Notice bibliographique
Résumé
Business units meet many dynamic and unexpected changes occurring in their surrounding. They want to be competitive and that is why they must deal with uncertainty and risk. Digital revolution is present in all societies. Changes caused by usage of new technologies based on ICT technologies and Internet change the business. Nowadays enterprises must adjust to new determinants and to introduce digital technologies into their management processes, controlling systems. Companies now require fast and accurate information.Big Data technology brings to modern companies many technological opportunities. Big Data allows the creation of new business models, proper analysis of customer behavior, facilitates risk and financial management of the company, optimizes processes occurring inside the enterprise and increases the efficiency of IT systems operating in controlling of business unit.The aim of the paper is to present some theoretical issues connected with the use of Big Data technology in businesses, especially within systems of controlling (“Controlling” in the meaning used by German speaking scientists). Digital revolution with usage of social media in business activity or Big Data technology changed the controlling systems, because now controllers must deal with such huge datasets to improve their businesses. With usage of Big Data technology, despite some challenges occurred, modern enterprises can deal with success with such large volume of data (not only financial, but now also non-financial) in order to proper better forecasts and decisions. There are presented some issues connected with usage of Big Data technology in controlling systems of companies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».