dc.contributor.author | Politaitė, Simona | |
dc.contributor.author | Sabaitytė, Jolanta | |
dc.date.accessioned | 2023-09-18T17:17:07Z | |
dc.date.available | 2023-09-18T17:17:07Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.identifier.issn | 2029-2341 | |
dc.identifier.uri | https://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/121401 | |
dc.description.abstract | Į klientus orientuotoje rinkoje klientų elgsenos supratimas yra svarbus veiksnys, lemiantis organizacijos sėkmę. Organizacija, siekianti išlikti ir sėkmingai egzistuoti, negali ignoruoti nuolat didėjančių duomenų kiekių – didžiųjų duomenų. Didieji duomenys – sudėtingi duomenų masyvai, kuriuos sunku apdoroti naudojant tradicines duomenų ap-dorojimo programas. Optimaliai išanalizuoti tokie duomenys suteikia galimybę geriau pažinti klientus, tobulinti sprendimų priėmimo procesą, didinti konkurencinį pranašumą. Organizacijai svarbu suprasti, kaip panaudoti didžiuosius duomenis, kokias apdorojimo priemones ir modelius taikyti. Šiame straipsnyje analizuojamos didžiųjų duomenų koncepcijos ir raida, naudojimo rizikos, gavybos būdai ir taikomi modeliai. Taikomi šie metodai: mokslinių šaltinių sisteminė, loginė analizė, informacijos sugretinimas, sisteminimas. | lit |
dc.description.abstract | In a customer-oriented market, understanding customer behavior is an important determinant of the success of an organization. An organization that strives to survive and succeed can not ignore increasing amounts of data – big data. Big data is complex data arrays that are difficult to process using traditional data processing applications. Optimal analysis of such data enables organizations for better understanding of its customers, improve the decision-making process and increase its competitive advantage. It is important for the organization to understand how to use big data, which processing tools and models to apply. This article analyzes the concepts and evolution of big data, the risks of exploitation, mining methods and applied models. Applied methods: systematic, logical analysis of information sources, comparison of information, systemization. | eng |
dc.format | PDF | |
dc.format.extent | p. 1-10 | |
dc.format.medium | tekstas / txt | |
dc.language.iso | lit | |
dc.relation.isreferencedby | DOAJ | |
dc.relation.isreferencedby | ICONDA | |
dc.relation.isreferencedby | Academic Search Complete | |
dc.source.uri | http://journals.vgtu.lt/index.php/MLA/article/view/932/2892 | |
dc.title | Didžiųjų duomenų naudojimas klientui pažinti | |
dc.title.alternative | Model of the big data use for customer cognition | |
dc.type | Straipsnis kitoje DB / Article in other DB | |
dcterms.accessRights | Šis straipsnis yra atvirosios prieigos straipsnis, turintis Kūrybinių bendrijų (Creative Commons) licenciją (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), kuri leidžia neribotą straipsnio ar jo dalių panaudą su privaloma sąlyga nurodyti autorių ir pirminį šaltinį. | |
dcterms.references | 50 | |
dc.type.pubtype | S3 - Straipsnis kitoje DB / Article in other DB | |
dc.contributor.institution | Vilniaus Gedimino technikos universitetas | |
dc.contributor.faculty | Verslo vadybos fakultetas / Faculty of Business Management | |
dc.subject.researchfield | S 003 - Vadyba / Management | |
dc.subject.vgtuprioritizedfields | EV01 - Šiuolaikinių organizacijų plėtros vadyba / Management of Contemporary Organizations Development | |
dc.subject.ltspecializations | L106 - Transportas, logistika ir informacinės ir ryšių technologijos (IRT) / Transport, logistic and information and communication technologies | |
dc.subject.lt | didieji duomenys | |
dc.subject.lt | kliento pažinimas | |
dc.subject.lt | didžiųjų duomenų analizė | |
dc.subject.lt | naudojimo rizikos | |
dc.subject.lt | duomenų tyryba | |
dc.subject.lt | duomenų valdymas | |
dc.subject.en | big data | |
dc.subject.en | customer cognition | |
dc.subject.en | big data analytics | |
dc.subject.en | risks of exploitation | |
dc.subject.en | big data mining | |
dc.subject.en | big data management | |
dcterms.sourcetitle | Mokslas – Lietuvos ateitis: Ekonomika ir vadyba – 2018 = Science – future of Lithuania: Economics and Management - 2018 | |
dc.description.volume | t. 10 | |
dc.publisher.name | Technika | |
dc.publisher.city | Vilnius | |
dc.identifier.doi | 10.3846/mla.2018.932 | |
dc.identifier.elaba | 29867509 | |