Analýza vybraných procesů ve společnosti L’Oreal Česká republika s.r.o.

Tomáš Hospodka

Bachelor's thesis

Analysis of Selected Processes in L’Oreal Česká republika s.r.o.

Anotácia:

V současné době se setkáváme s trendem, kdy velké společnosti kladou stále větší důraz na využívání dat, pokročilé analýzy a využívání prediktivních modelů s využitím AI (Artificial Intelligence) a Machine-learningových procesů. Tyto pokročilé analýzy a prediktivní modely ale potřebují k optimálnímu fungování kvalitní podkladová data. Firmy se pokouší transformovat do tohoto nového prostředí, ale naráží na limitace dříve nastavených procesů pro práci s daty. Tato situace nastala i ve vybrané společnosti pro tuto bakalářskou práci, L’Oréal Česká republika s.r.o.. Procesy příjmu, uskladnění, zpracování a transformace dat musí být upraveny a narovnány, tak aby byly efektivní, přesné a bezchybné. To je i cílem této práce: zmapování stávajících procesů pro nakládání s daty, navržení jejich narovnání a automatizace, tak aby byly sjednoceny datové modely, eliminovaly se chyby a nastavila se datová architektura, která bude škálovatelná, efektivnější a poskytne excelentní datový výstup pro další zpracování výše zmíněnými analytickými modely. Cílem je také na základě definovaných metrik pro měření výkonnosti těchto datových procesů změřit reálné dopady těchto optimalizací.

Abstract:

Nowadays we are repeatedly seeing a trend when big corporations are putting more and more emphasis on leveraging data, advanced data analysis techniques, and building AI (Artificial Intelligence) and Machine-learning based predictive models. But these advanced data analysis techniques and predictive models require very clean and well-rounded source data to work properly. These corporations are trying to transform into this new environment, but they are facing issues with their internal processes that handle data processing. This situation happened as well for the selected company for this thesis, L’Oréal Česká republika s.r.o.. The processes of reception, storage, processing, and data transformation must be fixed and modernized in order to be effective, accurate, and flawless. This is the objective of this thesis: to map the as-is state of data processing, propose a remediation plan and their automatization so that all the data models are unified, errors are eliminated, and new data architecture is set. One that is scalable, more effective, and one that will provide an excellent data output to be used in the analytical model processing mentioned above. Another objective is also to define metrics for the evaluation of measurement of the effectiveness of these data processes and measure the real-world impacts of these optimizations.

Kľúčové slová

Procesy, Automatizace, PowerBI, Databáze, Analýza, Optimalizace, Modelování, Datové toky, Data

Keywords

Processes, Automation, PowerBI, Databases, Data, Analysis, Optimization, Modeling, Data Flows

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 3. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 18. 5. 2023
• Vedúci: doc. Ing. Milan Houška, Ph.D.
• Oponent: Ludmila Dömeová, CSc.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Economics and Management

Bachelor programme:
Ekonomika a management