Použití fenoménu Big Data v lifestyle maloobchodu

Název práce: Použití fenoménu Big Data v lifestyle maloobchodu
Autor(ka) práce: Fous, Ondřej
Typ práce: Bakalářská práce
Vedoucí práce: Pour, Jan
Oponenti práce: Příklenk, Lukáš
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Trendem posledního desetiletí je exponenciální nárůst objemu dat, která mohou pocházet jak z tradičních, dlouho využívaných informačních zdrojů, tak ze zdrojů nových, přinesených zejména novými technologiemi. Standardně využívaná řešení pro správu a analýzu dat jsou uzpůsobena pro data s jasně definovanou strukturou, která jsou ukládána v rámci relačních databází. Tato řešení však pomalu přestávají stačit na opravdu velké objemy dat, obzvlášť pokud jsou data nestrukturovaná a je třeba je zpracovat rychle. Úkolem této práce je seznámit čtenáře s fenoménem Big Data, definovat jej a obecně vymezit jeho použití. Přesnějšího popisu je dosaženo vysvětlením principů správy dat na konkrétním řešení Apache Hadoop. Prioritou práce je však zjištění a definice možných přínosů tohoto fenoménu pro trh lifestyle maloobchodu; toho je dosaženo poukázáním na možné praktické aplikace tohoto trendu v rámci podnikových procesů na tomto trhu. Práce těchto cílů dosahuje ve třech částech -- první je věnována teoretickému popisu Big Data, včetně vysvětlení jednotlivých používaných metod. Druhá je věnována obecnému popisu trhu maloobchodu, jeho lifestyle podobor nevyjímaje. Nejdůležitější, třetí, analytická část, definuje jednotlivé praktické přínosy Big Data pro trh lifestyle maloobchodu a určuje metriky pro jejich změření. Přínosy práce lze spatřovat v komplexním popisu fenoménu Big Data a jeho možnostech a zejména v jeho reálných aplikacích v rámci procesů lifestyle podoboru maloobchodu.
Klíčová slova: lifestyle; maloobchod; datová analytika; správa dat; Big Data; prodej; všekanálový prodej; sentiment analýza; zákazníci
Název práce: Use of Big Data phenomenon in lifestyle Retail sector
Autor(ka) práce: Fous, Ondřej
Typ práce: Bachelor thesis
Vedoucí práce: Pour, Jan
Oponenti práce: Příklenk, Lukáš
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Trend of the last decade is rise in volume of data which may come either from traditional sources, used for long time, or from new sources, created mainly by new technologies. Commonly used systems for data management and analysis are designed for data with clearly defined structure, saved within relational databases. However, these solutions are no longer capable of managing really huge volumes of data, especially if said data are unstructured and in need of fast processing. Task of this thesis is to acquaint the reader with Big Data phenomenon, to define it and show it's use cases. Detailed definition is accomplished with explanation of data management priciples within Apache Hadoop system. Thesis priority is to locate and to define possible benefits of this phenomenon for lifestyle retail; this is achieved with showing of possible practical applications of this trend within this market's business processes. These goals are achieved in three parts of the thesis -- first is dedicated to theoretical definition of Big Data, including definitions of individual used methods. Second one defines retail market and it's subdiscipline, lifestyle retail. The most important, third analytical part describes individual practical benefits of Big Data for lifestyle retail market and designates metrics to measure those. Benefits of this thesis can be seen in complex description of Big Data phenomenon and it's possibilities and mainly in it's real applications within processes in lifestyle subdiscipline of retail.
Klíčová slova: Big Data; customers; sales; lifestyle; retail; data analysis; data management; omnichannel retailing; sentiment analysis

Informace o studiu

Studijní program / obor: Aplikovaná informatika/Informatika
Typ studijního programu: Bakalářský studijní program
Přidělovaná hodnost: Bc.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra informačních technologií

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 1. 11. 2012
Datum podání práce: 30. 4. 2013
Datum obhajoby: 26. 6. 2013
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/40126/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: