Эффективное использование больших данных в корпоративной стратегии | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 28 декабря, печатный экземпляр отправим 1 января.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Научный руководитель:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №4 (503) январь 2024 г.

Дата публикации: 27.01.2024

Статья просмотрена: 24 раза

Библиографическое описание:

Струнин, Д. А. Эффективное использование больших данных в корпоративной стратегии / Д. А. Струнин. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2024. — № 4 (503). — С. 37-39. — URL: https://moluch.ru/archive/503/110755/ (дата обращения: 16.12.2024).



Современные корпорации в условиях цифровой трансформации активно прибегают к использованию больших данных для оптимизации своей деятельности и принятия обоснованных стратегических решений. Эта статья рассматривает ключевые аспекты эффективного внедрения больших данных в корпоративную стратегию, включая определение целей, улучшение клиентского опыта, прогнозирование производственных процессов, принятие решений в реальном времени и управление рисками.

Ключевые слова: большие данные, корпоративная стратегия, оптимизация, клиентский опыт, производственные процессы, решения в реальном времени, управление рисками, розничная торговля.

Современные организации стремятся наращивать свою конкурентоспособность, и для этого многие из них обращаются к использованию больших данных в корпоративной стратегии. Этот подход позволяет компаниям не только более точно определять свои стратегические направления, но и активно адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, превращая вызовы в возможности.

Одним из существенных элементов интеграции больших данных является возможность применения интеллектуального анализа данных. Это включает в себя машинное обучение, алгоритмы и искусственный интеллект для более глубокого понимания данных и выявления скрытых закономерностей. Например, в розничной торговле это может привести к улучшению системы рекомендаций для клиентов на основе их предпочтений и покупательского поведения.

Большие данные предоставляют компаниям богатый источник информации для анализа и выявления ключевых факторов, влияющих на их деятельность. Аналитика данных позволяет компаниям не только оценивать прошлые события, но и предсказывать будущие тенденции, что становится фундаментом для принятия обоснованных стратегических решений.

Интеграция больших данных в стратегию также привносит новый уровень персонализации в отношения с клиентами. Анализ предпочтений, покупательского поведения и обратной связи позволяет создавать индивидуальные предложения, удовлетворяя уникальные потребности каждого клиента. Это улучшает общий клиентский опыт и способствует повышению лояльности.

Большие данные внедряются не только в маркетинг и взаимодействие с клиентами, но и в производственные процессы. Анализ данных с производственных линий позволяет прогнозировать потенциальные сбои, оптимизировать расходы на оборудование и материалы, и, таким образом, повышать эффективность производства. Большие данные дают возможность компаниям оперативно реагировать на изменения в окружающей среде. Принятие решений в реальном времени становится краеугольным камнем для успешной корпоративной стратегии, обеспечивая более быстрый и адаптивный подход к управлению.

Использование данных для оптимизации логистики и снабжения является важным элементом эффективной корпоративной стратегии. Анализ данных о потребительском спросе позволяет более точно прогнозировать необходимые запасы, управлять поставками и сокращать временные задержки в цепи поставок, что, в свою очередь, может повысить уровень обслуживания клиентов.

Одним из ключевых преимуществ больших данных является возможность принятия решений в реальном времени. Мгновенный анализ данных о текущем состоянии рынка, конкурентной активности и клиентском спросе дает компаниям конкурентное преимущество, позволяя оперативно реагировать на изменения и выстраивать стратегию в соответствии с текущей обстановкой.

Большие данные становятся надежным инструментом для борьбы с вызовами и управления рисками. Анализ данных помогает выявлять потенциальные угрозы заранее, а также создавать сценарии для различных ситуаций. Это обеспечивает компаниям гибкость и способность быстро реагировать на неожиданные обстоятельства.

С увеличением объема данных возрастает и риск кибератак. Важным аспектом стратегии становится обеспечение безопасности данных. Использование больших данных для мониторинга и предотвращения потенциальных киберугроз помогает защитить конфиденциальность и целостность информации, что является критическим аспектом корпоративной стратегии.

Для лучшего понимания применения больших данных представим розничного торговца, использующего аналитику данных для оптимизации стратегии. Анализ покупательского поведения, предпочтений и сезонных колебаний позволяет этой компании создавать точные прогнозы спроса, а также организовывать кампании и акции, максимально соответствующие потребностям клиентов. Анализ данных о производительности сотрудников помогает выявить наилучшие практики, предоставлять персонализированное обучение, что, в свою очередь, повышает эффективность персонала и улучшает обслуживание клиентов.

Внедрение больших данных в корпоративную стратегию представляет собой не просто технологическое обновление, но целый стратегический менталитет, перестраивающий понимание управления и взаимодействия с окружающей средой. Это не просто анализ цифр; это интеграция инновационных методов и повышение эффективности на всех уровнях компании.

В мире, где бизнес-ландшафт постоянно изменяется, способность быстро реагировать на переменчивость рынка становится ключевым фактором успеха. Именно в этом контексте большие данные становятся неотъемлемым элементом успешной корпоративной стратегии, дефинируя не только подход к анализу данных, но и общий вектор развития предприятия.

Применение данных в различных областях бизнеса, особенно в розничной торговле, становится своего рода сверхсилой, направленной на удовлетворение потребностей клиентов. Это не просто инструмент для предсказания трендов, но и способ индивидуализированного взаимодействия с каждым клиентом. Возможность предоставить клиенту нечто большее, чем он ожидает, дает компании значительное конкурентное преимущество.

Таким образом, большие данные не просто инструмент, они — ключ к новому уровню бизнеса, где инновации, эффективность и клиентская ориентированность становятся неотъемлемой частью стратегического мышления. Внедрение данных открывает перед компаниями не только возможности для анализа, но и путь к созданию долгосрочной ценности для бизнеса и его клиентов.

Литература:

  1. Kuo Y. H., Kusiak A. From data to big data in production research: the past and future trends, Int. J. Prod. Res. 57, 2018. — pp. 4828–4853.
  2. Ghobakhloo M., Ching N. T. Adoption of digital technologies of smart manufacturing in smes, J. Ind. Inf. Integr, 2019. — P. 16.
  3. Manavalan E., Jayakrishna K. A review of internet of things embedded sustainable supply chain for industry 4.0 requirements, Comput. Ind. Eng. 127, 2019. — pp. 925–953.
  4. Peres R. S., Rocha A. D., Leitao P., Barata J., Idarts — towards intelligent data analysis and real-time supervision for industry 4.0, Comput. Ind. 101, 2018. — pp. 138–146.
Основные термины (генерируются автоматически): данные, анализ данных, корпоративная стратегия, реальное время, компания, покупательское поведение, розничная торговля, управление рисками, клиентский опыт, успешная корпоративная стратегия.


Похожие статьи

Стратегия деятельности коммерческого банка на основе внедрения методов интеллектуального анализа

В статье рассматривается использование искусственного интеллекта и интеллектуального анализа больших данных (Big Data) для улучшения клиентского опыта и адаптации маркетинговых стратегий. Анализ больших данных включает в себя извлечение полезной инфо...

Ценностно-ориентированный подход к управлению финансовыми результатами

В современных условиях крайне важно грамотно управлять финансовыми результатами. Традиционный подход к управлению обычно сосредоточен на достижении финансовых результатов, таких как прибыль, рост акционерной стоимости и рентабельность, тогда как ценн...

Современные технологии прогнозирования в бизнесе

В современном бизнесе актуальным становится изучение технологий прогнозирования, которые могут повысить точность принятия решений, учитывая изменения внешней среды и потребности клиентов. Среди таких технологий можно выделить анализ больших данных, м...

Управление рисками с применением современных технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных

В современном мире высокий уровень неопределённости сочетается с активным развитием технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных, что подчёркивает важность и актуальность использования этих инноваций для оптимизации процессов в госуд...

Улучшение финансового менеджмента предприятий малого бизнеса в условиях цифровой экономики

Цифровая экономика вносит существенные изменения в современное деловое окружение, особенно для предприятий малого бизнеса. Одним из ключевых аспектов, требующих пристального внимания, является финансовый менеджмент. В данной статье рассматриваются пе...

Бизнес-аналитика и большие данные

Данная научная статья рассматривает роль и влияние больших данных в сфере бизнес-аналитики. С развитием технологий и увеличением объемов данных, предприятия сталкиваются с потребностью в эффективных инструментах для анализа и интерпретации информации...

Перспективы внедрения больших данных в бизнесе

Большие данные — это то, что является обыденным в наши дни. Аналитика больших данных — это зачастую сложный процесс изучения больших данных для выявления информации, такой как скрытые закономерности, корреляции, рыночные тенденции и предпочтения клие...

Использование системы ERP для управления проектами в китайских современных предприятиях

В данной статье рассматривается эффективность использования на китайских государственных и частных предприятиях системы ресурсного планирования (ERP) для управления системным менеджментом компании и управления ее проектами. Данный опыт позволяет расс...

Инновационные подходы к увеличению дохода через персонализацию и автоматизацию маркетинговых процессов: продуктовая матрица и автоворонки

В статье автор исследует перспективы использования продуктовой матрицы и автоворонки при повышении объема продаж в целях увеличения доходов компании. Эффективность применения данных инновационных подходов обусловлена их полезностью при решении задач ...

Управление рисками в проектах: анализ рисков, связанных с проектами, и разработка стратегий управления ими

Данная статья рассматривает основные аспекты управления рисками в проектах и разработку стратегий для их управления. Мы обсуждаем оценку рисков и влияние управления рисками на проектные решения. Инвестирование времени и усилий в управление рисками мо...

Похожие статьи

Стратегия деятельности коммерческого банка на основе внедрения методов интеллектуального анализа

В статье рассматривается использование искусственного интеллекта и интеллектуального анализа больших данных (Big Data) для улучшения клиентского опыта и адаптации маркетинговых стратегий. Анализ больших данных включает в себя извлечение полезной инфо...

Ценностно-ориентированный подход к управлению финансовыми результатами

В современных условиях крайне важно грамотно управлять финансовыми результатами. Традиционный подход к управлению обычно сосредоточен на достижении финансовых результатов, таких как прибыль, рост акционерной стоимости и рентабельность, тогда как ценн...

Современные технологии прогнозирования в бизнесе

В современном бизнесе актуальным становится изучение технологий прогнозирования, которые могут повысить точность принятия решений, учитывая изменения внешней среды и потребности клиентов. Среди таких технологий можно выделить анализ больших данных, м...

Управление рисками с применением современных технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных

В современном мире высокий уровень неопределённости сочетается с активным развитием технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных, что подчёркивает важность и актуальность использования этих инноваций для оптимизации процессов в госуд...

Улучшение финансового менеджмента предприятий малого бизнеса в условиях цифровой экономики

Цифровая экономика вносит существенные изменения в современное деловое окружение, особенно для предприятий малого бизнеса. Одним из ключевых аспектов, требующих пристального внимания, является финансовый менеджмент. В данной статье рассматриваются пе...

Бизнес-аналитика и большие данные

Данная научная статья рассматривает роль и влияние больших данных в сфере бизнес-аналитики. С развитием технологий и увеличением объемов данных, предприятия сталкиваются с потребностью в эффективных инструментах для анализа и интерпретации информации...

Перспективы внедрения больших данных в бизнесе

Большие данные — это то, что является обыденным в наши дни. Аналитика больших данных — это зачастую сложный процесс изучения больших данных для выявления информации, такой как скрытые закономерности, корреляции, рыночные тенденции и предпочтения клие...

Использование системы ERP для управления проектами в китайских современных предприятиях

В данной статье рассматривается эффективность использования на китайских государственных и частных предприятиях системы ресурсного планирования (ERP) для управления системным менеджментом компании и управления ее проектами. Данный опыт позволяет расс...

Инновационные подходы к увеличению дохода через персонализацию и автоматизацию маркетинговых процессов: продуктовая матрица и автоворонки

В статье автор исследует перспективы использования продуктовой матрицы и автоворонки при повышении объема продаж в целях увеличения доходов компании. Эффективность применения данных инновационных подходов обусловлена их полезностью при решении задач ...

Управление рисками в проектах: анализ рисков, связанных с проектами, и разработка стратегий управления ими

Данная статья рассматривает основные аспекты управления рисками в проектах и разработку стратегий для их управления. Мы обсуждаем оценку рисков и влияние управления рисками на проектные решения. Инвестирование времени и усилий в управление рисками мо...

Задать вопрос