Великі Дані в Міжнародному Бізнесі: Застосування Великих Даних для стартапів на ранніх стадіях розвитку
dc.contributor.advisor | Єфімова Г. В. | uk_UA |
dc.contributor.author | Казимир, Д. В. | |
dc.date.accessioned | 2022-09-16T10:42:38Z | |
dc.date.available | 2022-09-16T10:42:38Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.description | Казимир, Д. В. Великі Дані в Міжнародному Бізнесі: Застосування Великих Даних для стартапів на ранніх стадіях розвитку = Big Data in International Business: Application of Big Data for Early-Stage Startups : бакалаврська робота ; 051 "Економіка" / Д. В. Казимир ; наук. кер. Г. В. Єфімова. - Миколаїв : НУК, 2022. - 81 с. | uk_UA |
dc.description.abstract | Казимир Д.В. Великі Дані в Міжнародному Бізнесі: Застосування Великих Даних для стартапів на ранніх стадіях розвитку – бакалаврська робота на здобуття ступеня вищої освіти «бакалавр». – Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова, м. Миколаїв, 2022. Ця бакалаврська робота присвячена поглибленому дослідженню Великих Даних – сучасного бізнес-інструменту, що працює в міжнародному масштабі. Поставивши запитання, чи були Великі Дані лише швидкозмінною тенденцією, ця дипломна робота доводить, що застосування Великих Даних здатне принести компанії переваги над її конкурентами, а також може служити основною передумовою для ефективної діяльності компанії. Поглиблене дослідження Великих Даних у контексті міжнародного бізнесу проводилося поряд з аналітичною та практичною роботою з компанією, яка підпадає під визначення стартапу на ранній стадії розвитку. З метою навігації читачів у сфері Великих Даних, було насамперед детально розглянуто концепцію, а також описано використання Великих Даних в міжнародному бізнесі. Однак, беручи до уваги, що стартапи на ранній стадії мають свою унікальність, загальне застосування Великих Даних було пояснене трьома дискурсами: стартапи на ранній стадії, ідея продукту яких фундаментально базується на роботі з Великими Даними; стартапи, які працюють із Великими Даними для підвищення своєї ефективності; стартапи, чия ідея продукту походить від Великих Даних. Маючи визначений шлях до ефективного застосування Великих Даних для стартапів та розрізняючи таке застосування для корпорацій, ця бакалаврська робота аналізує застосування стартапом на ранній стадії розвитку FitSit та формулює найбільш релевантні цільові групи для продукту цього стартапу, даючи чітку сегментацію їх потенційних клієнтів. | uk_UA |
dc.description.abstract1 | Kazymyr D.V. Big Data in International Business: Application of Big Data for Early-Stage Startups if a thesis paper to obtain a Bachelor’s degree at the National University of Shipbuilding named after Admiral Makarov, Mykolayiv, 2022. This thesis paper is dedicated to the in-depth research of such a modern tool for the businesses working on an international scale as Big Data. Whilst one could wonder if Big Data was simply a matter of a fast-changing trend, this thesis paper proves the argument that application of Big Data is able to indeed bring a company leading advantage over its competitors and may as well serve as the main prerequisite for the company’s efficient operations. In-depth research of Big Data in the context of International Business was held alongside analytical and practical field work with a company which falls under the definition of an early-stage startup. With an intention to navigate the readers in the field of Big Data, first of all, its concept was examined in detail, and its usage in international business-making was described. However, bearing in mind that early-stage startups have their unique specificity, the overall framework of application of Big Data was explained within three main discourses: early-stage startups whose product idea is fundamentally based on the work with Big Data itself, early-stage startups that operate with Big Data to increase their efficiency, early-stage startups whose product idea comes from Data Science. Having the path to effective application of Big Data for early-stage startups defined and the culture of application of Big Data for early-stage startups and for established on the market corporations differentiated, this thesis paper analyzes the ways how Big Data is being used within a case study of an early-stage startup FitSit. It, thus, formulates and analyzes the most relevant target groups for the startup’s product and gives definite predications for the customer segmentation. | uk_UA |
dc.identifier.uri | https://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/5854 | |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.subject | стартап | uk_UA |
dc.subject | стартап на ранній стадії розвитку | uk_UA |
dc.subject | Великі Дані | uk_UA |
dc.subject | додаток | uk_UA |
dc.subject | аналітика | uk_UA |
dc.subject | API | uk_UA |
dc.subject | цифрове середовище | uk_UA |
dc.subject | обчислювальна робота | uk_UA |
dc.subject | статистична робота | uk_UA |
dc.subject | числовий підхід | uk_UA |
dc.subject | товар | uk_UA |
dc.subject | обсяг даних | uk_UA |
dc.subject | різноманітність даних | uk_UA |
dc.subject | оптимізація | uk_UA |
dc.subject | масштабування | uk_UA |
dc.subject | гнучкість | uk_UA |
dc.subject | операції | uk_UA |
dc.subject | розвиток бізнесу | uk_UA |
dc.subject | продукт | uk_UA |
dc.subject | робочий процес | uk_UA |
dc.subject | менеджмент | uk_UA |
dc.subject | фреймворк | uk_UA |
dc.subject | командна робота | uk_UA |
dc.subject | оцінка бізнесу | uk_UA |
dc.subject | завантаження | uk_UA |
dc.subject | цифрова трансформація | uk_UA |
dc.subject | технологія | uk_UA |
dc.subject | штучний інтелект | uk_UA |
dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
dc.subject | бізнес- модель | uk_UA |
dc.subject | B2B | uk_UA |
dc.subject | B2C | uk_UA |
dc.subject | B2B2C | uk_UA |
dc.subject | електронна охорона здоров’я | uk_UA |
dc.subject | цифрове здоров’я | uk_UA |
dc.subject | маркетингова стратегія | uk_UA |
dc.subject | аналітика | uk_UA |
dc.subject | наука про дані | uk_UA |
dc.subject | хмарні обчислення | uk_UA |
dc.subject | Data-as-a- Service | uk_UA |
dc.subject | Big Data-as-a-Service | uk_UA |
dc.subject | DaaS | uk_UA |
dc.subject | BDaaS | uk_UA |
dc.subject | перші користувачі | uk_UA |
dc.subject | біль у спині | uk_UA |
dc.subject | сегментація клієнтів | uk_UA |
dc.subject | Startup | uk_UA |
dc.subject | early-stage startup | uk_UA |
dc.subject | Big Data | uk_UA |
dc.subject | application | uk_UA |
dc.subject | analytics | uk_UA |
dc.subject | API | uk_UA |
dc.subject | digital environment | uk_UA |
dc.subject | computational work | uk_UA |
dc.subject | statistical work | uk_UA |
dc.subject | numeric approach | uk_UA |
dc.subject | commodity | uk_UA |
dc.subject | data volume | uk_UA |
dc.subject | data variety | uk_UA |
dc.subject | optimization | uk_UA |
dc.subject | scaling | uk_UA |
dc.subject | agility | uk_UA |
dc.subject | operations | uk_UA |
dc.subject | business development | uk_UA |
dc.subject | product | uk_UA |
dc.subject | workflow | uk_UA |
dc.subject | management | uk_UA |
dc.subject | framework | uk_UA |
dc.subject | teamwork | uk_UA |
dc.subject | valuation | uk_UA |
dc.subject | bootstrapping | uk_UA |
dc.subject | digital transformation | uk_UA |
dc.subject | technology | uk_UA |
dc.subject | Artificial Intelligence | uk_UA |
dc.subject | Machine Learning | uk_UA |
dc.subject | business model | uk_UA |
dc.subject | B2B | uk_UA |
dc.subject | B2C | uk_UA |
dc.subject | B2B2C | uk_UA |
dc.subject | e-health | uk_UA |
dc.subject | digital health | uk_UA |
dc.subject | marketing strategy | uk_UA |
dc.subject | analytics | uk_UA |
dc.subject | data science | uk_UA |
dc.subject | business model canvas | uk_UA |
dc.subject | cloud computing | uk_UA |
dc.subject | Data-as-a-Service | uk_UA |
dc.subject | Big Data-as-a-Service | uk_UA |
dc.subject | DaaS | uk_UA |
dc.subject | BDaaS | uk_UA |
dc.subject | early adopters | uk_UA |
dc.subject | back pain | uk_UA |
dc.subject | customer segmentation | uk_UA |
dc.subject | 051 "Економіка" | uk_UA |
dc.title | Великі Дані в Міжнародному Бізнесі: Застосування Великих Даних для стартапів на ранніх стадіях розвитку | uk_UA |
dc.title1 | Big Data in International Business: Application of Big Data for Early-Stage Startups | uk_UA |
dc.title2 | 2022 | |
dc.type | Other | uk_UA |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Kazymyr _bakalabr.pdf
- Розмір:
- 4.72 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
- бакалаврська робота
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 7.05 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: