Case Study of the Use of Big Data in Business Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the impact of Big Data Analytics (BDA) on business decision-making and business performance at PT XYZ, a leading e-commerce company in Indonesia. As businesses increasingly rely on data-driven strategies to remain competitive, Big Data has emerged as a critical tool for enhancing decision-making processes and optimizing business outcomes. The primary objectives of this study were to analyze how PT XYZ utilizes Big Data to inform strategic and operational decisions, to assess the benefits of this implementation, and to identify the challenges faced during the process. Through qualitative research methods, including interviews, document analysis, and observations, this study investigates the ways in which Big Data analytics tools such as predictive modeling, machine learning algorithms, and customer segmentation are integrated into the company’s decision-making framework. The findings suggest that the use of Big Data has led to significant improvements in revenue growth, customer satisfaction, and operational efficiency at PT XYZ. Specifically, the company saw a 12% increase in revenue, a 15% improvement in customer satisfaction, and an 8% reduction in operational costs following the adoption of Big Data-driven decision-making processes. Despite these positive outcomes, the implementation of Big Data faced several challenges, including data integration issues, skill gaps among employees, and high initial costs associated with adopting new technologies. The study concludes that while Big Data Analytics can greatly enhance business performance, companies must address these challenges to fully realize its potential. The research provides valuable insights for other businesses considering the integration of Big Data into their decision-making processes. It also contributes to the growing body of literature on Big Data's role in modern business management and its ability to drive strategic and operational improvements.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».