Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Seminar paper from the year 2023 in the subject Computer Science - Commercial Information Technology, grade: 2,0, International University of Applied Sciences, course: Analytical Software & Framework, language: English, abstract: This study focused on how an analytics stack solution can help a traditional retail company leverage the massive amount of data generated by various sales channels to improve its decision-making, productivity, and competitiveness. The analytics stack solution enables real-time tracking and analysis of customer behavior, sales performance, and market trends across physical stores, e-commerce, wholesale, and other channels. The study also examines the best deployment option (on-premise or cloud) for the analytics stack solution, considering the data type, volume, security, privacy, flexibility, and scaling factors. Furthermore, the study discusses the change management issues, essential components of a retail analytics stack and recommendations for adoption.

N� de ref. del art�culo 9783346994035

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Unlocking Retail Success. Leveraging Analytics Stack Solutions for Data-Driven Decision-Making and Competitive Edge
Editor: GRIN Verlag
Fecha de publicaci�n: 2024
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3346994031
ISBN 13: 9783346994035
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu

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Sinopsis

Seminar paper from the year 2023 in the subject Computer Science - Commercial Information Technology, grade: 2,0, International University of Applied Sciences, course: Analytical Software & Framework, language: English, abstract: This study focused on how an analytics stack solution can help a traditional retail company leverage the massive amount of data generated by various sales channels to improve its decision-making, productivity, and competitiveness. The analytics stack solution enables real-time tracking and analysis of customer behavior, sales performance, and market trends across physical stores, e-commerce, wholesale, and other channels. The study also examines the best deployment option (on-premise or cloud) for the analytics stack solution, considering the data type, volume, security, privacy, flexibility, and scaling factors. Furthermore, the study discusses the change management issues, essential components of a retail analytics stack and recommendations for adoption.

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