УДК 336.012.23:338
DOI: 10.36871/2618­-9976.2026.01.005

Авторы

Саният Юнусовна Хут,
Кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономики и финансов», «Российский университет кооперации», Краснодарский кооперативный институт автономной некоммерческой образовательной организации высшего образования Центросоюза Российской Федерации, Краснодар, Россия

Аннотация

В  современных  условиях  хозяйствования  обработка  больших  массивов  данных  (Big Data)  играет  ключевую  роль  в обеспечении экономической безопасности организации, так  как  современные  технологии  позволяют  собирать,  анализировать  и  интерпретировать  огромные  объемы  информации,  что  дает  возможность  выявлять  скрытые  закономерности,  позволяет  выявлять  неочевидны  тенденции,  которые  не  отображаются  при  традиционном  экономическом анализе.  В  статье  изучены  основные  характеристики  больших данных (Big Data), существующие специализированные инструменты  для  их  обработки  и  анализа,  рассмотрена  необходимость  создания  на  основе  искусственного  интеллекта  современной  аналитической  платформы,  которая  позволила бы учесть имеющиеся преимущества и недостатки  существующих  инструментов  анализа,  а  также  точнее  выявлять  киберугрозы,  являясь  особенно  важным  в  условиях  быстро  меняющейся  рыночной  среды,  где  своевременное  принятие  решений  может  стать  решающим  фактором  успеха  предпринимательской  деятельности,  а  также  обеспечивая экономическую безопасность субъекта.

Ключевые слова

экономическая безопасность
Big Data
инструменты
искусственный интеллект

Список литературы

[1] Буслова С.С., Чхутиашвили Л.В. Актуальные вопросы развития статистики в современной России // Учет и контроль. 2024. № 5. С. 24­30.
[2] Захарова Е.Н., Кацко И.А. К вопросу о прогнозировании сложных процессов // Сборник  научных  трудов.  Вып.  №  403(431)  Организационно­экономический  механизм  повышения  эффективности  аграрного  производства.  Краснодар, 2003.  С. 162–166. EDN: TMANYL.
[3] Зотов Г.Ю. Геопространственная  среда  управления  знаниями  для  геологических больших данных // Славянский форум. 2017. № 3 (17). С. 130­137.
[4] Кацко И.А., Величко П.Ю., Перцухов В.И. Стратегия и инструментарий индикативного планирования и управления развитием региона // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 52. С. 46–52. EDN: TWPJLN.
[5] Кацко И.А., Ляховецкий А.М., Перцухов В.И. Инструменты эконометрического моделирования  факторов  производства  АПК  //  Труды  Кубанского  государственного  аграрного университета. 2021. № 3. С. 11–20. EDN: XTMYHU.
[6] Кучеренко С.А. Оценка  непрерывности  деятельности  фирмы  с  позиции  симбиоза  дискриминантного  анализа  и  элементов  нечетко­множественного  моделирования  как  основа  обновления  теоретико­методических  подходов  в  условиях  риск  ориентированности / С.А. Кучеренко, В.В. Сериков // Естественно­гуманитарные  исследования. 2022. №40(2). С. 404–410. EDN: XMHHDU.
[7] Митус К.Н., Кацко И.А. Выбор наилучших методов оценки эффективности информационных  технологий  с  помощью медианы Кемени // Политематический  сетевой  электронный  научный  журнал Кубанского  государственного  аграрного  университета. 2015;110:773­785. EDN: UHSEPF
[8] Нуриев С.А. Информационные технологии в обработке больших данных в океанологии. Информатика // Экономика. Управление. 2024. Т. 3. № 2. С. 401–414.
[9] Шведенко В.В. Анализ  инструментальных  средств  разработки  информационного  обеспечения умных пространств // Научно­техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2024. № 6. С. 13–21.
[10] Digital Era.  Материалы III  Всероссийской  научно­практической  конференции [Электронное  издание]: (Грозный, 17  марта  2023  г.).  Грозный:  издательство  ФГБОУ  ВО  «Чеченский государственный университет им. А.А. Кадырова», 2023. 246 с.