J
2020
Internet of things-enabled smart cities: Big data-driven decision-making processes in the knowledge-based urban economy
WATSON, Alexander, Zdeňka MUSOVÁ, Veronika MACHOVÁ a Zuzana ROWLAND
Základní údaje
Originální název
Internet of things-enabled smart cities: Big data-driven decision-making processes in the knowledge-based urban economy
Název česky
Internetem věcí podporovaná inteligentní města: Velké rozhodovací procesy založené na datech v městské znalostní ekonomice
Autoři
WATSON, Alexander (554 Nový Zéland, garant), Zdeňka MUSOVÁ (703 Slovensko),
Veronika MACHOVÁ (203 Česká republika, domácí) a
Zuzana ROWLAND (203 Česká republika, domácí)
Vydání
Geopolitics, History, and International Relations, New York, USA, Addleton Academic Publishers, 2020, 1948-9145
Další údaje
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
50200 5.2 Economics and Business
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Kód RIV
RIV/75081431:_____/20:00001789
Organizační jednotka
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Klíčová slova česky
velká data; město; rozhodování; internet věcí; inteligentní (smart); městská ekonomika
Klíčová slova anglicky
big data; city; decision-making; internet of things; smart; urban economy
V originále
The aim of this paper is to synthesize and analyze existing evidence on Internet of Things-enabled smart cities. Using and replicating data from Bloom-berg Intelligence, ESI ThoughtLab, Frost & Sullivan, KPMG, and McKinsey, the authors performed analyses and made estimates regarding big data-driven decision-making processes in the knowledge-based urban economy. Data were analyzed using structural equation modeling.
Česky
Cílem této práce je syntetizovat a analyzovat existující důkazy o inteligentních městech podporujících internet věcí. Pomocí a replikace dat z Bloom-berg Intelligence, ESI ThoughtLab, Frost & Sullivan, KPMG a McKinsey provedli autoři analýzy a odhady týkající se velkých rozhodovacích procesů založených na datech ve znalostní městské ekonomice. Data byla analyzována pomocí modelování strukturální rovnice.
Zobrazeno: 18. 11. 2024 19:00