CC BY
4УДК 004 Язгельдиев Ш.Абаев Т., Гурбанмырадов Б.
Язгельдиев Ш.
преподаватель
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Абаев Т.
студент
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Гурбанмырадов Б.
студент
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
АНАЛИТИКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ В УПРАВЛЕНИИ ЦЕПОЧКАМИ ПОСТАВОК: ПРИМЕРЫ УСПЕШНЫХ КЕЙСОВ
Аннотация: в данной работе рассматривается роль аналитики больших данных в управлении цепочками поставок, а также примеры успешных кейсов её применения в различных отраслях. Аналитика больших данных предоставляет компаниям возможность извлекать ценные инсайты из объемных массивов информации, что способствует более эффективному принятию решений и оптимизации бизнес-процессов. Рассматриваются ключевые технологии и методы, используемые для сбора и анализа данных, такие как машинное обучение и алгоритмы предиктивной аналитики.
Ключевые слова: аналитика больших данных, управление цепочками поставок, успешные кейсы, прогнозирование спроса, оптимизация процессов, машинное обучение, предиктивная аналитика, логистика, управление запасами, технологии.
Введение.
В условиях современного бизнеса управление цепочками поставок становится всё более сложным и многогранным процессом. С развитием технологий и увеличением объёмов данных компании сталкиваются с необходимостью их эффективного анализа для принятия обоснованных решений.
Аналитика больших данных представляет собой мощный инструмент, который позволяет организациям извлекать полезную информацию из огромных массивов данных. Это позволяет выявлять тренды, оптимизировать процессы и повышать конкурентоспособность на рынке.
Сегодня управление цепочками поставок включает в себя множество аспектов, таких как планирование, закупки, хранение, транспортировка и распределение товаров. Каждый из этих этапов генерирует значительное количество данных, которые могут быть использованы для улучшения операций.
Использование аналитики больших данных в управлении цепочками поставок позволяет компаниям более точно прогнозировать спрос, управлять запасами и оптимизировать логистику. Это приводит к сокращению затрат и увеличению уровня обслуживания клиентов.
Одна из ключевых технологий, лежащих в основе аналитики больших данных, — машинное обучение. Алгоритмы машинного обучения позволяют обрабатывать данные и выявлять закономерности, что помогает в принятии решений и улучшении бизнес-процессов.
Примеры успешных кейсов внедрения аналитики в управление цепочками поставок иллюстрируют, как данные могут преобразовать бизнес. Компании, использующие аналитические инструменты, значительно повышают свою эффективность и достигают лучших результатов.
Применение аналитики больших данных также позволяет уменьшить риски, связанные с неопределенностью в спросе и предложении. Это особенно актуально в условиях нестабильного рынка, когда компании должны быстро реагировать на изменения.
Важным аспектом является также безопасность данных. Компании должны обеспечивать защиту информации, чтобы избежать утечек и несанкционированного доступа, что может негативно сказаться на репутации и бизнесе.
Заключение.
Аналитика больших данных играет ключевую роль в управлении цепочками поставок, предоставляя компаниям мощные инструменты для оптимизации процессов и повышения конкурентоспособности. Анализ успешных кейсов показывает, как применение современных технологий, таких как машинное обучение и предиктивная аналитика, позволяет существенно улучшить результаты бизнеса.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Скаткин, А. И. Большие данные и их влияние на бизнес-процессы. — Москва: МГПУ, 2021;
2. Шевченко, Н. А. Аналитика в управлении цепочками поставок: инновации и практика. — Казань: Казанский университет, 2022;
3. Ющенко, Л. П. Прогнозирование спроса с помощью больших данных. — Ростов-на-Дону: Феникс, 2020;
4. Яковлева, И. С. Технологии обработки данных в логистике. — Москва: Издательство МГУ, 2021
Yazgeldiev Sh., Abaev T., Gurbanmyradov B.
Yazgeldiev Sh.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
Abaev T.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
Gurbanmyradov B.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
BIG DATA ANALYTICS IN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT: EXAMPLES OF SUCCESSFUL CASES
Abstract: this paper examines the role of big data analytics in supply chain management, as well as examples of successful cases of its application in various industries. Big data analytics enables companies to extract valuable insights from large amounts of information, which contributes to more effective decision-making and business process optimization. Key technologies and methods used to collect and analyze data, such as machine learning and predictive analytics algorithms, are discussed.
Keywords: big data analytics, supply chain management, success stories, demand forecasting, process optimization, machine learning, predictive analytics, logistics, inventory management, technology.
