Hvordan dataanalyse påvirker beslutningsprosesser: en sammenlignende casestudie av to medievirksomheter
Bachelor thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3138365Utgivelsesdato
2024Metadata
Vis full innførselSamlinger
Beskrivelse
Full text not available
Sammendrag
I dagens næringsliv spiller data en stadig viktigere rolle, særlig innenfor medie- og underholdningsbransjen. Data alene er ikke verdt noen ting, en er avhengig av å kunne analysere dataen og anvende relevante metoder for å trekke ut meningsfull innsikt. Kunnskapen om å håndtere og analysere data riktig kan være det som skiller en virksomhet fra en annen. Det er en økende erkjennelse på at intuisjon og erfaring alene ikke holder for å opprettholde effektive beslutningsprosesser. Oppmerksomheten rundt beslutninger er nå rettet mot en balansert tilnærming mellom intuisjon, erfaring og datadrevne innsikter. Dette gir verdifulle perspektiver og innsikter om hvordan moderne ledere kan navigere i stadig mer komplekse bransjer. Fremtiden ser ut til å være formet av en datadrevet tilnærming til beslutningstaking, noe som blir avgjørende for enhver organisasjons suksess og overlevelse.
Denne bacheloroppgaven utforsker bruk av dataanalyse og beslutningsprosesser i to store medievirksomheter i Norge. Det er spesielt tre faktorer som har blitt grundig analysert: dataanalyse og beslutningsprosesser hver for seg, men også sammenhengen mellom dem. Studien har gitt verdifull innsikt i hvordan teori anvendes i praksis og har avdekket hvordan disse to temaene påvirker hverandre i en reell arbeidssituasjon.
Problemstillingen utforskes gjennom en sammenlignende casestudie av en kommersiell og en statlig virksomhet. Studien har basert seg på en kvalitativ studie, hvor det har blitt gjennomført semistrukturerte intervjuer med totalt 11 informanter, med varierte roller, fra de to virksomhetene. På forhånd ble det sikret at informantene hadde lignende arbeidsoppgaver for å muliggjøre en relevant sammenligning. Alle funnene i oppgaven er basert på data som er nøye samlet og analysert i lys av relevant teori og empiriske studier. Dette har gitt et godt utgangspunkt for å diskutere problemstillingen “Hvordan kan dataanalyse påvirke beslutningsprosesser?”. De overordnede temaene har formet strukturen i denne oppgaven, noe som reflekteres i organiseringen av kapitlene. Teori, resultater og diskusjon er alle strukturert rundt tre hovedtemaer: dataanalyse, beslutningsprosesser, og samspillet mellom dataanalyse og beslutningsprosesser.
Forskningen har belyst betydningen av grundig datahåndtering og effektiv bruk av avanserte analyseverktøy, som overgangen fra Google Analytics til Snowplow, for å styrke organisasjonenes analytiske evner. Det er oppdaget at en bedrifts kapasitet til å håndtere og analysere data riktig kan ha en betydelig innvirkning på beslutningskvaliteten. Diskusjonen har også understreket viktigheten av å balansere teknologiske løsninger med organisatoriske og faglige tilpasninger, slik at dataanalyse faktisk bidrar til bedre og mer informerte beslutningsprosesser. In today's business world, data plays an increasingly crucial role, particularly within the media and entertainment industries. Data alone is worthless; it is essential to be able to analyze the data and apply relevant methods to extract meaningful insights. The ability to handle and analyze data correctly can distinguish one business from another. There is a growing recognition that intuition and experience alone are not sufficient to maintain effective decision-making processes. Attention is now focused on a balanced approach that integrates intuition, experience, and data-driven insights. This provides valuable perspectives and insights on how modern leaders can navigate increasingly complex industries. The future seems to be shaped by a data-driven approach to decision-making, which is critical for the success and survival of any organization.
This bachelor's thesis explores the use of data analysis and decision-making processes in two major media enterprises in Norway. There are three factors that have been thoroughly analyzed: data analysis and decision-making processes separately, but also the connection between them. The study has provided valuable insight into how theory is applied in practice and has uncovered how these two themes affect each other in a real work situation.
The topic question is explored through a comparative case study of a commercial and a governmental enterprise. The study is based on a qualitative approach, with semi- structured interviews with 11 informants from the enterprises, with varied roles. In advance it was ensured that the informants had similar job tasks to enable a relevant comparison. All findings in the thesis are based on data that have been carefully collected and analyzed considering relevant theory and empirical studies. This has given us a solid basis to discuss the topic question, "How can data analysis affect decision-making processes?". The overarching themes have shaped the structure of this thesis, which is reflected in the organization of the chapters. Theory, results, and discussion are all structured around three main themes: data analysis, decision-making processes, and the interplay between data analysis and decision-making processes.
The research has highlighted the importance of thorough data handling and the effective use of advanced analytical tools, such as the transition from Google Analytics to Snowplow, to strengthen the organizations' analytical capabilities. The study discovered that a company's capacity to handle and analyze data properly can significantly impact the quality of decisions. The discussion also emphasized the importance of balancing technological solutions with organizational and professional adjustments, so that data analysis contributes to better and more informed decision-making processes.