Utilising IoT data for new generation product development

Thesis title: Utilising IoT data for new generation product development
Author: Šupolík, Adéla
Thesis type: Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Supervisor: Maryška, Miloš
Opponents: Sládek, Pavel
Thesis language: English
Abstract:
The objective of this MBA project is to enable development experts and engineers to (1) access and understand objective data gathered using IoT technology directly at the customer site during actual "business-as-usual" field usage and (2) efficiently use insights from analysis of such data in decision-making regarding features and quality of new generation products. A thorough analysis of business requirements and user needs is presented alongside the designed and delivered data & analytics prototypical solution built using SQL, Python, and DAX/PowerBI.
Keywords: Product Development; Data-driven product development; IoT; SQL; Python; PowerBI; Internet of Things; Big Data Analytics
Thesis title: Utilizing IoT data for new generation product development
Author: Šupolík, Adéla
Thesis type: Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Supervisor: Maryška, Miloš
Opponents: Sládek, Pavel
Thesis language: English
Abstract:
Cílem této MBA práce je umožnit odborníkům a inženýrům vývoje produktů (1) přístup k objektivním datům shromážděným pomocí technologie IoT přímo u zákazníka během skutečného "běžného" používání v terénu a (2) efektivní využití poznatků z analýzy těchto dat při rozhodování o vlastnostech a kvalitě nové generace produktů. Důkladná analýza obchodních požadavků a potřeb uživatelů je prezentována spolu s navrženým a dodaným datově analytickým prototypovým řešením vytvořeným pomocí SQL, Pythonu a DAX/PowerBI.
Keywords: vývoj produktů založený na datech; Python; DAX; PowerBI; SQL; vývoj produktů; internet věcí; analýza velkých dat

Information about study

Study programme: Data & Analytics for Business Management
Type of study programme: Celoživotní vzdělávání studijní program
Assigned degree: MBA
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Information Technologies

Information on submission and defense

Date of assignment: 11. 5. 2023
Date of submission: 17. 12. 2023
Date of defense: 23. 2. 2024
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/86565/podrobnosti

Files for download

Main text
Private file
Download
    Last update: