Preview

Стратегические решения и риск-менеджмент

Расширенный поиск

ВЛИЯНИЕ ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ НА ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ КОМПАНИЙ

https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-3-108-113

Полный текст:

Аннотация

Для анализа влияния предиктивной аналитики на деятельность компаний проведен обзор литературы. Предметно рассмотрены существующие виды аналитики на основе больших данных (Big Data): описательная, диагностическая, предписывающая и предиктивная аналитика. Рассмотрены основные инструменты предиктивной аналитики и представленные на рынке технические решения. Благодаря инструментам предиктивной аналитики компании могут анализировать и прогнозировать протекающие во времени процессы, выявлять тенденции, предвидеть изменения и, следовательно, более эффективно планировать будущее.

Об авторе

А. Р. Хасанов
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Россия

Аспирант первого года обучения ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации». Область научных интересов: стратегический менеджмент, инновации, Индустрия 4.0, промышленный Интернет вещей.



Список литературы

1. Abbott D. (2014) Applied predictive analytics: Principles and techniques for the professional data analyst. Indianapolis, IN: John Wiley & Sons. 456 p.

2. Adomavicius G., Tuzhilin A. (2005) Toward the next generation of recommender systems: A survey of the state-of-the-art and possible extensions// IEEE Transactions onKnowledge and Data Engineering. Vol. 17, № 6. P. 734–749.

3. Alstete J. W., Cannarozzi E. G. M. (2014) Big data in managerial decision-making: concerns and concepts to reduce risk. International Journal of Business Continuity and Risk Management. Vol. 5, № 1. P. 57–71.

4. Bag S., Anand N. (2015) Modelling barriers of sustainable supply chain network design using interpretive structural modelling: an insight from food processing sector in India. International Journal of Automation and Logistics. Vol. 1, № 3. P. 234–255.

5. Batra S. (2014) Big Data Analytics and its Reflections on DIKW Hierarchy // Review of Management. Vol. 4, № 1 / 2. P. 5.

6. Buytendijk F., Trepanier L. (2010) Predictive Analytics: Bringing the tools to the data / Oracle Corporation. Redwood Shores, CA.

7. Halper F. (2014) Predictive analytics for business advantage // TDWI Research. URL: http://tdwi.org / research / 2013 / 12 / best-practices-report-predictive-analytics-for-business-advantage.aspx?tc=page0

8. Harford T. (2014) Big data: A big mistake? //Significance. Vol. 11, № 5. P. 14–19.

9. Harris D. (2013) Why Apple, eBay, and Walmart have some of the biggest data warehouses you’ve ever seen // Gigaom.URL:https://gigaom.com / 2013 / 03 / 27 / why-apple-ebay-and-walmart-have-some-of-the-biggest-data-warehouses-youve-ever-seen / .

10. Hashem I. A. T., Yaqoob I., Anuar N. B. et al. (2015) The rise of «big data» on cloud computing: Review and open research issues // Information Systems. Vol. 47. P. 98–115.

11. Jones-Farmer L. A., Ezell J. D., Hazen B. T. (2014) Applying control chart methods to enhance data quality // Technometrics. Vol. 56, № 1. P. 29–41.

12. Kanamoria Y., Matsuokab Y. (2008) Development of a Model for Estimation of Household Consumption and Environmental Load Generation // Refereed Sessions I–II. Monday 10 March. P. 347.

13. Marshall A., Mueck S., Shockley R. (2015). How leading organizations use big data and analytics to innovate // Strategy Leadership. Vol. 43, № 5. P. 32–39.

14. Myers S. A., Sharma A., Gupta P. et al. (2014) Information network or social network?: the structure of the twitter follow graph // Proceedings of the 23rd International Conference on World Wide Web. P. 493–498.

15. Nair P. R. (2012) Supply Chain Analytics // CSI Communications. Vol. 33, № 9. P. 11.

16. Tan K. H., Zhan Y., Ji G. et al. (2015) Harvesting big data to enhance supply chain innovation capabilities: An analytic infrastructure based on deduction graph // International Journal of Production Economics. Vol. 165. P. 223–233.

17. The Four V's of Big Data (2016) // IBM Big Data & Analitics Hub. URL: http://www.ibmbigdatahub.com / infographic / four-vs-big-data.

18. Weber G. M., Mandl K. D., Kohane I. S. (2014) Finding the missing link for big biomedical data // Jama. Vol. 311, № 24. P. 2479–2480.

19. Wu X., Zhu X., Wu G.‑Q. et al. Data mining with big data // IEEE transactions on knowledge and data engineering. 2014. Vol. 26, № 1. P. 97–107.


Для цитирования:


Хасанов А.Р. ВЛИЯНИЕ ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ НА ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ КОМПАНИЙ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2018;(3):108-113. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-3-108-113

For citation:


Khasanov A.R. IMPACT OF PREDICTIVE ANALYTICS ON THE ACTIVITIES OF COMPANIES. Strategic decisions and risk management. 2018;(3):108-113. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-3-108-113

Просмотров: 335


ISSN 2618-947X (Print)
ISSN 2618-9984 (Online)