Phân Tích Dữ Liệu Lớn: Khai Thác Dữ Liệu Để Tạo Ra Mô Hình Kinh Doanh Mới

Tài liệu nghiên cứu Big data analytics harnessing data for new business models, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về .

Trường đại học

University Djilali Bounaama

Chuyên ngành

Economics, Business, and Management Sciences

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Essay

2022

326
3
0

Phí lưu trữ

75 Point

Mục lục chi tiết

Preface

PART I. BIG DATA: OPPORTUNITIES AND CHALLENGES

1. Big Data: An Overview

2. Big Data between Pros and Cons

3. Big Data Uses and the Challenges They Face

4. Twitter’s Big Data Analysis Using RStudio

5. Big Data for Business Growth in Small and Medium Enterprises (SMEs)

PART II. BIG DATA AND BUSINESSES’ DECISION-MAKING PROCESSES

6. The Role of Big Data in Strategic Decision-Making

7. Data Mining and Its Contribution to Decision-Making in Business Organizations

8. The Strategic Role of Big Data Analytics in the Decision-Making Process

9. The Role of the Information System in Making Strategic Decisions in the Economic Institution: Case Study of Baticic in Ain Defla, Algeria

10. The Role of Big Data Analysis and Strategic Vigilance in Decision-Making

11. Big Data Analysis and Its Role in Making Strategic Decisions

PART III. BIG DATA APPLICATIONS: BUSINESS EXAMPLES

12. The Farthest Planning of Big Data in the Light of Information Technology: “Smart Cities: A World Not Yet”

13. Blockchain Technology as a Method Based on Organizing Big Data to Build Smart Cities: The Dubai Experience

14. The Uses of Big Data in the Health Sector

15. The Role of Big Data in Avoiding the Banking Default in Algeria (The Possibility of Upgrading the Preventive Centers of the Bank of Algeria as a Source of Big Data)

16. Marketing Information System as a Marketing Crisis Management Mechanism Through Big Data Analytics: A Case Study of Algeria Telecom in Bouira

17. Perspectives of Big Data Analytics’ Integration in the Business Strategy of Amazon, Inc.

18. The Hospital Information System: A Fundamental Lever for Performance in Hospitals

PART IV. BIG DATA AND SUSTAINABLE DEVELOPMENT

19. Big Data Analysis and Sustainable Development

20. Big Data for Sustainable Development Goals: Theoretical Approach

21. Using Big Data in Official Statistics for Sustainable Development

22. The Initiatives of the UN to Improve the Quality of Big Data and Support the Sustainable Development Goals for 2030

23. Big Data and Its Role in Achieving the Sustainable Development Goals: Experiences of Leading Organizations

Index

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phân Tích Dữ Liệu Lớn Trong Kinh Doanh

Phân tích dữ liệu lớn đang trở thành một yếu tố quan trọng trong việc phát triển mô hình kinh doanh mới. Với sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu, các doanh nghiệp cần khai thác thông tin từ những nguồn dữ liệu này để tạo ra giá trị. Việc áp dụng các công nghệ như Machine Learningtrí tuệ nhân tạo giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và đưa ra quyết định chính xác hơn. Theo nghiên cứu của Sedkaoui et al. (2022), việc sử dụng phân tích dữ liệu lớn có thể giúp doanh nghiệp phát hiện ra những cơ hội mới và cải thiện hiệu suất hoạt động.

1.1. Khái Niệm Về Dữ Liệu Lớn Và Phân Tích Dữ Liệu

Dữ liệu lớn đề cập đến khối lượng dữ liệu khổng lồ mà các tổ chức thu thập hàng ngày. Phân tích dữ liệu lớn là quá trình khai thác thông tin từ những dữ liệu này để đưa ra quyết định chiến lược. Các công cụ phân tích hiện đại cho phép xử lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp nắm bắt xu hướng và hành vi của khách hàng.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Phân Tích Dữ Liệu Lớn Trong Kinh Doanh

Phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thị trường và khách hàng. Điều này không chỉ giúp cải thiện sản phẩm mà còn tối ưu hóa quy trình kinh doanh. Theo báo cáo của Apple Academic Press, các doanh nghiệp áp dụng phân tích dữ liệu lớn có khả năng tăng trưởng doanh thu lên đến 20%.

II. Những Thách Thức Trong Việc Khai Thác Dữ Liệu Lớn

Mặc dù khai thác dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức. Các vấn đề về bảo mật dữ liệu, chất lượng dữ liệu và khả năng tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau là những trở ngại lớn. Doanh nghiệp cần có chiến lược rõ ràng để vượt qua những thách thức này. Theo nghiên cứu, 60% doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc quản lý dữ liệu lớn do thiếu nguồn lực và công nghệ phù hợp.

2.1. Vấn Đề Bảo Mật Dữ Liệu

Bảo mật dữ liệu là một trong những thách thức lớn nhất khi làm việc với dữ liệu lớn. Các doanh nghiệp cần đảm bảo rằng dữ liệu của họ được bảo vệ khỏi các cuộc tấn công mạng và rò rỉ thông tin. Việc áp dụng các biện pháp bảo mật như mã hóa và xác thực đa yếu tố là rất cần thiết.

2.2. Chất Lượng Dữ Liệu Và Tích Hợp Dữ Liệu

Chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả phân tích. Dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến quyết định sai lầm. Doanh nghiệp cần đầu tư vào các công cụ và quy trình để đảm bảo dữ liệu được thu thập và xử lý một cách chính xác.

III. Phương Pháp Khai Thác Dữ Liệu Lớn Hiệu Quả

Để khai thác dữ liệu lớn một cách hiệu quả, doanh nghiệp cần áp dụng các phương pháp và công nghệ tiên tiến. Việc sử dụng Machine Learningtrí tuệ nhân tạo giúp tối ưu hóa quy trình phân tích và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Theo Sedkaoui et al. (2022), các phương pháp này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác trong việc ra quyết định.

3.1. Sử Dụng Machine Learning Trong Phân Tích Dữ Liệu

Machine Learning cho phép phân tích dữ liệu lớn một cách tự động và hiệu quả. Các thuật toán học máy có thể phát hiện ra các mẫu và xu hướng trong dữ liệu mà con người khó có thể nhận ra. Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác.

3.2. Tối Ưu Hóa Quy Trình Kinh Doanh Bằng Dữ Liệu Thời Gian Thực

Phân tích dữ liệu thời gian thực giúp doanh nghiệp nắm bắt thông tin ngay lập tức và phản ứng kịp thời với các thay đổi trong thị trường. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Phân Tích Dữ Liệu Lớn

Phân tích dữ liệu lớn đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ marketing đến y tế. Các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa chiến lược marketing, cải thiện dịch vụ khách hàng và phát triển sản phẩm mới. Theo báo cáo, 70% doanh nghiệp đã thấy sự cải thiện rõ rệt trong hiệu suất nhờ vào việc áp dụng phân tích dữ liệu lớn.

4.1. Phân Tích Dữ Liệu Trong Marketing

Trong marketing, phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng. Việc này cho phép doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo.

4.2. Ứng Dụng Trong Ngành Y Tế

Trong ngành y tế, phân tích dữ liệu lớn giúp cải thiện chất lượng dịch vụ và phát hiện bệnh sớm. Các bệnh viện sử dụng dữ liệu để theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân và đưa ra các phương pháp điều trị hiệu quả hơn.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Phân Tích Dữ Liệu Lớn

Tương lai của phân tích dữ liệu lớn hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cơ hội mới cho doanh nghiệp. Với sự phát triển của công nghệ, khả năng khai thác và phân tích dữ liệu sẽ ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn. Doanh nghiệp cần chuẩn bị sẵn sàng để tận dụng những cơ hội này và vượt qua các thách thức. Theo dự báo, thị trường phân tích dữ liệu lớn sẽ tiếp tục tăng trưởng mạnh mẽ trong những năm tới.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ Dữ Liệu

Công nghệ phân tích dữ liệu sẽ tiếp tục phát triển với sự xuất hiện của các công cụ mới và cải tiến. Doanh nghiệp cần theo dõi các xu hướng này để không bị bỏ lại phía sau.

5.2. Tác Động Của Dữ Liệu Lớn Đến Kinh Doanh

Dữ liệu lớn sẽ tiếp tục định hình cách thức hoạt động của doanh nghiệp. Việc áp dụng phân tích dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI. Nếu bạn thấy nội dung không chính xác hoặc có vấn đề, vui lòng Báo lỗi nội dung.

10/07/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

BIG DATA ANALYTICS Harnessing Data for New Business Models BIG DATA ANALYTICS Harnessing Data for New Business Models Edited by Soraya Sedkaoui, PhD Mounia Khelfaoui, PhD Nadjat Kadi, PhD First edition published 2022 Apple Academic Press Inc. CRC Press 1265 Goldenrod Circle, NE, 6000 Broken Sound Parkway NW, Palm Bay, FL 32905 USA Suite 300, Boca Raton, FL 33487-2742 USA 4164 Lakeshore Road, Burlington, 2 Park Square, Milton Park, ON, L7L 1A4 Canada Abingdon, Oxon, OX14 4RN UK © 2022 Apple Academic Press, Inc. Apple Academic Press exclusively co-publishes with CRC Press, an imprint of Taylor & Francis Group, LLC Reasonable efforts have been made to publish reliable data and information, but the authors, editors, and publisher cannot assume responsibility for the validity of all materials or the consequences of their use. The authors, editors, and publishers have attempted to trace the copyright holders of all material reproduced in this publication and apologize to copyright holders if permission to publish in this form has not been obtained.

If any copyright material has not been acknowledged, please write and let us know so we may rectify in any future reprint. Except as permitted under U. Copyright Law, no part of this book may be reprinted, reproduced, transmitted, or utilized in any form by any electronic, mechanical, or other means, now known or hereafter invented, including photocopying, microfilming, and recording, or in any information storage or retrieval system, without written permission from the publishers. For permission to photocopy or use material electronically from this work, access www.com or contact the Copyright Clearance Center, Inc.

(CCC), 222 Rosewood Drive, Danvers, MA 01923, 978-750-8400. For works that are not available on CCC please contact mpkbookspermissions@tandf.uk Trademark notice: Product or corporate names may be trademarks or registered trademarks and are used only for identification and explanation without intent to infringe. Library and Archives Canada Cataloguing in Publication Title: Big data analytics : harnessing data for new business models / edited by Soraya Sedkaoui, PhD, Mounia Khelfaoui, PhD, Nadjat Kadi, PhD. Names: Sedkaoui, Soraya, editor.

| Khelfaoui, Mounia, editor. | Kadi, Nadjat, editor. Description: First edition. | Includes bibliographical references and index.

Identifiers: Canadiana (print) 20210000074 | Canadiana (ebook) 2021009009X | ISBN 9781771889568 (hardcover) | ISBN 9781003129660 (ebook) Subjects: LCSH: Management—Data processing. | LCSH: Industrial management—Decision making. | LCSH: Business planning—Statistical methods. | LCSH: Sustainable development.

| LCSH: Big data. Classification: LCC HD30.4/038—dc23 Library of Congress Cataloging-in-Publication Data Names: Sedkaoui, Soraya, editor. | Khelfaoui, Mounia, editor. | Kadi, Nadjat, editor.

Title: Big data analytics : harnessing data for new business models / edited by Soraya Sedkaoui, PhD, Mounia Khelfaoui, PhD, Nadjat Kadi, PhD. Description: First edition. | Palm Bay, FL : Apple Academic Press, 2021. | Includes bibliographical references and index.

Subjects: LCSH: Business--Data processing. | Business--Technological innovations. | Sustainable development--Data processing. Classification: LCC HF5548.0557--dc23 LC record available at https://lccn.gov/2020055946 LC ebook record available at https://lccn.gov/2020055947 ISBN: 978-1-77188-956-8 (hbk) ISBN: 978-1-77463-786-9 (pbk) ISBN: 978-1-00312-966-0 (ebk) About the Editors Soraya Sedkaoui, PhD, HDR Senior Lecturer, University Djilali Bounaama, Khemis-Miliana, Algeria; Data Analyst and Strategic Business Consultant, SRY Consulting Montpellier, France Soraya Sedkaoui, PhD, is a Senior Lecturer, Data Analyst, and Strategic Business Consultant with more than 10 years of teaching, training, research, and consulting experience in statistics, big data analytics, and machine learning algorithms.

Leading the Big Data Analytic Consulting Practice at SRY Consulting in Montpellier, France, Dr. Soraya is focused on working with global clients across industries to determine how a data-driven approach can be embedded into strategic initiatives. This also includes helping businesses create actionable insights to drive business outcomes that lead to benefits valued in several fields. Soraya’s works have contributed to delivering analytics services and solutions for competitive advantage through the use of algorithms, advanced analytical tools, and data science techniques.

She worked as a researcher at TRIS Laboratory at the University of Montpellier, France (2011–2017). She contributed to the European project on “Internet Economics: Methods, Models, and Management (2017)” in collaboration with Pr. She also contributed to creating many algorithms for business applications, such as the algorithm of Snail 2016, in France and more. Her science-oriented research experience and interests are in the areas of big data, computer science, and the development of algorithms and models for business applications and problems.

Sedkaoui’s prior books and research have been published in several refereed editions and journals. Soraya also holds a PhD in economic analysis and an HDR in economic and applied statistics. vi About the Editors Mounia Khelfaoui, PhD, HDR Teacher-Researcher and Lecturer, University Djilali Bounaama Khemis-Miliana, Algeria Mounia Khelfaoui, PhD, is a teacher-researcher and Lecturer at the University Djilali Bounaama Khemis-Miliana in Algeria. With experience in research, she is a member of the research laboratory “Industry, Organizational Devel- opment of Enterprises and Innovation” of the University of Khemis-Miliana since 2008.

Her research focuses on sustainable development, especially corporate social responsibility (CSR), the sharing economy, and the circular economy. She has published in various journals and conferences dealing with the topic of CSR and sustainable development. Khelfaoui’s research proposes to demonstrate the role of the adoption of the CSR in organiza- tions in light of the principles of sustainable development. She graduated from the University of Algiers 3 with a PhD in economics and an HDR in environmental economics.

Nadjat Kadi, PhD, HDR Senior Lecturer, University of Djilali Bounaama Khemis-Miliana, Algeria; Manager, The Digital Economy Laboratory Nadjat Kadi, PhD, is a Senior Lecturer at the University of Djilali Bounaama Khemis-Miliana, Algeria. She is the Manager of The Digital Economy Labo- ratory. Her research relates to economic and statistical analysis and the field of demography. She graduated from the University of Oran, Algeria, with a PhD in demography and an HDR in economic and demographic analysis.xix PART I: BIG DATA: OPPORTUNITIES AND CHALLENGES.

Big Data: An Overview. 3 Malika Bakdi and Wassila Chadli 2. Big Data between Pros and Cons. 15 Djamila Cylia Kheyar 3.

Big Data Uses and the Challenges They Face. 25 Nadia Soudani and Djamila Sadek 4. Twitter’s Big Data Analysis Using RStudio. 33 Houssame Eddine Balouli and Lazhar Chine 5.

Big Data for Business Growth in Small and Medium Enterprises (SMEs). 43 Rabia Ahmed Benyahia PART II: BIG DATA AND BUSINESSES’ DECISION-MAKING PROCESSES?. The Role of Big Data in Strategic Decision-Making. 57 Amal Bensautra, Amel Fassouli, and Fella Ghida 7.

Data Mining and Its Contribution to Decision-Making in Business Organizations. 67 Nadia Hamdi Pacha, Fatma Zohra Khebazi, Nachida Mazouz 8. The Strategic Role of Big Data Analytics in the Decision-Making Process. 81 Yahia Benyahia and Fatima Zohra Hennane 9.

The Role of the Information System in Making Strategic Decisions in the Economic Institution: Case Study of Baticic in Ain Defla, Algeria. 93 Khedidja Belhadji and Abdellah Kelleche viii Contents 10. The Role of Big Data Analysis and Strategic Vigilance in Decision-Making. 107 Bakhta Bettahar and Abdellah Aggoun 11.

Big Data Analysis and Its Role in Making Strategic Decisions. 121 Ramdhan Sahnoun and Boulanouar Mokhtari PART III: BIG DATA APPLICATIONS: BUSINESS EXAMPLES. The Farthest Planning of Big Data in the Light of Information Technology: “Smart Cities: A World Not Yet”. 133 Noureddine Zahoufi and Abdelkader Dahman 13.

Blockchain Technology as a Method Based on Organizing Big Data to Build Smart Cities: The Dubai Experience. 145 Saliha Hafifi and Fethia Benhadj Djilali Magraoua 14. The Uses of Big Data in the Health Sector. 159 Fatima Mana, Redouane Ensaad, and Djazia Hassini 15.

The Role of Big Data in Avoiding the Banking Default in Algeria (The Possibility of Upgrading the Preventive Centers of the Bank of Algeria as a Source of Big Data). 173 Mohamed Ilifi and Hamza Belghalem 16. Marketing Information System as a Marketing Crisis Management Mechanism Through Big Data Analytics: A Case Study of Algeria Telecom in Bouira. 187 Rabah Ghazi and Fatima Zohra Soukeur 17.

Perspectives of Big Data Analytics’ Integration in the Business Strategy of Amazon, Inc. 201 Mustapha Bouakel and Amina Zerbout 18. The Hospital Information System: A Fundamental Lever for Performance in Hospitals. 221 Zineb Matene and Khalida Mohammed Belkebir PART IV: BIG DATA AND SUSTAINABLE DEVELOPMENT.

Big Data Analysis and Sustainable Development. 235 Dehbia El Djouzi 20. Big Data for Sustainable Development Goals: Theoretical Approach .247 Fatima Lalmi and Rafika Benaichouba 21. Using Big Data in Official Statistics for Sustainable Development.

261 Khadra Rachedi and Fatima Rachedi Contents ix 22. The Initiatives of the UN to Improve the Quality of Big Data and Support the Sustainable Development Goals for 2030. 271 Zahia Kouache and Nadia Messaoudi 23. Big Data and Its Role in Achieving the Sustainable Development Goals: Experiences of Leading Organizations.

281 Kamel Maiouf and Achour Mezrig Index. 297 Contributors Abdellah Aggoun Assistant Professor, Faculty of Economics, Business, and Management Sciences, University of Djilali Bounaama, Khemis Miliana, Algeria, Rue Thniet El Had, Khemis Miliana, Ain Defla, Algeria, E-mail: agg88abd@gmail.com Malika Bakdi Senior Researcher, National High School of Statistics and Applied Economics (ENSSEA), Koléa, Algeria, E-mail: bakdi_malika@yahoo.fr Houssame Eddine Balouli National High School of Statistics and Applied Economics (ENSSEA), Koléa, Algeria, E-mail: balouli.com Hamza Belghalem Temporary Assistant Professor, Faculty of Economics, Business, and Management Sciences, University of Djilali Bounaama, Khemis Miliana, Algeria, E-mail: hamzabelghalem44@gmail.com Khedidja Belhadji PhD student, Specialization in Production Management, Hassiba Benbouali University, Chlef, Algeria, E-mail: nafoula80@gmail.com Khalida Mohammed Belkebir HDR, Senior Lecturer, and Researcher, Faculty of Business Economics and Management, Djillali Bounaama University, Theniet El Had Street, Khemis Miliana, W. Ain-Defla, Algeria, E-mail: k.mohammed-belkebir@univ-dbkm.dz Rafika Benaichouba PhD in Economic Sciences, Senior Lecturer, University of Djillali Bounaama, Khemis Maliana, Algeria, E-mail: benaichoubarafika@yahoo.fr Amal Bensautra PhD Student, Faculty of Economics, Business, and Management Sciences, University of Djilali Bounaama, Khemis Miliana, Algeria, E-mail: bensautra.com Rabia Ahmed Benyahia University of Djilali Bounaama, Khemis Miliana, Algeria, E-mail: rabiebenyahia33@yahoo.com Bakhta Bettahar University of Abdelhamid Ibn Badis, Mostaganem, Algeria, E-mail: bakhta_48@hotmail.fr Mustapha Bouakel Associate Professor, Faculty of Economics, Commerce, and Management Sciences, University Center Ahmed Zabana, Relizane, Algeria, E-mail: mustapha.bouakel@univ-sba.dz Wassila Chadli National High School of Statistics and Applied Economics (ENSSEA), Koléa, Algeria E-mail: chadli.com Lazhar Chine Associate Professor, Boumerdes University, Algeria, E-mail: l.chine@univ-boumerdes.dz xii Contributors Abdelkader Dahman Assistant Professor, Faculty of Economics, Business, and Management Sciences, University of Djilali Bounaama, Khemis Miliana, Algeria, E-mail: abd19dah@gmail.com Dehbia El Djouzi Senior Lecturer and Researcher, Faculty of Business Economics and Management, Djillali Bounaama University, Theniet El Had Street, Khemis Miliana, Algeria, E-mail: raison81@yahoo.fr Redouane Ensaad Department of Commercial Sciences, University of Hassiba Ben Bouali, Chlef, Algeria, Pb. 02000, Algeria Amel Fassouli PhD Student, Faculty of Economics, Business, and Management Sciences, University of Djilali Bounaama, Khemis Miliana, Algeria, E-mail: Amelsabrine2018@gmail.com Rabah Ghazi Laboratory of Globalization, Politics, and Economics, University of Algiers 3, Dely Brahim, Algeria, E-mail: ghazi.rabah@univ-alger3.dz Fella Ghida Senior Lecturer, and Researcher, Faculty of Economics, Business, and Management Sciences, University of Djilali Bounaama, Khemis Miliana, Algeria, E-mail: fghida@yahoo.fr Saliha Hafifi Senior Lecturer, Faculty of Economics, Business, and Management Sciences, University of Djilali Bounaama, Khemis Miliana, Algeria, E-mail: hafifis18@yahoo.fr Djazia Hassini Department of Economic Sciences, University of Hassiba Ben Bouali, Chlef, Algeria Fatima Zohra Hennane PhD Student, University Ali Lounici-Blida 2, Route d’El Afroun, Blida, Algeria, E-mail: Hennane_fz@yahoo.fr Mohamed Ilifi Senior Lecturer, Faculty of Economics, Business, and Management Sciences, University of Djilali Bounaama, Khemis Miliana, Algeria, E-mail: m.ilifi@univ-dbkm.dz Abdellah Kelleche Senior Lecturer, Hassiba Benbouali University, Chlef, Algeria, Pb.

02000, Algeria, E-mail: kabd.com Fatma Zohra Khebazi Lecturer, Faculty of Economics, Business, and Management Sciences, Khemis Miliana University, Rue Thiniet El Had, Khemis Miliana, Ain Defla, Algeria, E-mail: fkhebazi@gmail.com Djamila Cylia Kheyar PhD Student, Faculty of Economics, Business, and Management Sciences, University of Djilali Bounaama, Khemis Miliana, Algeria, E-mail: kheyar.com Zahia Kouache Senior Lecturer, Faculty of Economics, Business, and Management Sciences, University of Djilali Bounaama, Khemis Miliana, Algeria, E-mail: z.kouache@univ-dbkm.dz Fatima Lalmi PhD in Economic Sciences, Senior Lecturer, University of Abdelhamid Ibn Badis, Mostaganem, Algeria, E-mail: lalmi.fr Contributors xiii Fethia Benhadj Djilali Magraoua Senior Lecturer, Faculty of Economics, Business, and Management Sciences, University of Djilali Bounaama, Khemis Miliana, Algeria, E-mail: magr_fati@yahoo.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Phân Tích Dữ Liệu Lớn: Khai Thác Dữ Liệu Để Tạo Ra Mô Hình Kinh Doanh Mới" cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà phân tích dữ liệu lớn có thể được sử dụng để phát triển các mô hình kinh doanh sáng tạo. Tài liệu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc khai thác dữ liệu trong việc ra quyết định chiến lược, tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích thiết thực từ việc áp dụng các công cụ phân tích dữ liệu, giúp họ nắm bắt xu hướng thị trường và cải thiện hiệu suất kinh doanh.

Để mở rộng thêm kiến thức về chủ đề này, bạn có thể tham khảo tài liệu The impacts of big data analysis on the business management of binh minh plastics jsc, nơi phân tích tác động của dữ liệu lớn đến quản lý kinh doanh tại một công ty cụ thể. Ngoài ra, tài liệu Luận văn thạc sĩ nghiên cứu một số vân đề về big data và ứng dụng trong phân tích kinh doanh sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về các vấn đề và ứng dụng của dữ liệu lớn trong phân tích kinh doanh. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có thêm nhiều góc nhìn và kiến thức sâu sắc hơn về lĩnh vực này.