УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.13960782Ключевые слова:
управление данными, цифровизация, платформа, озеро данных, большие данные, автономная база данных, искусственный интеллект.Аннотация
Статья посвящена исследованию процесса управления данными в условиях цифровизации. Обоснована актуальность и перспективность данной сферы, приведены статистические показатели и прогнозы. Определенно значение, цель и факторы управления данными.
Изучен процесс бизнес-аналитики, определенно, что данные, как структурированные, так и неструктурированные, поступают в озеро данных, откуда они отсеиваются и анализируются специальным инструментом – платформой для управления данными. Она включает в себя анализ данных, систему поддержки принятия решений и систему управления базами данных. В результате процесса бизнес-аналитики получаются обоснованные управленческие решения.
Рассмотрены различные инструменты для управления данными. К ним относятся платформы управления данными и автономные базы данных, которые представляют собой инновационные технологии, использующие искусственный интеллект и методы машинного обучения для обработки данных. Представлены преимущества таких инструментов и характерные черты. Проведена взаимосвязь между платформами управления данными и технологией больших данных. Рассмотрен понятийный аппарат и область применения больших данных.
Проведен анализ проблем, связанных с управлением данными. Результаты анализа представлены в виде наглядной схемы, которая позволяет обозначить сферы, на которые необходимо воздействовать для повышения эффективности использования инструментов управления данными. К наиболее актуальным проблемам можно отнести: отсутствие аналитического представления данных, сложность поддержания высокой производительности, меняющиеся требования в отношении данных, сложность обработки и преобразования данных, постоянная потребность в эффективном хранении данных, необходимость в оптимизации затрат на ИТ.
Представлены универсальные практические рекомендации, которые позволяют справляться с наиболее значительными проблемами. К лучшим практикам относятся: создание слоев обнаружения данных, разработка среды для анализа и изучения, использование автономных технологий, использование средств обнаружения данных, использование конвергентной базы данных, обеспечение производительности, масштабируемости, доступности, использование общего слоя запросов.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Управление данными [Электронный ресурс]. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Управление_данными_(Data_management).
2. Репичев, А.И. Управление данными в современных компаниях / А.И. Репичев, Х.М. Мусаева // Деловой вестник предпринимателя. – 2022.– №4.– С. 99-102.
3. Семенова, А.А. Тренды экосистем и управления данными / А.А. Семенова, Е.Г. Невейкин // Экономика строительства. – 2023. – №3. – С. 22-24.
4. Мухина, Ю.Р. Обзор nоsql решений управления данными / Ю.Р. Мухина // Управление в современных системах. – 2013. – №1. – С. 68-73.
5. Лукьянченко, Е.Л. Обзор платформ управления данными российских компаний / Е.Л. Лукьянченко, О.Ю. Ильяшенко // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. – 2021. – №5. – 112-117.
6. Системы бизнес-аналитики [Электронный ресурс]. – URL: https://texterra.ru/blog/chto-takoe-biznes-analitika.html.
7. Что такое автономная база данных? [Электронный ресурс]. – URL: https://www.oracle.com/cis/autonomous-database/what-is-autonomous-database.
8. Назаренко, Ю.Л. Обзор технологии «большие данные» (Big Data) и программно-аппаратных средств, применяемых для их анализа и обработки / Ю.Л. Назаренко // European science. – 2017. – №9. – С. 25-30.
References
1. Data management [Electronic resource]. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Data Management_(Data_management). (in Russian).
2. Repichev, A.I., Repichev, A.I. & Musaeva, H.M. (2022) [Data management in modern companies]. Business bulletin of the entrepreneur. 4, 99-102. (in Russian).
3. Semenova, A.A. & Neveikin, E.G. (2023) [Trends of ecosystems and data management]. The economics of construction. 3, pp. 22-24. (in Russian).
4. Mukhina, Yu.R. (2013) [Overview of nosql data management solutions]. Management in modern systems. 1, 68-73. (in Russian).
5. Lukyanchenko, E.L. & Ilyashenko, O.Y. (2021) [Overview of data management platforms of Russian companies]. Innovative economy: prospects for development and improvement. 5, 112-117. (in Russian).
6. Business intelligence systems [Electronic resource]. URL: https://texterra.ru/blog/chto-takoe-biznes-analitika.html. (in Russian).
7. What is an offline database? [Electronic resource]. URL: https://www.oracle.com/cis/autonomous-database/what-is-autonomous-database. (in Russian).
8. Nazarenko, Y.L. (2017) [Review of Big Data technology and hardware and software used for their analysis and processing]. European science. 9, 25-30. (in Russian).
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Новое в экономической кибернетике» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
