Massadatan ja analytiikan hyödyntäminen pk-yrityksissä

Digitaalisen datan määrä kasvaa kiihtyvää vauhtia ja dataa pidetään nykyään yritysten ja organisaatioiden tärkeänä liiketoiminnallisena voimavarana. Datan määrä on jo vuosia ollut niin suuri, että puhutaankin massadatan käsitteestä. Massadata on kuitenkin paljon muuta kuin vain sen...

Täydet tiedot

Bibliografiset tiedot
Päätekijä: Krats, Henri
Muut tekijät: Informaatioteknologian tiedekunta, Faculty of Information Technology, Informaatioteknologia, Information Technology, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Aineistotyyppi: Kandityö
Kieli:fin
Julkaistu: 2019
Aiheet:
Linkit: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/63796
_version_ 1826225808739401728
author Krats, Henri
author2 Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_facet Krats, Henri Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä Krats, Henri Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_sort Krats, Henri
datasource_str_mv jyx
description Digitaalisen datan määrä kasvaa kiihtyvää vauhtia ja dataa pidetään nykyään yritysten ja organisaatioiden tärkeänä liiketoiminnallisena voimavarana. Datan määrä on jo vuosia ollut niin suuri, että puhutaankin massadatan käsitteestä. Massadata on kuitenkin paljon muuta kuin vain sen suuri määrä, ja siksi yritykset ja organisaatiot etsivät siitä kilpailullista lisäarvoa data-analytiikan keinoin. Tässä kirjallisuuskatsauksena toteutetussa kandidaatintutkielmassa selvitettiin ja määritettiin massadatan ja data-analytiikan käsitteitä sekä niihin liittyviä tekniikoita ja teknologioita. Lisäksi tutustuttiin pk-yritysten liiketoiminnan ominaispiirteisiin. Tutkielman tavoitteena oli selvittää, millä tavoin pk-yritykset voisivat hyötyä massadata-analytiikasta ja asettaako massadatan hyödyntäminen pk-yrityksille erityisiä haasteita. Pienet ja keskisuuret yritykset muodostavat suurimman osan kaikista yrityksistä, mutta massadatan hyödyntäminen suomalaisissa pk-yrityksissä ei ole vielä kovin laajaa. Kilpailukykyään parantaakseen myös pk-yritysten tulisi voida hyödyntää massadataa liiketoiminnassaan ja käyttää data-analytiikkaa hyödyksi. Massadata tarjoaa mahdollisuuksia samalla tavalla niin pk-yrityksille kuin suuremmillekin organisaatioille. Pk-yritysten haasteiksi todettiin kuitenkin huomattavasti pienemmät resurssit, osaamisen puute sekä pk-yritysten johdossa ei välttämättä osata tunnistaa massadata-analytiikan tarjoamia mahdollisuuksia liiketoiminnalle. Tehokkaalla massadatan hyödyntämisellä pk-yritykset voivat saavuttaa kilpailullista etua esimerkiksi tehostamalla liiketoiminnan prosesseja sekä helpottamalla ja automatisoimalla päätöksentekoa. Massadataa voidaan myös hyödyntää markkinoinnin kohdentamisessa ja tehostamisessa sekä tuotekehityksessä ja kilpailijoiden analyysissa. Avoimen lähdekoodin teknologiat massadatan prosessointiin helpottavat pk-yrityksien mahdollisuuksia päästä toteuttamaan dataintensiivistä liiketoimintaa. The amount of digital data is constantly increasing and data is nowadays a major competitive asset and it is seen as a business resource for companies and organizations. For years the amounts of data have been so massive that we are dealing with a concept of Big Data. However Big Data is much more than it is in size and that is the reason why organizations seek competitiveness through data-analytics. In this Bachelor’s Thesis the concepts of Big Data and data-analytics were defined and examined and related techniques and technologies were determined. Thesis was conducted as a literature review. Purpose of this thesis was to find out in which way the small and medium-sized enterprises could benefit from Big Data analytics and does the utilization of Big Data set any specific challenges to SMEs. The majority of all companies are small and medium-sized enterprises but utilization of Big Data is not highly extensive in Finnish SMEs. In order to improve their competitiveness also the SMEs should be able to utilize Big Data-analytics in their business and benefit from data-analytics. Big Data offers similar opportunities also to SMEs than to larger corporations. Significantly lower resources and lack of knowledge were found as challenges for SMEs and in addition the SMEs management’s unawareness of the possible opportunities of Big Data analytics to their business. With efficient utilization of Big Data SMEs could achieve competitive advantage via streamlining and improving their business processes and automatizing decision making. Big Data could also be exploited to marketing segmentation, product development and in competitor analysis. Open-source technologies for processing Big Data can help the opportunities of SMEs to make their business more data-intensified.
first_indexed 2019-09-20T09:14:19Z
format Kandityö
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Luoma, Eetu", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Palonen, Teija", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Krats, Henri", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2019-05-08T07:26:03Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2019-05-08T07:26:03Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2019", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/63796", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Digitaalisen datan ma\u0308a\u0308ra\u0308 kasvaa kiihtyva\u0308a\u0308 vauhtia ja dataa pideta\u0308a\u0308n nykya\u0308a\u0308n yritysten ja organisaatioiden ta\u0308rkea\u0308na\u0308 liiketoiminnallisena voimavarana. Datan ma\u0308a\u0308ra\u0308 on jo vuosia ollut niin suuri, etta\u0308 puhutaankin massadatan ka\u0308sitteesta\u0308. Massadata on kuitenkin paljon muuta kuin vain sen suuri ma\u0308a\u0308ra\u0308, ja siksi yritykset ja organisaatiot etsiva\u0308t siita\u0308 kilpailullista lisa\u0308arvoa data-analytiikan keinoin. Ta\u0308ssa\u0308 kirjallisuuskatsauksena toteutetussa kandidaatintutkielmassa selvitettiin ja ma\u0308a\u0308ritettiin massadatan ja data-analytiikan ka\u0308sitteita\u0308 seka\u0308 niihin liittyvia\u0308 tekniikoita ja teknologioita. Lisa\u0308ksi tutustuttiin pk-yritysten liiketoiminnan ominaispiirteisiin. Tutkielman tavoitteena oli selvitta\u0308a\u0308, milla\u0308 tavoin pk-yritykset voisivat hyo\u0308tya\u0308 massadata-analytiikasta ja asettaako massadatan hyo\u0308dynta\u0308minen pk-yrityksille erityisia\u0308 haasteita. Pienet ja keskisuuret yritykset muodostavat suurimman osan kaikista yrityksista\u0308, mutta massadatan hyo\u0308dynta\u0308minen suomalaisissa pk-yrityksissa\u0308 ei ole viela\u0308 kovin laajaa. Kilpailukykya\u0308a\u0308n parantaakseen myo\u0308s pk-yritysten tulisi voida hyo\u0308dynta\u0308a\u0308 massadataa liiketoiminnassaan ja ka\u0308ytta\u0308a\u0308 data-analytiikkaa hyo\u0308dyksi. Massadata tarjoaa mahdollisuuksia samalla tavalla niin pk-yrityksille kuin suuremmillekin organisaatioille. Pk-yritysten haasteiksi todettiin kuitenkin huomattavasti pienemma\u0308t resurssit, osaamisen puute seka\u0308 pk-yritysten johdossa ei va\u0308ltta\u0308ma\u0308tta\u0308 osata tunnistaa massadata-analytiikan tarjoamia mahdollisuuksia liiketoiminnalle. Tehokkaalla massadatan hyo\u0308dynta\u0308misella\u0308 pk-yritykset voivat saavuttaa kilpailullista etua esimerkiksi tehostamalla liiketoiminnan prosesseja seka\u0308 helpottamalla ja automatisoimalla pa\u0308a\u0308to\u0308ksentekoa. Massadataa voidaan myo\u0308s hyo\u0308dynta\u0308a\u0308 markkinoinnin kohdentamisessa ja tehostamisessa seka\u0308 tuotekehityksessa\u0308 ja kilpailijoiden analyysissa. Avoimen la\u0308hdekoodin teknologiat massadatan prosessointiin helpottavat pk-yrityksien mahdollisuuksia pa\u0308a\u0308sta\u0308 toteuttamaan dataintensiivista\u0308 liiketoimintaa.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "The amount of digital data is constantly increasing and data is nowadays a major competitive asset and it is seen as a business resource for companies and organizations. For years the amounts of data have been so massive that we are dealing with a concept of Big Data. However Big Data is much more than it is in size and that is the reason why organizations seek competitiveness through data-analytics. In this Bachelor\u2019s Thesis the concepts of Big Data and data-analytics were defined and examined and related techniques and technologies were determined. Thesis was conducted as a literature review. Purpose of this thesis was to find out in which way the small and medium-sized enterprises could benefit from Big Data analytics and does the utilization of Big Data set any specific challenges to SMEs. The majority of all companies are small and medium-sized enterprises but utilization of Big Data is not highly extensive in Finnish SMEs. In order to improve their competitiveness also the SMEs should be able to utilize Big Data-analytics in their business and benefit from data-analytics. Big Data offers similar opportunities also to SMEs than to larger corporations. Significantly lower resources and lack of knowledge were found as challenges for SMEs and in addition the SMEs management\u2019s unawareness of the possible opportunities of Big Data analytics to their business. With efficient utilization of Big Data SMEs could achieve competitive advantage via streamlining and improving their business processes and automatizing decision making. Big Data could also be exploited to marketing segmentation, product development and in competitor analysis. Open-source technologies for processing Big Data can help the opportunities of SMEs to make their business more data-intensified.", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by Paivi Vuorio (paelvuor@jyu.fi) on 2019-05-08T07:26:03Z\nNo. of bitstreams: 0", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2019-05-08T07:26:03Z (GMT). No. of bitstreams: 0\n Previous issue date: 2019", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "29", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Massadatan ja analytiikan hyo\u0308dynta\u0308minen pk-yrityksissa\u0308", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "bachelor thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-201905082467", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Bachelor's thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Kandidaatinty\u00f6", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Informaatioteknologian tiedekunta", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Faculty of Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Informaatioteknologia", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Tietoj\u00e4rjestelm\u00e4tiede", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Information Systems Science", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "yvv.contractresearch.funding", "value": "0", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "funding", "schema": "yvv"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "restrictedAccess", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "bachelorThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.oppiainekoodi", "value": "601", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "oppiainekoodi", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "analyysi", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "big data", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "pienet ja keskisuuret yritykset", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accessrights", "value": "The author has not given permission to make the work publicly available electronically. Therefore the material can be read only at the archival workstation at Jyv\u00e4skyl\u00e4 University Library (https://kirjasto.jyu.fi/en/workspaces/facilities).", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": "accessrights", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accessrights", "value": "Tekij\u00e4 ei ole antanut lupaa avoimeen julkaisuun, joten aineisto on luettavissa vain Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopiston kirjaston arkistoty\u00f6semalta. Ks. https://kirjasto.jyu.fi/fi/tyoskentelytilat/laitteet-ja-tilat..", "language": "fi", "element": "rights", "qualifier": "accessrights", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_63796
language fin
last_indexed 2025-02-18T10:55:36Z
main_date 2019-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2019
publishDate 2019
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Krats, Henri Massadatan ja analytiikan hyödyntäminen pk-yrityksissä Tietojärjestelmätiede Information Systems Science 601 analyysi big data pienet ja keskisuuret yritykset
title Massadatan ja analytiikan hyödyntäminen pk-yrityksissä
title_full Massadatan ja analytiikan hyödyntäminen pk-yrityksissä
title_fullStr Massadatan ja analytiikan hyödyntäminen pk-yrityksissä Massadatan ja analytiikan hyödyntäminen pk-yrityksissä
title_full_unstemmed Massadatan ja analytiikan hyödyntäminen pk-yrityksissä Massadatan ja analytiikan hyödyntäminen pk-yrityksissä
title_short Massadatan ja analytiikan hyödyntäminen pk-yrityksissä
title_sort massadatan ja analytiikan hyo dynta minen pk yrityksissa
title_txtP Massadatan ja analytiikan hyödyntäminen pk-yrityksissä
topic Tietojärjestelmätiede Information Systems Science 601 analyysi big data pienet ja keskisuuret yritykset
topic_facet 601 Information Systems Science Tietojärjestelmätiede analyysi big data pienet ja keskisuuret yritykset
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/63796 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-201905082467
work_keys_str_mv AT kratshenri massadatanjaanalytiikanhyodyntaminenpkyrityksissa AT kratshenri massadatanjaanalytiikanhyödyntäminenpkyrityksissä