Architektura systemowa dla modelowania i zarządzania danymi masowymi

• Autorzy: Małgorzata Pańkowska
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Biorąc pod uwagę, że gospodarowanie danymi może zapewnić podstawy dla budowania aktywów znacznej wartości, zadziwiające jest, jak często kierownictwo organizacji gospodarczej obawia się rozwoju inicjatyw działania w wymienionym zakresie. Być może ograniczeniem są priorytety budżetowe, a także brak wiedzy i umiejętności gospodarowania danymi, by sprostać temu wyzwaniu. W rozdziale przedstawiono problematykę zarządzania danymi ze zwróceniem szczególnej uwagi na dane masowe (Big Data) na tle architektury systemowej przedsiębiorstwa. Najważniejszą część rozdziału stanowi model architektury przedsiębiorstwa dla przetwarzania danych masowych. Przyjęto tu założenie, że właściwe gospodarowanie danymi wymaga formalnych struktur interesariuszy, procesów i technologii, wzajemnie zintegrowanych, by umożliwiły wyeksponowanie danych jako zasobów przedsiębiorstwa, wspomaganie podejmowania właściwych decyzji, uzyskanie przewagi konkurencyjnej i generowanie innowacyjnych wewnątrzorganizacyjnych rozwiązań i efektów synergii, a także dla zachowania zgodności z prawem i łagodzenia ryzyka. Niniejszy rozdział monografii składa się z trzech części: w pierwszej uzasadniono potrzebę gospodarowania danymi, druga zawiera model architektury, trzecia obejmuje dyskusję dotyczącą znaczenia gospodarowania danymi w konfrontacji z koncepcjami ładu informacyjnego(fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Przedsiębiorstwo; Analiza danych; Informacja w organizacji; Informacja w przedsiębiorstwie

EN

Enterprises; Data analysis; Information in organization; Information in enterprise

• Czasopismo: Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2019
• Tom: Procesy modelowania danych i podejmowania decyzji w architekturze systemowej przedsiębiorstwa
• Strony: 100--118

Twórcy

autor

Małgorzata Pańkowska

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Bonnet P. (2010), Enterprise Data Governance, John Wiley & Sons, Hoboken.
• Curry E. (2016), The Big Data Value Chain: Definitions, Concepts, and Theoretical Approaches [w:] J.M. Cavanillas, E. Curry, W. Wahlster (eds.), New Horizons for a Data-Driven Economy. A Roadmap for Usage and Exploitation of Big Data in Europe, Springer Open, Cham, s. 29-38.
• Desouza K.C., Jacob B. (2014), Big Data in the Public Sector: Lessons for Practitioners and Scholars, I-22, Sage, https://www.researchgate.net/publication/285291463 (dostęp: 15.02.2019).
• Di Martino B., Cretella G., Esposito A. (2017), Big Data, IoT and Semantics [w:] A.Y. Zomaya, S. Sakr (eds.), Handbook of Big Data Technologies, Springer, Heidelberg, s. 655-690.
• Erl T., Khattak W., Buhler P. (2016), Big Data Fundamentals Concepts, Drivers and Techniques, Prentice Hall, Boston.
• Heisterberg R., Verma A. (2014), Creating Business Agility, John Wiley & Sons, Hoboken.
• Inmon W.H., Linstedt D. (2015), Data Architecture: A Primer for the Data Scientist. Big Data, Data Warehouse and Data Vault, Elsevier, Amsterdam.
• Kumar K.A. (2017), Emerging Cost Effective Big Data Architectures [w:] A.Y. Zomaya, S. Sakr (eds.), Handbook of Big Data Technologies, Springer, Heidelberg, s. 755-776.
• Ladley J. (2012), Data Governance. How to Design, Deploy, and Sustain and Effective Data Governance Program, Elsevier, Amsterdam.
• Lin N. (2015), Applied Business Analytics, Integrating Business Process, Big Data, and Advanced Analytics, Pearson, Upper Saddle River.
• Schmarzo B. (2013), Big Data. Understanding How Data Powers Big Business, Wiley, Indianapolis.
• Smallwood R.F. (2014), Information Governance, Concepts, Strategies and Best Practices, John Wiley & Sons, Hoboken.
• Stephenson D. (2018), Big Data Demystified, Pearson, Harlow.
• Unhelkar B. (2018), Big Data Strategies for Agile Business. Framework, Practices, and Transformation Roadmap, CRC Press, Taylor & Francis Group, Boca Raton.
• Weill P., Woerner S.L. (2018), What's Your Digital Business Model? Six Questions to Help You Build the Next-Generation Enterprise, Harvard Business Review Press, Boston.