Big Data Analytics Based on Logistical Models
Descripción del Articulo
Over the past years, a change of feedback data in terms of quantity, quality, and timeliness could be observed in production. The generation of high resolution production feedback data enables producing companies to apply big data analytics in order to create competitive advantages. This paper descr...
| Autores: | , |
|---|---|
| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2015 |
| Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Repositorio: | PUCP-Institucional |
| Lenguaje: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/194842 |
| Enlace del recurso: | https://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/194842 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Analytics Big data Competitive advantage Logistical models https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 |
| Sumario: | Over the past years, a change of feedback data in terms of quantity, quality, and timeliness could be observed in production. The generation of high resolution production feedback data enables producing companies to apply big data analytics in order to create competitive advantages. This paper describes how logistical models can be used to conduct big data analytics. It will be explained how such logistic-oriented big data analyses can be applied to improve the logistical performance of producing companies. The results will be illustrated with the help of a best practice project. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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