uzriaУченые записки Российской академии предпринимательстваScientific notes of the Russian academy of entrepreneurship2073-6258JSC “Publishing Agency “Science and Education”10.24182/2073-6258-2024-23-3-19-28uzria-1050Research ArticleЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫECONOMIC GROWTH: CHALLENGES AND PROSPECTSСравнительный анализ подходов к аналитике данных в условиях цифровой трансформации бизнесаComparative Analysis of Data Analytics Approaches in the Context of Business Digital TransformationКузьминМ. А.KuzminM. A.

директор по развитию

г. Добрянка, Пермский край

Development Director

Dobryanka, Perm Territory

mikhail.kuzmin.a@gmail.comООО «Биарх»РоссияBiarch LLCRussian Federation2024270920242331928Copyright © Кузьмин М.А., 20242024Кузьмин М.А.Kuzmin M.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.scinotes.ru/jour/article/view/1050

Статья посвящена исследованию подходов к аналитике данных в условиях цифровой трансформации бизнеса. Выделена роль данных в повышении эффективности хозяйствующих субъектов, что проявляется в их способности обеспечивать принятие обоснованных управленческих решений, усиливать конкурентные преимущества. Подчеркнуто, что успешное применение данных требует не только развитой инфраструктуры и компетенций персонала, но и системного подхода, объединяющего различные методы анализа данных и обосновывающего переход к конкретным способам бизнес – аналитики. Проведен сравнительный анализ трех основных подходов к аналитике данных, среди которых: аналоговые, цифровые и большие данные. Представлена модель аналитики данных, отражающая эволюцию и синергетическое объединение подходов. Выявлено единство целевых ориентаций в аналитике данных, направленное на повышение эффективности бизнеса через применение бизнес – аналитики и её ценности. Определены особенности перехода от аналогового к цифровому подходу и от цифрового к аналитике больших данных, связанные с изменениями инфраструктуры, требований к компетенциям персонала и возможностями применения методов анализа данных. По итогам проведенного исследования сделаны выводы о необходимости применения синергетического и системного подходов к аналитике данных в условиях цифровой трансформации, что способствует максимизации эффективности бизнес – аналитики.

The article is dedicated to exploring data analytics approaches within the context of business digital transformation. The role of data in enhancing the efficiency of enterprises is highlighted, as data facilitates informed managerial decision–making and strengthens competitive advantages. It is emphasized that the effective use of data requires not only advanced infrastructure and personnel competencies but also a systematic approach that integrates various methods of data analysis and justifies the transition to specific business analytics strategies. A comparative analysis of three primary data analytics approaches – analog, digital, and big data – is conducted. A data analytics model is presented, reflecting the evolution and synergetic integration of these approaches. The study identifies a unified orientation in data analytics, aimed at improving business efficiency through the application and value of business analytics. The distinct characteristics of the transition from analog to digital approaches and from digital to big data analytics are determined, with a focus on changes in infrastructure, personnel competency requirements, and the applicability of data analysis methods. The study concludes with the recognition of the necessity of applying synergetic and systematic approaches to data analytics in the context of digital transformation, which contributes to maximizing the effectiveness of business analytics.

большие данныеаналоговые данныеанализ данныхцифровые данныебизнес –аналитикаподходы к анализу данныхповышение эффективности бизнесаbig dataanalog datadata analysisdigital databusiness analyticsdata analysis approachesbusiness efficiency improvementReferencesВласенко А.В., Каширина Е.И. Актуальные вопросы управления данными в условиях цифровой трансформации. Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. 2020. № (266). С. 74–79.Vlasenko A.V., Kashirina E.I. Actual issues of data management in the context of digital transformation. Bulletin of Adyghe State University. Series 4: Natural, mathematical and technical sciences. 2020. No. 3 (266). Pp. 74–79.Иванченко О. В. Интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика в управлении бизнесом и маркетинге. Вестник РГЭУ РИНХ. 2022. № 4(80). С. 125–130.Ivanchenko O.V. Intelligent data analysis and business analytics in business management and marketing. Bulletin of RSUE RINH. 2022. No. 4 (80). Pp. 125–130.Казакова Н.А., Шитуев С.С. Развитие аналитики как метод повышения эффективности торговых сетей. Инновации и инвестиции. 2019. № 4. С. 163–168.Kazakova N.A., Shituev S.S. Development of analytics as a method of increasing the efficiency of retail chains. Innovations and Investments. 2019. No. 4. Pp. 163–168.Маркевич Д.В., Харланова В.В., Хомоненко А.Д. Интеграция систем бизнес-аналитики с системами управления базами данных на транспорте. Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2023. № 2. С. 41–48.Markevich D.V., Kharlanova V.V., Khomenko A.D. Integration of business analytics systems with database management systems in transport. High-tech in space research of the Earth. 2023. No. 2. Pp. 41–48.Михненко П.А. Мультимодальная бизнес-аналитика: концепция и перспективы использования в экономической науке и практике. Управленец. 2023. № 6. С. 2–18.Mikhnenko P. A. Multimodal business analytics: concept and prospects of use in economic science and practice. Manager. 2023. No. 6. Pp. 2–18.Наугольнова И.А. Менеджмент 4.0: эволюция и инновации в управлении организацией в цифровую эпоху. Теория и практика общественного развития. 2023. № 6(182). С. 220–226.Naugolnova I. A. Management 4.0: evolution and innovation in organization management in the digital age. Theory and practice of social development. 2023. No. 6 (182). Pp. 220–226.Положенцева Ю.С., Согачева О.В., Бянкин А.С. Мониторинг трендов развития цифровой трансформации промышленного комплекса. Вестник Академии знаний. 2021. № 5(46). С. 263–269.Polozhentseva Yu. S., Sogacheva O. V., Byankin A. S. Monitoring trends in the development of digital transformation of the industrial complex. Bulletin of the Academy of Knowledge. 2021. No. 5 (46). Pp. 263–269.Сулимова Е.А. Цифровой инструментарий управления предприятиями: CRM, ERP, ECM, BI. Инновации и инвестиции. 2023. № 5. С. 158–160.Sulimova E.A. Digital tools for enterprise management: CRM, ERP, ECM, BI. Innovations and Investments. 2023. No. 5. Pp. 158–160.Трофимов В.В., Трофимова Л.А. О концепции управления на основе данных в условиях цифровой трансформации. Петербургский экономический журнал. 2021. № 4. С. 149–155.Trofimov V.V., Trofimova L.A. On the concept of data-based management in the context of digital transformation. Petersburg Economic Journal. 2021. No. 4. Pp. 149–155.Kelly J.A., Farrell S.L., Hendrickson L.G., Luby J., Mastel K.L. A critical literature review of historic scientific analog data: uses, successes, and challenges. Data Science Journal. 2022. Vol. 21. Pp. 14. DOI: 10.5334/dsj-2022-014.Kelly J.A., Farrell S.L., Hendrickson L.G., Luby J., Mastel K.L. A critical literature review of historic scientific analog data: uses, successes, and challenges. Data Science Journal. 2022. Vol. 21. P. 14. DOI: 10.5334/dsj-2022-014.Madina K., Muhammad M.Y. A comparative analysis of big data frameworks: an adoption perspective. Applied Sciences. 2021. Vol. 11. Iss. 22. DOI: 10.3390/app112211033.Madina K., Muhammad M.Y. A comparative analysis of big data frameworks: an adoption perspective. Applied Sciences. 2021. Vol. 11. Iss. 22. DOI: 10.3390/app112211033Reis J., Melao N. Digital transformation: A meta-review and guidelines for future research. Heliyon. 2023. No. 9(1). DOI: 10.1016/j.heliyon.2023.e12834.Reis J., Melao N. Digital transformation: A meta-review and guidelines for future research. Heliyon. 2023. No. 9(1). DOI: 10.1016/j.heliyon.2023.e12834.Tosi D., Kokaj R., Roccetti M. 15 years of Big Data: a systematic literature review. Journal of Big Data. 2024. No. 11 (73). DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-024-00914-9.Tosi D., Kokaj R., Roccetti M. 15 years of Big Data: a systematic literature review. Journal of Big Data. 2024. No. 11 (73). DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-024-00914-9.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.