CC BY
0УДК 659.118
Аррыкова Г.К.
Старший преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Чарыева Д.Дж.
Преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Чуриев О.А.
Студент,
Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Эзизова Э.С.
Студент,
Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ЗАТРАТ
Аннотация: большие данные — это массивы информации, которые помогают принимать обоснованные решения и строить прогнозные модели высокой точности. Их используют для прогнозирования и предупреждения затрат в различных сферах, таких как транспорт, мобильная связь, медицина и маркетинг. Технология Big Data позволяет собирать, хранить и
обрабатывать большие объёмы информации, строить долгосрочные стратегии и мгновенно реагировать на изменения.
Ключевые слова: Производственные затраты, оптимизация производства, предиктивная аналитика, техническое обслуживание, управление запасами, большие данные, машинное обучение, прогнозирование.
Наступление цифровой эпохи ознаменовало начало эпохи, характеризующейся экспоненциальным ростом данных. Это явление, часто называемое «большими данными», представляет как проблемы, так и возможности для организаций в различных отраслях. Одна из областей, где большие данные показали значительные перспективы, — это сфера прогнозирования и предотвращения затрат. Используя огромные объемы данных, генерируемых предприятиями, организации могут получить ценную информацию о своих операциях, определить потенциальные драйверы затрат и реализовать стратегии по оптимизации распределения ресурсов и сокращению расходов.
Понимание больших данных.
Большие данные характеризуются объемом, скоростью и разнообразием. Объем данных, генерируемых предприятиями сегодня, огромен, часто превышая возможности традиционных систем управления данными. Скорость данных относится к скорости, с которой они генерируются и обрабатываются. Такой быстрый темп затрудняет анализ данных в режиме реального времени с использованием традиционных методов. Разнообразие источников данных, включая структурированные данные из баз данных, неструктурированные данные из социальных сетей и текстовых документов, а также полуструктурированные данные из сенсорных сетей, еще больше усложняет процесс анализа.
Роль аналитики данных.
Чтобы извлечь значимую информацию из больших данных, организации должны использовать передовые методы аналитики данных.
Эти методы включают применение статистических методов, алгоритмов машинного обучения и инструментов добычи данных для выявления закономерностей, тенденций и аномалий в больших наборах данных. Анализируя исторические данные, организации могут разрабатывать прогностические модели, которые прогнозируют будущие расходы и выявляют потенциальные проблемные области.
Прогнозирование затрат. Прогнозирование затрат включает прогнозирование будущих расходов на основе исторических данных и текущих тенденций. Аналитика больших данных может использоваться для разработки точных моделей прогнозирования путем включения широкого спектра факторов, включая прошлые модели расходов, экономические показатели, рыночные тенденции и внутренние бизнес-операции. Анализируя эти факторы, организации могут определять ключевые факторы расходов и предвидеть изменения в моделях расходов.
Предотвращение затрат. Предотвращение затрат включает принятие упреждающих мер для сокращения расходов и избежания ненужных затрат. Аналитика больших данных может помочь организациям выявлять потенциальные возможности экономии затрат путем анализа данных из различных источников, таких как данные о цепочке поставок, данные о потреблении энергии и данные о поведении клиентов. Например, анализируя данные о поведении клиентов, организации могут выявлять продукты или услуги, которые не приносят достаточного дохода, и прекращать их выпуск, чтобы сократить расходы.
Несколько организаций успешно использовали аналитику больших данных для улучшения своих возможностей прогнозирования и предотвращения расходов. Например, производственная компания использовала большие данные для анализа данных датчиков своего производственного оборудования и выявления закономерностей, указывающих на предстоящие отказы оборудования. Решая эти проблемы
заблаговременно, компания смогла избежать дорогостоящих простоев и сократить расходы на техническое обслуживание.
Другим примером является розничная компания, которая использовала большие данные для анализа данных о покупках клиентов и выявления тенденций в поведении потребителей. Понимая предпочтения клиентов, компания смогла оптимизировать управление запасами, сократить дефициты и минимизировать расходы, связанные с избыточными запасами.
Хотя большие данные предлагают значительный потенциал для прогнозирования и предотвращения расходов, они также представляют ряд проблем. Одной из основных проблем является качество данных. Обеспечение точности и полноты данных необходимо для разработки надежных моделей прогнозирования. Кроме того, организации должны решать проблемы конфиденциальности и безопасности при работе с конфиденциальными данными клиентов.
Несмотря на эти проблемы, возможности, предлагаемые большими данными, огромны. Используя мощь аналитики данных, организации могут получить конкурентное преимущество, улучшить свои финансовые показатели и стимулировать инновации. Поскольку объем и сложность данных продолжают расти, важность аналитики больших данных для прогнозирования и предотвращения расходов будет только возрастать.
Помимо прогнозирования и предотвращения расходов.
Хотя прогнозирование и предотвращение расходов являются двумя наиболее важными приложениями больших данных, есть много других областей, где они могут использоваться для повышения ценности. Например, большие данные можно использовать для:
Повышения удовлетворенности клиентов: анализируя отзывы клиентов и данные о поведении, организации могут определить области, в которых они могут улучшить свои продукты или услуги. Оптимизация цепочек поставок: Большие данные можно использовать для оптимизации процессов цепочки поставок, сокращения сроков выполнения заказов и минимизации затрат.
Выявление мошенничества: Анализируя большие наборы данных, организации могут выявлять закономерности мошеннической деятельности и предотвращать финансовые потери.
Разработка новых продуктов и услуг: Большие данные можно использовать для выявления новых тенденций и потребностей клиентов, которые могут быть использованы для разработки новых продуктов и услуг.
Персонализация маркетинговых кампаний: Анализируя данные клиентов, организации могут адаптировать маркетинговые сообщения для отдельных клиентов, увеличивая вероятность конверсий и продаж.
Оптимизация стратегий ценообразования: Большие данные можно использовать для анализа рыночных тенденций и поведения клиентов для определения оптимальных цен на продукты и услуги.
Улучшение управления рисками: Анализируя данные из различных источников, организации могут выявлять потенциальные риски и разрабатывать стратегии по их снижению.
Поскольку возможности аналитики больших данных продолжают развиваться, в ближайшие годы мы можем ожидать появления еще большего количества инновационных приложений. Используя большие данные и используя их мощь, организации могут открыть новые возможности для роста и успеха.
Большие данные могут кардинально изменить способ управления расходами и принятия решений организациями. Используя передовые методы анализа данных, организации могут получить ценную информацию о своих операциях, определить потенциальные драйверы затрат и внедрить стратегии для оптимизации распределения ресурсов и сокращения расходов. Поскольку объем и сложность данных продолжают расти, важность аналитики больших данных для прогнозирования и предотвращения затрат будет только возрастать.
Поскольку объем и сложность данных продолжают расти, потенциальные приложения больших данных для прогнозирования и
предотвращения затрат огромны. Вот некоторые новые тенденции и будущие возможности:
1. Методы расширенной аналитики:
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение: алгоритмы ИИ и машинного обучения могут использоваться для разработки более сложных прогностических моделей, которые могут обрабатывать сложные шаблоны данных и адаптироваться к изменяющимся условиям. Например, производственная компания может использовать ИИ для прогнозирования сбоев оборудования на основе данных датчиков, что позволяет проводить упреждающее обслуживание и сокращать затраты на простои.
Обработка естественного языка (NLP): NLP можно использовать для анализа неструктурированных текстовых данных, таких как отзывы клиентов и сообщения в социальных сетях, для выявления потенциальных драйверов затрат и областей для улучшения. Например, розничная компания может использовать NLP для анализа отзывов клиентов и выявления дефектов продукции, которые приводят к возвратам и возмещениям.
Глубокое обучение: методы глубокого обучения, такие как нейронные сети, можно использовать для анализа больших наборов данных и выявления сложных взаимосвязей, которые могут быть неочевидны при использовании традиционных статистических методов. Например, поставщик медицинских услуг может использовать глубокое обучение для анализа медицинских карт пациентов и выявления факторов риска дорогостоящего лечения, что позволяет проводить целенаправленные вмешательства и экономить средства.
2. Интеграция Интернета вещей (IoT):
Данные в реальном времени: устройства IoT могут генерировать огромные объемы данных в реальном времени, которые можно использовать для мониторинга операций, выявления аномалий и прогнозирования потенциальных проблем до их возникновения. Например, транспортная компания может использовать датчики IoT для мониторинга
производительности своих транспортных средств и выявления потенциальных проблем с обслуживанием до того, как они приведут к поломкам и дорогостоящему ремонту.
Прогностическое обслуживание: анализируя данные с датчиков ^^ организации могут прогнозировать отказы оборудования и планировать обслуживание заранее, сокращая время простоя и затраты. Например, производственная компания может использовать датчики IoT для мониторинга вибрации своего оборудования и прогнозирования вероятности его выхода из строя, что позволяет проводить плановое обслуживание и избегать незапланированных простоев.
3. Технология блокчейн:
Прозрачность цепочки поставок: блокчейн можно использовать для отслеживания движения товаров и материалов по цепочке поставок, обеспечивая большую прозрачность и снижая риск мошенничества и неэффективности. Например, производитель продуктов питания может использовать блокчейн для отслеживания происхождения своих ингредиентов и обеспечения их соответствия стандартам качества и безопасности, снижая риск отзывов и связанных с этим расходов.
Умные контракты: умные контракты могут автоматизировать процессы и снижать необходимость ручного вмешательства, что приводит к экономии средств и повышению эффективности. Например, логистическая компания может использовать умные контракты для автоматизации процесса выставления счетов и оплаты, снижая риск ошибок и задержек.
4. Облачные вычисления:
Масштабируемость и гибкость: платформы облачных вычислений могут обеспечить масштабируемость и гибкость, необходимые для обработки больших наборов данных и сложных аналитических рабочих нагрузок. Например, розничная компания может использовать облачные аналитические инструменты для анализа данных о покупках клиентов и выявления тенденций в поведении потребителей без необходимости значительных
первоначальных инвестиций в оборудование и программное обеспечение. Экономически эффективные решения: Облачные решения могут быть более рентабельными, чем традиционные локальные центры обработки данных, особенно для организаций с меняющимися потребностями в хранении и обработке данных. Например, малый бизнес может использовать облачные аналитические инструменты для анализа данных своих клиентов без необходимости инвестировать в дорогостоящую локальную инфраструктуру.
5. Этические соображения:
Конфиденциальность и безопасность данных: Поскольку организации собирают и анализируют все больше данных, важно решать проблемы конфиденциальности и безопасности для защиты конфиденциальной информации. Например, поставщики медицинских услуг должны соблюдать строгие правила конфиденциальности данных для защиты данных пациентов.
Предвзятость и справедливость: важно гарантировать, что модели аналитики данных являются беспристрастными и справедливыми, чтобы избежать дискриминационных результатов. Например, кредитное учреждение должно гарантировать, что его модели кредитного скоринга не предвзяты по отношению к определенным группам заемщиков.
Будущее прогнозирования и предотвращения затрат является светлым, с потенциалом для значительных достижений, обусловленных аналитикой больших данных. Используя новые технологии и решая проблемы, связанные с большими данными, организации могут открыть новые возможности для экономии средств, повышения эффективности и устойчивого роста.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Завьялова Н. А., Вылегжанина Е. В. (2020). Большие данные: практика применения технологии для планирования и прогнозирования финансовых показателей. Вестник Алтайской академии экономики и права, 8(1), 55-60.
2. Архангельская С. (2020). Действительно большие данные: как big data помогает компаниям зарабатывать. The Bell.
3. Булгаков А. Л. (2017). Big Data в финансах. Корпоративные финансы, 1, 7-15.
4. Кизим А. А., Вылегжанина Е. В., Михайлюк О. В. (2011). Эффективные инструменты топ-менеджмента в современных условиях хозяйствования. Труды Кубанского государственного аграрного университета, 30, 16-21.
5. Маликова С. (2018). Big Data: тенденции развития, опасности и перспективы. Экономика и жизнь, 17-18 (9733).
Arrykova G.
Senior Lecturer,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Charyeva D.
Lecturer,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Churiev O.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Ezizova E.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
BIG DATA AND ITS USE FOR COST FORECASTING AND
PREVENTING
Abstract: Big data is an array of information that helps make informed decisions and build highly accurate predictive models. They are used to forecast and prevent costs in various areas, such as transport, mobile communications, medicine and marketing. Big Data technology allows you to collect, store and process large amounts of information, build long-term strategies and instantly respond to changes.
Keywords: Production costs, production optimization, predictive analytics, maintenance, inventory management, big data, machine learning, forecasting.
