Original title:
Big Data a jejích potenciál pro bankovní sektor
Translated title:
Big Data and its perspective for the banking
Authors:
Firsov, Vitaly ; Maryška, Miloš (advisor) ; Molnár, Zdeněk (referee) Document type: Master’s theses
Year:
2013
Language:
cze Publisher:
Vysoká škola ekonomická v Praze Abstract:
[cze][eng] Touto prací chci prozkoumat současné (r. 2012/2013) moderní trendy vývoje Business Inteligence a zaměřit se konkrétně na rychle se rozvíjející a, dle mého (a nejenom) názoru, velice perspektivní oblast analyzování a využívání Big Data (česky Velkých Dat) ve velkých podnicích. V první, úvodní části práce najdete obecné informace a formální náležitosti jako cíle práce, na koho je práce orientovaná a kde by se dala využit. Dále jsou tu popsané vstupy a výstupy, struktura, metody dosažení cílů, možné přínosy a omezení. Protože současně působím jako datový analytik v největší bance České Republiky, České spořitelně, tak jsem se zaměřil na využití Big Dat v bankovním sektoru, neboť si myslím, že v této oblasti je možno dosáhnout velkého přínosu sběrem a analýzou Big Dat. Vlastní práce je rozdělená na 3 části (kapitoly 2, 3-4, 5). Ve druhé kapitole práce se dozvíte, jak se vyvíjela oblast BI, jak se měnila historicky, co je BI dnes a jakou budoucnost BI předpovídají experti, mezi které patří i světoznámá a uznávaná analytická společnost Gartner. Ve třetí kapitole se zaměřím na Big Data samotná, co znamená tento pojem, čím se Big Data liší od klasických podnikových informací, dostupných z ERP, ECM, DMS a jiných podnikových systémů. Dozvíte se o způsobech ukládání a zpracovávání tohoto typu dat, stejně tak o již existujících a použitelných technologiích, zaměřených na Big Data. Ve čtvrté kapitole se soustředím na využití Big Dat v podnikání, informace z této kapitoly budou odrážet mé osobní názory na potenciál Big Dat na základě mých zkušeností během praxe v České spořitelně. V závěrečné části shrnu celou tuto práci, vyhodnotím, jak jsem splnil definované na začátku cíle a vyjádřím svůj názor na perspektivu celého trendu Big Data analytiky na základě zjištěných a analyzovaných během vypracování této práce informací.In this thesis, I want to explore present (y. 2012/2013) modern trends in Business Intelligence and focus specifically on the rapidly evolving and, in my (and not only) opinion, a very perspective area of analysis and use of Big Data in large enterprises. The first, introductory part contains general information and the formal conditions as aims of the work, on whom the work is oriented and where it could be used. Then there are described inputs and outputs, structure, methods to achieve the objectives, potential benefits and limitations in this part. Because at the same time I work as a data analyst in the largest bank Czech Republic, Czech Savings Bank, I focused on the using of Big Data in the banking, because I think, that it is possible to achieve great benefits from collecting and analyzing Big Data in this area. The thesis itself is divided into 3 parts (chapters 2, 3-4, 5). In the second chapter you will learn, how developed the area of BI, how it evolved historically, what is BI today and what future is predicted to the BI by the experts like the world famous and respected analyst firm Gartner. In the third chapter I will focus on Big Data itself, what this term means, how Big Data differs from traditional business information available from ERP, ECM, DMS and other enterprise systems. You will learn about ways to store and process this type of data, as well as about the existing and applicable technologies, focused on Big Data analysis. In the fourth chapter I focus on the using of Big Data in business, information in this chapter will reflect my personal views on the potential of Big Data, based on my experience during practice in Czech Savings Bank. The final part will summarize this thesis, assess, how I fulfilled the objectives defined at the beginning, and express my opinion on perspective of the trend of Big Data analytics, based to the analyzed during the writing this thesis information and knowledge.
Keywords:
Banking; Big Data; Business Intelligence; Customer Intelligence; Data Mining; Data Science; Hadoop; NoSQL; SQL; bankovnictví; Big Data; Business Intelligence; Customer Intelligence; Data Mining; Data Science; Hadoop; NoSQL; SQL
Institution: University of Economics, Prague
(web)
Document availability information: Available in the digital repository of the University of Economics, Prague. Original record: http://www.vse.cz/vskp/eid/38475
guest ::
