Zum Inhalt springen
Marketing i Zarządzanie

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

nr 2 (48) 2017
OpenAlex

Daten beziehen sich auf diesen Artikel oder dieses Kapitel.

Datensatz in der Datenbank gefunden

Zitate
3
Literaturangaben
1
Zitate nach Jahren
JahrZitate
20181
20191
20211

Daten abgerufen:

Die zuletzt verfügbaren Daten werden angezeigt. Eine Aktualisierung steht aus oder ist fehlgeschlagen.

Quelle ansehen (neuer Tab)
Crossref

Daten beziehen sich auf diesen Artikel oder dieses Kapitel.

Datensatz in der Datenbank gefunden

Zitate
3

Daten abgerufen:

Die zuletzt verfügbaren Daten werden angezeigt. Eine Aktualisierung steht aus oder ist fehlgeschlagen.

Quelle ansehen (neuer Tab)
OpenCitations

Daten beziehen sich auf diesen Artikel oder dieses Kapitel.

Zitate
3

Daten abgerufen:

Die zuletzt verfügbaren Daten werden angezeigt. Eine Aktualisierung steht aus oder ist fehlgeschlagen.

Zitierende Veröffentlichungen
  1. 10.1016/j.procs.2021.09.293 (2021)
  2. 10.7172/1644-9584.85.1 (2019)
  3. 10.37055/nsz/129528 (2018)
Quelle ansehen (neuer Tab)
Google Scholar

Wykorzystanie big data w procesach decyzyjnych przedsiębiorstw

DOI: 10.18276/miz.2017.48-13
Zitieren

Der Volltext ist verfügbar

Abstract

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.
PDF-Vorschau

PDF öffnen

Bibliographie (23)
  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.