The use of Big Data and the engineering of business processes are becoming increasingly important for managing the business of companies and large international corporate groups. For more successful outcomes, even for complex interventions such as those of the PNRR (National Recovery and Resilience Plan), the use of mathematical models to assist management decisions represents a significant lever to optimize time, costs, and planned overall performance. This analytical approach strengthens traditional qualitative techniques like SWOT analysis and finds useful application in the optimal definition of any form of PPP (Public-Private Partnership), such as the recent “Partnership for Innovation” (PPI) included in the new procurement code. The scientific work developed from the systematic analysis of processes proposes a particular multi-objective mathematical model that uses a system of vectors in an m-dimensional reference space.

Through an appropriate evaluation of decision variables and with risk analysis procedures, the “optimal solution” to the problem is envisaged, considering constraints expressed by equations and inequalities.

Big Data, optimization, multi-objective.

Received: July 21, 2024; Accepted: September 10, 2024; Published: September 30, 2024

How to cite this article: David Barilla, Valeria Isgò and Tommaso Verdini, Big Data, business processes, and mathematical algorithms for multi-objective managerial decision optimization, Far East Journal of Applied Mathematics 117(2) (2024), 183-209. http://dx.doi.org/10.17654/0972096024010

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