PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2015 | nr 41, T.2 Rola podmiotów rynkowych w kształtowaniu wizerunku organizacji i postrzeganiu wartości marki.Kierunki zmian w zarządzaniu marketingowym organizacją | 265--277
Tytuł artykułu

Big Data koniecznością współczesnego marketingu

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Big Data as a Necessity of Modern Marketing
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Celem artykułu jest przybliżenie pojęcia big data oraz zaprezentowanie obszarów zastosowania big data przez współczesnego marketera. Big data to źródło informacji przyczyniające się nie tylko do wspomagania bieżących decyzji organizacji, ale przede wszystkim pozwalające prognozować kierunki rozwoju przedsiębiorstw w celu zwiększenia efektywności ekonomicznej organizacji oraz zwiększenia jakości oferowanych produktów. Wśród działań operacyjnych, w których wykorzystać można big data można zaliczyć m.in. wybór grup docelowych działań promocyjnych prowadzonych w internecie, podejmowanie działań w obszarze wyboru grup docelowych czy zwiększanie efektywności działań operacyjnych. Marketerzy przyzwyczajają się do szybszego reagowania na podstawie coraz bogatszych źródeł danych. Oczekują także łatwego, a przede wszystkim samoobsługowego dostępu do zasobów. Big data mogą zaspokoić te potrzeby. (abstrakt oryginalny)
EN
The objective of the paper is to show the definition of Big Data and to present the areas of using Big Data by modern marketer. Big Data is the source of information that contributes not only the support of current decision of organization but primarily that allows predicting the development trends of enterprises in order to improve economic efficiency and increase the quality of offered products. Among operational activities, in which we Big Data can be used there are, among others: the choice of target groups of promotional activities on the internet, the implementation of action of choosing target groups or efficiency improvement of operational activities. Marketers quickly get used to faster response based on richer data sources. They expect easy and above all self-service access to resources. Big Data can meet these needs.(original abstract)
Twórcy
  • Politechnika Poznańska
Bibliografia
  • Ayankoya K., Calitz A., Greyling J., Intrinsic relations between Data Science, Big Data, Business Analytics and Datafication, SAICSIT '14, Proceedings of the Southern African Institute for Computer Scientist and Information Technologists Annual Conference 2014 on SAICSIT 2014 Empowered by Technology, ACM, New York 2014.
  • Baaziz A., Quoniam L., How to use Big Data technologies to optimize operations in Upstream Petroleum Industry, "International Journal of Innovation" 2013, Vol. 1, http://www.journaliji.org/index.php/iji/article/view/4.
  • Brachman A., Raport Obserwatorium ICT. Internet przedmiotów, 2013, http://ris.slaskie.pl/files/zalaczniki/2013/11/15/1384514944/1385471147.pdf.
  • Caldarola E.G., Picariello A., Castelluccia D., Modern enterprises in the bubble: why Big Data Matters, ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, Vol 40, ACM, New York 2015.
  • deRoss D. et al., Understanding Big Data: Analytics for enterprise Class Hadoop and Streaming Data, McGraw-Hill, New York 2011.
  • Fernández et al., Big Data with Cloud Computing: an insight on the computing environment, MapReduce, and programming frameworks, WIREs Data Mining and Knowledge Discovery 2014, Vol. 4, Iss. 5.
  • Goliński M. et al., Technological and organizational determinants of information management in the urban space (based on scientific research), ICUIMC '12 The 6th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication, Article No. 70, ACM, New York 2012.
  • Goonetilleke O. et al., Twitter analytics: a big data management perspective, ACM SIGKDD Explorations Newsletter - Special issue on big data, Vol. 16, Iss. 1, New York 2014.
  • Hansmann T., Niemeyer P., Big Data - Characterizing an Emerging Research Field Using Topic Models, WI-IAT '14 Proceedings of the 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT) - Vol. 1, 2014.
  • Hillman T., Weilenmann A.H., Situated social media use: a methodological approach to locating social media practices and trajectories, "CHI '15 Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems, ACM, New York 2015.
  • Januszewski A., Technologia informacyjna dla prawników i administratywistów, Diffin, Warszawa 2009.
  • Kemp S., Digital, Social and Mobile Worldwide in 2015, http://wearesocial.net/blog/ 2015/01/digital-social-mobile-worldwide-2015/.
  • Kolegowicz K., Wartość informacji a koszty jej przechowania i ochrony, [w:] Informacja w zarządzaniu przedsiębiorstwem. Pozyskiwanie, wykorzystanie i ochrona (wybrane problemy teorii i praktyki), red. R. Borowiecki, M. Kwieciński, Kantor Wydawniczy Zakamycze, Kraków 2003.
  • Kwiatkowska A., Systemy wspomagania decyzji. Jak korzystać z wiedzy i informacji, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa 2007.
  • Marx V., The big challenges of big data, "Nature" 2013, Vol. 498.
  • Mayer-Schönberger V., Cukier K, Big Data - rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie, MT Biznes, Warszawa 2014.
  • Menon A., Big data @ facebook, MBDS '12 Proceedings of the 2012 workshop on Management of big data systems, ACM, New York 2012.
  • Pokornowski M., The fourth V, as in evolution: How evolutionary linguistics can contribute to data science, "Theoria et Historia Scientiarum" 2015, Vol. XI.
  • Riggins F.J., Wamba S.F., Research directions on the adoption, usage, and impact of the Internet of Things through the use of Big Data Analytics, HICSS '15 Proceedings of the 2015 48th Hawaii International Conference on System Sciences, IEEE Computer Society, Washinghton 2015.
  • Sondhi S., Arora R., Applying Lessons from e-Discovery to Process Big Data using HPC, XSEDE'14 Proceedings of the 2014 Annual Conference on Extreme Science and Engineering Discovery Environment, Article No. 8, ACM, New York 2014.
  • Społeczeństwo informacyjne w Polsce, GUS, 2014, http://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/nauka-i-technika-spoleczenstwo-informacyjne/spoleczenstwo-informacyjne/.
  • Sumbaly R., Kreps J., Shah S., The big data ecosystem at LinkedIn, SIGMOD '13 Proceedings of the 2013 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, ACM, New York 2013.
  • Szymanek V., Pieniek M., Społeczeństwo informacyjne w liczbach, Ministerstwo Administracji i Cyfryzacji, Warszawa 2013.
  • Vossen G., Big data as the new enabler in business and other intelligence, "Vietnam Journal of Computer Science" 2014, Vol. 1.
  • Wang W. et al., Harnessing Twitter "big data" for automatic emotion identification, International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust, PASSAT and Internationale Conference on Social Computing SocialComp, IEEE, Amsterdam 2012.
  • Wu X et al., Data mining with big data, "IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering" 2014, Vol. 26.
  • Zeni M., Miorandi D., De Pellegrini F., YouStatAnalyser: a tool for analysing the dynamics of YouTube content popularity, ValueTools '13 Proceedings of the 7th International Conference on Performance Evaluation Methodologies and Tools, ISCT, Brussels 2013.
  • Zhou M.X., "Big picture": mixed-initiative visual analytics of Big Data, VINCI '13 Proceedings of the 6th International Symposium on Visual Information Communication and Interaction, ACM, New York 2013.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171413505

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.