Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки

16+

Название статьи

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ BIG DATA ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ И БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

Тип статьи	научная статья	Коды УДК
Страницы	80-86	Ключевые слова

Авторы

Лядова Е.В.Лядова А.Р.

Аннотация

Объектом исследования выступает рынок Big Data и показатели его развития в 2020-2025 гг. Отечественный рынок активно развивается, но еще далек от насыщения. Санкции усложнили масштабное практическое применение технологий больших данных, но своевременный контроль государства ускорил процесс импортозамещения отечественных решений. В связи с этим в качестве предмета изучения обозначены возможности, которые дает использование Big Data для бизнеса. Целью работы является анализ масштабов и динамики распространения Big Data, изучение возможностей применения этих технологий для оптимизации производственных процессов и упрощения бизнес-функций с последующим получением экономического эффекта. Методологической основой исследования являются методы группировки, причинно-следственного анализа, синтеза, статистической оценки, сравнения, обобщения. Проанализирована взаимосвязь между использованием больших данных и повышением эффективности компаний по показателям производительности, рентабельности, энергоэффективности, конкурентоспособности. В процессе исследования определена отраслевая структура использования больших данных в России и выявлены лидеры по темпам развития Big Data: сфера ИТ, телекоммуникации, финансовый сектор, медиатехнологии, металлургия. Обозначены направления получаемых эффектов. Определены возможности, вызовы и барьеры использования технологий Big Data, а также возможные подходы к ограничению рисков применения больших данных в России, в том числе на основе практики государственного регулирования. Результатом исследования является вывод о том, что перспективы преодоления вызовов и барьеров, связанных с использованием и обработкой больших данных, опираются на систему мер государственной поддержки и регулирования данной сферы, а также ряд проектов, реализуемых Правительством РФ.

Загрузить статью

Библиографический список

1 . Сташевская М.П. Большие данные как экономический феномен: теоретико-методологическое обобщение // Экономическая наука сегодня: сб. науч. ст. Минск: БНТУ, 2021. Вып. 13. С. 132-139. DOI: 10.21122/2309-6667-2021-13-132-139.
2 . Козырев А.Н. Цифровая экономика и экономика данных // Цифровая экономика. 2024. № 2 (28). С. 5-14.
3 . Королёв А.А., Карпович Д.С., Фокин Т.П. Классификация типов данных, используемых в аналитике больших данных // Труды БГТУ. Серия 3: Физико-математические науки и информатика. 2025. № 1 (290). С. 31-35. DOI: 10.52065/2520-6141-2025-290-6.
4 . Иванова В.И., Надеждина М.Е. Применение технологии Big Data в экономике на примере анализа потребительского поведения // Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. 2025. № 1 (35). С. 166-170.
5 . Мартиросян К.В., Золина П.Э. Оценка перспектив применения технологии Big Data в системе государственного управления: возможности и риски // Самоуправление. 2025. № 2 (145). С. 33-37.
6 . Полушкина И.Н. Возможности и проблемы применения технологий Big Data // В сб.: Социально-экономические предпосылки и результаты развития новых технологий в современной экономике. Материалы VI Международной научной конференции. Нижний Новгород, 2024. С. 143-148.
7 . Hassanien A.E. et al. (Eds.) A Framework for Big Data Analysis in Smart Cities // In book: The International Conference on Advanced Machine Learning Technologies and Applications. 2018. Р. 405-414. URL: https://www.researchgate.net/publication/322709911_A_Framework_for_Big_Data_Analysis_in_Smart_Cities (дата обращения: 20.10.2025).
8 . Ильгамович К.К., Супрунов М.М., Крючков Е.С. Интеллектуальный анализ данных и обработка Big Data с применением ML-технологий для эконометрического и финансового моделирования // Вестник евразийской науки. 2025. Т. 17. № S2.
9 . Сколько данных создается каждый день? (август 2024). URL: https://inclient.ru/data-create-stats/ (дата обращения: 20.10.2025).
10 . Cadestin C. et al. Multinational enterprises and intangible capital, OECD Science, Technology and Industry Policy Papers. 2021. № 118. OECD Publishing, Paris. URL: https://dx.doi.org/10.1787/6827b3c9-en. (дата обращения: 20.10.2025).
11 . От машиностроения до металлургии. Как применяется ИИ в промышленности. URL: https:// sber.pro/digital/publication/ot-mashinostroeniya-do-me tallurgii-kak-primenyaetsya-ii-v-promyshlennosti/ (дата обращения: 10.10.2025).
12 . Ассоциация больших данных. Официальный сайт. URL: https://rubda.ru/ (дата обращения: 03.11.2025).
13 . Большие данные и аналитика 2024. URL: https://doc.cnews.ru/reviews/analitika_30_2024 (дата обращения: 10.10.2025).
14 . Тренды и сценарии развития рынков, относящихся к «Цифровой фабрике», по направлению «Технет» НТИ в условиях новой экономической реальности. Экспертно-аналитический доклад. СПб., 2023.
15 . Большие данные (Big Data) в России. URL: https://www.tadviser.ru/index.php (дата обращения: 03.11.2025).
16 . ОЭСР. Компании, формирующие данные и рынки. Документы ОЭСР по цифровой экономике. № 344. OECD Publishing. 2022. Париж. URL: https://doi.org/10.1787/7b1a2d70-en (дата обращения: 20.10.2025).
17 . Абашкин В.Л., Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О., Гохберг Л.М. и др. Индикаторы цифровой экономики 2024: Статистический сборник / Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. 276 с.
18 . Распоряжение Правительства РФ от 07.11.2023 № 3113-р «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности». URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/40 7862013/ (дата обращения: 25.09.2025).