Аккомодация технологии Big Data в процесс бизнес-интеграции

Актуальность. В настоящее время одним из превентивных мер повышения эффективности работы любого предприятия является реализация объединения различных компонентов бизнеса. Наряду с этим тенденция развития сквозных технологий способствует постепенному вовлечению различных отраслей бизнеса в соответствующее цифровые пространство. В свою очередь, актуализация сквозных технологий внутри компаний будет предполагать реорганизацию бизнес-процессов. Вопрос заключается в исследовании малоизученного процесса консолидации технологии Big Data в основу интеграции компонентов бизнеса. 
Цель исследования состоит в определении адаптивных свойств технологии Big Data в условиях интеграции бизнес-процессов.
Задачи исследования предполагают изучение специфики процесса бизнес-интеграции; исследование принципа функционирования больших данных в условиях обработки непрерывно растущих потоков информации; выявление основных инструментов интеграции бизнес-процессов, сопряженных с технологиями Big Data; определение комплексной оценки эффективности интеграции бизнес-процессов в производстве с последующим внедрением больших данных.
Методология. Исследование базируется на использовании методов теоретического анализа, синтеза, обобщения, систематизации данных, экономико-статистического метода, а также применении графических приемов обработки информации.
Результаты. Авторами было установлено, что процесс бизнес-интеграции на современном этапе становления цифровой экономики будет являться необходимым условием для формирования более устойчивого положения на рынке за счет повышения качественных характеристик продукции и сокращения издержек. Выполнен обзор и анализ российского рынка больших данных и BI-систем в современный период. Для определения процедуры адаптации передовой технологии Big Data в объединенные бизнес-процессы выявлены инструменты интеграции бизнес-процессов, конъюгированные с технологиями Big Data. Выполнен расчет комплексной оценки эффективности интеграции бизнеспроцессов в производстве, который отображает рост показателя эффективности интеграции посредством внедрения больших данных.
Выводы. В проведенном исследовании продемонстрирована результативность внедрения технологий больших данных в консолидационные бизнес-процессы, раскрывающие особенность адаптации соответствующих технологий.

1. Селезнева М. В. Подходы к оценке факторов экономического развития // Актуальные вопросы современной экономики. 2024. № 9. С. 216-218.

2. Плахин А. Е., Селезнева М. В. Основы стратегии бизнес-интеграции // Уралдрайвер неоиндустриального и инновационного развития России: сборник трудов конференции. Екатеринбург: Уральский государственный экономический университет, 2021. С. 268-271.

3. Нигай Е. А. Процесс цифровизации бизнеса: от точечной оцифровки бизнес-процессов к цифровой трансформации // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2022. № 2. С. 134-145.

4. Грузденко П. В. Актуальность внедрения CRM-систем в практику российских компаний // Державинские чтения: материалы XXII Всероссийской научной конференции. Тамбов: Тамбовский государственный университет, 2017. Ч. 2. С. 90-96.

5. Габидуллина Г., Гизатулин Р., Мирсаяпов А. Обоснование и выбор критериев эффективности системы управления персоналом предприятия // Экономика и управление: научно-практический журнал. 2022. № 1. С. 163.

6. Сулумов И. О., Магомадов М. М., Успаева М. Г. Управленческие характеристики организаций, реализующих радикальные инновационные проекты // Экономика и менеджмент в XXI веке: информационные технологии, биотехнологии, физкультура и спорт: сборник научных статей по итогам работ IV Международного круглого стола. М.: Конверт, 2020. С. 150-153.

7. Илесалиев Д. Рекомендации по организации и управлению складом от A до Z // Логистика. 2018. № 1. С. 18-20.

8. Интересные факты. Фактрум. URL: https://www.factroom.ru/facts/1430/ (дата обращения: 18.11.2024).

9. Пять примеров того, как Big Data меняет нашу жизнь к лучшему // TACC.ru. URL: https://tass.ru/ obschestvo/16108007 (дата обращения: 18.11.2024).

10. Koishibekov M. B., Gordeyeva Ye. A. Big Data and how businesses can use it // Научный альманах Центрального Черноземья. 2022. № 3-7. С. 19-25.

11. Большие данные // ТADVISER. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Большие_данные_(Big_Data) (дата обращения: 24.11.2024).

12. Leading countries by number of date cеnters as of March 2024 // Statista. URL: https://www.statista.com/statistics/1228433/data-centers-worldwide-by-country/ (дата обращения: 27.11.2024).

13. Kyyakhmetov Zh., Mohamed A. H. Big data and benefits in informed decision making in firms // Universum: технические науки. 2022. N 4 (97). P. 51-55.

14. Данные в digital-маркетинге // Андата. URL: https://andata.ru/blog/data/ (дата обращения: 29.11.2024).

15. Зимовец А. В., Климачев Т. Д. Цифровая трансформация производства на российских предприятиях в условиях политики импортозамещения // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12, № 3. С. 1409-1426.

16. Соколова М. А., Зотова А. А. Характеристика современных BI-систем // Финансовые рынки и банки. 2022. № 11. С. 44-48.

17. Новотна И. А., Иванчук О. В. BI-системы: анализ понятия и функциональных возможностей // Теория и практика общественного развития. 2023. № 2 (180). С. 90-94.

18. Головко А. А., Хирная А. В. Бизнес-аналитик как современный востребованный специалист на рынке труда // Научный дебют 2023: сборник статей Международного научно-исследовательского конкурса. Петразаводск: Новая наука, 2023. С. 61‒68.

19. Альмухаметов А. И., Дмитриев А. Г. Гибкие методологии управления проектами // Ученые записки Российской академии предпринимательства. 2023. Т. 22, № 2. С. 11-17.

20. Мальцев Н. А., Фролов Н. С. Применение платформы на базе искусственного интеллекта для анализа потока медиаданных в режиме реального времени // Труды Крыловского государственного научного центра. 2023. № 1. С. 26-32.

21. Байджанова Г. Н., Гараджаева Д. Я. Принципы BASE баз данных NoSQL // Всемирный ученый. 2023. Т. 1, № 11. С. 48-53.

22. Черняховский Д. А., Васильев С. Д., Урвачев П. М. Исследование и разработка алгоритмов параллельного программирования // IV Международная научная конференция по междисциплинарным исследованиям: сборник статей. Екатеринбург: Институт цифровой экономики и права, 2023. С. 367.

23. Дубачев Д. В., Панарин С. В. Принципы синхронизации данных в распределенных системах. Требования к системам. Проектирование структуры системы // Актуальные исследования. 2023. № 48 (178). С. 41-49.

24. Горлова В. В. Технологии применения и создания чат-ботов // Современные научные исследования: актуальные вопросы, достижения и инновации: сборник статей XXXV Международной научно-практической конференции. Пенза: Наука и Просвещение, 2023. С. 16-18.

25. О нас // Just AI. URL: https://just-ai.com/o-kompanii (дата обращения: 02.11.2024).

26. Roth-Dietrich G., Gröschel M., Reiner B. Comparison of Machine Learning Functionalities of Business Intelligence and Analytics Tools // Apply Data Science: Introduction, Applications and Projects. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2023. P. 95-118.