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.
The rapid development of Big Data technologies opens up qualitatively new opportunities for supporting management decision-making and transforming business models of companies. The use of economic and mathematical modeling and forecasting allows not only to analyze current trends, but also to predict the future development of companies, which is especially important in conditions of high uncertainty. This study is devoted to the analysis and forecasting of the impact of Big Data analytics on key parameters of enterprise functioning using economic and mathematical methods and models. The work systematizes modern theoretical approaches to understanding the phenomenon of Big Data, their role in business digitalization. Particular attention is paid to the mathematical apparatus and computational algorithms that allow extracting valuable insights from unstructured information. Based on the econometric analysis of panel data for a sample of companies from various sectors of the economy, a positive impact of investments in the development of analytical competencies on the dynamics of revenue, profitability, and innovative activity was revealed. A set of measures is defined to overcome typical barriers to the implementation of analytical tools associated with a lack of data, competencies, and stakeholder trust. The results of the study have high practical value, offering companies a verified methodology for assessing and forecasting the effects of investments in Big Data, developing roadmaps for digital transformation. The development of the predictive potential of business analytics is considered a key factor in the formation of dynamic capabilities that ensure adaptation to the turbulent environment of the digital economy.