Brick by Brick: Elevating Data Driven Culture by measuring WOW factor
Thesis title: | Brick by Brick: Elevating Data Driven Culture by measuring WOW factor |
---|---|
Author: | Lorenz, František |
Thesis type: | Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání |
Supervisor: | Pour, Jan |
Opponents: | Potančok, Martin |
Thesis language: | English |
Abstract: | 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. |
Keywords: | Data and analytics strategy; Marketing effectiveness; Python & R; Business transformation |
Thesis title: | Brick by Brick: Elevating Data Driven Culture by measuring WOW factor |
---|---|
Author: | Lorenz, František |
Thesis type: | Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání |
Supervisor: | Pour, Jan |
Opponents: | Potančok, Martin |
Thesis language: | English |
Abstract: | 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. |
Keywords: | Strategie dat a analytiky; Obchodní transformace; Efektivita marketingu; Databricks, Python a R |
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: | 20. 11. 2024 |
---|---|
Date of submission: | 9. 12. 2024 |
Date of defense: | 26. 2. 2025 |
Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/90427/podrobnosti |
Files for download
Main text
Private file Download
Private file Download