УДК 330.101
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.12.18.011

Авторы

Анна Георгиевна Бреусова,
Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского

Аннотация

Большие данные преобразовали различные области современного бизнесанализа и стали неотъемлемой частью экономического моделирования. Коммерческие структуры и государственные институты, вооружённые обширными массивами данных, освещающих потребительские тренды, экономические индикаторы и поведенческие модели, получили уникальный инструмент для анализа рыночной динамики. В этом контексте цифровые источники как интернет-платформы, мобильные приложения и интеллектуальные датчики служат основой для сбора чрезвычайно большого объёма данных. Но чтобы переработать эти данные в ценные и оперативные знания, требуются продвинутые методики и инновационные технологии.
Применение Big Data в предсказании экономических тенденций позволяет более точно оценивать нынешнюю и прогнозировать будущую ситуацию на рынке, а также принимать обоснованные решения. Это весьма эффективно для управления запасами, для адаптации к потребительским требованиям и для риск-менеджмента. И выходит за рамки обычных аналитических процедур, обогащая продукты и услуги индивидуальными чертами, что укрепляет позиции компании в конкурентной борьбе.
Способность организаций не просто быстро адаптироваться к рыночным сдвигам, а стратегически планировать своё долгосрочное положение позволяет им стабилизировать своё экономическое будущее. Но важно осознавать, что успешность использования Big Data требует решения целого ряда вопросов: от гарантий достоверности информации до обеспечения её конфиденциальности.
Перед компаниями также стоит задача привлечения и обучения специалистов, имеющих навыки работы с большими объемами информации и их анализа. Существенным аспектом является и законодательное регулирование использования данных, а также следование этическим стандартам, что требует дальнейшей разработки в правовой сфере и непрерывного международного сотрудничества.

Ключевые слова

оптимизация процессов, конкурентоспособность, риск-менеджмент, технологические инновации, обработка данных, персонализация, управление рисками