I Big Data nella GDO

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dc.contributor.advisor Favaretto, Daniela it_IT
dc.contributor.author Bergo, Anna <1997> it_IT
dc.date.accessioned 2021-06-27 it_IT
dc.date.accessioned 2021-10-07T12:38:13Z
dc.date.issued 2021-07-12 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/19850
dc.description.abstract I big data rappresentano il fattore produttivo chiave in un’economia data-driven, ovvero un nuovo approccio economico che si basa sull’utilizzo efficace dei dati per migliorare i processi decisionali e per intraprendere decisioni strategiche ed operative informate e basate su fatti oggettivi. I big data sono implementati in diversi ambiti, sia privati che pubblici e l’utilizzo di tecniche di analisi dei big data ha permesso di creare nuovi servizi o migliorare quelli esistenti, innovare i processi produttivi e distributivi, personalizzare l’offerta di prodotti e servizi in base alle diverse preferenze dei consumatori. I dati sono quindi considerati il nuovo petrolio e saper estrarre valore da essi è la vera chiave competitiva per grandi aziende e PMI. Uno dei settori in cui la big data analytics è impiegata in modo massiccio è la Grande Distribuzione Organizzata. L'elaborato ha come obiettivo principale quello di analizzare i benefici derivanti dall’implementazione e dall’analisi dei dati all’interno del settore della GDO it_IT
dc.language.iso it it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Anna Bergo, 2021 it_IT
dc.title I Big Data nella GDO it_IT
dc.title.alternative I Big Data nella GDO it_IT
dc.type Master's Degree Thesis it_IT
dc.degree.name Marketing e comunicazione it_IT
dc.degree.level Laurea magistrale it_IT
dc.degree.grantor Dipartimento di Management it_IT
dc.description.academicyear 2020/2021-Sessione Estiva it_IT
dc.rights.accessrights closedAccess it_IT
dc.thesis.matricno 882914 it_IT
dc.subject.miur SECS-P/08 ECONOMIA E GESTIONE DELLE IMPRESE it_IT
dc.description.note it_IT
dc.degree.discipline it_IT
dc.contributor.co-advisor it_IT
dc.date.embargoend 10000-01-01
dc.provenance.upload Anna Bergo (882914@stud.unive.it), 2021-06-27 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck Daniela Favaretto (favaret@unive.it), 2021-07-12 it_IT


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