Brick by Brick: Elevating Data Driven Culture by measuring WOW factor
Autor(ka) práce:
Lorenz, František
Typ práce:
Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Vedoucí práce:
Pour, Jan
Oponenti práce:
Potančok, Martin
Jazyk práce:
English
Abstrakt:
In today's rapidly evolving business landscape, the significance of data and analytics in driving decision-making and operational efficiency cannot be undervalued. This di-ploma thesis investigates the transformation of a traditional model production unit within a large corporate company into a data-driven entity, aligned with the enter-prise's strategic direction. The study focuses on defining a comprehensive data and ana-lytics strategy, leveraging advanced data management techniques, and measuring the effectiveness of marketing materials through a "WOW factor." The methodology in-cludes the integration of causal impact analysis using Databricks and Power BI as one example, and outline the need for development of IoT-enabled models for real-time tracking of marketing materials. The results demonstrate the feasibility and benefits of a data-driven approach, providing actionable insights that enhance marketing effective-ness and operational efficiency. This transformation fosters a cultural shift towards more enlightened ways of working, ensuring a prosperous future for the Model Produc-tion unit.
Klíčová slova:
Data and analytics strategy; Marketing effectiveness; Python & R; Business transformation
Název práce:
Brick by Brick: Elevating Data Driven Culture by measuring WOW factor
Autor(ka) práce:
Lorenz, František
Typ práce:
Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Vedoucí práce:
Pour, Jan
Oponenti práce:
Potančok, Martin
Jazyk práce:
English
Abstrakt:
V dnešním rychle se vyvíjejícím obchodním prostředí nelze podceňovat význam dat a analytiky pro rozhodování a provozní efektivitu. Tato diplomová práce zkoumá transformaci tradiční modelové výrobní jednotky v rámci velké korporátní společnosti na entitu řízenou daty, která je v souladu se strategickým směřováním společnosti. Studie se zaměřuje na definování komplexní strategie dat a analytiky, využívání pokročilých technik správy dat a měření efektivity marketingových materiálů prostřednictvím "WOW faktoru." Metodologie zahrnuje integraci analýzy kauzálních dopadů pomocí nástrojů Databricks a Power BI jako jednoho z příkladů a nastíní potřebu vývoje modelů s podporou IoT pro sledování marketingových materiálů v reálném čase. Výsledky ukazují proveditelnost a přínosy přístupu založeného na datech, poskytujícího akceschopné poznatky, které zvyšují efektivitu marketingu a provozní efektivitu. Tato transformace podporuje kulturní posun směrem k osvícenějším způsobům práce, což zajišťuje prosperující budoucnost pro modelovou výrobní jednotku.
Klíčová slova:
Strategie dat a analytiky; Obchodní transformace; Efektivita marketingu; Databricks, Python a R