Innováció a döntéshozatalban-BI adatvizualizáció

Császár Dalma Gabriella (2021) Innováció a döntéshozatalban-BI adatvizualizáció. Pénzügyi és Számviteli Kar.

[thumbnail of szakdolgozat_Császár_Dalma_cqc1i5.pdf] PDF
szakdolgozat_Császár_Dalma_cqc1i5.pdf
Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg

Download (2MB)
[thumbnail of témavázlat-és-összefoglalás_Császár_Dalma_cqc1i5.pdf] PDF
témavázlat-és-összefoglalás_Császár_Dalma_cqc1i5.pdf
Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg

Download (371kB)

Absztrakt (kivonat)

Szakdolgozatomba, hogy kérdéseimet megválaszolhassam a szakirodalmi feldolgozásban legfőképp idegen nyelvű internetes forrásokat és szakirodalmakat dolgoztam fel, az így tanultakat pedig egy fejezetben foglaltam össze. Az üzleti intelligencia fogalmának, gazdaságban betöltött szerepének, architektúrájának és eszközeinek ismertetését követően kitértem az adatvizualizáció fejlődésére, alkalmazására és piacvezető szoftvereire. A szakirodalmi fejezetben leírtak alapot adtak kutatásomnak, valamint kérdéseim megválaszolásának, viszont az üzleti intelligencia és az adatvizualizáció pontos alkalmazására és felépítésére voltam kíváncsi, melyhez az Avis Budget Group BSC Kft (ABG) által rendelkezésemre bocsátott információkat és adatokat használtam fel. Kutató munkámat az ABG digitalizációs szintéjek felmérésével kezdtem, melynek célja a BI eszközök feladatának és működésének megértése volt. Számos szolgáltatást nyújt a cég, mint például a Connected Car és Digital Check-in az ügyfélélmény javításának érdekében, első kutatási kérdésem megválaszolására, viszont összetettebb eszközt szerettem volna választani. Az megismert eszközök közül a Demand Fleet Pricing (DFP) rendszert választottam, valamint a későbbiekben bemutatott adatvizualizációs riport is példaként szolgált az üzleti intelligencia használatára és alkalmazási területéhez. A DFP rendszert a stratégiai döntéshozatal (árazás, erőforrás mozgatás) támogatásának és költségcsökkentés érdekében használják a piac és a versenytársak monitorozására, előrejelzések kialakítására, valamint már meglévő adatok feldolgozására. A BI részét képező adatvizualizációval pedig, egy Qlik Sense riport használatával a megfelelő marketing stratégia kidolgozásáért és az ügyfélkör növelése érdekében külső és belső forrásból származó adatokat jelenítenek meg adatvizualizációs eszközök segítségével. Az ABG digitalizációja kapcsán fontosnak tartottam a cég jövőbeli terveit is bemutatni, melyet a Cirrus projekt ismertetésével végeztem el. Ebben a projektben egy olyan helyszíni és nagyrészt felhőalapú erőforrásokból álló (Amazon Web Service felhőszolgáltatás) rendszer felépítését tanulmányoztam, mely az eddig használt összes BI eszközt kiválthatja a cégnél. Ennek az összetett rendszernek az ismertetésével, megválaszoltam második kérdésem, mely a BI eszközökre vonatkozott. Felépítését végig követve különböző adatforrásokat (Wizard, Connected Car), ETL rendszereket (Informatica PowerCenter, Informatica BDM, Informatica BDS), data lake-et és adattárházat (Hadoop data lake, Redshift adattárház), adatkezelési eszközöket (Informatica BDC, Informatica BDQ, Informatica Axon) és lekérdező (SQL Workbench), valamint jelentés készítő (Tableau Desktop) eszközöket ismertem meg, melyek a döntéshozatal folyamatában részt vesznek. Kutató munkám utolsó kérdésének megválaszolására a már fentebb említett adatvizualizációs riportot választottam, melynél elsőként a riport felépítését mutattam be (forrás adatok, tisztított adatok, diagramok), hogy összehasonlíthassam egy táblázatos riport és egy adatvizualizációs riport felépítését. A riport az olasz, angol, spanyol, francia és német marketing részleg számára készült az ügyfelek postai körzetenként való szegmentálásához, melyhez az adatok egy térképdiagramon lettek ábrázolva. A diagramról könnyen és gyorsan leolvasható információk, már jól reprezentálták a két riporttípus közötti különbséget, viszont fontosnak tartottam kiemelni még egy a riport alatt felfedezett hibát. Az olasz és spanyol riport esetében hibás forrás adatok kerültek felhasználásra, ami csak a vizuális megjelenítésnél derült ki. Ez alapján azt a következtetést vontam le, hogy az adatvizualizáció olyan hibák felfedését is lehetővé teszi, melyek egy táblázatos riport esetében nem, vagy nagyon nehezen fellelhetők. Egy így felfedezett hiba teljesen megváltoztathatja az üzleti döntést. A szakdolgozatom végére érve sikerült megválaszolnom kérdéseim, majd ezt követően következtetéseket levonni és fejlesztési javaslatokkal előállni. Egy nagyobb informatikai rendszer, vagy BI rendszer kiépítése igen összetett és költséges lehet, de hosszú távon kifizetődő, sőt a piaci versenyben maradásért elengedhetetlen. Számos területet támogatnak rendszerei, eszközei és technológiái egy cégen belül, melyek közül véleménye szerint az automatizálást, az ügyfélélmény javítását és az adatvizualizációt érdemes kiemelni és fejleszteni. A folyamatosan növekvő igényeknek és elvárosoknak, valamint a feladatok bővülő listájának megfelelve az automatizálásra egyre nagyobb szükség van. Az ügyfélélmény javításával és az adatvizualizációval kapcsolatban is a mobil platformú szolgáltatások bevezetését/fejlesztését tekintem a legfontosabbnak. Az ügyfelek részére fontos egy egyszerű kezelő felület vagy egy end-to-end (vevői igénytől vevői igény teljesüléséig tartó) folyamat biztosítása, mely egy mobil applikáción keresztül elérhető, hiszen manapság szinte elvárás az emberek részéről, hogy gyorsan és kényelmesen tudjanak vásárolni és ügyeket intézni. Az olyan adatvizualizációs szoftverek, melyek kínálnak mobil platformú szolgáltatást hasonló pozitívumokat vonzzanak maguk után. Az okos eszközökön keresztül a vezetőknek lehetőségük van akár utazás alatt riportokat és jelentéseket elemezni, mely kényelmesebbé, könnyebbé és gyorsabbá teszi a mindennapi elemzéseket, hiszen nincs szükség egy laptop vagy asztali gép használtára. Összességében elmondható, hogy a Business Intelligence eszközök nem csak az egész vállalkozásra terjesztik ki hatásukat, de az ügyfélkörre is. Használatával jelentősen megkönnyíthető a munka a vállalkozás minden tagjának, valamint az ügyfelek elégedettsége is javítható.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Gazdaságinformatika Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Konzulens(ek)

Konzulens neve
Konzulens típusa
Beosztás, tudományos fokozat, intézmény
Email
Molnár Tamás
Külső
NEM RÉSZLETEZETT
NEM RÉSZLETEZETT
Sándor Ágnes
Belső
egyetemi tanársegéd; Gazdaságinformatika Tanszék; PSZK

Mű típusa: diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak: Adatvizualizáció, business intelligence, digitalizáció, döntéstámogatás, üzleti intelligencia
SWORD Depositor: Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID): Archive User
Rekord készítés dátuma: 2021. Szep. 22. 10:00
Utolsó módosítás: 2021. Szep. 22. 10:00

Actions (login required)

Tétel nézet Tétel nézet