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 Management" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 41
Tytuł:
A customized root cause analysis approach for cost overruns and schedule slippage in paper-machine-building projects
Autorzy:
Aikhatib, Maha
Altarazi, Safwan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407207.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
project quality management
project evaluation
paper industry
paper-machine-building projects
root cause analysis
big machines
Opis:
This study presents a customized root cause analysis approach to investigate the reasons, provide improvements measures for the cost overruns, and schedule slippage in papermachine-building projects. The proposed approach is an analytical-survey approach that uses both actual technical data and experts’ opinions. Various analysis tools are embedded in the approach including: data collection and clustering, interviews with experts, 5-Whys, Pareto charts, cause and effect diagram, and critical ratio control charts. The approach was implemented on seven projects obtained from a leading international paper machine supplier. As a result, it was found that the main causes behind cost and schedule deviations are products’ related; including technical accidents in the Press section, damaged parts, design issues, optimization of the machine and missing parts. Based on the results, prevention measures were perceived.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2019, 10, 2; 83--92
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
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:
APPLICATION OF DATA BASE SYSTEMS BIG DATA AND BUSINESS INTELLIGENCE SOFTWARE IN INTEGRATED RISK MANAGEMENT IN ORGANIZATION
ZASTOSOWANIE SYSTEMÓW BAZODANOWYCH BIG DATA I APLIKACJI ANALITYKI BIZNESOWEJ W PROCESACH ZINTEGROWANEGO ZARZĄDZANIA RYZYKIEM W ORGANIZACJI
Autorzy:
Gwoździewicz, Sylwia
Prokopowicz, Dariusz
Grzegorek, Jan
Dahl, Martin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/576698.pdf
Data publikacji:
2018-12
Wydawca:
Międzynarodowy Instytut Innowacji Nauka – Edukacja – Rozwój w Warszawie
Tematy:
risk management
digitization of business processes
computerization of economic analyzes
corporate finance
Big Data
Business Intelligence
Internet
integrated risk management system
zarządzanie ryzykiem
cyfryzacja procesów biznesowych
informatyzacja analiz ekonomicznych
finanse przedsiębiorstw
zintegrowany system zarządzania ryzykiem
Opis:
Currently, business analytics uses computerized platforms containing ready-made reporting formulas in the field of Business Intelligence. In recent years, software companies supporting enterprise management offer advanced applications of information-analytical Business Intelligence class systems consisting of modular development of these systems and combining business intelligence software with platforms that use data warehouse technology, multidimensional analytical processing software and data mining and processing applications. This article describes an example of this type of computerized analytical platform for business entities, which is included in analytical applications that allow quick access to necessary, aggregated and multicriteria processed information. The software allows entrepreneurs and corporate managers as well as entities from the SME sector on the one hand to use embedded patterns of reports or analyzes, and on the other hand to self-develop and configure analyzes carried out, tailored to the specifics of a specific entity. Such analytical applications make it possible to build integrated risk management systems in the organization.
Obecnie w analityce biznesowej wykorzystywane są zinformatyzowane platformy zawierające gotowe formuły raportowania w zakresie Business Intelligence. W ostatnich latach producenci oprogramowania wspomagającego zarządzanie przedsiębiorstwem oferują zawansowane zastosowania informacyjno-analitycznych systemów klasy Business Intelligence polegające na modułowej rozbudowie tych systemów i łączeniu oprogramowania analityki biznesowej z platformami wykorzystującymi technologię hurtowni danych, oprogramowaniem wielowymiarowego przetwarzania analitycznego oraz aplikacjami eksploracji i przetwarzania danych. W niniejszym artykule opisano przykład tego typu zinformatyzowanej platformy analitycznej dla podmiotów gospodarczych, która zalicza się do aplikacji analitycznych umożliwiających szybki dostęp do niezbędnych, zagregowanych i wielokryterialnie przetwarzanych informacji. Oprogramowanie to pozwala przedsiębiorcom i menadżerom korporacji jak również podmiotów z sektora MSP z jednej strony na korzystanie z wbudowanych wzorców raportów czy analiz, a z drugiej na samodzielne opracowywanie i konfigurowanie przeprowadzanych analiz, dostosowanych do specyfiki konkretnego podmiotu. Tego typu aplikacje analityczne umożliwiają zbudowanie w organizacji systemów zintegrowanego zarządzania ryzykiem
Źródło:
International Journal of New Economics and Social Sciences; 2018, 8(2); 43-56
2450-2146
2451-1064
Pojawia się w:
International Journal of New Economics and Social Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial intelligence-based decision-making algorithms, Internet of Things sensing networks, and sustainable cyber-physical management systems in big data-driven cognitive manufacturing
Autorzy:
Lazaroiu, George
Androniceanu, Armenia
Grecu, Iulia
Grecu, Gheorghe
Neguriță, Octav
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/19322650.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
cognitive manufacturing
Artificial Intelligence of Things
cyber-physical system
big data-driven deep learning
real-time scheduling algorithm
smart device
sustainable product lifecycle management
Opis:
Research background: With increasing evidence of cognitive technologies progressively integrating themselves at all levels of the manufacturing enterprises, there is an instrumental need for comprehending how cognitive manufacturing systems can provide increased value and precision in complex operational processes. Purpose of the article: In this research, prior findings were cumulated proving that cognitive manufacturing integrates artificial intelligence-based decision-making algorithms, real-time big data analytics, sustainable industrial value creation, and digitized mass production. Methods: Throughout April and June 2022, by employing Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis (PRISMA) guidelines, a quantitative literature review of ProQuest, Scopus, and the Web of Science databases was performed, with search terms including "cognitive Industrial Internet of Things", "cognitive automation", "cognitive manufacturing systems", "cognitively-enhanced machine", "cognitive technology-driven automation", "cognitive computing technologies", and "cognitive technologies". The Systematic Review Data Repository (SRDR) was leveraged, a software program for the collecting, processing, and analysis of data for our research. The quality of the selected scholarly sources was evaluated by harnessing the Mixed Method Appraisal Tool (MMAT). AMSTAR (Assessing the Methodological Quality of Systematic Reviews) deployed artificial intelligence and intelligent workflows, and Dedoose was used for mixed methods research. VOSviewer layout algorithms and Dimensions bibliometric mapping served as data visualization tools. Findings & value added: Cognitive manufacturing systems is developed on sustainable product lifecycle management, Internet of Things-based real-time production logistics, and deep learning-assisted smart process planning, optimizing value creation capabilities and artificial intelligence-based decision-making algorithms. Subsequent interest should be oriented to how predictive maintenance can assist in cognitive manufacturing by use of artificial intelligence-based decision-making algorithms, real-time big data analytics, sustainable industrial value creation, and digitized mass production.
Źródło:
Oeconomia Copernicana; 2022, 13, 4; 1047-1080
2083-1277
Pojawia się w:
Oeconomia Copernicana
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
BI and Big Data solutions in project management
Wykorzystanie narzędzi klasy BI i systemów Big Data do zarządzania projektami
Autorzy:
Pondel, Jolanta
Pondel, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/431964.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
Business Intelligence
Big Data
analysis
project management
project execution
IT tools
Opis:
The success of projects in enterprises and the success of an entire organization’s business largely depend on the possession and efficient use of the relevant information. In a broader context, success depends on having the adequate knowledge at the right time and place. Business processes generate large amount of data that are collected and processed in a way enabling transforming data into a measurable and useful value, which is information. Its efficient usage streamlines business processes, and allows to respond quickly to changes and proper decision-making. The aim of the paper is to present and define the project management challenges and ideas of Business Intelligence and Big Data systems. The types of analysis available in both platforms are also discussed. In the paper, the authors try to identify the areas of project management that can benefit from Business Intelligence and Big Data analysis.
Źródło:
Informatyka Ekonomiczna; 2015, 4(38); 55-63
1507-3858
Pojawia się w:
Informatyka Ekonomiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data – wyzwanie dla rachunkowości zarządczej
Big data as a challenge for management accounting
Autorzy:
Burnet-Wyrwa, Wioletta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/590501.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Big data
Jakość danych
Ograniczenia
Rachunkowość zarządcza
Wyzwania
Big Data
Challenges
Constrains
Data quality
Management accounting
Opis:
W opracowaniu zaprezentowano wyzwania, z jakimi mogą mierzyć się specjaliści z rachunkowości i menedżerowie przy włączaniu danych pochodzących ze źródeł nieustrukturyzowanych do systemów rachunkowości zarządczej oraz wyzwania i ograniczenia związane z ich pozyskiwaniem, przetwarzaniem, wizualizacją i dzieleniem wyników. Pokazano także wieloaspektowy wpływ, jaki technologie big data wywierają na zakres kompetencji wymaganych od specjalistów z obszaru rachunkowości zarządczej.
The paper presents the challenges that accounting specialists and managers may face when integrating unstructured data into management accounting systems, and the constraints associated with acquiring, processing, visualizing, and sharing results. The multi-faceted impact Big Data has on the competencies required of accounting professionals had been presented.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2017, 341; 45-53
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big Data: Challenges and Opportunities in Financial Management
Big data: wyzwania i szanse w zarządzaniu finansami
Autorzy:
Pilipczuk, Olga
Cosenco, Natalia
Kosenko, Olena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1923668.pdf
Data publikacji:
2019-11-29
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
Tematy:
big data
financial management
accounting
labor market
Big Data
zarządzanie finansami
księgowość
rynek pracy
Opis:
This paper describes the challenges and opportunities of using “big data” in the practice of financial management. The research question addressed in this work is what the major topics in existing research concerning the demand for big data skills are and where the resulting gaps in financial management occur. The experts noticed the transformation of the finance manager profession and predict that in next decade big data skills will be required for financial managers. The purposes of the paper are: to analyze the current state of the financial manager profession in selected labor markets, to identify the number of job positions with big data skills currently needed and to check additional skills and competencies needed in practice. The purpose of the literature study is to highlight the opportunities and challenges of big data technologies in financial management. To present a snapshot of big data skills demand in the European labor market for financial managers, we conducted research which reveals core skills currently needed for this position. We examined the most popular job search websites to find finance managers job openings that require big data skills in selected European countries. In conclusion, we provide potential areas for further research.
W niniejszym artykule podjęto próbę opisania wyzwań i możliwości wykorzystania technologii Big Data w praktyce zarządzania finansami. Pytanie badawcze poruszone w artykule dotyczy analizy zapotrzebowania na rynku pracy w zakresie umiejętności Big Data i związanych z nimi luk badawczych w zarządzaniu finansami. Eksperci odnotowują transformację zawodu menedżera finansowego i przewidują, że w następnej dekadzie od menedżerów finansowych będą wymagane umiejętności wykorzystania technologii Big Data. Celem artykułu jest analiza obecnego stanu zawodu menedżera finansowego na rynkach pracy wybranych krajów Europy, identyfikacja liczby ofert pracy zawierających wymagania związane z umiejętnościami w zakresie Big Data oraz sprawdzenie dodatkowych umiejętności i kompetencji potrzebnych w praktyce dla menadżerów finansowych. Celem analizy literatury tematu było podkreślenie możliwości i wyzwań wykorzystania technologii Big Data w zakresie zarządzania finansami. Aby przedstawić stan obecny zapotrzebowania na umiejętności Big Data dla menedżerów finansowych na wybranych europejskich rynkach pracy, przeprowadzono badania, które ujawniły kluczowe umiejętności potrzebne obecnie na tym stanowisku. Przeanalizowano najbardziej popularne strony internetowe z ofertami pracy wybranych krajów Europy, aby znaleźć oferty pracy dla menedżerów finansowych, wymagające umiejętności Big Data. Badanie ujawniło różnice w popycie na umiejętności Big Data między badanymi krajami. W podsumowaniu nakreślono potencjalne obszary dalszych badań.
Źródło:
Problemy Zarządzania; 2019, 5/2019 (85); 9-23
1644-9584
Pojawia się w:
Problemy Zarządzania
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data management algorithms in artificial Internet of Things-based fintech
Autorzy:
Andronie, Mihai
Iatagan, Mariana
Uță, Cristian
Hurloiu, Iulian
Dijmărescu, Adrian
Dijmărescu, Irina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/19902795.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
big data management algorithms
artificial intelligence
Internet of Things
fintech
banking
capital markets
Opis:
Research background: Fintech companies should optimize banking sector performance in assisting enterprise financing as a result of firm digitalization. Artificial IoT-based fintech-based digital transformation can relevantly reverse credit resource misdistribution brought about by corrupt relationship chains. Purpose of the article: We aim to show that fintech can decrease transaction expenses and consolidates firm stock liquidity, enabling excess leverage decrease and cutting down information asymmetry and transaction expenses across capital markets. AI- and IoT-based fintechs enable immersive and collaborative financial transactions, purchases, and investments in relation to payment tokens and metaverse wallets, managing financial data, infrastructure, and value exchange across shared interactive virtual 3D and simulated digital environments. Methods: AMSTAR is a comprehensive critical measurement tool harnessed in systematic review methodological quality evaluation, DistillerSR is harnessed in producing accurate and transparent evidence-based research through literature review stage automation, MMAT appraises and describes study checklist across systematic mixed studies reviews in terms of content validity and methodological quality predictors, Rayyan is a responsive and intuitive knowledge synthesis tool and cloud-based architecture for article inclusion and exclusion suggestions, and ROBIS appraises systematic review bias risk in relation to relevance and concerns. As a reporting quality assessment tool, the PRISMA checklist and flow diagram, generated by a Shiny App, was used. As bibliometric visualization and construction tools for large datasets and networks, Dimensions and VOSviewer were leveraged. Search terms were “fintech” + “artificial intelligence”, “big data management algorithms”, and “Internet of Things”, search period was June 2023, published research inspected was 2023, and selected sources were 35 out of 188. Findings & value added: The growing volume of financial products and optimized operational performance of financial industries generated by fintech can provide firms with multifarious financing options quickly. Big data-driven fintech innovations are pivotal in banking and capital markets in relation to financial institution operational efficiency. Through data-driven technological and process innovation capabilities, AI system-based businesses can further automated services.
Źródło:
Oeconomia Copernicana; 2023, 14, 3; 769-793
2083-1277
Pojawia się w:
Oeconomia Copernicana
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
Tytuł:
Big data w procesie zarządzania firmą
Big Data in the process of management
Autorzy:
Dembowski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/108929.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Szczeciński. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego
Tematy:
big data
analiza sieci
zarządzanie sieciowe
zarządzanie macierzowe
teoria grafów
Big Data
social network
network analysis
graph theory
matrix management
Opis:
Przedmiotem niniejszego artykułu jest zjawisko Big Data. Autor przedstawia ogólne informacje na temat tego, czym ów zbiór jest, a także gdzie i w jaki sposób jest lub może być wykorzystany. Wskazuje problemy, które generuje wzmożony napływ informacji (którego znaczący wzrost obserwujemy w ciągu ostatnich kilku lat) oraz omawia przykładowe narzędzia, które pomogą te problemy rozwiązywać. Wybór instrumentów nie jest przypadkowy, gdyż stanowią one skuteczną pomoc w procesie zarządzania procesami produkcji czy usług, a także zasobami ludzkimi.
The main subject of this article is the phenomenon of Big Data. Author would like to present general information about Big Data, as well as where and how it is used. Also discused will be problem generated by increased flow of information which increased over last few years, and examples of tools that can be helpful to solve these problems. The choise of instruments isn’t accidental, because they are useful in management processes of production, services and humar resources.
Źródło:
Studia Informatica Pomerania; 2017, 46, 4; 5-17
2451-0424
2300-410X
Pojawia się w:
Studia Informatica Pomerania
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:
Big Data wyzwaniem dla zarządzania i rachunkowości
Big Data - a challenge for management and accounting
Autorzy:
Łada, Monika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/592834.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Big Data
Rachunkowość
Systemy informacyjne
Zarządzanie
Accounting
Information systems
Management
Opis:
Celem artykułu jest przedstawienie zmian w rachunkowości i zarządzaniu obserwowanych aktualnie oraz oczekiwanych w przyszłości w efekcie zwiększania się skali gromadzenia i wykorzystania dużych cyfrowych zbiorów danych. Opracowanie zostało przygotowane na podstawie przeglądu literatury. Analiza artykułów publikowanych w czasopismach naukowych z obszarów zarządzania i rachunkowości pozwoliła na wskazanie najważniejszych kierunków zmian w modelach działalności podmiotów gospodarczych, systemach zarządzania oraz wspomagających je rozwiązaniach informacyjnych z zakresu rachunkowości.
The aim of the paper is to present changes in the area of management and accounting, currently undergoing and expected in the future as a result of Big Data development. The study was prepared on the basis of a literature review. Analysis of articles published in scientific management and accounting journals allowed to identify the most important directions of changes in the business models, management systems as well as accounting solutions.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 299; 197-206
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data-driven framework for viral churn prevention: a case study
Autorzy:
Lucantoni, Laura
Antomarioni, Sara
Bevilacqua, Maurizio
Ciarapica, Filippo E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/406954.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Big Data Analytics
Machine Learning
Probability Estimation Trees
Customer Value Management
ICT sector
Opis:
The application of churn prevention represents an important step for mobile communication companies aiming at increasing customer loyalty. In a machine learning perspective, Customer Value Management departments require automated methods and processes to create marketing campaigns able to identify the most appropriate churn prevention approach. Moving towards a big data-driven environment, a deeper understanding of data provided by churn processes and client operations is needed. In this context, a procedure aiming at reducing the number of churners by planning a customized marketing campaign is deployed through a data-driven approach. Decision Tree methodology is applied to drow up a list of clients with churn propensity: in this way, customer analysis is detailed, as well as the development of a marketing campaign, integrating the individual churn model with viral churn perspective. The first step of the proposed procedure requires the evaluation of churn probability for each customer, based on the influence of his social links. Then, the customer profiling is performed considering (a) individual variables, (b) variables describing customer-company interactions, (c) external variables. The main contribution of this work is the development of a versatile procedure for viral churn prevention, applying Decision Tree techniques in the telecommunication sector, and integrating a direct campaign from the Customer Value Management marketing department to each customer with significant churn risk. A case study of a mobile communication company is also presented to explain the proposed procedure, as well as to analyze its real performance and results.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2020, 11, 3; 38-47
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Business performance measurements in asset management with the support of big data technologies
Pomiary wydajności biznesowej w zarządzaniu aktywami ze wsparciem technologii big data
Autorzy:
Campos, J.
Sharma, P.
Jantunen, E.
Baglee, D.
Fumagalli, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/410199.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
business performance measurements
asset management
big data technologies
pomiary wydajności biznesowej
zarządzanie aktywami
technologie big data
Opis:
The paper reviews the performance measurement in the domain of interest. Important data in asset management are further, discussed. The importance and the characteristics of today’s ICTs capabilities are also mentioned in the paper. The role of new concepts such as big data and data mining analytical technologies in managing the performance measurements in asset management are discussed in detail. The authors consequently suggest the use of the modified Balanced Scorecard methodology highlighting both quantitative and qualitative aspects, which is crucial for optimal use of the big data approach and technologies.
W artykule przedstawiono pomiar wydajności w dziedzinie zainteresowań. Następnie omawiane są ważne dane dotyczące zarządzania aktywami. W artykule wymieniono również znaczenie i cechy charakterystyczne dla dzisiejszych technologii informacyjno-komunikacyjnych. Szczegółowo omówiono rolę nowych koncepcji, takich jak big data i technologie analityczne dotyczące wyszukiwania danych w zarządzaniu pomiarami wydajności w zarządzaniu aktywami. Autorzy sugerują zastosowanie metodologii zmodyfikowanej Strategicznej Karty Wyników, która podkreśla zarówno aspekty ilościowe, jak i jakościowe, co jest kluczowe dla optymalnego wykorzystania podejścia i technologii big data.
Źródło:
Management Systems in Production Engineering; 2017, 3 (25); 143-149
2299-0461
Pojawia się w:
Management Systems in Production Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Challenges Related to Identifying Sources and Document Collection for Big Data Analyses
Autorzy:
Gmiterek, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/426401.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Tematy:
big data
data management
trend watching
information science
data sets exploration
Opis:
The modern information environment is dynamic and characterized by the speed with which multimedia content is created, collected, contributed to and shared. Users have access to documents which are part of large, changing and diverse sets of data, whose effective processing can lead, and frequently does lead, to new knowledge being discovered. However, the overwhelming majority of the resources available today require specialized tools and techniques for identifying, searching, collecting and organizing the large volumes of data. This also applies to data directly related to the activities of institutions dealing in information or the field of information science, especially the theory and practice of accessing, searching and collecting documents. The purpose of this article is to present selected issues and challenges related to exploring the possibilities offered by big data from the perspective of information science, the activities of libraries and the information resources they offer. Based on a critical analysis of the relevant literature and with use of inductive reasoning, experiments and observations, selected aspects of digital document accessibility and classification are presented, in addition to issues related to searching and identifying resources using tools currently offered by libraries (in particular discovery systems).
Źródło:
e-mentor. Czasopismo naukowe Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie; 2019, 3 (80); 4-9
1731-6758
1731-7428
Pojawia się w:
e-mentor. Czasopismo naukowe Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 41

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