Show simple item record

dc.contributor.authorGamrot, Michał
dc.contributor.editorCzajkowska, Maria
dc.contributor.editorMalarski, Maciej
dc.date.accessioned2016-06-09T13:16:41Z
dc.date.available2016-06-09T13:16:41Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.citationM. Gamrot, Zastosowanie technologii big data w e-biznesie, [w:] Funkcjonowanie e-biznesu. Zasoby, procesy, technologie, red. M. Czajkowska, M. Malarski, ser. „Zarządzanie”, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2015, s. 23–32.pl_PL
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/18288
dc.descriptionW obecnych warunkach intensywnego rozwoju nowoczesnych technologii funkcjonowanie przedsiębiorstw zyskało nowe cechy i możliwości. Technologie obliczeniowe i elektronicznej wymiany informacji wielorako wpływają na sposoby działania firm. Z jednej strony stanowią narzędzia pomocne do usprawniania pracy przedsiębiorstw, z drugiej zaś mogą być podstawą do tworzenia nowych przedsięwzięć biznesowych. Wnioski zawarte w monografii ukazują konieczność pogłębiania wiedzy na temat zastosowania nowych technologii w zarządzaniu przedsiębiorstwem na wielu polach jego działalności. Uświadomienie sobie szans i zagrożeń, które pojawiają się wraz z nimi zwiększa możliwości firm w walce konkurencyjnej.pl_PL
dc.description.abstractBig data, defined as a process of storing, transforming and analyzing large volumes of data, is one of the most discussed issues in e-commerce. By gathering large quantities of data about their customers, e-commerce practitioners can gain valuable insights regarding (1) the reasons of why people are making purchases and (2) maximum prices they are willing to pay for certain goods, in order to maximize profit margins. By analyzing customer’s behavior it’s also possible to (3) identify patterns that indicate fraud, which in turn might greatly reduce costs and risks of e-commerce business. Big data also has its limitations. Storing, transforming and analyzing large quantities of data is costly and because big data is still a relatively new technology, the supply of skilled professionals is low. Big data poses also some difficult methodological concerns, i.e. whether or not more data always leads to better insights and whether online data shouldn’t be supplemented by external, more traditional sources. The paper mentions also the issue of privacy, observing that it’s one of the main factors affecting success of big data technologies in the future.pl_PL
dc.language.isoplpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartof„Funkcjonowanie e-biznesu. Zasoby, procesy, technologie”, red. M. Czajkowska, M. Malarski, ser. „Zarządzanie”, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2015;
dc.titleZastosowanie technologii big data w e-biznesiepl_PL
dc.title.alternativeThe use of big data in e-commercepl_PL
dc.typeBook chapterpl_PL
dc.rights.holder© Copyright by Michał Gamrot, Łódź 2015, © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2015pl_PL
dc.page.number[23]–32pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationWydział Ekonomiczno-Socjologiczny, Uniwersytet Łódzki.pl_PL
dc.identifier.eisbn978-83-8088-106-8
dc.referencesBrown B., Chui M., Manyika J. (2011), Are you ready for the era of ‘big data’, „McKinsey Quarterly”, vol. 4, p. 24–35.pl_PL
dc.referencesBrown B., Chui M., Manyika J. (2011), Are you ready for the era of ‘big data’, „McKinsey Quarterly”, vol. 4, p. 24–35.pl_PL
dc.referencesCho Y. H., Kim J. K. (2004), Application of Web usage mining and product taxonomy to collaborative recommendations in e-commerce, „Expert systems with Applications”, vol. 26(2), p. 233–246.pl_PL
dc.referencesGreenberg A., Hamilton J., Maltz D. A., Patel P. (2008), The cost of a cloud: research problems in data center networks, ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol. 39(1), p. 68–73.pl_PL
dc.referencesHarford T. (2014), Big data: A big mistake?, „Significance”, vol. 11(5), p. 14–19.pl_PL
dc.referencesHarford T. (2014), Big data: Are we making a big mistake?, http://goo.gl/rKNqtg, (data dostępu 21.06.2015).pl_PL
dc.referencesKing J., Magoulas R. (2014), 2014 Data Science Salary Survey. Tools, Trends, What Pays (and What Doesn't) for Data Professionals, O’Reilly.pl_PL
dc.referencesKohavi R. (2001), Mining e-commerce data: the good, the bad, and the ugly, [w:] In Proceedings of the seventh ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, ACM, p. 8–13.pl_PL
dc.referencesKohavi R., Provost F. (2001), Applications of data mining to electronic commerce, Springer US, p. 5–10.pl_PL
dc.referencesLaney D. (2001), 3D data management: Controlling data volume, velocity and variety, „META Group Research Note”, vol. 6, p.1–4.pl_PL
dc.referencesLek M., Anadarajah B., Cerpa N., Jamieson R. (2001), Data Mining Prototype for Detecting eCommerce Fraud, [w:] European Conference on Information Systems Proceedings, vol. 60, p. 160–165.pl_PL
dc.referencesLowrey A. (2010), How much is that doggie in the browser window?, „Slate”, http://goo.gl/xDxdbp, (data dostępu 21.06.2015).pl_PL
dc.referencesNarahari Y., Raju C. V. L., Ravikumar K., Shah S. (2005), Dynamic pricing models for electronic business, „In Sadhana” (Academy Proceedings in Engineering Sciences), vol. 30(2–3), p. 231–256.pl_PL
dc.referencesOsborne J. W. (2012), Best practices in data cleaning: A complete guide to everything you need to do before and after collecting your data. Sage Publications.pl_PL
dc.referencesPress G. (2014), 12 Big Data Definitions: What’s Yours?, „Forbes”, http://goo.gl/2m9Xie, (data dostępu 21.06.2015).pl_PL
dc.referencesRahm E., Do H. H. (2000), Data cleaning: Problems and current approaches, „IEEE Data Engineering Bulletin Issues”, vol. 23(4), p. 3–13.pl_PL
dc.referencesTene O., Polonetsky J. (2012), Privacy in the age of big data: a time for big decisions, „Stanford Law Review Online”, vol. 64, p. 63–69.pl_PL
dc.referencesTurow J., Feldman L., Meltzer K. (2005), Open to Exploitation: America's Shoppers Online and Offline, A Report from the Annenberg Public Policy Center of the University of Pennsylvania, http://repository.upenn.edu/asc_papers/35, (data dostępu 21.06.2015).pl_PL
dc.referencesWeiss R. M., Mehrotra A. K. (2001), Online dynamic pricing: efficiency, equity and the future of e-commerce, „Virginia Journal of Law and Technology”, vol. 6(1).pl_PL
dc.referencesWielki J. (2014), Analiza możliwości wykorzystania zjawiska Big Data w e-biznesie, Prace Naukowe Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, Katowice.pl_PL
dc.referencesWitkowski J. (2014), Statystyka oficjalna wobec wyzwań globalnych, „Wiadomości Statystyczne”, nr 4(635), s. 9–10.pl_PL
dc.identifier.doi10.18778/8088-106-8.03


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record