Enriching managerial decision making through data visualization

Thesis title: Obohacení manažerského rozhodování pomocí datové vizualizace
Author: Bubeník, Adam
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Bahník, Štěpán
Opponents: Kasalický, Jan
Thesis language: Česky
Abstract:
Diplomová práce s názvem „Obohacení manažerského rozhodování pomocí datové vizualizace“ je zaměřena na komplexní popis a zmapování analytické techniky datové vizualizace a její hlubší exploraci, pokud jde o její dopady na individuální interpretaci dat a manažerské rozhodování. Práce je standardně rozdělena na dvě části – část teoretickou a část empirickou. Teoretická část popisuje analytické techniky a ukotvuje pozici datové vizualizace v rámci těchto technik, následně definuje principy pro tvorbu kvalitní datové vizualizace, a nakonec představuje proces tvorby kvalitních datových vizuálů společně s několika příklady. Empirická část koherentně navazuje na část teoretickou, kde, pomocí kvantitativního výzkumu v podobě GAP analýzy, se do hloubky věnuje hledáním vztahů mezi tím, jak datová vizualizace může v praxi obohacovat interpretaci dat a samotné rozhodování. Cílem práce je tedy představit a blíže přiblížit metody a principy toho, jak datová vizualizace pomáhá při každodenní individuální interpretaci dat a na datech založeném rozhodování v současném, daty a reporty přehlceném světě. Současně, v rámci výzkumu, určit, zdali právě kvalitně a systematicky provedená datová vizualizace reálně pomáhá vylepšit interpretaci dat, a tím tak obohatit kvalitu manažerského rozhodování.
Keywords: Datová vizualizace; atový storytelling; Vizuální analytika; Manažerské rozhodování; Datové rozhodování; Individuální interpretace dat; Vizuální vnímání; Kognitivní technologie; Dashboardy; Datové vizuály
Thesis title: Enriching managerial decision making through data visualization
Author: Bubeník, Adam
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Bahník, Štěpán
Opponents: Kasalický, Jan
Thesis language: Česky
Abstract:
The master thesis entitled "Enriching managerial decision making through data visualization" is focused on a comprehensive description and mapping of the analytical technique of data visualization and its deeper exploration in terms of its impact on individual data interpretation and subsequent managerial decision making. The thesis is divided into two parts - theoretical and empirical. The theoretical part describes the analytical techniques and the position of data visualisation within these techniques, then defines the principles for creating high quality data visualisations and finally presents the process of creating high quality data visualisations together with some examples. The empirical part coherently follows the theoretical part, where, using quantitative research in the form of GAP analysis, it goes in depth into the search for relationships between how data visualisation can enrich data interpretation and decision-making itself in practice. The aim of this thesis is therefore to introduce and elaborate on the methods and principles of how data visualization helps in everyday individual data interpretation and data-driven decision making in today's data and report overloaded world. At the same time, within the framework of the research, to determine whether a high-quality and systematically performed data visualization actually helps to improve data interpretation and thus enhance the quality of managerial decision-making.
Keywords: Data visualization; Visual analytics; Managerial decision making; Data-driven decision making; Individual data interpretation; Visual perception; Cognitive technologies; Data visuals; Data storytelling; Dashboards

Information about study

Study programme: Management
Type of study programme: Magisterský studijní program
Assigned degree: Ing.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Business Administration
Department: Department of Management

Information on submission and defense

Date of assignment: 26. 10. 2021
Date of submission: 8. 5. 2022
Date of defense: 8. 6. 2022
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/78531/podrobnosti

Files for download

    Last update: