Научный архив: статьи

В статье рассматривается применение технологий больших данных с целью повышения эффективности производственных систем предприятий и оценки их экономической результативности.

Цель исследования состоит в выявлении факторов и условий успешной интеграции Big Data в управленческие процессы, а также в разработке рекомендаций по их внедрению с учетом отраслевой специфики и требований безопасности. Методическая база исследования включает анализ статистических данных, обзор российской практики, изучение результатов пилотных проектов и отечественного опыта. Результаты показывают, что использование технологий больших данных способствует росту точности прогнозирования, сокращению времени на принятие управленческих решений и повышению прозрачности бизнес-процессов. Авторы отмечают, что главными условиями эффективного внедрения являются наличие квалифицированных кадров, модернизация инфраструктуры и формирование аналитической культуры. Работа имеет практическую ценность, т. к. формулирует рекомендации, способные повысить устойчивость и конкурентоспособность предприятий в условиях цифровой трансформации экономики.

В настоящее время в условиях экономической нестабильности необходимо применять новые подходы к прогнозированию. Статья посвящена возможностям искусственного интеллекта, который включает в себя машинное обучение и глубокие нейросети. Искусственный интеллект позволяет анализировать сложные нелинейные зависимости и повышать точность прогнозов. В данной статье рассмотрены методы искусственного интеллекта для эффективного прогнозирования экономического развития на глобальном и региональном уровнях, в частности, методы искусственного интеллекта применены к прогнозированию валового внутреннего продукта Российской Федерации с расчётом ошибок прогнозов при использовании различных методов прогнозирования.

В статье представлены правовые аспекты применения парсинга (скрейпинга, скрапинга), определяемого как процесс извлечения из неструктурированного или слабоструктурированного текста нужной информации, ее последующие анализ и преобразование в четко организованный структурированный вид. Указывается значение парсинга для сфер бизнеса, науки, социального контроля, выявления деструктивного контента, кибербезопасности, государственного управления. Исследована зарубежная правоприменительная практика последних лет относительно парсинга данных социальных сетей и сайтовклассифайдов: в США (hiQ Labs v. LinkedIn, Facebook1, Inc. v. Power Ventures, Inc., Meta Platforms, Inc. v. BrandTotal Ltd., Meta (Facebook/Instagram) v. Bright Data, X Corp. v. Bright Data), в России («ВКонтакте» против «Дабл», «Хедхантер» против «Стафори»), в Европейском союзе («CV-Online Latvia» v. SIA «Melons»). Обоснована взаимосвязь парсинга и развития искусственного интеллекта, указано на заинтересованность государства в сборе и предоставлении высокотехнологическому сектору массивов больших данных для обработки и последующего анализа. Представлен обзор изменений в законодательстве Российской Федерации 2024–2025 гг., подтверждающий эту тенденцию. Анализируется структура информации, которая подлежит обязательному распространению и предоставлению в соответствии с Федеральным Законом от 27 июля 2006 года № 149 «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». На примере складывающейся судебной практики по искам предпринимателя-парсера к медицинским организациям, игнорирующим требования законодательства о размещении на сайтах информации, входящей в обязательный перечень сведений, сделан вывод о том, что суды могут неверно интерпретировать сущность правоотношений между предпринимателем-парсером и организацией-владельцем сайта.

Данная статья посвящена исследованию методов и инструментов визуализации больших данных в рамках автоматизированных информационных систем (АИС).

Цель работы - выявить наиболее эффективные подходы к визуализации, позволяющие извлекать ценную информацию из больших массивов данных и принимать обоснованные управленческие решения. В статье рассмотрены различные методы визуализации, такие как диаграммы, графики, карты, деревья решений и другие. В результате исследования были определены ключевые критерии выбора методов визуализации в зависимости от типа данных и целей анализа, а также разработаны рекомендации по интеграции инструментов визуализации в АИС. Практическая значимость работы заключается в возможности применения полученных результатов для повышения эффективности анализа больших данных и улучшения качества принимаемых решений в различных областях бизнеса и науки.

В работе исследуются механизмы интеграции высокотехнологичных предприятий в циркулярную экономику в контексте цифровой трансформации промышленных экосистем. Анализируется влияние цифровых технологий на формирование замкнутых циклов производства и потребления. Рассматриваются ключевые факторы успешной интеграции, включая развитие цифровых платформ для обмена ресурсами и информацией, внедрение инновационных бизнес-моделей, а также сотрудничество между участниками экосистемы. Представлены практические рекомендации по эффективному использованию цифровых инструментов для перехода к циркулярной экономике и повышению конкурентоспособности в условиях устойчивого развития.

Статья изучает роль больших данных и технологий искусственного интеллекта в трансформации области знаний управления интеллектуальным капиталом. Анализ научных публикаций в рассматриваемой области позволил выделить основные направления взаимодействия больших данных и искусственного интеллекта с интеллектуальным капиталом. Особое внимание уделено двойственной природе изучаемых технологий: большие данные и искусственный интеллект одновременно выступают как объект управления (нематериальный актив) и как инструмент управления и оценки. Обоснована необходимость формирования нового методологического подхода и фреймворка, учитывающего данную двойственность и взаимосвязь больших данных и искусственного интеллекта с материальными активами организации. В рамках исследования предложен фреймворк, демонстрирующий управление и оценку взаимодействия больших данных и искусственного интеллекта с интеллектуальным капиталом, нематериальными и материальными активами, а также их роль в создании ценности и обеспечении стратегической устойчивости организаций.

Статья посвящена анализу трансформации бизнес-моделей под воздействием технологий больших данных в современной экономике. Рассматриваются теоретико-методологические основы применения больших данных, их влияние на стратегическое управление предприятиями и институциональные ограничения цифровой модернизации. Особое внимание уделено вопросам адаптации традиционных моделей бизнеса к новым технологическим условиям и выявлению рисков цифровизации. В табличном виде обобщены количественные показатели, иллюстрирующие влияние внедрения технологий больших данных на трансформацию бизнес-моделей российских компаний. Внедрение технологий больших данных характеризует положительный эффект ключевых параметров бизнес-моделей российских компаний: ускорение процессов, рост доходности и увеличение доли новых продуктов в выручке. На основании анализа отечественных исследований выявлены ключевые направления изменений, включая повышение гибкости бизнес-процессов, интеграцию аналитических инструментов и усиление клиентоориентированности.

Национальный проект «Экономика данных», направленный на цифровую трансформацию различных сфер, является следующей ступенью для обеспечения научно-технологического суверенитета в Российской Федерации, при этом ключевым моментом для реализации многочисленных направлений, федеральных проектов, мероприятий в рамках национального проекта является повышение качества как данных, так и их наборов, обеспечение роста доступных для использования различными субъектами данных. Вопросы качества данных и особенно управления таким качеством остаются за рамками нормативного обеспечения и регулирования. Между тем одним из способов обеспечения качества данных является индустрия аннотации данных. Многие страны обращают внимание на потенциал, заложенный в развитии данного направления, начинают принимать стратегические документы. В статье обосновывается необходимость нормативного обеспечения развития индустрии аннотации данных в Российской Федерации, рассматриваются зарубежные подходы, которые в настоящее время начинают формироваться в данной сфере, предлагаются направления, которые следует развивать для системного становления индустрии аннотации в России как способа обеспечения качества данных. Обращается внимание на многогранность потенциала аннотации данных, в том числе для обеспечения качества алгоритмов, развития узко специализированных моделей искусственного интеллекта.

Представлены результаты исследования информационного пространства Балканских государств, проведенного во время президентских выборов в Турции в 2023 году. Авторы обратились к этому периоду как к одному из самых ярких политических событий страны за последние пять лет.

Цель работы - установить уровень интереса к внутриполитическим событиям Турции как со стороны жителей Балканского полуострова, так и со стороны национальных СМИ Сербии, Хорватии, Боснии и Герцеговины, а также сравнить полученные данные, выявить корреляцию между ними. Выдвигается гипотеза, что граждане балканских государств уделяют большое внимание вопросам внешней и внутренней политики Турции. Однако уровень их интереса - анализ больших данных в пространственно-временной системе координат (медиагеографический подход). Ранговый и медиаметрический анализ позволяют проследить динамику изменения количества запросов по темам «Турция» и «Реджеп Тайип Эрдоган» - основным маркерам президентской гонки. Результаты второго этапа исследования (контент-анализ публикаций национальных массмедиа Сербии, Хорватии, Боснии и Герцеговины) позволяют сопоставить итоги двух этапов анализа. Авторы приходят к выводу, что интернет-пользователи балканских государств не проявили значительного интереса к политической жизни Турецкой Республики и рассматривали указанную страну в большей степени как место для туризма и отдыха, в то время как национальные СМИ этого региона значительно чаще обращались к политической жизни Турции, чем к другим темам.

Агропромышленный комплекс России в последние годы переживает масштабную трансформацию, обусловленную внедрением цифровых технологий и инновационных методов ведения сельского хозяйства. Цифровизация выступает ключевым фактором повышения производительности, устойчивости и конкурентоспособности отрасли в условиях глобальных экономических вызовов и экологических изменений. В статье рассматриваются основные направления цифровизации АПК, включая точное земледелие, применение агродронов, технологии интернета вещей (IoT), роботизацию, использование больших данных и искусственного интеллекта. Анализируются экономические эффекты внедрения цифровых решений, включая снижение издержек, увеличение урожайности, улучшение качества продукции и оптимизацию логистики. Особое внимание уделяется барьерам и рискам цифровой трансформации, таким как высокая стоимость оборудования, дефицит квалифицированных кадров и цифровое неравенство регионов. Рассматривается роль государственной политики и образовательных инициатив в развитии цифрового сельского хозяйства в России. Представлены примеры успешных проектов и кейсов из различных регионов. Сделан вывод о необходимости комплексного системного подхода для эффективного развития цифрового агросектора как стратегического приоритета.

Данная статья исследует ключевые инновации в сфере информационных технологий (ИТ), определяющие современный этап развития цифровой экономики. Целью работы является анализ текущего состояния и перспектив развития ИТ, а также выявление их влияния на различные сферы жизни. В рамках исследования рассмотрены такие инновации, как искусственный интеллект, интернет вещей, облачные вычисления, блокчейн и квантовые технологии. Результаты исследования демонстрируют значительный потенциал данных технологий для решения актуальных задач в медицине, образовании, промышленности, финансах и других областях. Научная новизна работы заключается в комплексном подходе к анализу инноваций в ИТ, учитывающем их взаимосвязь и синергетический эффект.

Статья посвящена анализу роли искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных в контексте цифровых международных отношений. Рассматриваются исторические этапы развития ИИ, ключевые технологические направления, такие как машинное обучение и нейронные сети, а также их влияние на экономику, политику и общество. Особое внимание уделяется стратегическому значению больших данных как основного ресурса для развития ИИ, их роли в формировании цифрового суверенитета и глобальной технологической конкуренции. Автор исследует современные вызовы, связанные с этическими и правовыми аспектами применения ИИ, включая вопросы регулирования, безопасности и международного сотрудничества. Анализируются национальные стратегии ведущих стран (США, Китай, ЕС, Россия) в области ИИ, их подходы к обеспечению технологического лидерства и защиты данных. Подчеркивается необходимость выработки универсальных международных норм для предотвращения фрагментации цифрового пространства и обеспечения равноправного доступа к технологиям. Статья акцентирует внимание на трансформации международных отношений под влиянием ИИ, где технологическая гонка становится новой «Большой игрой» XXI века. В заключении предлагаются рекомендации по формированию сбалансированной системы глобального управления ИИ, основанной на принципах многосторонности, справедливости и учета интересов всех государств.