論文の概要: Trends of digitalization and adoption of big data & analytics among UK
SMEs: Analysis and lessons drawn from a case study of 53 SMEs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11623v2
- Date: Wed, 4 Mar 2020 10:10:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-01 04:57:01.010623
- Title: Trends of digitalization and adoption of big data & analytics among UK
SMEs: Analysis and lessons drawn from a case study of 53 SMEs
- Title（参考訳）: 英国中小企業におけるビッグデータ・アナリティクスのデジタル化と普及の動向--53中小企業を事例として-
- Authors: Muhidin Mohamed, Philip Weber
- Abstract要約: 中小企業は現在、前例のない速度でデジタルデータを生成する。
適切なデータバリューチェーンに入れば、データは金銭的価値に変換できる。
これは、ビジネスの長期的な利益のために、スキルとIT投資の両方を必要とします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3808950966890903
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Small and Medium Enterprises (SMEs) now generate digital data at an
unprecedented rate from online transactions, social media marketing and
associated customer interactions, online product or service reviews and
feedback, clinical diagnosis, Internet of Things (IoT) sensors, and production
processes. All these forms of data can be transformed into monetary value if
put into a proper data value chain. This requires both skills and IT
investments for the long-term benefit of businesses. However, such spending is
beyond the capacity of most SMEs due to their limited resources and restricted
access to finances. This paper presents lessons learned from a case study of 53
UK SMEs, mostly from the West Midlands region of England, supported as part of
a 3-year ERDF project, Big Data Corridor, in the areas of big data management,
analytics and related IT issues. Based on our study's sample companies, several
perspectives including the digital technology trends, challenges facing the UK
SMEs, and the state of their adoption in data analytics and big data, are
presented in the paper.
- Abstract（参考訳）: 中小企業は、オンライントランザクション、ソーシャルメディアマーケティングと関連する顧客インタラクション、オンライン製品またはサービスレビューとフィードバック、臨床診断、IoT(Internet of Things)センサー、および生産プロセスから、前例のない速度でデジタルデータを生成する。
これらのデータはすべて、適切なデータバリューチェーンに組み込むと、金銭的価値に変換できる。
これは、ビジネスの長期的な利益のために、スキルとIT投資の両方を必要とします。
しかし、こうした支出は、限られた資源と金融へのアクセス制限のため、ほとんどの中小企業の能力を超えている。
本稿では,3年間のERDFプロジェクトであるBig Data Corridorの一環として,主にイングランドのウェスト・ミッドランズ地域の53の中小企業を対象に,ビッグデータ管理,分析,関連するIT問題に関するケーススタディから得られた教訓を紹介する。
本研究のサンプル企業に基づいて,デジタル技術の動向,英国中小企業が直面する課題,データ分析とビッグデータへの採用状況など,いくつかの視点が論文に提示されている。
関連論文リスト
- Data Acquisition: A New Frontier in Data-centric AI [65.90972015426274]
まず、現在のデータマーケットプレースを調査し、データセットに関する詳細な情報を提供するプラットフォームが不足していることを明らかにする。
次に、データプロバイダと取得者間のインタラクションをモデル化するベンチマークであるDAMチャレンジを紹介します。
提案手法の評価は,機械学習における効果的なデータ取得戦略の必要性を浮き彫りにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-22T22:15:17Z) - LargeST: A Benchmark Dataset for Large-Scale Traffic Forecasting [65.71129509623587]
道路交通予測はスマートシティのイニシアチブにおいて重要な役割を担い、ディープラーニングの力によって大きな進歩を遂げている。
しかし、現在の公開データセットで達成される有望な結果は、現実的なシナリオには適用できないかもしれない。
カリフォルニアで合計8,600のセンサーと5年間の時間カバレッジを含む、LargeSTベンチマークデータセットを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-14T05:48:36Z) - Using Data Analytics to Derive Business Intelligence: A Case Study [0.0]
ビッグデータ分析はすでに、意味のあるビジネス上の決定を下すためのイノベーションの最前線にある。
ビジネスインテリジェンスと分析は、今日のIT世界で大きなトレンドになっている。
本稿では,架空の自転車共有企業の履歴データを通じてビジネスインテリジェンスを導出するデータ分析過程を実証することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-30T13:21:12Z) - Trends and Challenges Towards an Effective Data-Driven Decision Making
in UK SMEs: Case Studies and Lessons Learnt from the Analysis of 85 SMEs [0.0]
Data Scienceは中小企業をサポートし、生産プロセスを最適化し、顧客のニーズを予測し、機械の故障を予測し、効率的なスマートサービスを提供する。
データサイエンスの決定を中小企業に統合するには、スキルとIT投資の両方が必要です。
本稿では,85の中小企業を対象としたケーススタディに基づいて,組織における効果的なデータ駆動意思決定に向けた動向と課題について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T17:23:32Z) - Dynamic Datasets and Market Environments for Financial Reinforcement
Learning [68.11692837240756]
FinRL-Metaは、現実世界の市場からジムスタイルの市場環境へ動的データセットを処理するライブラリである。
我々は,ユーザが新しい取引戦略を設計するための足場として,人気のある研究論文を例示し,再現する。
また、ユーザが自身の結果を視覚化し、相対的なパフォーマンスを評価するために、このライブラリをクラウドプラットフォームにデプロイします。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-25T22:17:31Z) - Big Data and Analytics Implementation in Tertiary Institutions to
Predict Students Performance in Nigeria [0.0]
Big Dataという言葉は、従来のデータ処理技術では扱えない大量のデータを指すために作られた。
本稿では,教育機関に関係のあるビッグデータの特徴について考察する。
学習機関におけるビッグデータと分析の導入に影響を与える要因について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-29T13:52:24Z) - DataPerf: Benchmarks for Data-Centric AI Development [81.03754002516862]
DataPerfは、MLデータセットとデータ中心アルゴリズムを評価するための、コミュニティ主導のベンチマークスイートである。
私たちは、この反復的な開発をサポートするために、複数の課題を抱えたオープンなオンラインプラットフォームを提供しています。
ベンチマーク、オンライン評価プラットフォーム、ベースライン実装はオープンソースである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-20T17:47:54Z) - A Survey of Data Marketplaces and Their Business Models [0.0]
「データ」は、土地、インフラ、労働、資本と同様に、必要不可欠な生産要素になりつつある。
特定の機能を自動化することから、データ駆動型組織における意思決定を促進することに至るまで、タスクは、ますますサードパーティからのデータインプットを取得することの恩恵を受けています。
新しいエンティティや新しいビジネスモデルは、そのようなデータ要求を適切なプロバイダと一致させることを目的として現れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-11T12:27:37Z) - Federated Learning for Big Data: A Survey on Opportunities,
Applications, and Future Directions [5.124701758921822]
本稿では,ビッグデータサービスやアプリケーションにおけるフェデレーション学習の利用状況について調査する。
我々は、ビッグデータ取得、ビッグデータストレージ、ビッグデータ分析、ビッグデータプライバシ保護など、主要なビッグデータサービスにおけるFLの使用についてレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-08T14:36:43Z) - OSOUM Framework for Trading Data Research [79.0383470835073]
私たちは、私たちの知る限り、最初のオープンソースのシミュレーションプラットフォームであるOpen SOUrce Market Simulator(OSOUM)を提供して、トレーディング市場、特にデータ市場を分析します。
我々は、購入に利用可能なさまざまなデータセットを所有する売り手と、購入に有効な適切なデータセットを検索する買い手という2つのタイプのエージェントからなる、特定のデータ市場モデルを記述し、実装する。
データ市場を扱うための商用フレームワークはすでに存在していますが、購入者および販売者の両方が(データ)市場に参加することの可能な振る舞いをシミュレートするための、自由で広範なエンドツーエンドの研究ツールを提供しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-18T09:20:26Z) - Data Mining with Big Data in Intrusion Detection Systems: A Systematic
Literature Review [68.15472610671748]
クラウドコンピューティングは、複雑で高性能でスケーラブルな計算のために、強力で必要不可欠な技術になっている。
データ生成の迅速化とボリュームは、データ管理とセキュリティに重大な課題をもたらし始めている。
ビッグデータ設定における侵入検知システム(IDS)の設計と展開が重要視されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-23T20:57:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。