Uppsats
Optimering av beslutsstöd inom verksamhetsstyrning genom en undersökning av artificiell intelligens : En djupgående undersökning av effektiva AI-tekniker för bättre affärsbeslut
Kandidat-uppsats
Högskolan i Skövde/Institutionen för informationsteknologi
Publicerad: 2024
Språk: Svenska
Sammanfattning
Denna studie undersöker hur artificiell intelligens (AI) kan optimera beslutsstödet inom verksamhetsstyrning genom analys av ostrukturerad data. Genom att granska begrepp som verksamhetsstyrning, Business Intelligence (BI), AI och maskininlärning (ML), belyser studien hur dessa teknologier kan förbättra organisationers beslutsprocesser. Verksamhetsstyrning syftar till att samordna och optimera organisationens delar för att nå gemensamma mål. AI (NLP, ML) samt särskilt genom BI spelar en avgörande roll genom att förbättra effektivitet och kvalitet. BI samlar och analyserar affärsinformation, medan ML möjliggör automatisk lärande från data. Studiens problemområde identifierar utmaningen med att hantera stora mängder ostrukturerad data. Trots AI:s potential att förbättra beslutsfattandet har dess fulla potential ännu inte realiserats. Genom att undersöka effektiv användning av AI för ostrukturerad data, bidrar studien till en bättre förståelse av hur AI kan förbättra beslutsstödet.Den kvalitativa ansatsen använde semistrukturerade intervjuer med IT-experter för att samla insikter om AI:s användning i beslutsfattande. Respondenterna beskrev hur AI analyserar data, förutsäger trender, optimerar processer och personaliserar kundupplevelser. AI automatiserar också tidskrävande uppgifter, vilket ökar effektiviteten och frigör tid för strategiskt arbete. Det visar att AI kan förbättra datakvalitet, automatisera processer och ge djupare insikter i kundbeteenden och marknadstrender. AI:s förmåga att hantera ostrukturerad data möjliggör identifiering av trender och mönster som annars skulle vara svåra att upptäcka. Utmaningar med AI-implementering inkluderar systemintegrering och behovet av teknisk expertis. Sammanfattningsvis visar studien att AI har stor potential att optimera beslutsstödet inom verksamhetsstyrning genom analys av ostrukturerad data.
Information
- Författare
- Sakhai, Aram
- Lärosäte / institution
- Högskolan i Skövde/Institutionen för informationsteknologi
- Publiceringsdatum
- 2024
- Uppsatstyp
- Kandidat-uppsats
- Språk
- Svenska
Utforska vidare
Liknande uppsatser
Uppsatser med liknande ämnen och nyckelord.
Kandidat-uppsats, Högskolan i Gävle/Företagsekonomi
Cucarano Averstad, Elliott, Hoc, Izabella
Publicerad: 2026
Kandidat-uppsats, Stockholms universitet/Institutionen för data- och systemvetenskap
Marking Ramström, Julia, Miliander, Greta
Publicerad: 2026
Kandidat-uppsats, Örebro universitet/Institutionen för humaniora, utbildnings- och samhällsvetenskap
Blomdahl, Melissa, Gustafsson, Alice
Publicerad: 2026
Kandidat-uppsats, Jönköping University/Högskolan för lärande och kommunikation
Lekbrant, Emma, Jörgensen, Mimmi
Publicerad: 2026
Kandidat-uppsats, Jönköping University/Högskolan för lärande och kommunikation
Strand, Albin, Asela, Rebecka
Publicerad: 2026
Kandidat-uppsats, Jönköping University/JTH, Byggnadsteknik och belysningsvetenskap
Kvist, Alma, Hermansson, Hanna
Publicerad: 2026