kth.sePublications
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
Deciding the most optimal data analytics tool for startups
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS).
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS).
2022 (English)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
Besluta det mest optimala dataanalys verktyget för nystartade företag (Swedish)
Abstract [en]

Choosing a data collection and analytics tool is no easy task. There are numerous tools available and no tool fits all. The choice of the tool depends on various factors and especially what type of organization and product the tool will be used for. Startups generally have less resources than established companies and the set of tools they can select therefore is limited. Therefore, the study has focused on finding and determining which tool is best suited for a startup. The study has chosen five criterias to evaluate a selected number of tools; setup, features, usability, privacy and cost. The criterias have been selected based on interviews, research and theoretical background. The study’s practical work has been performed at a startup in order to get real-world insight in how the tools operate and function. The tools evaluated are; Mixpanel, Amazon Pinpoint, and Google Sheets. The tools were selected based on answers from questionnaires, interviews and research. The result of the study shows that out of the three tools evaluated, Mixpanel is regarded as the most optimal tool for startups. Mixpanel is cost-effective, easy to set up, offers multiple features and is overall a user-friendly tool. It especially allows the company to have a transparent and strong privacy aspect. Allowing full control of the data collected and analyzed. However, what the study also concluded is that no specific tool is always best for everyone and the organizations should always understand their needs in order to pick the most suitable tool.

Abstract [sv]

Att välja ett datainsamlings- och analysverktyg är ingen lätt uppgift. Det finns många verktyg men inget verktyg passar alla. Val av verktyget beror på olika faktorer särskilt vilken typ av organisation och produkt, verktyget ska användas till. Nystartade företag har i regel mindre resurser än etablerade företag vilket gör att verktyg de kan välja är begränsad. Därför har studien fokuserat på att hitta och avgöra vilket verktyg är bäst lämpat för en startup. Studien har valt fem kriterier för att utvärdera ett utvalt antal verktyg; installation, funktioner, användbarhet, integritet och kostnad. Kriterierna har valts ut utifrån intervjuer, forskning och teoretisk bakgrund. Studiens praktiska arbete har utförts vid en startup för att få verklig insikt i hur verktygen fungerar. De verktyg som utvärderas är; Mixpanel, Amazon Pinpoint, och Google Kalkylark. Verktygen valdes ut utifrån svar från enkäter, intervjuer och forskning. Resultatet av studien visar att av de tre utvärderade verktygen så anses Mixpanel vara det mest optimala verktyget för startups. Mixpanel är kostnadseffektivt, lätt att installera, erbjuder många funktioner och är generellt användarvänligt verktyg. Det tillåter företaget att ha transparent och stark integritet. Utöver det, tillåter Mixpanel full kontroll över data som samlas i och analyseras. Däremot, slutsatsen som kan också dras av studien är att inget specifikt verktyg alltid är bäst för alla och organisationerna bör alltid första sina behov för att välja det mest lämpliga verktyget.

Place, publisher, year, edition, pages
2022. , p. 12
Series
TRITA-EECS-EX ; 2022:334
Keywords [en]
Data analytics, tool, startup, innovation, evaluation
National Category
Computer and Information Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-320116OAI: oai:DiVA.org:kth-320116DiVA, id: diva2:1703715
Supervisors
Examiners
Available from: 2022-10-17 Created: 2022-10-14 Last updated: 2022-10-17Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(1620 kB)277 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 1620 kBChecksum SHA-512
5619bc53ae70a10e1c3492f54634cf0249cd8b02ed069de99694a9b9198b2dc40139aed5c709ad672b10a7962569e5160c6be9a8f3a91990dd4c1dcbace6ec45
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)
Computer and Information Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 278 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: 468 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