Studebaker Big Six De Luxe Brougham

kuv., 30 x 23 cm

"Big history" : enemmän kuin globaali näkökulma

Kirjallisuusarvostelu

Save Consumers Time and Money: Thou Shall Not Forget Digital Native Big Data Consumers

Poster at Open Repositories 2014, Helsinki, Finland, June 9-13, 2014

Big Data Processing in the Cloud: a Hydra/Sufia Experience

Presentation at Open Repositories 2014, Helsinki, Finland, June 9-13, 2014

The radio frequency identification technology in the supply chain management: a case of a big logistics company

Nowadays global business trends force the adoption of innovative ICTs into the supply chain management (SCM). Particularly, the RFID technology is on high demand among SCM professionals due to its business advantages such as improving of accuracy and veloc-ity of SCM processes which lead to decrease of operational costs. Nevertheless, a question of the RFID technology impact on the efficiency of warehouse processes in the SCM re-mains open. The goal of the present study is to experiment the possibility of improvement order picking velocity in a warehouse of a big logistics company with the use of the RFID technology. In order to achieve this goal the following objectives have been developed: 1) Defining the scope of the RFID technology applications in the SCM; 2) Justification of the RFID technology impact on the SCM processes; 3) Defining a place of the warehouse order picking process in the SCM; 4) Identification and systematization of existing meth-ods of order picking velocity improvement; 5) Choosing of the study object and gathering of the empirical data about number of orders, number of hours spent per each order line daily during 5 months; 6) Processing and analysis of the empirical data; 7) Conclusion about the impact of the RFID technology on the speed of order picking process. As a result of the research it has been found that the speed of the order picking processes has not been changed as time has gone after the RFID adoption. It has been concluded that in order to achieve a positive effect in the speed of order picking process with the use of the RFID technology it is necessary to simultaneously implement changes in logistics and organizational management in 3PL logistics companies. Practical recommendations have been forwarded to the management of the company for further investigation and procedure.

Pienet erikoiskaupat Big datan aikakaudella: Asiakastiedonjohtamisen edellyttämät strategiset orientaatiot.

This master’s thesis has examined how Entrepreneurial, Customer and Knowledge Management Orientations are needed in the use of Big data technology by small retail firms in their Customer Knowledge Management. A vision of the ability of small retailers to move to the Big data era is based on empirical evidence of owner-managers’ attitudes and the firms’ processes. Abductive content analysis was used as a research strategy and the qualitative data was collected through theme interviews of owner-managers of 11 small-size retail firms. The biggest obstacles to the use of Big data by small retail firms are: a lack of information about the new technology; a lack of Knowledge Management Orientation; and, a lack of proactive dimension in Entrepreneurial and Customer Orientations. A strong reactive customer-led orientation, and the ability of the owner-manager to system thinking will support Customer Knowledge Management development. The low stage of technology-use is preventing utilization of customer information. Co-operation between firms or with educational organizations may significantly enhance the use of Big data –technology by small retail firms.

Implementing Green IT approach for transferring Big Data over Parallel Data Link

The whole research of the current Master Thesis project is related to Big Data transfer over Parallel Data Link and my main objective is to assist the Saint-Petersburg National Research University ITMO research team to accomplish this project and apply Green IT methods for the data transfer system. The goal of the team is to transfer Big Data by using parallel data links with SDN Openflow approach. My task as a team member was to compare existing data transfer applications in case to verify which results the highest data transfer speed in which occasions and explain the reasons. In the context of this thesis work a comparison between 5 different utilities was done, which including Fast Data Transfer (FDT), BBCP, BBFTP, GridFTP, and FTS3. A number of scripts where developed which consist of creating random binary data to be incompressible to have fair comparison between utilities, execute the Utilities with specified parameters, create log files, results, system parameters, and plot graphs to compare the results. Transferring such an enormous variety of data can take a long time, and hence, the necessity appears to reduce the energy consumption to make them greener. In the context of Green IT approach, our team used Cloud Computing infrastructure called OpenStack. It’s more efficient to allocated specific amount of hardware resources to test different scenarios rather than using the whole resources from our testbed. Testing our implementation with OpenStack infrastructure results that the virtual channel does not consist of any traffic and we can achieve the highest possible throughput. After receiving the final results we are in place to identify which utilities produce faster data transfer in different scenarios with specific TCP parameters and we can use them in real network data links.

IFRS 9 – standardiuudistus Big Four -tilintarkastusyhteisöjen näkökulmasta – kommenttikirjeiden empiirinen analyysi

Since 2008, One of the International Accounting Standards Board’s (IASB) objective has been to replace the old IAS 39 – Financial Instruments standard. IASB achieved this objective in July 2014 when they published the new IFRS 9 – Financial Instruments after many phases. In this study, the main purpose was to find out how the Big Four – audit entities have welcomed the different reforms which IFRS 9 brings to the treatment of financial instruments in the financial statements. Alongside with this, the study presents a short overview to the common attitude towards the new standard. The study proceeds so that the most siginificant reforms have been divided into three main categories and inside of these more precisely to single reforms. This study is based on the qualitative research method. The empirical data of the study consists of comment letters by the Big Four – entities, which have been sent to the IASB regarding Exposure Drafts (ED) of IFRS 9. In total IASB received 757 comment letters regarding to the specific EDs. In this study the population were restricted to 16 comment letters sent by the Big Four – entities. The data is available at IFRS Foundation’s website. According to the research results Big Four – entities think that the reforms which IFRS 9 brings are mainly welcome. In its entirety Big Four – entities consider IFRS 9 better than its predecessor IAS 39. There were differnces in opinions towards IFRS 9 and specific reforms among the Big Four - entities. According to the findings the best reforms were related to the efficiency demands of hedge accounting and to impairments and the valuation of credit losses. The least popular reforms were the reforms regarding the measurement of financial assets and liabilities; more specifically fair value option and the reforms concerning equity instruments were viewed as most challenging.

IT-innovaatioiden käyttöönoton johtaminen Suomessa: tapausesimerkkinä big data

Teknologian nopea kehitys ja toimintaympäristön muutokset kannustavat organisaatioita omaksumaan innovatiivisia ratkaisuja, pysyäkseen kilpailukykyisinä ja kehityksessä mukana. Perinteisen kustannussäästöjen ja toiminnan tehostamisen tavoittelun onkin syrjäyttänyt halu vahvistaa ja kasvattaa kilpailuetua. Näistä kannusteista huolimatta tutkimukset osoittavat, että suurin osa Suomessa toimivista organisaatioista ei johda eri teknologioihin pohjautuvia innovaatioita kovinkaan kokonaisvaltaisesti, vaan IT:n käyttö on enemmänkin reaktiivista. Tutkimuksessa tutkimmekin, miten Suomessa johdetaan IT-innovaatioiden, ja näistä erityisesti big datan, käyttöönottoa sekä madollisia poikkeavuuksia näiden välillä. Tutkimus on tehty kvalitatiivisin tutkimusmenetelmin, hyödyntämällä fokusryhmätutkimusmetodia empiirisen aineiston keruussa. Tutkimus esittää IT-innovaatioiden käyttöönoton johtamisen prosessina, joka lähtee liikkeelle viestintäkanavista saatavasta ärsykkeesta. Tietämystä vahvistetaan suostutteluvaiheessa, joka laukaisee arviointivaiheen. Prosessi etenee lopulta IT-innovaatioiden hyötyjen ja kustannusten arvioinnin myötä käyttöönotosta tehtävään päätökseen. Käyttöönottoon vaikuttavat myös erilaiset taustatekijät, jotka voivat edistää tai estää IT-innovaation omaksumista. Päätöksentekovaiheessa organisaation tietohallintojohdolla ja liiketoimintajohdolla on omat roolinsa, jotka muotoutuvat organisaation työnjaon ja investoinnin suuruuden mukaan. Tutkimuskohteiden käyttöönoton johtamistavoista kertovat, miten organisaatioiden käyttöönottoprosessin ja päätöksentekoprosessin vaiheet etenevät, mitkä taustatekijät vaikuttavat käyttöönottopäätökseen ja millaisia hyötyjä tavoitellaan. Big datan johtamistapojen selvittämiseen vaikuttaa myös se, onko organisaatiolla strategiaa tai toimintasuunnitelmaa sen hyödyntämiseksi. Tutkielman johtopäätöksenä toteamme, että yleistä IT-innovaatioiden käyttöönottoa johdetaan kolmella tavalla: strategisesti, reaktiivisesti ja muutoksen pakottamana. Johtamistapojen erot tulevat esiin investoinnin suuruuden, käyttöönottoon johtavan päätöksenteon sekä käyttöönoton taustalla vaikuttavien syiden kautta. Yleisesti IT-innovaatioita näytettäisiin johdettavan melko samassa suhteessa strategisesti, reaktiivisesti ja muutoksen pakottamana. Big datan käyttöönoton johtamisessa havaitsimme piirteitä vain strategisesta ja reaktiivisesta johtamisesta. Yleinen IT-innovaatioiden ja big datan käyttöönoton johtaminen eroavat toisistaan sen suhteen, että big dataa näytettäisiin johdettavan vielä vähemmän strategisesti ja sen päätöksentekovastuut ovat hajanaisempia. Yleisesti voidaan sanoa, että tutkimuskohteilla esiintyi heikosti selkeitä ja kokonaisvaltaisia strategioita tai toimintasuunnitelmia IT-innovaatioiden käyttöönoton johtamiseksi.

Big datan hyödyntäminen toimitusketjun hallinnassa

Big datalle on povattu satojen miljardien dollarien hyödyntämispotentiaalia. Big data kuvaa lukuista eri lähteistä peräisin olevia valtavia ja nopeasti kasvavia datamassoja. Kandidaatintyön tavoitteena on tutkia, kuinka big dataa voidaan hyödyntää toimitusketjun hallinnassa sekä toimitusketjun eri osa-alueilla. Työ on tehty kirjallisuuskatsauksena pohjautuen big datan ja toimitusketjun hallinnan kirjallisuuteen sekä erityisesti näitä yhdistäviin tieteellisiin artikkeleihin. Big dataa hyödyntämällä toimitusketjua saadaan tehostettua, tuottoja maksimoitua sekä kysyntää ja tarjontaa yhteensovitettua paremmin. Big dataa hyödyntämällä myös riskien hallinta, päätöksenteko, muutosvalmius ja sidosryhmäsuhteet paranevat. Big datan avulla asiakkaasta saadaan luotua kokonaisnäkymä, jonka avulla markkinointia, segmentointia, hinnoittelua ja tuotteen sijoittelua voidaan optimoida. Big datan avulla myös hankintaa, tuotantoa ja kunnossapitoa pystytään parantamaan sekä kuljetuksia ja varastoja seuraamaan tehokkaammin. Big datan hyödyntäminen on haastavaa ja siihen liittyy teknologisia, organisatorisia ja prosesseihin liittyviä haasteita. Yhtenä ratkaisuna on big data - analytiikan käyttöönoton ja käytön ulkoistaminen, mutta se sisältää omat riskinsä.