УДК 004.33
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.05.04.022

Авторы

Иман Алиевна Алисултанова,
Раяна Элимпашаевна Бибаева,
ФГБОУ ВО «Грозненский государственный нефтяной технический университет им. академика М.Д. Миллионщикова», г. Грозный Россия

Аннотация

В условиях цифровой трансформации экономики субъектам предпринимательства требуется оперативная и глубокая аналитическая обработка больших массивов данных. Традиционные методы анализа уступают место компьютерным технологиям, позволяющим автоматизировать расчёты, визуализировать информацию и строить прогнозы. Цель статьи – классификация направлений цифровизации аналитической работы на предприятии, обзор существующих программных решений и выявление барьеров их внедрения. На основе обобщения научных трудов выделены семь ключевых технологических блоков: автоматизация рутинных операций (включая бухгалтерские информационные системы), бизнес-аналитика (BI) с дашбордами, интеллектуальный анализ данных (Data Mining) и Big Data, прогнозное моделирование, искусственный интеллект с машинным обучением, облачные SaaS-платформы, а также интеграция ИТ в корпоративные контуры (ERP/CRM). Показана роль электронных таблиц как универсального средства аналитики. Сделан вывод, что компьютерные технологии трансформируют экономический анализ от ретроспективы к прогнозам и автоматизированным управленческим решениям, повышая конкурентоспособность бизнеса.

Ключевые слова

компьютерные технологии, аналитическая обработка данных, электронные таблицы, веб-приложение, экономический анализ, информационные системы, цифровизация, искусственный интеллект, прогнозирование

Список литературы

  1. Davenport T.H. Competing on Analytics [Электронный ресурс] / T. H. Davenport // Harvard Business Review February 2006. – Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/7327312_Competing_on_Analytics/references#fullTextFileContent
  2. Davenport T.H., Harris J.G. Competing on Analytics: The New Science of Winning. – Boston, MA: Harvard Business School Press, 2007. – 224 p. – ISBN: 978-1-4221-0332-6.
  3. Anthony R.N., Govindarajan V. Management Control Systems. – 12th ed. – Boston: McGraw-Hill/Irwin, 2007. – 768 p.
  4. Бовт А.К., Рычков В.А., Рычкова В.И. Применение искусственного интеллекта и анализа больших данных в автоматизации стратегического планирования для повышения экономической эффективности предприятий // Инновационные механизмы управления цифровой и региональной экономикой: материалы VII Международной студенческой научной конференции. – 2025. – С. 839-852
  5. Заложнев А.Ю., Чистов Д.В., Шуремов Е.Л. Информационные технологии и разработка систем экономического анализа. – М.: ПМСОФТ, 2025. – 135 с. – ISBN 978-5-903183-38-8
  6. Косников С.Н., Золкин А.Л., Ахмадуллин Ф.Р. и др. Основы анализа данных и интеллектуальные системы. – СПб.: Лань, 2025. – 176 с. – ISBN 978-5-507-50239-4.
  7. Кузьмина О.Е., Лагутин О.С. Применение искусственного интеллекта в бухгалтерском учете // Учет и финансы. – 2021. – № 3 (93). – С. 41–45. – DOI: 10.32843/1815-9138/93-3-9.
  8. Попов Е.В., Веретенникова А.Ю., Семячков К.А., и др. Инструменты цифровой экономики. – М.: Научно-издательский центр ИНФРА-М, 2025. – 254 с. (Серия: Научная мысль). – ISBN 978-5-16-020702-5
  9. Старкова О., Бондаренко Д., Грабовский Ю. Обеспечение программной поддержки экономического анализа [Электронный ресурс] // Технологический аудит и производственные резервы, 2023. 5 (2 (73)), 34–39. doi: https:// doi.org/10.15587/2706-5448.2023.289918