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2022-05-16
英文标题:
《Prioritising data items for business analytics: Framework and
  application to human resources》
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作者:
Tom Pape
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最新提交年份:
2020
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英文摘要:
  The popularity of business intelligence (BI) systems to support business analytics has tremendously increased in the last decade. The determination of data items that should be stored in the BI system is vital to ensure the success of an organisation\'s business analytic strategy. Expanding conventional BI systems often leads to high costs of internally generating, cleansing and maintaining new data items whilst the additional data storage costs are in many cases of minor concern -- what is a conceptual difference to big data systems. Thus, potential additional insights resulting from a new data item in the BI system need to be balanced with the often high costs of data creation. While the literature acknowledges this decision problem, no model-based approach to inform this decision has hitherto been proposed. The present research describes a prescriptive framework to prioritise data items for business analytics and applies it to human resources. To achieve this goal, the proposed framework captures core business activities in a comprehensive process map and assesses their relative importance and possible data support with multi-criteria decision analysis.
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中文摘要:
在过去的十年里,支持商业分析的商业智能(BI)系统的普及程度显著提高。确定应存储在BI系统中的数据项对于确保组织业务分析战略的成功至关重要。扩展传统的BI系统通常会导致内部生成、清理和维护新数据项的高成本,而在许多情况下,额外的数据存储成本是次要问题——这与大数据系统在概念上有什么区别。因此,BI系统中新数据项产生的潜在额外见解需要与通常较高的数据创建成本相平衡。虽然文献承认这一决策问题,但迄今为止还没有提出基于模型的方法来告知这一决策。目前的研究描述了一个规定性的框架,以确定业务分析数据项的优先级,并将其应用于人力资源。为了实现这一目标,提出的框架在一个全面的流程图中捕获核心业务活动,并通过多标准决策分析评估其相对重要性和可能的数据支持。
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分类信息:

一级分类:Economics        经济学
二级分类:General Economics        一般经济学
分类描述:General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-5-16 16:36:01
1优先考虑商业分析的数据项:人力资源框架和应用Tom Pape*a,b a伦敦大学学院数学系,4 Taviton Street,London WC1H 0BT,英国b Concentra Consulting Ltd.,Thames House,18 Park Street,London SE1 9EQ,英国摘要:在过去十年中,支持商业分析的商业智能(BI)系统的普及程度显著提高。确定应存储在BI系统中的数据项对于确保组织业务分析战略的成功至关重要。扩展传统BI系统通常会导致内部生成、清理和维护新数据项的高成本,而在许多情况下,额外的数据存储成本是次要问题——这与大数据系统在概念上有什么区别。因此,BI系统中新数据项产生的潜在额外见解需要与通常较高的数据创建成本相平衡。虽然文献承认这一决策问题,但迄今为止还没有提出基于模型的方法来告知这一决策。目前的研究描述了一个规定性的框架,以确定业务分析数据项的优先级,并将其应用于人力资源。为了实现这一目标,提出的框架在综合流程图中捕捉核心业务活动,并通过多标准决策分析评估其相对重要性和可能的数据支持。关键词:商业分析、商业智能、数据需求、人力资源、多标准决策分析1简介客户服务、人力资源(HR)、IT、法律支持、市场营销、采购、生产、项目交付、研发和销售等商业功能可以利用广泛使用的商业智能(BI)系统解决方案。
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2022-5-16 16:36:12
BI系统可以被视为进行商业分析的技术基础(Chiang等人,2012年,Lim等人,2012年)。Liberatore和Luo(2010)将商业分析定义为一组方法,通过生成组织决策的目标,将原始数据转化为行动。例如,了解到年轻女性更可能购买价格更高的某款产品,有助于营销人员正确定位广告。商业分析的一个广泛认可的代表观察到,组织从使用描述性定量数据分析来解释目前正在发生的事情,到预测分析来估计未来会发生什么,再到使用管理科学工具进行规范性分析,以帮助决定下一步要做什么(Delen&Demirkan 2013,Liberatore&Luo 2011,Lustig et al.2010)。所有现代BI系统都提供了高效的数据存储,允许使用聚合和分组命令使用描述性统计进行数据分解,并在有吸引力的管理仪表板上显示结果。此外,更先进的BI系统拥有现成的预测性数据挖掘工具。规定性分析通常需要BI系统的高度专业化附加组件(例如定价和库存管理工具)。运筹学技术以多种方式支持BI系统的开发(Mortenson等人,2015)。跟踪和可视化关键绩效指标(KPI)是BI系统的传统功能,运筹学已被用于开发和构建此类KPI(Fortuin 1988,Smith&Goddard 2002)。优化方法在数据挖掘中发挥着重要作用,而数据挖掘又常用于BI系统(Corne et al.2012,Olafsson et al.2008)“软”或已应用于新BI系统的设计(例如,Martínez等人,2013年,Sorensen等人。
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2022-5-16 16:36:21
2010年),决策分析为BI系统的评估提供了依据(例如,林等人2009年,鲁哈尼等人2012年)。最后,在BI系统之上实施了运筹学方法,如预测、情景分析和模拟,以增强组织的业务分析能力(例如,Negash&Gray,2008年,Telhada等人,2013年)。*电邮:t。pape@surrey.ac.uk.2这项研究解决了业务功能应存储在其BI系统中以进行业务分析的数据项的决策问题。由于大多数BI数据都是内部创建的,因此扩展BI数据库会导致生成、清理和维护新数据项的管理成本较高,而数据存储成本通常要低得多——这与大数据系统在概念上有所不同。数据创建的高成本要求业务功能具有选择性。我们提出了一个基于多标准决策分析的规定性框架,以帮助业务职能部门做出选择决策,即帮助业务职能部门在分析策略中决定“下一步要做什么”,以使用上述分类的语言。为了证明该框架的有效性,我们将其应用于人力资源。人力资源分析仍处于起步阶段,主要关注描述
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