Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • In English
Trepo
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä viite 
  •   Etusivu
  • Trepo
  • Kandidaatintutkielmat
  • Näytä viite
  •   Etusivu
  • Trepo
  • Kandidaatintutkielmat
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Big data -analytiikan hyötyjä yrityksen ulkoisen suorituskyvyn mittaamisessa

Raatala, Aleksi (2020)

 
Avaa tiedosto
RaatalaAleksi.pdf (966.9Kt)
Lataukset: 



Raatala, Aleksi
2020

Teknis-taloudellinen kandidaattiohjelma - Bachelor's Programme in Business and Technology Management
Tekniikan ja luonnontieteiden tiedekunta - Faculty of Engineering and Natural Sciences
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Hyväksymispäivämäärä
2020-12-14
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202012098634
Tiivistelmä
On huomattu, että monesti yrityksen suorituskyvyn mittaaminen on hidasta ja menneisyyteen keskittyvää, joka parhaassa tapauksessa tuo ymmärrystä vain tämän hetkisestä tilanteesta. Lisäksi liiketoiminta on siirtymässä koko ajan enemmän ja enemmän asiakaskeskeisempään ajattelu ja toimintamalliin, ja suorituskyvyn mittaamisen saralla puhutaan ulkoisen suorituskyvyn mittaamisesta, eli asiakkaalle näkyvän suorituskyvyn mittaamisesta. Toisaalta taas yritysten toimintaa ja asiakkaita ympäröi nykyään valtava määrä erilaista dataa, jonka nopeus, arvo, moninaisuus ja oikeellisuus vaihtelevat laidasta laitaan. Tätä suurta datamassaa ja sitä ympäröiviä tekniikoita kutsutaan big dataksi. Data on kuitenkin merkityksetöntä, jos sitä ei tulkita ja muunneta ymmärrettävään muotoon. Tätä prosessia kutsutaan analytiikaksi, ja big datan kontekstissa big data –analytiikaksi (BDA). Yrityksen suorituskyvyn mittaamisen saralla on siis tarve tutkimukselle, joka selvittää uusia ulkoisen suorituskyvyn mittaamisen mahdollisuuksia. Tähän tarpeeseen vastataan tässä tutkimuksessa tarkastelemalla BDA:n tuomia mahdollisuuksia suorituskyvyn mittaamisessa.
Tutkimus tehdään kirjallisuustutkimuksena, jonka aineisto koostuu tieteellisistä artikkeleista, kirjoista, konferenssijulkaisuista ja muista tieteellisesti pätevistä materiaaleista. Tutkimuksessa ensin tuodaan ymmärrystä big datan, BDA:n ja suorituskyvyn mittaamisen teoriaan, jonka jälkeen käsitellään BDA:n hyödyntämistä käsitteleviä artikkeleita ja miten ne peilautuvat ulkoisen suorituskyvyn mittaamiseen. Lopuksi käsitellään tutkimusongelmaa ja vastataan päätutkimuskysymykseen ”Miten big data –analytiikkaa voidaan hyödyntää ulkoisen suorituskyvyn mittaamisessa?”
Tutkimusaineistosta selvisi, että BDA:ssa on paljon potentiaalia. Suoraan vastausta ei saatu tutkimuskysymykseen, koska suorituskyvyn mittaamisen tieteenalalla tutkimusta BDA:sta ei ollut, mutta ulkoisen suorituskyvyn mittaamisen tieteenalaa sivuavalla asiakaskokemuksen ja asiakaskokemuksen johtamisen saralla tutkimusta oli tehty. Näiden tutkimusten perusteella voidaan sanoa, että BDA:n metodien, eli kuvailevan, uteliaan, ennustavan ja ohjailevan BDA:n avulla on mahdollista mitata ulkoista suorituskykyä, tuoden myös tulevaisuuteen katsovaa analyysia päätöksenteon tueksi. Aikaisempi tutkimus on kuitenkin vielä hyvin vähäistä, ja tämä tunnistettiin myös tuoreimmissa tieteellisissä teksteissä. Jatkotutkimusmahdollisuudeksi tunnistettiin BDA:n hyödyntäminen suorituskyvyn mittaamisen saralla, ja yksityiskohtaisempi analyysi BDA:n käyttökohteista.
Kokoelmat
  • Kandidaatintutkielmat [10016]
Kalevantie 5
PL 617
33014 Tampereen yliopisto
oa[@]tuni.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Selaa kokoelmaa

TekijätNimekkeetTiedekunta (2019 -)Tiedekunta (- 2018)Tutkinto-ohjelmat ja opintosuunnatAvainsanatJulkaisuajatKokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
Kalevantie 5
PL 617
33014 Tampereen yliopisto
oa[@]tuni.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste