Malmö University Publications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Prediktiv analys & prediktiva modeller inom organisationer - Hur påverkas finansiellt beslutsfattande?
Malmö University, Faculty of Technology and Society (TS).
Malmö University, Faculty of Technology and Society (TS).
2018 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesis
Abstract [sv]

Syftet med denna uppsats är att studera, beskriva och analysera ett företags finansiella beslutsfattande och hur dessa beslut kan påverkas av prediktiv analys. Finansiella beslut är beslut som är kritiska för ett företags framgång. Business Intelligence är ett sätt att förse organisationen med stora mängder beslutsunderlag via tekniker så som big data och data mining för att kunna ta bättre beslut. Många företag vill använda dessa beslutsunderlag för att kunna förutspå framtida beteenden, detta för att kunna vara proaktiva i sitt beslutsfattande och på så sätt effektivisera olika delar av sin verksamhet och vara konkurrenskraftiga. Prediktiv analys är en process som utför analyser genom komplexa algoritmer som ger kvalificerade “gissningar” på sannolikheter om olika framtida händelser. För att besvara syftet så valde vi att göra en kvalitativ studie där den empiriska datainsamlingen genomfördes via semistrukturerade intervjuer. Studiens resultat presenterar olika effekter av hur prediktiv analys och prediktiva modeller kan påverka en organisations finansiella beslutsfattande. Resultatet pekar mot att prediktiva analyser ökar kvaliteten på finansiella beslut. Det pekar även mot en effektivisering av tidsaspekten för finansiellt beslutsfattande och att dessa analyser inte kräver lika hög besluts kompetens vilket kan möjliggöra en decentralisering för finansiella beslut. Resultatet av studien visar att rätt sorts data ska användas och att denna ska ha hög kvalitet för att analyserna ska vara effektiva och att dessa görs bäst via att koppla de prediktiva analyserna till förslagsvis ett BI-system.

Abstract [en]

The purpose of this paper is to study, describe and analyse an organization's financial decision making and how these decisions can be influenced by predictive analytics. The financial decisions are critical for an organizations success. Business Intelligence can provide organizations with huge amounts of decisions basis through different techniques such as big data and data mining to be able to make better decisions. Many organizations seek to use this decisions basis to be able to predict future behaviours, this to be proactive in its decision making and thus streamlining different parts of their business and trough this be more competitive. Predictive analytics is a process that performs analyses through complex algorithms that provide qualified “guesses” to probabilities of different future events. To answer the purpose, we chose to do a qualitative study where the empirical data collection was conducted through semi-structured interview. The result of the study presents different effects of predictive analysis and predictive models may affect an organization's financial decision making. The results points to predictive analytics increasing the quality of financial decision making. It also points to an efficiency of the time-scale for financial decision making and that these analyses do not require the same decisions skills which could allow decentralizations for financial decisions. The study shows that the right kind of data is to be used and of high quality for the analyses to be effective and that these are best done by linking predictive analytics as a suggestion to a BI System

Place, publisher, year, edition, pages
Malmö universitet/Teknik och samhälle , 2018. , p. 40
Keywords [sv]
Prediktiv analys, Prediktiva modeller, Business Intelligence, Beslutsfattande, Finansiellt beslutsfattande, Beslutsprocesser
National Category
Engineering and Technology
Identifiers
URN: urn:nbn:se:mau:diva-20966Local ID: 26211OAI: oai:DiVA.org:mau-20966DiVA, id: diva2:1480849
Educational program
TS IT och ekonomi
Supervisors
Examiners
Available from: 2020-10-27 Created: 2020-10-27Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(613 kB)525 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 613 kBChecksum SHA-512
f303a75d63a5a420ce1352abed245a33c95422ff271b631081f59d928d664e5b474cc85df198d26b5f52f38fc05da23364d078c30a6505811abadd3088527dd2
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Faculty of Technology and Society (TS)
Engineering and Technology

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 525 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 89 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf