Сравнительный анализ подходов к аналитике данных в условиях цифровой трансформации бизнеса

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.

1. Власенко 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.

2. Иванченко О. В. Интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика в управлении бизнесом и маркетинге. Вестник РГЭУ РИНХ. 2022. № 4(80). С. 125–130.

3. Казакова Н.А., Шитуев С.С. Развитие аналитики как метод повышения эффективности торговых сетей. Инновации и инвестиции. 2019. № 4. С. 163–168.

4. 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.

5. Михненко П.А. Мультимодальная бизнес-аналитика: концепция и перспективы использования в экономической науке и практике. Управленец. 2023. № 6. С. 2–18.

6. 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.

7. 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.

8. Сулимова Е.А. Цифровой инструментарий управления предприятиями: CRM, ERP, ECM, BI. Инновации и инвестиции. 2023. № 5. С. 158–160.

9. Трофимов В.В., Трофимова Л.А. О концепции управления на основе данных в условиях цифровой трансформации. Петербургский экономический журнал. 2021. № 4. С. 149–155.

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. 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.