title: Maturity of Russian Enterprises in Implementation of Data Analytics
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Лившиц Дмитрий Ефимович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Livsic Dmitrij Efimovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Егоренко Денис Владиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Egorenko Denis Vladislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Яблонский Сергей Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ablonskij Sergej Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:39:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:39:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 079051
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/31020
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Целью данного исследования было понять, подходят ли существующие модели аналитической зрелости для использования в российских предприятиях, и исследовать текущий уровень аналитической зрелости Российских предприятий. Для достижения цели в исследовании использовался структурированный опрос мнений специалистов в области аналитики данных, работающих в Российских компаниях о том, как в их компании применяют аналитику данных. С последующим применением трех видов анализа полученных результатов. Вначале результаты были описаны с помощью описательного анализа. Затем была применена обратная пошаговая регрессия для подтверждения или опровержения выдвинутых гипотез. На последнем этапе был применен кластерный анализ для выявления уровней аналитической зрелости российских компаний и особенностей, присущих компаниям на каждом уровне. В результате было описано, как российские компании используют аналитику данных, на основании мнений сотрудников, работающих в этих компаниях. В результате проверки гипотез было выявлено, что российские компании используют аналитику данных в соответствии с существующей теорией об использовании аналитики данных. Это говорит о том, что российские компании могут применять существующие модели аналитической зрелости. В результате кластерного анализа были определены уровни аналитической зрелости российских компаний. Было дано описание того, как компании на определенных уровнях аналитической зрелости применяют анализ данных. Были сформулированы рекомендации по развитию аналитики данных для компании на каждом уровне.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The goal of this study was to understand whether the existing models of analytical maturity are suitable for use in Russian enterprises, and to investigate the current level of analytical maturity of Russian enterprises. To achieve this goal, the study used a structured survey of opinions of data analytics specialists working in Russian companies on how their companies use data analytics. With the subsequent application of three types of analysis of the results obtained. Initially, the results were described using descriptive analysis. The backward stepwise regression analysis was then applied to confirm or refute the hypotheses put forward. At the last stage, cluster analysis was applied to identify the levels of analytical maturity of Russian companies and the characteristics inherent in companies at each level. As a result, it was described how Russian companies use data analytics, based on the opinions of employees working in these companies. As a result of testing the hypotheses, it was revealed that Russian companies use data analytics in accordance with the existing theory about the use of data analytics. This suggests that Russian companies can apply existing models of analytical maturity. As a result of the cluster analysis, the levels of analytical maturity of Russian companies were determined. A description was given of how companies at the identified levels of analytical maturity apply data analytics. Recommendations were formulated for the development of data analytics for the company at each level.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Аналитика данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Модель зрелости
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Аналитическая зрелость
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Data analytics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Maturity model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Analytical maturity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Maturity of Russian Enterprises in Implementation of Data Analytics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Зрелость российских предприятий во внедрении аналитики данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: MT_Egorenko_Final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31020/1/MT_Egorenko_Final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,03 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_advisor_reference_form_Egorenko.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31020/2/reviewSV_Scientific_advisor_reference_form_Egorenko.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 136,44 kB