Componenti di un modello di gestione della conoscenza per i Big Data
Un caso di studio in un'azienda di logistica
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Le organizzazioni hanno attualmente a che fare con enormi e crescenti volumi e varietà di dati. Solo una piccola parte di questi dati viene trasformata in conoscenza. A tal fine, molte aziende utilizzano tecniche di BIG DATA. Questa ricerca presenta una revisione della letteratura sugli studi e le ricerche nel campo del Knowledge Management (KM) e dei BIG DATA degli ultimi dieci anni. Lo scopo di questo studio è quello di identificare i concetti, le applicazioni, gli scopi e i processi relativi all'argomento e di individuare i fattori critici di successo più importanti nelle applicazioni de...
Le organizzazioni hanno attualmente a che fare con enormi e crescenti volumi e varietà di dati. Solo una piccola parte di questi dati viene trasformata in conoscenza. A tal fine, molte aziende utilizzano tecniche di BIG DATA. Questa ricerca presenta una revisione della letteratura sugli studi e le ricerche nel campo del Knowledge Management (KM) e dei BIG DATA degli ultimi dieci anni. Lo scopo di questo studio è quello di identificare i concetti, le applicazioni, gli scopi e i processi relativi all'argomento e di individuare i fattori critici di successo più importanti nelle applicazioni dei BIG DATA, al fine di ridurre al minimo i rischi della loro applicazione. Un caso di studio in una grande azienda logistica nazionale ha confermato le componenti principali di un modello di KM applicabile ai BIG DATA e che i Fattori Critici di Successo del KM sono altrettanto importanti per minimizzare i rischi delle applicazioni dei BIG DATA. Il risultato di questa ricerca presenta anche le implicazioni pratiche in termini di quali lacune esistono in relazione ai Fattori Critici di Successo per l'azienda in analisi e le relative considerazioni.
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