prikaz prve stranice dokumenta DISTRIBUIRANO PROCESIRANJE VELIKIH PODATAKA U POSLOVNIM PROCESIMA
  Preuzmi
PDF 1.84 MB
diplomski rad
DISTRIBUIRANO PROCESIRANJE VELIKIH PODATAKA U POSLOVNIM PROCESIMA
Diplomski rad
2021. urn:nbn:hr:145:311460
Krizmanić, Gordana
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Ekonomski fakultet u Osijeku
Katedra za kvantitativne metode i informatiku

Citirajte ovaj rad

Krizmanić, G. (2021). DISTRIBUIRANO PROCESIRANJE VELIKIH PODATAKA U POSLOVNIM PROCESIMA : Diplomski rad (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:311460

Krizmanić, Gordana. "DISTRIBUIRANO PROCESIRANJE VELIKIH PODATAKA U POSLOVNIM PROCESIMA : Diplomski rad." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:311460

Krizmanić, Gordana. "DISTRIBUIRANO PROCESIRANJE VELIKIH PODATAKA U POSLOVNIM PROCESIMA : Diplomski rad." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:311460

Krizmanić, G. (2021). 'DISTRIBUIRANO PROCESIRANJE VELIKIH PODATAKA U POSLOVNIM PROCESIMA : Diplomski rad', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku, citirano: 20.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:311460

Krizmanić G. DISTRIBUIRANO PROCESIRANJE VELIKIH PODATAKA U POSLOVNIM PROCESIMA : Diplomski rad [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku; 2021 [pristupljeno 20.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:311460

G. Krizmanić, "DISTRIBUIRANO PROCESIRANJE VELIKIH PODATAKA U POSLOVNIM PROCESIMA : Diplomski rad", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku, Osijek, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:311460

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:311460
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovDISTRIBUIRANO PROCESIRANJE VELIKIH PODATAKA U POSLOVNIM PROCESIMA : Diplomski rad
Naslov (engleski)DISTRIBUTED BIG DATA PROCESSING IN BUSINESS PROCESSES : Graduate paper
AutorGordana Krizmanić
MentorSlobodan Jelić (mentor)
Član povjerenstvaJosip Mesarić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSlobodan Jelić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMartina Briš Alić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Ekonomski fakultet u Osijeku
(Katedra za kvantitativne metode i informatiku)
Osijek
Datum i država obrane2021-09-30, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Ekonomija
Poslovna informatika
Sažetak
U ovom diplomskom radu analizirat će se veliki podaci, te distribuirano procesiranje velikih podataka, a fokus će se staviti na utjecaj velikih podataka u poslovnim procesima. Ljudi svakodnevno generiraju ogromnu količinu raznorodnih podataka na temelju kojih se može doći do skrivenih informacija. Te skrivene informacije predstavljaju znanje na temelju kojih kompanije mogu donositi bolje poslovne odluke i unaprijediti svoje poslovanje, države mogu spriječiti različite vanjske ili unutarnje napade, dok u medicini mogu spasiti ljudske živote. Nakon što se podaci prikupe potrebno ih je prebaciti u upotrebljiv oblik, odnosno potrebno ih je procesirati kako bi se nad njima mogle vršiti različite analize. Apache Hadoop je alat otvorenog koda koji se koristi za spremanje, procesiranje i analizu velikih podataka. Stoga, u prvom dijelu ovog diplomskog rada fokus je stavljen na definiranje znanosti o podacima, velikim podacima, te alata Apache Hadoop i MapReduce tehnike procesiranja i njihovih mogućnosti. U drugom dijelu rada će se na praktičnom primjeru pokazati kako se veliki podaci procesiraju pomoću alata Apache Hadoop i MapReduce tehnike procesiranja. Zaključak donosi osvrt na procesiranje velikih podataka, kako se veliki podaci mogu pretvoriti u znanje pomoću alata za distribuirano procesiranje i omogućiti kompanijama da poboljšaju svoje poslovne procese, te što se očekuje u budućnosti kada su u pitanju veliki podaci i poslovni procesi.
Sažetak (engleski)
In this graduate paper, big data and distributed big data processing will be analyzed, and the focus will be on the impact of big data in business processes. People generate a huge amount of diverse data daily based on which hidden information can be obtained. This hidden information represents the knowledge based on which companies can make better business decisions and improve their business, states can prevent various external or internal attacks, while in medicine they can save lives. After the data is collected, it is necessary to transfer it toa usable form, ie it is necessary to process it so that various analyzes can be performed on it. Apache Hadoop is an open-source tool used to store, process, and analyze big data. Therefore, in the first part of this paper, the focus is on defining the data science, big data, and the Apache Hadoop tool and MapReduce processing techniques and their capabilities. The second part of the paper will show a practical example of how large data is processed using the Apache Hadoop tool and MapReduce processing technique. The conclusion looks at big data processing, how big data can be turned into knowledge using distributed processing tools and enable companies to improve their business processes, and what is expected in the future when it comes to big data and business processes.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:145:311460
Studijski programNaziv: Poslovna ekonomija; smjerovi: Trgovina i logistika, Menadžment, Logistički menadžment, Poslovna informatika
Smjer: Poslovna informatika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: Magistar/magistra ekonomije (mag.oec.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2022-05-10 12:29:08