PoC of Digital Services focused on Company Analysis using Competitive Intelligence and GenAI
Thesis title: | PoC digitální služby se zaměřením na analýzu firem s využitím Competitive Intelligence a GenAI |
---|---|
Author: | Pém, Jan |
Thesis type: | Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání |
Supervisor: | Černý, Jan |
Opponents: | Urbánek, Matyáš |
Thesis language: | Česky |
Abstract: | Tato práce zkoumá ideu vytvoření platformy „Tržiště digitálních služeb“ v prostředí významné mezinárodní poradenské společnosti. Cílem platformy je podpořit konkurenční výhodu společnosti, což může vést k dlouhodobému zisku nad úrovní průměrného zisku v oboru. Navrhovaná platforma má sloužit jako základ pro digitalizaci stávajících služeb nebo vytváření služeb (produktů) zcela nových v oblastech jako je audit, daně a právní poradenství. Digitální služby mohou rozšiřovat, doplňovat nebo nahrazovat stávající portfolio služeb, čímž přispívají k vyšší efektivitě a inovaci. Hlavním účelem práce je demonstrace použitelnosti platformy „Tržiště digitálních služeb“ prostřednictvím vytvoření PoC (Proof of Concept) digitální služby „Analýza firem“. Tato služba, zaměřená na oblast řízení rizik v dodavatelsko-odběratelském řetězci v rámci daňového poradenství, by umožňovala ověřování spolehlivosti plátců DPH pomocí strukturovaných a polostrukturovaných veřejně dostupných (otevřených) či placených datových zdrojů. Práce se zaměřuje na technologie v oblasti návrhu digitálních služeb, kontejnerizace, API, generativní AI (zejména LLM), Competitive Intelligence a OSINT, přičemž hlavní důraz je kladen na mikro služby a řízení datových produktů z pohledu Data Mesh. Důležitým tématem je modulární přístup, který umožňuje sestavování komplexnějších služeb či datových produktů. Současně tato práce zkoumá aktuální koncepty, metody a přístupy k návrhu samotné platformy i jednotlivých digitálních služeb. Obsahuje také obchodní případ, který slouží jako podklad pro rozhodnutí managementu o realizaci řešení. Tento podklad zahrnuje analýzu obchodního prostředí, konkurence, popis očekávaných finančních i nefinančních přínosů a modelaci cash flow na 5 let, včetně výpočtu ukazatelů návratnosti investice (NPV, IRR). Očekávanými přínosy jsou zvýšení efektivity při poskytování existujících služeb, a to díky digitalizaci a plné či částečné automatizaci některých jejich částí, případně vylepšení služeb přidáním nových digitálních prvků. Dalšími přínosy jsou podpora inovací vedoucí k návrhu nových služeb, které přispívají k růstu příjmů od stávajících klientů a podpora akvizice nových klientů, zejména v segmentu malých, středních i velkých podniků a korporací. |
Keywords: | digitální tržiště; Digitální služby; web scraping; analýza firem; Proof of Concept; řízení rizik; Competitive Intelligence; OSINT; otevřená data; Data Mesh; GenAI; DPH ověřování; Docker; kontejnerizace; mikro služby |
Thesis title: | PoC of Digital Services focused on Company Analysis using Competitive Intelligence and GenAI |
---|---|
Author: | Pém, Jan |
Thesis type: | Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání |
Supervisor: | Černý, Jan |
Opponents: | Urbánek, Matyáš |
Thesis language: | Česky |
Abstract: | his thesis explores the concept of creating a “Digital Services Marketplace” platform within a major international consulting firm. The goal of the platform is to enhance the company’s competitive advantage, potentially leading to long-term profitability above the industry average. The proposed platform is intended to serve as a foundation for digitizing existing services or developing entirely new services (products) in areas such as audit, tax, and legal consulting. Digital services can expand, supplement, or replace the current service portfolio, thereby contributing to higher efficiency and innovation. The primary objective of this thesis is to demonstrate the usability of the “Digital Services Marketplace” platform by developing a proof of concept (PoC) digital service, “Company Analysis.” This service, focused on risk management within the supply chain in tax advisory, would enable verification of reliable VAT payers using structured and semi-structured publicly available (open) or paid data sources. The thesis focuses on technologies in the areas of digital service design, containerization, APIs, generative AI (particularly LLMs), Competitive Intelligence, and OSINT, with the main emphasis on microservices and data product management from a Data Mesh perspective. A key theme is the modular approach, which enables the creation of more complex services or data products. Additionally, this thesis examines current concepts, methods, and approaches to designing both the platform itself and individual digital services. It includes a business case that serves as a basis for management’s decision on solution implementation. This case provides an analysis of the business environment, competition, expected financial and non-financial benefits, and a 5-year cash flow model, including investment return indicators (NPV, IRR). Expected benefits include increased efficiency in providing existing services, achieved through digitalization and full or partial automation of certain service components, or by enhancing services with new digital elements. Additional benefits include support for innovation, leading to the development of new services that contribute to revenue growth from existing customers and support customer acquisition, particularly among small, medium, and large enterprises and corporations. |
Keywords: | Competitive Intelligence; digital marketplace; open data; company analysis; Digital Services; Microservices; VAT verification; Data Mesh; Docker; GenAI; risk management; VAT verification; API; web scraping; OSINT |
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: | 13. 12. 2024 |
---|---|
Date of submission: | 13. 12. 2024 |
Date of defense: | 26. 2. 2025 |
Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/90761/podrobnosti |
Files for download
Main text
Private file Download
Private file Download