Datadriven affärsanalys som underlag för en högre grad av beslutskvalitet : En fallstudie inom IKEA Karlstad

Detta är en Kandidat-uppsats från Karlstads universitet/Handelshögskolan (from 2013)

Sammanfattning: I en utmanande tid för detaljhandeln är beslut som fattas av högre betydelse, vilket medför att redan tillgängliga resurser är viktigare att tillvarata för att supportera beslutsfattandet. Verksamheters data är enligt många en stor tillgång genom datadrivna affärsanalysers möjligheter att åstadkomma de mer välgrundade beslutsunderlag som definierar en högre grad av beslutskvalitet. Syftet med denna kandidatuppsats i informatik är att identifiera, beskriva och förklara hur datadrivna affärsanalyser, baserade på verksamhetsdata, möjliggör en högre grad av beslutskvalitet för individuella ledningspersoner på processnivå inom ett detaljhandelsföretag. I denna studie tillämpades fallstudiemetoden för insamling av primära empiriska data. En litteraturstudie genomfördes innan en forskningsartikelbaserad analysmodell designades för att visualisera samspelet mellan relevanta dimensioner, variabler och indikatorer som identifierats. Sex semistrukturerade personliga intervjuer genomfördes med rollinnehavare på det valda fallföretaget IKEA Karlstad. I denna studie framgår att datadrivna affärsanalyser möjliggör en högre grad av beslutskvalitet genom att åstadkomma ett grundligt beslutsunderlag för ledningspersoner på processnivå inom IKEA Karlstad. Den första av de viktigaste slutsatserna i denna studie är att detta beslutsunderlag influerar beslutsfattandet både direkt för aktuella beslut och indirekt som en grund för erfarenhetsbaserad intuition vid framtida beslut. Den erfarenhetsbaserade intuitionen kompletterar det analytiska beslutsfattandet för att dra nytta av båda beslutstypernas fördelar. Den andra slutsatsen i denna studie är att datadrivna affärsanalyserna är beroende av Business Intelligence-system som IKEA Karlstad i nuläget arbetar på att standardisera tillsammans med de tillhörande arbetssätten. Standardiseringen innebär en positiv förbättring genom att kunskapen hos medarbetare ökar när fler medarbetare arbetar på liknande arbetssätt i samma system. Den tredje slutsatsen i denna studie är att många av de identifierade effekterna av dataanvändning och förändringsledning, både positiva och negativa, har samma bakomliggande orsaker. Till exempel anges stora volymer data, snabba implementeringar och den stora IKEA-koncernen som orsaker både till flera uppfattade fördelar och uppfattade nackdelar. De stora datavolymerna uppfattas exempelvis möjliggöra de datadrivna affärsanalyserna samtidigt som de orsakar en lägre grad av användarvänlighet inom vissa system. Studien bidrar med kunskap till fallföretaget IKEA Karlstad, liknande verksamheter samt informatikstudenter i form av en beskrivning av det nuvarande arbetssättet hos fallföretaget. Studien bidrar även med insikter som visualiseras i en modifierad analysmodell.

  HÄR KAN DU HÄMTA UPPSATSEN I FULLTEXT. (följ länken till nästa sida)