Аманова А., Гарагулов А., Гурбанов Х.
ВЛИЯНИЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ (BIG DATA) НА БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ *
Аннотация:
в данной статье рассматривается влияние больших данных (Big Data) на современные бизнес-процессы. Анализируются ключевые характеристики Big Data (объем, скорость, разнообразие, достоверность, ценность), источники данных, методы их обработки и анализа, а также примеры применения Big Data в различных сферах бизнеса. Рассматриваются преимущества и вызовы, связанные с использованием больших данных, а также стратегии успешного внедрения Big Data в бизнес-практику.
Ключевые слова:
большие данные, анализ данных, бизнес-аналитика, хранилища данных, машинное обучение, прогнозирование, оптимизация, персонализация
В современном мире объем генерируемых данных растет экспоненциально. Этот огромный поток информации, известный как Big Data (большие данные), представляет собой ценный ресурс для бизнеса, позволяющий получить глубокое понимание рынка, клиентов и операционных процессов.2. Ключевые характеристики Big Data (5V)Объем (Volume): Огромные объемы данных, измеряемые в терабайтах, петабайтах и эксабайтах.Скорость (Velocity): Высокая скорость генерации и обработки данных, часто в режиме реального времени.Разнообразие (Variety): Различные типы данных: структурированные (базы данных), полуструктурированные (XML, JSON) и неструктурированные (тексты, изображения, видео).Достоверность (Veracity): Неопределенность и неточность данных, требующие очистки и проверки.Ценность (Value): Способность данных приносить пользу бизнесу, например, за счет оптимизации процессов, принятия обоснованных решений и создания новых продуктов и услуг.3. Источники Big DataСоциальные сети: Данные о пользователях, их интересах, поведении и взаимодействии.Датчики и устройства IoT: Данные с подключенных устройств, такие как показания датчиков, геолокация и другие.Транзакции и логи: Данные о покупках, платежах, посещениях веб-сайтов и другие операционные данные.Корпоративные базы данных: Данные о клиентах, продуктах, продажах и других бизнес-процессах.Открытые источники данных: Данные, доступные в открытом доступе, такие как данные государственных органов, научные публикации и другие.4. Методы обработки и анализа Big DataХранилища данных (Data Warehouses): Централизованные хранилища для структурированных данных.Озера данных (Data Lakes): Хранилища для данных различных типов, включая неструктурированные.Hadoop: Фреймворк для распределенной обработки больших объемов данных.Spark: Быстрый и мощный движок для обработки данных в режиме реального времени.Машинное обучение: Алгоритмы, позволяющие компьютерам обучаться на данных и делать прогнозы.Визуализация данных: Представление данных в графическом виде для облегчения анализа и понимания.5. Применение Big Data в бизнесеМаркетинг и продажи: Персонализация предложений, таргетированная реклама, анализ поведения клиентов.Финансы: Управление рисками, обнаружение мошенничества, прогнозирование финансовых рынков.Логистика и цепочки поставок: Оптимизация маршрутов, прогнозирование спроса, управление запасами.Производство: Контроль качества, оптимизация производственных процессов, прогнозирование отказов оборудования.Здравоохранение: Диагностика заболеваний, разработка новых лекарств, персонализированное лечение.6. Преимущества использования Big DataПринятие обоснованных решений: Анализ данных позволяет принимать решения на основе фактов, а не интуиции.Оптимизация бизнес-процессов: Выявление узких мест и улучшение эффективности работы.Повышение конкурентоспособности: Создание новых продуктов и услуг, отвечающих потребностям клиентов.Прогнозирование трендов: Выявление закономерностей и прогнозирование будущих событий.7. Вызовы и ограниченияСтоимость внедрения: Необходимость инвестиций в инфраструктуру, программное обеспечение и специалистов.Безопасность и конфиденциальность данных: Защита данных от несанкционированного доступа и утечек.Нехватка квалифицированных специалистов: Дефицит специалистов по анализу данных и Big Data.Качество данных: Необходимость очистки и подготовки данных для анализа.8. ЗаключениеБольшие данные оказывают существенное влияние на современные бизнес-процессы, предоставляя компаниям новые возможности для роста и развития. Успешное внедрение Big Data требует стратегического подхода, инвестиций в технологии и квалифицированных специалистов, а также внимания к вопросам безопасности и конфиденциальности данных.
Номер журнала Вестник науки №1 (82) том 2
Ссылка для цитирования:
Аманова А., Гарагулов А., Гурбанов Х. ВЛИЯНИЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ (BIG DATA) НА БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ // Вестник науки №1 (82) том 2. С. 34 - 38. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/20597 (дата обращения: 23.06.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+