Analyzing KPIs for using big data by industrial areas & analytics types

Big data has become a rapidly evolving trend today. While a big transformation is taking place in the world with big data, it is considered as the beginning of a new era as the point of view of the institutions and organizations to the data and the benefit from the data has reached a different point. Many institutions and organizations regarding technology give great importance to this issue and make huge investments. Considering organizations that create awareness with big data, they are considered to be one of the key points that provide competitive advantage among companies. Considering the fact that the collected data constitute a large amount of heap, the need for benchmarking has become more critical in order to obtain the most effective performance from this Big Data.1 Benchmarking is aimed at enhancing efficiency and providing a competitive advantage of current products and procedures. It also helps to set targets and create enhancement concepts that allow an organization to perform better, to help define key resource levels and enhance assessment schemes by analyzing the differences between the company's present performance and the best company's top-level performance.2 The Databench questionnaire was used in this study, focusing on understanding the target decision variables, thus making commercial benefit from big data using. Based on the questionnaire, a decision tree was created with related KPIs using the CHAID algorithm that is created for discontinuous, categorically dependent data. Thanks to this analysis and viewing the whole picture with dependency, the benchmarking method was developed.

I big data sono diventati una tendenza in rapida evoluzione oggi. Mentre una grande trasformazione sta avvenendo nel mondo con i big data, è considerata come l'inizio di una nuova era come il punto di vista delle istituzioni e delle organizzazioni sui dati e il beneficio dai dati ha raggiunto un punto diverso. Molte istituzioni e organizzazioni in materia di tecnologia danno grande importanza a questo problema e fanno enormi investimenti. Considerando le organizzazioni che creano consapevolezza con i big data, sono considerate uno dei punti chiave che forniscono un vantaggio competitivo alle aziende. Considerando il fatto che i dati raccolti costituiscono una grande quantità di heap, la necessità di benchmarking è diventata più critica al fine di ottenere le prestazioni più efficaci da questi Big Data. Il benchmarking è finalizzato a migliorare l'efficienza e a fornire un vantaggio competitivo degli attuali prodotti e procedure. Aiuta anche a fissare obiettivi e creare concetti di miglioramento che consentano a un'organizzazione di funzionare meglio, per aiutare a definire i livelli di risorse chiave e migliorare gli schemi di valutazione analizzando le differenze tra le prestazioni attuali dell'azienda e le migliori prestazioni della migliore azienda. Il questionario Databench è stato utilizzato in questo studio, concentrandosi sulla comprensione delle variabili decisionali target, ottenendo così un vantaggio commerciale dai big data. Sulla base del questionario, è stato creato un albero decisionale con KPI correlati utilizzando l'algoritmo CHAID creato per dati discontinui e categoricamente dipendenti. Grazie a questa analisi e alla visione dell'intero quadro con dipendenza, è stato sviluppato il metodo di benchmarking.