In the process of transitioning to digital businesses, managers are faced with numerous decision-making challenges across various domains. This complexity poses a significant hurdle for traditional businesses seeking to embrace digital transformation. To address this challenge, the Preference Selection Index (PSI) and Additive Ratio Assessment (ARAS) methods are utilized for selecting Big Data Analytics (BDA) software, employing multi-criteria decision-making (MCDM) approaches. With a scenario involving 8 alternatives and 7 criteria, the PSI method is employed to establish the weights of the criteria. Subsequently, the ARAS method is utilized to rank the alternatives. The analysis identifies "Ease of Use" as the criterion with the highest importance weight (0.1464), while "Data Workflow" emerges as the least significant criterion (0.1378). Based on the highest utility degree (0.9548), the fifth alternative was identified as the most suitable big data analytics software for this scenario. Furthermore, the proposed method's applicability is validated through comparative analysis with five different MCDM methods, reinforcing the reliability of the obtained results.
Dijital işletmelere geçiş sürecinde, yöneticiler çeşitli alanlarda çok sayıda karar verme zorluğuyla karşı karşıya kalmaktadır. Bu karmaşıklık, dijital dönüşümü benimsemek isteyen geleneksel işletmeler için önemli bir engel teşkil etmektedir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için, çalışmada Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yaklaşımlarından faydalanılarak Büyük Veri Analitiği (BVA) yazılımı seçmek için Tercih Seçim Endeksi (PSI) ve Eklemeli Oran Değerlendirme (ARAS) yöntemleri kullanılmıştır. Sekiz alternatif ve yedi kriter içeren bir senaryoda, kriterlerin ağırlıklarını belirlemek için PSI yöntemi kullanılmıştır. Daha sonra, alternatifleri sıralamak için ARAS yöntemi kullanılmıştır. Analiz sonucunda "Kullanım Kolaylığı" en yüksek önem ağırlığına (0.1464) sahip kriter olarak belirlenirken, "Veri İş Akışı" en az öneme sahip kriter (0.1378) olarak ortaya çıkmıştır. En yüksek fayda derecesine (0.9548) göre, beşinci alternatif bu senaryo için en uygun büyük veri analitiği yazılımı olarak belirlenmiştir. Ayrıca, önerilen yöntemin uygulanabilirliği beş farklı ÇKKV yöntemi ile karşılaştırmalı analiz yoluyla doğrulanarak elde edilen sonuçların güvenilirliği desteklenmiştir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Business Analytics, Business Administration |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Early Pub Date | July 22, 2024 |
Publication Date | July 22, 2024 |
Submission Date | December 1, 2023 |
Acceptance Date | June 24, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Issue: 63 |