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J-GLOBAL ID：202202214645565182   整理番号：22A0027721

革新プロセスにおけるビッグデータ 計量書誌学的解析【JST・京大機械翻訳】

Big Data in the Innovation Process - A Bibliometric Analysis

著者 (1件)： Yordanova Zornitsa (University of National and World Economy, Sofia, Bulgaria)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13117  ページ： 283-292  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビッグデータは,変化する環境に対する意思決定を最適化,改善および適応するための新しい空間を開放するために,ビジネスプロセス数の増加に広く使用されている。ビジネスと大学は,その内部革新努力において,最近,外部の要素に,様々なものを参加させるための競争によって強制されている。革新プロセスおよび革新実践のそのような開放性の事例は,顧客,学生,競争者,生活研究室,外部協力者およびしばしば外部データの関与である。データは革新開発において重要な役割を演じる。ビッグデータは,企業の革新プロセスを開く能力を持ち,多くの外部ソースから学んだ知識,情報,および教訓と発展した革新をリンクする。本研究は,トピックに関する現在の研究を分析するために,イノベーションプロセスにおけるBigデータの適用の計量書誌分析を紹介する。分析は,キーワード分析,単語および傾向分析,結合クラスタリング,ソースおよび著者のレビューによって科学文献を精査して,この分野の研究開発の経路を明らかにし,革新管理専門家および学者への洞察を与えた。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  意思決定 ,  クラスタ化 ,  *計量書誌学 ,  単語
準シソーラス用語： *書誌 ,  ビジネスプロセス ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 革新プロセス ,  ビッグデータ ,  革新管理 ,  データ管理 ,  計量書誌学的分析

分類 (2件)： 経営工学一般  (KA01010C) ,  研究開発  (KA01040J)

タイトルに関連する用語 (4件)： プロセス ,  ビッグデータ ,  計量書誌学 ,  解析