Skip to main content

LUP Student Papers

LUND UNIVERSITY LIBRARIES

Från sensorer till beslut: Integrationen av IoT-data i BI-system och dess relevans för beslutsfattande

Sjödin, Filip LU and Nyström, Isabelle LU (2023) SYSK16 20231
Department 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:
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
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}},
}