Från sensorer till beslut: Integrationen av IoT-data i BI-system och dess relevans för beslutsfattande
(2023) SYSK16 20231Department of Informatics
- Abstract (Swedish)
- Studien undersöker integrationen av IoT-data i befintliga BI-system och dess relevans för kort- och långsiktiga beslut samt begränsningar som är förknippade med användningen av denna typ av data. IoT har blivit alltmer integrerat i organisationers verksamhet men forskningen kring dess relevans till BI-system är fortfarande begränsad. Genom intervjuer med olika organisationer och analys av insamlad data, indikerar resultaten att integreringen av IoT-data i BI-system har stor relevans för organisationer som vill optimera sin användning av data och fatta bättre beslut. Användningen av IoT-data i BI-system hjälper beslutsfattare att balansera rationalitet och intuition genom att tillhandahålla data som stöder deras intuition. Studien visar... (More)
- Studien undersöker integrationen av IoT-data i befintliga BI-system och dess relevans för kort- och långsiktiga beslut samt begränsningar som är förknippade med användningen av denna typ av data. IoT har blivit alltmer integrerat i organisationers verksamhet men forskningen kring dess relevans till BI-system är fortfarande begränsad. Genom intervjuer med olika organisationer och analys av insamlad data, indikerar resultaten att integreringen av IoT-data i BI-system har stor relevans för organisationer som vill optimera sin användning av data och fatta bättre beslut. Användningen av IoT-data i BI-system hjälper beslutsfattare att balansera rationalitet och intuition genom att tillhandahålla data som stöder deras intuition. Studien visar också att integrationen av IoT-data i BI-system bidrar till ökad effektivitet, kundnöjdhet och kostnadsbesparingar genom tidigt upptäckta problem. För att integrera IoT-data i BI-system krävs det en tydlig förståelse för vilken data som är relevant att integrera och analysera, samt teknisk kunskap och förståelse för affärsprocesser. Resultaten visade att respondenterna ännu inte hade bildat sig en uppfattning kring relevansen av IoT-data för organisationers be-slutsfattande på lång sikt. Slutligen föreslår studien att det krävs framtida forskning kring denna del av frågan och andra förslag tas upp. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
http://lup.lub.lu.se/student-papers/record/9121217
- author
- Sjödin, Filip LU and Nyström, Isabelle LU
- supervisor
- organization
- alternative title
- From sensors to decisions: The integration of IoT-data into BI systems and its relevance for decision-making
- course
- SYSK16 20231
- year
- 2023
- type
- M2 - Bachelor Degree
- subject
- keywords
- Internet of Things, Business Intelligence, Big Data, Beslutsfattande, Planering
- language
- Swedish
- id
- 9121217
- date added to LUP
- 2023-06-12 14:13:03
- date last changed
- 2023-06-12 14:13:03
@misc{9121217, abstract = {{Studien undersöker integrationen av IoT-data i befintliga BI-system och dess relevans för kort- och långsiktiga beslut samt begränsningar som är förknippade med användningen av denna typ av data. IoT har blivit alltmer integrerat i organisationers verksamhet men forskningen kring dess relevans till BI-system är fortfarande begränsad. Genom intervjuer med olika organisationer och analys av insamlad data, indikerar resultaten att integreringen av IoT-data i BI-system har stor relevans för organisationer som vill optimera sin användning av data och fatta bättre beslut. Användningen av IoT-data i BI-system hjälper beslutsfattare att balansera rationalitet och intuition genom att tillhandahålla data som stöder deras intuition. Studien visar också att integrationen av IoT-data i BI-system bidrar till ökad effektivitet, kundnöjdhet och kostnadsbesparingar genom tidigt upptäckta problem. För att integrera IoT-data i BI-system krävs det en tydlig förståelse för vilken data som är relevant att integrera och analysera, samt teknisk kunskap och förståelse för affärsprocesser. Resultaten visade att respondenterna ännu inte hade bildat sig en uppfattning kring relevansen av IoT-data för organisationers be-slutsfattande på lång sikt. Slutligen föreslår studien att det krävs framtida forskning kring denna del av frågan och andra förslag tas upp.}}, author = {{Sjödin, Filip and Nyström, Isabelle}}, language = {{swe}}, note = {{Student Paper}}, title = {{Från sensorer till beslut: Integrationen av IoT-data i BI-system och dess relevans för beslutsfattande}}, year = {{2023}}, }