title: Using big data analytics to manage small and medium transport and logistics companies
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Зятчин Андрей Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Уразбахтин Денис Рифхатович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Urazbakhtin Denis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гладкова Маргарита Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Gladkova Margarita Аnаtolevnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:10:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:10:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 030648
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10712
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Аналитика больших данных является одним из ключевых трендов в управлении компаниями во всём мире. Многие компания начинают внедрять такие технологии для улучшения качества принимаемых решений. При этом проблема аналитики больших данных в малом и среднем бизнесе, в том числе и в логистическом, практически не освещена. В рамках настоящей исследовательской работы был проведён анализ возможностей и ограничений применения аналитики больших данных в малых и средних транспортно-логистических компаниях в России. Было выявлено, что наиболее популярными технологиями аналитики больших данных сегодня являются трекинг транспортных средств, предиктивная аналитика и анализ данных с сенсоров. Также было выявлено два типа малых и средних транспортно-логистических компаний, использующих такие технологии: компании с традиционной и инновационной бизнес-моделями.  Были выявлены потенциальные барьеры применения аналитики больших данных в компаниях обоих типов и описана степень влияния этих барьеров на компании.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Big data analytics is one of the key trends in the management of companies around the world. Many companies are beginning to implement such technologies to improve the quality of their decision-making. At the same time, the problem of big data analytics in small and medium enterprises, including logistics sphere, is practically not covered. Within the framework of this research work, an analysis was made of the possibilities and limitations of the application of big data analytics in small and medium-sized logistics companies in Russia. It was revealed that the most popular technologies of big data analytics today are tracking, predictive analytics and data analysis from sensors. Also, two types of small and medium-sized transport and logistics companies using such technologies were identified: companies with traditional and innovative business models. Potential barriers to the use of big data analytics in both types of companies were identified and real effect of these barriers on companies was evaluated.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Большие Данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Логистика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Малый и средний бизнес
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Big Data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Logistics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Small and medium enterprises
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Using big data analytics to manage small and medium transport and logistics companies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование аналитики больших данных в управлении малыми и средними транспортно-логистическими компаниями
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR__Urazbaxtin_D_R_.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10712/1/VKR__Urazbaxtin_D_R_.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 1,09 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_UrazbaxtinDR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10712/2/reviewSV_Otzyv_UrazbaxtinDR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 120,67 kB
resources.filename: reviewSV_Urazbaxtin_DR_Recenziya_2017.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10712/3/reviewSV_Urazbaxtin_DR_Recenziya_2017.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewRev
resources.size: 55,5 kB