PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2015 | 74 | 41--53
Tytuł artykułu

Analiza i strategia big data w organizacjach

Warianty tytułu
Big Data in Organizations - Possibilities and Challenges
Języki publikacji
PL
Abstrakty
W obliczu rosnącej wykładniczo ilości danych, a także coraz większych wyzwań stawianych przez otoczenie biznesowe - jak globalizacja, konkurencja czy zmienność - organizacje coraz częściej muszą, oprócz analizowania danych ustrukturyzowanych, brać pod uwagę również wnioski płynące z analiz tzw. big data. Jednak są to dane na tyle specyficzne i różniące się od danych "klasycznych ", jakie znaleźć można w bazach i hurtowniach danych, że konieczne jest nowe podejście zarówno do implementacji big data, jak i ich analizowania. Głównym celem artykułu jest uporządkowanie pojęć związanych z big data, próba zarysowania wyzwań, jakie stawia organizacjom ten typ danych, a także wskazanie, jaką strategię powinny obrać podmioty, chcące efektywnie analizować big data. (abstrakt oryginalny)
EN
The amount of data is growing exponentially, and organizations face also challenges from the environment - namely globalization, competition and changeability. Thus organizations have to consider not only structured data, but also to analyze the unstructured, so-called big data. The latter is so specific and differs so much from "classical" data in databases and data warehouses, that it is necessary to develop a new approach to big data implementation and analysis. The main aim of the paper is ordering of notions connected with big data, discussing of challenges of big data, as well as pointing out an effective strategy for organizations aiming at analyzing big data. (original abstract)
Słowa kluczowe
Rocznik
Tom
74
Strony
41--53
Opis fizyczny
Twórcy
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Bibliografia
  • [1] N. Williams, N. P. Ferdinand and R. Croft, "Project management maturity in the age of Big Data," International Journal of Managing Projects in Business, vol. 7, no. 2, pp. 311-317, 2014.
  • [2] P. Russom, "Big Data Analytics," TD WIBest Practices Report, 2011.
  • [3] M. Grobelnik, "Big Data Tutorial," 8 May 2012. [Online]. Available: http://www.slideshare.net/markogrobelnik/big-data-tutorial-marko-grobelnik-25-may-2012. [Accessed 29 06 2014].
  • [4] IBM, "Big Data at the Speed of Business," 2014. [Online]. Available: http://www- 01.ibm.com/software/data/bigdata/. [Accessed 02 07 2014].
  • [5] T. Shan, "Big Data Cloudified," 6 June 2013. [Online]. Available: http://cloudonomic.blogspot.com/. [Accessed 29 6 2014].
  • [6] M. Horrigan, "Big Data: A Perspective from the BLS," Amstat News, pp. 25-27, January 2013.
  • [7] R. Rodriguez, "Big Data and Better Data," Amstat News, pp. 3-4, June 2012.
  • [8] S. Arbesman, "Five Myths about Big Data," Washington Post, 16 08 2013.
  • [9] A. Gaffar, E. Darwish and A. Tridane, "Structuring Heterogeneous Big Data for Scalability and Accuracy," International Journal of Digital Information and Wireless Communications, vol. 4, no. 1, pp. 10-23, 2014.
  • [10] T. Davenport, P. Barth and R. Bean, "How 'Big Data' is Different," MIT Sloan Management Review, vol. 54, no. 1, pp. 21-24, 2012.
  • [11] F. Provost and T. Fawcett, "Data science and its relationship to big data and data-driven decision making," Big Data, vol. 1, no. 1, pp. 51-59, 2013.
  • [12] D. Conway and D. Klabjan, "Innovation Patterns of Big Data," in Big Data and Business Analytics, J. Liebowitz, Ed., Boca Raton, CRC Press, Taylor & Francis Group, LLC, 2013, pp. 131-146.
  • [13] SAS, "Five big data challenges and how to overcome them with visual analytics," SAS Institute, Cary, NC, 2013.
  • [14] M. Hoskins, "Big Data 2.0: Cataclysm or Catalyst?," Big Data, vol. 2, no. 1, pp. 5-6, 2014.
  • [15] J. Betser and D. Belanger, "Architecting the Enterprise via Big Data Analytics," in Big Data and Business Analytics, J. Liebowitz, Ed., Boca Raton, CRC Press, Taylor & Francis Group, LLC, 2013, pp. 1-20.
  • [16] O. Trajman, "The Intrinsic Value of Data," in Big Data and Business Analytics, J. Liebowitz, Ed., Boca Raton, CRC Press, Taylor & Francis Group, LLC, 2013, pp. 69-86.
  • [17] P. Kent, R. Kulkarni and U. Sglavo, "Finding Big Value in Big Data: Unlocking the Power of High Performance Analytics," in Big Data and Business Analytics, J. Liebowitz, Ed., Boca Raton, CRC Press, Taylor & Francis Group, LLC, 2013, pp. 87-102.
  • [18] B. Schmarzo, Big Data: Understanding How Data Powers Big Business, Indianapolis: John Wiley & Sons, 2013.
  • [19] C. Bizer, P. Boncz, M. Brodie and O. Erling, "The Meaningful Use of Big Data: Four Perspectives - Four Challenges," SIGMOD Record, vol. 40, no. 4, pp. 56-60, 2011.
  • [20] M. Kantardzic, Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms, 2nd Edition, Hoboken, New Jersey: Wiley-IEEE Press, 2011.
  • [21] D. Zhao, "Frontiers of Big Data Analytics: Patterns and Cases in Online Marketing," in Big Data and Business Analytics, J. Liebowitz, Ed., Boca Raton, CRC Press, Taylor & Francis Group, LLC, 2013, pp. 43-68.
  • [22] F. Halper and K. Krishnan, "TDWI Big Data Maturity Model Guide," 2013-2014. [Online]. Available: http://tdwi.org/whitepapers/2013/10/tdwi-big-data-maturity-model-guide/asset. aspx? tc =assetpg. [Accessed 02 07 2014].
  • [23] J. Radcliffe, "Leverage a Big Data Maturity Model to Build Your Big Data Roadmap," Radcliffe Advisory Services Ltd, Guildford, 2014.
  • [24] J. Haddad, "How to construct a big data strategy," Techradar.pro, 14 May 2014.
  • [25] S. Parise, B. Iyer and D. Vesset, "Four Strategies to Capture and Create Value from Big Data," Ivey Business Journal, July/August 2012.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171392177

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.