykułu to prezentacja poziomu świadomości polskich menedżerów co do znaczenia analityki Big Data oraz określenie, na ile potrzeby analityczne polskich firm wiążą się w sposób jawny bądź nie z przetwarzaniem właśnie tego typu danych i z wdrażaniem odpowiednich do tego rozwiązań IT. Pytania badawcze brzmią następująco: jak menedżerowie rozumieją znaczenie terminu Big Data, jakie są rodzaje analityki biznesowej szczególnie ważne dla organizacji, jakie rodzaje danych i/lub wiedzy, rozwiązania ICT i jakie funkcjonalności narzędzi ICT mających wspierać zaawansowane analizy biznesowe są pożądane przez polskich menedżerów. Wyniki prezentowane w artykule są wynikiem badań przeprowadzonych w 2016 r. z wykorzystaniem studiów przypadków. Metodą zbierania danych były wywiady półustrukturyzowane, przeprowadzone w 15 polskich przedsiębiorstwach. Stwierdzono, że potrzeby analityczne polskich menedżerów można powiązać z pojęciem Big Data, ponadto w wypowiedziach respondentów silnie uwidaczniają się temporalny charakter Big Data i dominująca rola czasu w analityce tych danych
Źródło:
Informatyka Ekonomiczna; 2017, 2(44); 82-93
1507-3858
Pojawia się w:
Informatyka Ekonomiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big Data – definicje, wyzwania i technologie informatyczne
Big Data − definitions, challenges and information technologies
Autorzy:
Tabakow, Marta
Korczak, Jerzy
Franczyk, Bogdan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/432296.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
Big Data
Big Data definition
challenges of Big Data
Hadoop
NoSql
Map Reduce
parallel processing
Opis:
Big Data as a complex IT issues, is one of the most important challenges of the modern digital world. At the present time, the continuous inflow of a large amount of information from different sources, and thus with different characteristics, requires the introduction of new data analysis techniques and technology. In particular, Big Data requires the use of parallel processing and the departure from the classical scheme of data storage. Thus, in this paper we review the basic issues related to the theme of Big Data: different definitions of „Big Data” research and technological problems and challenges in terms of data volume, their diversity, the reduction of the dimension of data quality and inference capabilities. We also consider the future direction of work in the field of exploration of the possibilities of Big Data in various areas of management.
Źródło:
Informatyka Ekonomiczna; 2014, 1(31); 138-153
1507-3858
Pojawia się w:
Informatyka Ekonomiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reception of the New Framework for Implementing Temporal Big Data Analytics in Organizations
Recepcja nowych ram dla wdrożenia temporalnej analityki big data w organizacjach
Autorzy:
Mach-Król, Maria
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2197831.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
temporal big data
implementation framework
temporal big data analytics (TBDA)
leagile approach
temporalne big data
ramy implementacji
temporalna analiza big data
podejście leagile
Opis:
The main goal of this study was to present the reception of the new framework for implementing temporal big data analytics (TBDA) in organizations. This research also aimed at verifying the correctness and usefulness of the proposed framework by means of a focus group interview. The need for TBDA is described, and the proposed framework briefly outlined. Finally, the results of the focus group interview are presented. The proposed conceptual framework was positively verified. The most important findings of this study are: proving that effective implementation of big data analytics in companies requires consideration of time; demonstrating the usefulness of the leagile approach in the implementation of TBDA in companies; positive verification of the comprehensive conceptual framework for TBDA implementation in organizations.
Głównym celem artykułu jest przedstawienie recepcji nowych ram wdrażania temporalnej analizy big data (TBDA – Temporal Big Data Analytics) w organizacjach. Jednocześnie badania mają na celu zweryfikowanie poprawności i użyteczności proponowanych ram. Weryfikacja została przeprowadzona za pomocą zogniskowanego wywiadu grupowego. W artykule wskazano potrzebę TBDA, pokrótce przedstawiono proponowane ramy implementacji tego rozwiązania oraz przedstawiono wyniki zogniskowanego wywiadu grupowego. Zaproponowane ramy konceptualne zostały zweryfikowane pozytywnie. Najważniejsze wnioski z tego badania to: udowodniono, że skuteczne wdrożenie analityki big data w firmach wymaga uwzględnienia czasu; wykazano przydatność podejścia leagile we wdrażaniu TBDA w organizacjach; pozytywnie zweryfikowano kompleksowe ramy koncepcyjne wdrożenia TBDA w organizacjach.
Źródło:
Informatyka Ekonomiczna; 2022, 2; 28-48
1507-3858
Pojawia się w:
Informatyka Ekonomiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Big Data Mining Approach For Finding Top Rated URL
Autorzy:
Shyam Mohan, J. S.
Shanmugapriya, P.
Kumar, Bhamidipati Vinay Pawan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/108631.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi
Tematy:
big data
data mining
Opis:
Finding out the widely used URL’s from online shopping sites for any particular category is a difficult task as there are many heterogeneous and multi-dimensional data set which depends on various factors. Traditional data mining methods are limited to homogenous data source, so they fail to sufficiently consider the characteristics of heterogeneous data. This paper presents a consistent Big Data mining search which performs analytics on text data to find the top rated URL’s. Though many heuristic search methods are available, our proposed method solves the problem of searching compared with traditional methods in data mining. The sample results are obtained in optimal time and are compared with other methods which is effective and efficient.
Źródło:
Journal of Applied Computer Science Methods; 2015, 7 No. 1; 17-32
1689-9636
Pojawia się w:
Journal of Applied Computer Science Methods
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ big data na zarządzanie łańcuchami dostaw
The impact of big data on supply chain management
Autorzy:
Łada, Monika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589601.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Big data
Łańcuchy dostaw
Zarządzanie
Big Data
management
supply chain
Opis:
Big data jest zjawiskiem szeroko dyskutowanym we współczesnej literaturze ekonomicznej. Celem artykułu jest identyfikacja głównych trendów zmian w łańcuchach dostaw obserwowanych aktualnie w praktyce gospodarczej i oczekiwanych w przyszłości, następujących w efekcie wykorzystania technologii big data. Przedstawione wyniki badań literaturowych prezentują zarówno główne kierunki zmian w sposobach funkcjonowania łańcuchów dostaw, jak i kwestie ewolucji w podejściu do zarządzania międzyorganizacyjnego.
Big Data is the phenomenon that is currently discussed widely in economic literature. The aim of the paper is to identify the main trends in supply chain management being observed in practice and expected to develop in the future resulting from application of Big Data technologies. The discussion based on the literature review is focused both on changes in supply chain activities and interorganizational management issues.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2017, 341; 200-209
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data - studia przyszłości
Autorzy:
Falkiewicz, Ewa
Maj, Monika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/606651.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:
Big Data, education, data scientist
big data
analiza danych
kształcenie
analityk danych
Opis:
The aim of this paper is to show the importance of Big Data studies. The authors present some interesting results of their investigations. The article discusses the extent to which pupils and students are familiar with the latest developments of IT technology.
Celem pracy jest pokazanie, jak wielką przyszłość dają w dzisiejszych czasach studia na kierunku analiza danych. Tekst prezentuje wyniki badań przeprowadzonych przez autorów. Pokazuje, w jakim stopniu maturzyści i studenci są zaznajomieni z najnowszymi osiągnięciami technologii IT.
Źródło:
Lubelski Rocznik Pedagogiczny; 2017, 36, 4
0137-6136
Pojawia się w:
Lubelski Rocznik Pedagogiczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Review on Big Data Management and Decision-Making in Smart Grid
Autorzy:
Mohamed, Amira
Refaat, Shady S.
Abu-Rub, Haitham
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1193826.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
Big Data
energy management
Big Data analytics
smart grid
decision-making
Opis:
Smart grid (SG) is the solution to solve existing problems of energy security from generation to utilization. Examples of such problems are disruptions in the electric grid and disturbances in the transmission. SG is a premium source of Big Data. The data should be processed to reveal hidden patterns and secret correlations to extrapolate the needed values. Such useful information obtained by the so-called data analytics is an essential element for energy management and control decision towards improving energy security, efficiency, and decreasing costs of energy use. For that reason, different techniques have been developed to process Big Data. This paper presents an overview of these techniques and discusses their advantages and challenges. The contribution of this paper is building a recommender system using different techniques to overcome the most obstacles encountering the Big Data processes in SG. The proposed system achieves the goals of the future SG by (i) analyzing data and executing values as accurately as possible, (ii) helping in decision-making to improve the efficiency of the grid, (iii) reducing cost and time, (iv) managing operating parameters, (v) allowing predicting and preventing equipment failures, and (vi) increasing customer satisfaction. Big Data process enables benefits that were never achieved for the SG application.
Źródło:
Power Electronics and Drives; 2019, 4, 39; 1-13
2451-0262
2543-4292
Pojawia się w:
Power Electronics and Drives
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data w globalizacji procesów biznesowych
Autorzy:
Butryn, Beata
Hauke, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/432087.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
biznes
globalizacja
big data
Opis:
Big data stwarza nowe wyzwania dla gospodarki globalnej. Trudno sobie dzisiaj wyobrazić biznes, który nie byłby wspomagany nowymi technologiami ICT. Wolumeny danych, z jakimi mamy do czynienia na wejściu procesu przetwarzania, zmuszają nas do wykorzystania metod, które są specyficzne dla big data. Od big data nie wymaga się dokładnego uzyskania wyniku w postaci liczbowej. Ważne są przede wszystkim procedury, które potrafią określić zależność pomiędzy napływającymi różnymi danymi. W gospodarce globalnej jest to szczególnie ważne, ponieważ zmienia się model prowadzenia biznesu. W artykule przedstawiona jest rola technologii big data w procesie globalizacji prowadzenia biznesu
Źródło:
Informatyka Ekonomiczna; 2018, 1(47); 32-42
1507-3858
Pojawia się w:
Informatyka Ekonomiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big Data: the current wave front of the tsunami
Autorzy:
Caldarola, E. G.
Sacco, M.
Terkaj, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1395588.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
big data
big science
advanced manufacturing
Opis:
In recent years, a real tsunami has flooded many human activities. Genomics, Astronomy, Particle Physics and Social Sciences are just a few examples of fields which have been intensively invaded by a massive amount of data coming from simulation, experiments or exploration. This huge pile of data requires a new way to deal with, a real paradigmatic shift respect to the past as for theories, technologies or approaches in data management. This work outlines the current wave front of Big Data, starting from a possible characterization of this new paradigm to its most compelling applications and tools, with an exploratory research of Big Data challenges in manufacturing engineering.
Źródło:
Applied Computer Science; 2014, 10, 4; 7-16
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big Data – znaczenie, zastosowania i rozwiązania technologiczne
Big Data – meaning, applications and technology solutions
Autorzy:
Racka, Katarzyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/446789.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Mazowiecka Uczelnia Publiczna w Płocku
Tematy:
Big Data
NoSQL
MapReduce
Hadoop
Opis:
Big Data technologies and their application to business processes is growing rapidly. Analytical and consulting enterprises specializing in issues of strategic use of IT technology indicate that the number of companies implementing or planning to implement technological solutions related to Big Data is increasing annually. A lot of companies believe that the analysis of unstructured data will be the key to a deeper understanding of customer behavior. They believe that the analyst is absolutely essential or very important to conduct the overall business strategy and improve operational results. The purpose of the article is to define Big Data, explain what the unstructured data are and how to apply them. Furthermore, in the article I present the results of reports on the Big Data technologies implementation and discuss the associated technologies.
Technologie Big Data i ich zastosowanie do procesów biznesowych rozwijają się w tempie dynamicznym. Przedsiębiorstwa analityczno-doradcze specjalizujące się w zagadnieniach strategicznego wykorzystania technologii IT informują, że z roku na rok zwiększa się liczba przedsiębiorstw wdrażających lub planujących wdrożenie rozwiązań technologicznych związanych z Big Data. Dużo przedsiębiorstw uważa, że analizy danych niestrukturalnych będą kluczem do głębszego zrozumienia zachowań klienta. Uważają one, że analityka jest absolutnie niezbędna lub bardzo ważna dla prowadzenia ogólnej strategii biznesowej przedsiębiorstwa oraz do poprawy wyników operacyjnych. Celem tego artykułu jest wyjaśnienie co dokładnie oznacza pojęcie Big Data, co to są dane niestrukturalne oraz jakie mogą mieć zastosowania. Ponadto, w artykule prezentuję wyniki raportów dotyczących wdrażanie technologii Big Data i omawiam przykładowe technologie związane z Big Data.
Źródło:
Zeszyty Naukowe PWSZ w Płocku. Nauki Ekonomiczne; 2016, 1(23); 311 - 323
1644-888X
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe PWSZ w Płocku. Nauki Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Controlling the effect of multiple testing in Big Data
Autorzy:
Denkowska, Sabina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/585035.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
multiple testing
FDR
Big Data
Opis:
Big Data poses a new challenge to statistical data analysis. An enormous growth of available data and their multidimensionality challenge the usefulness of classical methods of analysis. One of the most important stages in Big Data analysis is the verification of hypotheses and conclusions. With the growth of the number of hypotheses, each of which is tested at significance level, the risk of erroneous rejections of true null hypotheses increases. Big Data analysts often deal with sets consisting of thousands, or even hundreds of thousands of inferences. FWER-controlling procedures recommended by Tukey [1953], are effective only for small families of inferences. In cases of numerous families of inferences in Big Data analyses it is better to control FDR, that is the expected value of the fraction of erroneous rejections out of all rejections. The paper presents marginal procedures of multiple testing which allow for controlling FDR as well as their interesting alternative, that is the joint procedure of multiple testing MTP based on resampling [Dudoit, van der Laan 2008]. A wide range of applications, the possibility of choosing the Type I error rate and easily accessible software (MTP procedure is implemented in R multtest package) are their obvious advantages. Unfortunately, the results of the analysis of the MTP procedure obtained by Werft and Benner [2009] revealed problems with controlling FDR in the case of numerous sets of hypotheses and small samples. The paper presents a simulation experiment conducted to investigate potential restrictions of MTP procedure in case of large numbers of inferences and large sample sizes, which is typical of Big Data analyses. The experiment revealed that, regardless of the sample size, problems with controlling FDR occur when multiple testing procedures based on minima of unadjusted p-values ( ) are applied. Moreover, the experiment indicated the serious instability of the results of the MTP procedure (dependent on the number of bootstrap samplings) if multiple testing procedures based on minima of unadjusted p-values ( ) are used. The experiment described in the paper and the results obtained by Werft, Benner [2009] and Denkowska [2013] indicate the need for further research on MTP procedure.
Źródło:
Mathematical Economics; 2014, 10(17); 5-16
1733-9707
Pojawia się w:
Mathematical Economics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The importance of Big Data Analytics technology in business management
Autorzy:
Pizło, Wojciech
Kulykovets, Olena
Prokopowicz, Dariusz
Mazurkiewicz-Pizło, Anna
Kałowski, Adam
Paprocka, Małgorzata W.
Stawicka, Ewa
Skarzyńska, Edyta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/20311652.pdf
Data publikacji:
2023-10-31
Wydawca:
Akademia Sztuki Wojennej
Tematy:
Big Data management
Digital Twins
new technology management
Big Data
Analytics
Scopus database
Opis:
Data processing, artificial intelligence and IoT technologies are on the rise. The role of data transfer security systems and databases, known as Big Data, is growing. The main cognitive aim of the publication is to identify the specific nature of Big Data management in an enterprise. The paper uses the bibliographic Elsevier and Springer Link databases, and the Scopus abstract database. The distribution of keywords, drawing attention to four main areas related to research directions, is indicated, i.e., Big Data and the related terms „human”, „IoT” and „machine learning”. The paper presents the specific nature of Big Data together with Kitchin and McArdle’s research, indicating the need for a taxonomic ordering of large databases. The precise nature of Big Data management, including the use of advanced analytical techniques enabling managerial decision-making, was identified. The development of Cyber Production Systems (CPS), based on BD, integrating the physical world of an enterprise with the digitisation of information as the concept of Digital Twins (DTs), was also indicated. CPS offer the opportunity to increase enterprise resilience through increased adaptability, robustness and efficiency. With DTs, manufacturing costs are reduced, the product life cycle is shortened, and production quality increases.
Źródło:
Cybersecurity and Law; 2023, 10, 2; 270-282
2658-1493
Pojawia się w:
Cybersecurity and Law
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
NoSQL databases as a data warehouse for decision support systems
Autorzy:
Kurpanik, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/347368.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Wojsk Lądowych imienia generała Tadeusza Kościuszki
Tematy:
big data
NoSQL
ACID
CAP
Opis:
Nowadays, to some extent decision support systems are forced to base their operation on large data warehouses whose analysis is difficult and time consuming. This is why where data are stored becomes vital. The use of an efficient and productive data warehouse for this purpose can significantly improve application/system operation. Currently one of the most common solutions used in Big Data storage and quick processing are non-relational databases NoSQL. They are a relatively new solution, however, their development is dynamic and their market share is increased on a daily basis, which means that it worth investigating what they offer.
Źródło:
Zeszyty Naukowe / Wyższa Szkoła Oficerska Wojsk Lądowych im. gen. T. Kościuszki; 2017, 3; 124-131
1731-8157
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe / Wyższa Szkoła Oficerska Wojsk Lądowych im. gen. T. Kościuszki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Health Sector and Application of Big Data: A Case Study of India
Autorzy:
Mitra, Roma
Dhingra, Apaar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/14104106.pdf
Data publikacji:
2022-03-27
Wydawca:
Wyższa Szkoła Bankowa we Wrocławiu
Tematy:
health care
big data
India
Opis:
Aim: The paper aims to study and present the case study of the health sector of India. The paper also aims to identify the opportunities for the application of Big data in the health sector. The major stakeholders of the system viz. doctors, hospitals, clinics, insurance companies, pharmaceutical companies, research, and development organizations, industries manufacturing medical instruments, laboratories, medical data analysts, and many more are utilizing big data and predictive analytics in their critical decision making. The predicted revenue was expected to reach 280 billion by 2020 as per the statistics given by the Indian Brand Equity Foundation. Research methods: A critical review has been conducted using electronic sources between 2015 and 2020, limited to English language articles and reports published from 2015 onwards. The reviews will be classified to identify the opportunities for future application of Big Data. Conclusions: The paper presents a trend in the use of Big Data Analysis in the health sector. The paper also explores and identifies the areas of future application of big data to increase the efficacy of the system. Originality/value of the article: This is an original piece of article in the context of India in terms of documenting the big data applications in the health sector and identifying the opportunities for the future application of the same.  Implications of the research: This research holds a significant contribution towards the implications of the application of Big Data in the health sector. The newly identified areas of the health sector, which can be improved by using the big data analytics, are important for the policy makers of the organizations, including the Government.  Limitations of the research: The research has been conducted based on the secondary data, which area available in the public domain. However, due to COVID 19, there could have been more innovations in the health sector in terms of using the big data, which may not have been published or are available in the public domain. Also, collection of the primary data in terms of an interview with the administrators/management can be explored in the future study.
Źródło:
Central European Review of Economics and Management; 2022, 6, 1; 45-65
2543-9472
Pojawia się w:
Central European Review of Economics and Management
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 309

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