Fugu-MT 論文翻訳(概要): Trends and Challenges Towards an Effective Data-Driven Decision Making in UK SMEs: Case Studies and Lessons Learnt from the Analysis of 85 SMEs

論文の概要: Trends and Challenges Towards an Effective Data-Driven Decision Making in UK SMEs: Case Studies and Lessons Learnt from the Analysis of 85 SMEs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15454v1
Date: Wed, 24 May 2023 17:23:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-26 19:21:59.167912
Title: Trends and Challenges Towards an Effective Data-Driven Decision Making in UK SMEs: Case Studies and Lessons Learnt from the Analysis of 85 SMEs
Title（参考訳）: 英国中小企業における効果的なデータ駆動意思決定の動向と課題--85中小企業の分析から学んだ事例と教訓
Authors: Abdel-Rahman Tawil, Muhidin Mohamed, Xavier Schmoor, Konstantinos Vlachos, Diana Haidar
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The adoption of data science brings vast benefits to Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) including business productivity, economic growth, innovation and jobs creation. Data Science can support SMEs to optimise production processes, anticipate customers' needs, predict machinery failures and deliver efficient smart services. Businesses can also harness the power of Artificial Intelligence (AI) and Big Data and the smart use of digital technologies to enhance productivity and performance, paving the way for innovation. However, integrating data science decisions into an SME requires both skills and IT investments. In most cases, such expenses are beyond the means of SMEs due to limited resources and restricted access to financing. This paper presents trends and challenges towards an effective data-driven decision making for organisations based on a case study of 85 SMEs, mostly from the West Midlands region of England. The work is supported as part of a 3 years ERDF (European Regional Development Funded project) in the areas of big data management, analytics and business intelligence. We present two case studies that demonstrates the potential of Digitisation, AI and Machine Learning and use these as examples to unveil challenges and showcase the wealth of current available opportunities for SMEs.
Abstract（参考訳）: データサイエンスの採用は、ビジネス生産性、経済成長、イノベーション、雇用創出など、中小規模企業(sme)に大きなメリットをもたらします。データサイエンスは、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中小企業を支援する。企業は、人工知能(AI)とビッグデータの力と、デジタル技術のスマートな利用を利用して、生産性とパフォーマンスを高め、イノベーションの道を開くこともできる。しかし、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ある。ほとんどの場合、そのような費用は限られた資源と資金提供の制限のために中小企業の手段を超えている。本稿では,イングランドの西ミッドランズ地域を中心に85の中小企業を対象に,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。この研究は、ビッグデータ管理、分析、ビジネスインテリジェンスといった分野における3年間のERDF(European Regional Development Funded Project)の一部として支援されている。デジタル化の可能性を示す2つのケーススタディ、aiと機械学習を例にして、課題を明らかにし、中小企業に現在利用可能な機会の豊富さを示す。

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