I BIG DATA A SUPPORTO DELLA SOSTENIBILITÀ AZIENDALE. IL PROGETTO P.I.C.A. DI CAVIT S.C.

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dc.contributor.advisor Rullani, Francesco it_IT
dc.contributor.author Prata, Sara <1994> it_IT
dc.date.accessioned 2022-06-25 it_IT
dc.date.accessioned 2022-10-11T08:25:16Z
dc.date.issued 2022-07-18 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/21493
dc.description.abstract Il presente elaborato si pone l’obiettivo di analizzare due megatrend: i Big Data e lo sviluppo sostenibile. Nello specifico, cercherà di osservare, attraverso l’analisi qualitativa di una delle grandi eccellenze del settore vitivinicolo italiano, la Cavit S.c, se e come l’adozione delle grandi basi di dati può impattare sulle prestazioni di sostenibilità. La tesi analizzerà, nei primi due capitoli, i concetti relativamente nuovi di Big Data e sviluppo sostenibile, soffermandosi soprattutto sulle loro caratteristiche principali e sul loro impatto a livello aziendale. Questo consentirà poi di esaminare più attentamente quello che sarà il tema centrale, ovvero la relazione Big Data - sostenibilità. L’ultimo capitolo dell’elaborato sarà interamente dedicato a Cavit e alla sua Piattaforma Integrata Cartografica Agri-vitivinicola (P.I.C.A). it_IT
dc.language.iso it it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Sara Prata, 2022 it_IT
dc.title I BIG DATA A SUPPORTO DELLA SOSTENIBILITÀ AZIENDALE. IL PROGETTO P.I.C.A. DI CAVIT S.C. it_IT
dc.title.alternative I BIG DATA A SUPPORTO DELLA SOSTENIBILITÀ AZIENDALE. IL PROGETTO P.I.C.A. DI CAVIT S.C. it_IT
dc.type Master's Degree Thesis it_IT
dc.degree.name Economia e gestione delle aziende it_IT
dc.degree.level Laurea magistrale it_IT
dc.degree.grantor Dipartimento di Management it_IT
dc.description.academicyear 2021/2022_sessione estiva_110722 it_IT
dc.rights.accessrights closedAccess it_IT
dc.thesis.matricno 849396 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 Sara Prata (849396@stud.unive.it), 2022-06-25 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck Francesco Rullani (francesco.rullani@unive.it), 2022-07-11 it_IT


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