Marketing i Zarządzanie

Wcześniej: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Problemy Zarządzania, Finansów i Marketingu

ISSN: 2450-775X     eISSN: 2353-2874    OAI    DOI: 10.18276/miz.2017.48-13
CC BY-SA   Open Access 

Lista wydań / nr 2 (48) 2017
Wykorzystanie big data w procesach decyzyjnych przedsiębiorstw

Autorzy: Magdalena Kalińska-Kula
Uniwersytet Łódzki, Wydział Zarządzania
Słowa kluczowe: big data procesy decyzyjne decyzje oparte na danych przedsiębiorstwo
Rok wydania:2017
Liczba stron:13 (141-153)
Klasyfikacja JEL: O32 M31 M37
Cited-by (Crossref) ?:

Abstrakt

W XXI wieku konieczność ciągłego gromadzenia i przetwarzania znacznych ilości danych staje się codziennością w biznesie. Większość firm na świecie, bez względu na wielkość, profil działalności i zasoby finansowe, podejmuje działania w zakresie pozyskiwania informacji niezbędnych w procesach decyzyjnych, mając jednocześnie coraz szerszy dostęp do coraz tańszych danych. Celem artykułu jest przybliżenie pojęcia big data oraz zaprezentowanie możliwości wykorzystania wielkich zbiorów danych przez współczesne przedsiębiorstwa, zarówno w zakresie wsparcia strategicznych decyzji podejmowanych w organizacji, jak i w bieżących działaniach marketingowych.
Pobierz plik

Plik artykułu

Bibliografia

1.Ayankoya, K., Calitz, A., Greyling, J. (2014). Intrinsic relations between Data Science, Big Data, business analytics and datafication. SAICSIT’14, Pro-ceedings of the Southern African Institute for Computer Scientist and In-formation Technologists Annual Conference 2014 on SAICSIT 2014 Em-powered by Technology. New York: ACM.
2.Big Data Executive Survey 2017. Big Data business impact: achieving business results through innovation and disruption (2017). NewVantage Partners LLC. Pobrano z: http://newvantage.com/wp-content/uploads/2017/01/Big-Data-Executive-Survey-2017-Executive-Summary.pdf.
3.Borne, K. (11.04.2014). Top 10 Big Data Challenges – A serious look at 10 Big Data V’s. Pobrano z: https://mapr.com/blog/top-10-big-data-challenges-serious-look-10-big-data-vs/.
4.CEOs’ Perspectives on growth, innovation and leadership. Disruption of global economy creating opportunities for visionary leaders (17.10.2016). Frost & Sullivan. Pobrano z: http://corpcom.frost.com/content/PR_CEOSurveyFindings?Source=PR_CC.
5.Chatterjee, S. (24.02.2016). Big Data visualization tools everyone in the industry should be using. Pobrano z: https://www.promptcloud.com/blog/6-big-data-visualization-tools-for-you.
6.Cisco Connected World Technology Report (CCWTR) (28.05.2013). Pobrano z: https://www.cisco.com/c/pl_pl/about/press/press-information-2013/20130528.html.
7.Davenport, Th.H. (2014). Big Data at work: dispelling the myths, uncovering the opportunities. Boston: Harvard Business School Publishing Corporation.
8.Graczyk-Kucharska, M. (2015). Big Data koniecznością współczesnego marketingu. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, 875, Problemy Zarządzania, Finansów i Marketingu, 41 (2), 265‒276.
9.Kachniewska, M. (2014). Big Data analysis jako źródło przewagi konkurencyjnej przedsiębiorstw i regionów turystycznych. Folia Turistica, 32, 35‒54. Pobrano z: www.folia--turistica.pl/attachments/article/430/FT_32_2014.pdf#page=35.
10.Katal, A., Wazid, M., Goudar, R.H. (2013). Big data: issues, challenges, tools and good practices. Sixth International Conference on Contemporary Computing (IC3), IEEE, Noida, 404‒409.
11.Kwiatkowska, A. (2007). Systemy wspomagania decyzji. Jak korzystać z wiedzy i informacji. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
12.Laney, D. (6.02.2001). 3D Data Management: controlling data volume, velocity, and variety. Pobrano z: http://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf.
13.Mayer-Schönberger, V., Cukier, K. (2014). Big data – rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie. Warszawa: MT Biznes.
14.Pamuła, A. (2016). Potencjał analiz Big data w procesach obsługi odbiorców energii. Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych, 40, 285‒297.
15.Płoszajski, P. (2013). Big Data: nowe źródło przewag i wzrostu firm. E-mentor, 3 (50), 5‒10.
16.Press, G. (3.09.2014), 12 Big Data definitions: what's yours? Pobrano z: https://www.forbes.com/sites/gilpress/2014/09/03/12-big-data-definitions-whats-yours/#40a9e8b513ae.
17.Provost, F., Fawcett, T. (2013). Data science and its relationship to big data and data-driven decision making. Big Data, 1 (1), 51‒59. 10.1089/big.2013.1508.
18.Słoniewski, T. (2017). Od BI do „Big data”. Pobrano z: http://it-manager.pl/business-inteligence/.
19.Stępnik, A. (2015). Big data w perspektywie memetycznej, Teksty z Ulicy. Zeszyt memetyczny, 16, 149‒160.
20.Tabakow, M., Korczak, J., Franczyk, B. (2014). Big data – definicje, wyzwania i technologie informatyczne. Informatyka Ekonomiczna, 1 (31), 138‒153.
21.Walczak, M. (7.07.2017). Technologia nie stawia barier, tylko je usuwa. Nowy Marketing. Pobrano z: http://nowymarketing.pl/a/14609,mateusz-walczak-inis-technologia-nie-stawia-barier-tylko-je-usuwa.
22.Weinert, A. (2015). Zastosowanie „big data” a wyniki ekonomiczne przedsiębiorstw. Rynek – Społeczeństwo – Kultura, 1(13), 13‒17. Pobrano z: www.kwartalnikrsk.pl/assets/rsk1-2015-weinert.pdf.
23.Wójcik, M. (2016). Big data w zarządzaniu informacją – przegląd wybranych zagadnień. W: S. Cisek (red.), Inspiracje i innowacje: zarządzanie informacją w perspektywie bibliologii i informatologii. Kraków: Biblioteka Jagiellońska.