2025. — Т 17. — № s2 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/03favn225.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 700.6 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Карпова, В. И. Влияние аналитики больших данных на трансформацию бизнес-моделей: экономико-математическое моделирование и прогнозирование / В. И. Карпова // Вестник Евразийской науки. — 2025. — Т 17. — № s2. — URL: https://esj.today/PDF/03FAVN225.pdf (дата обращения: 17.07.2025).

Влияние аналитики больших данных на трансформацию бизнес-моделей: экономико-математическое моделирование и прогнозирование

Карпова Валерия Игоревна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 215576@fa.ru; Karpovavi@inbox.ru

Аннотация. Стремительное развитие технологий больших данных открывает качественно новые возможности для поддержки принятия управленческих решений и трансформации бизнес-моделей компаний. Применение экономико-математического моделирования и прогнозирования позволяет не только анализировать текущие тенденции, но и предсказывать будущее развитие компаний, что особенно важно в условиях высокой неопределенности. Данное исследование посвящено анализу и прогнозированию влияния аналитики больших данных на ключевые параметры функционирования предприятий с использованием экономико-математических методов и моделей. В работе систематизированы современные теоретические подходы к осмыслению феномена больших данных, их роли в цифровизации бизнеса. Особое внимание уделено математическому аппарату и вычислительным алгоритмам, позволяющим извлекать ценные инсайты из неструктурированной информации. На основе эконометрического анализа панельных данных по выборке компаний из различных отраслей экономики выявлено положительное влияние инвестиций в развитие аналитических компетенций на динамику выручки, рентабельности, инновационной активности. Определен комплекс мер по преодолению типичных барьеров внедрения аналитических инструментов, связанных с дефицитом данных, компетенций, доверия стейкхолдеров. Результаты исследования имеют высокую практическую ценность, предлагая компаниям верифицированную методологию оценки и прогнозирования эффектов от инвестиций в большие данные, выработки дорожных карт цифровой трансформации. Развитие предиктивного потенциала бизнес-аналитики рассматривается как ключевой фактор формирования динамических способностей, обеспечивающих адаптацию к турбулентной среде цифровой экономики.

Ключевые слова: большие данные; бизнес-аналитика; трансформация бизнес-моделей; цифровизация; экономико-математическое моделирование; эконометрический анализ; системная динамика; машинное обучение; динамические способности; конкурентоспособность

Скачать