XVII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2025

Большие данные (БД) играют важную роль в современной деловой среде и управлении бизнесом. Представляя собой обширные массивы информации, они требуют инновационных подходов к обработке и анализу. В условиях роста объемов данных, их скорости генерации и многообразия, традиционные методы обработки оказываются недостаточными. Данная работа посвящена исследованию значения БД, их влияния на принятие бизнес-решений и стратегическое планирование в организациях.

Актуальность применения БД обусловлена современными вызовами, с которыми сталкиваются компании, особенно в контексте персонализированного маркетинга. БД открывают новые возможности для бизнеса, позволяя компаниям детально изучать поведение клиентов и, как следствие, повышать точность маркетинговых кампаний и оптимизировать бизнес-процессы. Важно отметить, что рациональное использование данных способствует укреплению лояльности клиентов и повышению их удовлетворенности.

Большие данные (Big Data) — это не только объемные наборы данных, но и комплексные, включающие в себя разнообразные типы информации, генерируемой с разной скоростью.

Несмотря на широкое употребление термина «Большие данные» в научной литературе, единого определения его содержания пока не выработано. Это объясняется многогранностью феномена, охватывающего различные аспекты сбора и анализа информации, от управления базами данных до создания аналитических моделей.

Влияние Больших данных на принятие управленческих решений в бизнесе чрезвычайно велико. Современные компании все чаще прибегают к анализу Больших данных для получения конкурентных преимуществ (Рис. 1). Такой подход позволяет глубже понять как существующих, так и потенциальных клиентов, что особенно актуально в условиях персонализированного маркетинга и рекламы. Использование Больших данных дает возможность точнее прогнозировать поведение потребителей, что повышает эффективность рекламных кампаний. В результате этого улучшается предсказуемость и планирование показателей, которые более точно соответствуют реальным результатам.

15%

18%

33%

33%

40%

45%

58%

Рис.1 Доля компаний по отраслям, внедривших технологии Больших данных

Технологии Больших данных в современном мире являются основным элементом в бизнес-стратегиях. Руководители компаний понимают, что эффективное использование массивов данных может являться важным условием для обеспечения конкурентных преимуществ в компании. В дополнение к традиционным методам анализа рынка, работа с Большими данными позволяет исследовать сложные и неявные закономерности поведения потребителей. Особое значение имеет возможность более глубокого изучения существующих и потенциальных клиентов в контексте возрастающей важности персонализированных предложений. В условиях усиления персонализации контента и рекламных обращений, анализ больших данных предоставляет инструмент для детального изучения потребителей, что особенно важно при растущей значимости персонализации контента и рекламных сообщений (Рис. 2).

Рис.2 Результаты внедрения Big Data

Такой подход позволяет компаниям взаимодействовать с клиентами на более персонализированном уровне, повышая их удовлетворенность и лояльность. Значение предиктивного анализа больших данных в маркетинге и рекламе сложно переоценить. Возможность прогнозирования на основе анализа поведения пользователей позволяет бизнесу не только реагировать на изменения, но и предвосхищать их. Это способствует повышению точности планирования маркетинговых кампаний.

Использование результатов анализа больших данных приводит к планированию показателей, которые будут более реалистичными и приближенными к фактическим результатам рекламных кампаний благодаря повышенной предусмотрительности поведенческих реакций. В результате обеспечивается более качественное планирование и оптимизация расходов на маркетинг. Компании могут сократить ненужные расходы, сосредоточившись на тех стратегиях, которые с наибольшей вероятностью принесут ожидаемые результаты.

Методы и технологии обработки Больших данных играют важную роль в достижении поставленных целей. Современные инструменты, такие как машинное обучение, data mining и краудсорсинг, позволяют не просто собирать данные, но и извлекать ценные выводы, которые невозможно было бы получить другими способами. Успешная интеграция и обработка данных требует от компаний выбора соответствующих технологий, что напрямую связано с их бизнес-целями. Это означает, что помимо наличия данных, критически важным фактором является и правильная адаптация инструментария под конкретные задачи. Таким образом, инструменты для анализа Больших данных становятся не просто вспомогательными технологическими решениями, а важными компонентами в общем наборе стратегий организации для достижения устойчивого успеха и роста.

В условиях стремительного развития цифровой экономики технологии Больших данных становятся важным инструментом, способствующим оптимизации и трансформации бизнес-процессов. Эти технологии предоставляют организациям возможность собирать, хранить и анализировать огромные объемы информации, что, в свою очередь, позволяет принимать более обоснованные решения и повышать эффективность операций. Одним из ключевых направлений влияния технологий Больших данных является улучшение процессов принятия решений на всех уровнях управления. Благодаря аналитическим инструментам, основанным на обработке Больших данных, компании могут получать актуальные и точные прогнозы, что позволяет минимизировать риски и оптимизировать ресурсы.

Еще одним значимым направлением является персонализация клиентского опыта. Используя данные о поведении и предпочтениях клиентов, компании могут разрабатывать более целенаправленные маркетинговые стратегии и предлагать индивидуализированные продукты и услуги. Это не только увеличивает уровень удовлетворенности клиентов, но и способствует повышению лояльности и удержанию потребителей. Анализ Больших данных позволяет выявлять сегменты аудитории с уникальными потребностями, что открывает новые возможности для бизнеса.

Технологии Больших данных также влияют на автоматизацию бизнес-процессов. Интеграция аналитики в процессы управления позволяет автоматизировать рутинные задачи и ускорить выполнение операций. Например, применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования спроса может значительно сократить время на планирование запасов и логистику. Использование технологий Больших данных способствует снижению затрат и помогает бизнесу успешно адаптироваться в условиях изменчивости внешней рыночной среды.

Кроме того, технологии Больших данных способствуют эффективному управлению рисками. Сбор и анализ данных о внешних и внутренних факторах позволяют компаниям более точно оценивать возможные угрозы и разрабатывать стратегии для их минимизации. Например, в финансовом секторе анализ Больших данных помогает выявлять подозрительные транзакции и предотвращать мошенничество, что существенно снижает финансовые потери (Рис. 3). По данным Accenture, компании, использующие аналитику для управления рисками, могут сократить свои убытки от мошенничества на 30%. Таким образом, использование технологий Больших данных становится важным элементом стратегического управления рисками.

Рис.3 Степень внедрения технологий Больших данных в сфере риск-менеджмента в финансовых организациях

Наконец, стоит отметить, что внедрение технологий Больших данных требует от компаний не только технических изменений, но и культурной трансформации. Для успешной интеграции аналитических решений необходимо формирование соответствующей корпоративной культуры, ориентированной на данные. Внедрение обучения сотрудников для работы с современными инструментами и развитие soft skills является неотъемлемой частью корпоративной трансформации. Таким образом, влияние технологий Больших данных на управление бизнес-процессами выходит за рамки технологических аспектов и охватывает широкий спектр организационных изменений.

Существенным аспектом успешного использования Больших данных в бизнесе является выбор правильных инструментов и технологий, а также оценка их адекватности относительно поставленных целей. Разные задачи требуют различных инструментов, и критически важно иметь способность к адаптации в быстро изменяющейся среде. Для эффективной обработки и визуализации Больших данных необходимо оценивать адекватность различных подходов к конкретным целям и задачам. Таким образом, интеграция Больших данных в бизнес-процессы требует не только современных технологий, но и стратегического подхода к их применению в зависимости от целей и задач компании.

Влияние Больших данных на процесс принятия бизнес-решений многогранно и затрагивает различные аспекты, начиная от повышения точности прогнозирования и заканчивая оптимизацией бизнес-процессов и управлением взаимодействием с клиентами. Организации, которые успешно внедряют аналитические инструменты в свою стратегию, получают существенное конкурентное преимущество. В условиях быстро меняющейся рыночной конъюнктуры использование Больших данных становится обязательным условием для обеспечения устойчивого роста и эффективного функционирования бизнеса. Следовательно, дальнейшее развитие технологий анализа данных будет оказывать определяющее влияние на будущее бизнеса и его стратегию принятия решений.

Список литературы

1. Гаврилов, Л. П.  Инновационные технологии в коммерции и бизнесе: учебник для вузов / Л. П. Гаврилов. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 372 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-15960-8. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/535911 (дата обращения: 20.12.2024).

2. Танчинец П. П. РОЛЬ И ВЛИЯНИЕ BIG DATA НА ПРИНЯТИЕ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В СОВРЕМЕННОМ БИЗНЕСЕ //ББК 13я43 И74. – 2023. – С. 637.

3. Товсултанова С. В., Хаджимурадова Б. Х. ВЛИЯНИЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ НА ИНТЕРНЕТ-МАРКЕТИНГ //Региональная и отраслевая экономика. – 2023. – №. 1. – С. 198-202.

4. Струнин, Д. А. Бизнес-аналитика и большие данные / Д. А. Струнин. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2023. — № 32 (479). — С. 8-10. — URL: https://moluch.ru/archive/479/105384/ (дата обращения: 20.12.2024).

5. Центральный банк Российской Федерации, ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ФИНАНСОВОМ СЕКТОРЕ И РИСКИ ФИНАНСОВОЙ СТАБИЛЬНОСТИ, 2021. https://www.cbr.ru/Content/Document/File/131359/Consultation_Paper_10122021.pdf

6. Accenture: Комплекс мер по управлению бизнес-рисками импортозамещения платформенных решений. https://www.tadviser.ru/index.php/Продукт:Accenture:_Комплекс_мер_по_управлению_бизнес-рисками_импортозамещения_платформенных_решений.