CC BY
3см о гм
X <
m О
ш
с; и и
и
О с; О S
=г о и
УДК: 004.4'22
НИКОЛАЕВ Лев Александрович,
студент магистратуры 2-го года обучения
факультет управления, кафедра автоматизированных
систем управления, Московский автомобильно-дорожный
государственный технический университет (МАДИ),
УСКОВА Анна Александровна,
студент магистратуры 2-го года обучения
факультет управления, кафедра автоматизированных
систем управления, Московский автомобильно-дорожный
государственный технический университет (МАДИ),
NIKOLAEV Lev Alexandrovich,
2nd year Master's Student
faculty of Management, Department of Automated Control Systems
Moscow State Automobile and Road Technical University (MADI),
USKOVA Anna Alexandrovn,
2nd year Master's Student
faculty of Management, Department of Automated Control Systems Moscow State Automobile and Road Technical University (MADI), [email protected]
и
О m
с; с; Q.
Lû
U
0£ <
ш
1/1 ш СИ
—I <
и
(J
о
—I
о
U О to
о
Z <
и
о и
3 CÛ
ЭФФЕКТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ В СТАРТАПАХ: ключевые аспекты для успешного предпринимательства
EFFICIENT DATA MANAGEMENT IN STARTUPS: key aspects for successful entrepreneurship
Аннотация
Современные стартапы сталкиваются с необходимостью эффективного управления данными для успешного конкурирования на рынке. Данная статья обосновывает важность данного аспекта, выделяя данные как ключевой актив для предпринимательства. Она рассматривает основные аспекты управления данными, предлагая практические рекомендации для стартапов. Обоснован выбор подходящих баз данных, выделяя их особенности и преимущества в контексте потребностей стартапа. Рассмотрены методы обработки и хранения информации, включая кэширование
Abstract
Modern startups are faced with the necessity of effectively managing data for successful market competition. This article justifies the importance of this aspect, highlighting data as a key asset for entrepreneurship. It examines the fundamental aspects of data management, offering practical recommendations for startups. The article analyzes the following aspects. The choice of suitable databases is justified, highlighting their features and advantages in the context of startup needs. Methods of processing and storing information are discussed, including data caching, query optimization, and the implementation of backup
t
см о гч
<
m О ■з:
ш ^
U U
и
О с; О S
=г о и
данных, оптимизацию запросов и внедрение механизмов резервного копирования. Предложены стратегии защиты данных и обеспечения их конфиденциальности, включая аутентификацию пользователей, авторизацию доступа и шифрование данных. Эффективное управление данными с самого начала становится критически важным фактором для устойчивости и конкурентоспособности старта-пов. Перспективы исследования заключаются в постоянном совершенствовании стратегий защиты данных и их адаптации к изменяющимся условиям рынка.
Ключевые слова: Стартап, управление данными, база данных, методы обработки информации, хранение данных, защита данных, конфиденциальность, практические рекомендации, аутентификация, оптимизация запросов.
mechanisms. Strategies for data protection and ensuring their confidentiality are proposed, including user authentication, access authorization, and data encryption. Effective data management from the outset becomes a critically important factor for the sustainability and competitiveness of startups. The prospects of the research lie in continuously refining data protection strategies and adapting them to changing market conditions.
Keywords: Startup, Data management, Database, Data processing methods, Data storage, Data protection, Confidentiality, Practical recommendations, Authentication, Query optimization.
и
О m
с; с;
2 LÛ
U
0£ <
Ш LO Ш СС
—I
<
U
о
—I
о и о 1/1
о
Z
<
и
о и
3 m
Введение
В современном бизнесе данные стали неотъемлемой частью стратегии успеха. Для стартапов управление данными является ключевым фактором, определяющим их конкурентоспособность и долгосрочную устойчивость на рынке. В мире, где темпы технологических инноваций непрерывно ускоряются, эффективное управление данными становится не просто задачей, а стратегической необходимостью, определяющей успех или провал молодых компаний.
Цель данной статьи - исследовать важные аспекты управления данными в стартапах и предложить конкретные практические стратегии, необходимые для успешного ведения бизнеса. Освещая эволюцию управления данными от исторических аспектов до современных тенденций, а также влияние больших данных на инновационные процессы, статья предоставит комплексный анализ каждого этапа этого процесса. Мы рассмотрим не только выбор подходящих баз данных и стратегии обеспечения безопасности и конфиденциальности данных, но и подчеркнем, как стартапы могут использовать данные для создания новаторских продуктов и услуг, преобразуя отраслевые стандарты и повышая свою конкурентоспособность.
В современной экономике данные играют ключевую роль, особенно для стартапов, ко-
торые часто оперируют информацией как основным активом. Умение эффективно управлять данными может существенно повысить конкурентоспособность стартапа на рынке, обеспечивая доступ к ценной информации, которая может использоваться для принятия стратегических решений и создания ценности для клиентов. Эта статья предоставит читателям наилучшие практики и рекомендации, чтобы помочь стартапам эффективно навигировать в данных и использовать их для достижения устойчивого успеха в динамичной бизнес-среде.
История и современные тенденции в управлении данными
Управление данными прошло долгий путь с момента своего зарождения как дисциплины. В 80-х и 90-х годах XX века основное внимание уделялось централизованным базам данных, таким как Oracle и IBM DB2, которые обеспечивали хранение и обработку данных в крупных корпорациях. С развитием интернета и цифровых технологий начался переход к более децентрализованным и масштабируемым подходам. В начале 2000-х годов появление технологий, таких как Hadoop и NoSQL базы данных, способствовало росту старта-пов, ориентированных на обработку больших данных и аналитику. Эти инновации позволили стартапам с минимальными начальными
см о гм
X <
m О
ш
с; и и
и
О с; О S
=г о и
и
О m
с; с; Q.
LQ
U
О£ <
Ш
1/1 ш СИ
—I <
и
(J
О _|
О и О to
О
Z <
и
о и
3 CD
инвестициями начать работу с массивными наборами данных.
В последние годы можно наблюдать усиленное внимание к интеграции машинного обучения и искусственного интеллекта в системы управления данными. Стартапы стали внедрять алгоритмы предиктивной аналитики и автоматизации для оптимизации процессов, повышения эффективности и предоставления более глубоких инсайтов из доступных данных. В этом контексте роль облачных технологий становится критически важной, поскольку они предоставляют необходимую инфраструктуру для масштабирования и эффективного управления данными.
После того как мы рассмотрели ключевые этапы эволюции управления данными в стартапах, важно обратить внимание на текущие тенденции, которые сейчас формируют данную область. Эти тенденции не только продолжают траекторию начатую десятилетия назад, но и вносят новые элементы в динамику управления данными, отражая как технологические инновации, так и изменения в потребностях рынка. Сейчас, в эпоху цифровизации и глобализации, понимание этих тенденций становится критически важным для стартапов, стремящихся не только выжить, но и процветать в быстро меняющейся бизнес-среде.
Современные тенденции в управлении данными включают в себя все большее использование облачных сервисов, как публичных, так и частных, для обеспечения гибкости и масштабируемости управления данными. Сервисы, такие как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, предлагают стартапам передовые инструменты для управления данными, включая управление базами данных, интеграцию данных, аналитику и машинное обучение. Это позволяет стартапам быстро прототипировать и тестировать свои идеи, не вкладывая значительные средства в собственную ИТ-инфраструктуру.
Кроме того, значительное внимание уделяется управлению данными в реальном времени [1]. Стартапы интегрируют потоковую обработку данных для мгновенной обработки информации, что позволяет им оперативно реагировать на изменения в данных и принимать обоснованные решения. Инструмен-
ты, такие как Apache Kafka и Apache Flink, становятся основой для создания реактивных и адаптивных систем управления данными.
Наконец, вопросы конфиденциальности и безопасности данных становятся все более актуальными. С учетом роста киберугроз и ужесточения законодательства в области защиты данных (GDPR, CCPA) стартапы должны внедрять строгие меры безопасности для защиты своих данных и данных клиентов. Это включает в себя шифрование данных, управление доступом и регулярные аудиты безопасности.
Эти тенденции не только формируют текущую экосистему управления данными в стартапах, но и определяют стратегии их долгосрочного развития. Умение адаптироваться к этим изменениям и эффективно использовать новые технологии становится ключевым фактором успеха для стартапов в условиях быстро меняющегося цифрового мира.
Выбор подходящих баз данных
Выбор подходящей базы данных является одним из первоочередных шагов при управлении данными в стартапе. Существует множество типов баз данных, каждый из которых обладает своими уникальными особенностями и преимуществами. Реляционные базы данных, такие как MySQL или PostgreSQL, предоставляют структурированное хранение данных и хорошо подходят для приложений, где важно соблюдение интегритета данных и выполнение сложных запросов [1].
NoSQL базы данных, такие как MongoDB или Cassandra, предлагают большую гибкость и могут эффективно обрабатывать неструктурированные данные. Они особенно полезны, когда стартапу требуется масштабируемость и высокая производительность при работе с большими объемами информации.
Графовые базы данных, например Neo4j, специализируются на анализе связей между данными. Они позволяют эффективно моделировать сложные отношения и использовать алгоритмы для поиска путей и анализа сетей.
При выборе базы данных для стартапа необходимо учитывать его конкретные потребности и специфику бизнеса. Если стар-тап работает с большими объемами неструк-
см о см
<
т О ■з:
ш ^
и и
и
О с;
О ^
=г о и
и
О т
с; с;
2 ш
и
си <
ш Iл ш сс
—I
<
и
О _|
О и о 1/1
о
<
и
о и
3 т
турированных данных, ЫоЭОЬ база данных может быть предпочтительнее. Однако, если требуются сложные операции с данными и соблюдение строгих стандартов целостности, реляционная база данных может быть более подходящим выбором
Кроме того, при выборе базы данных стоит обратить внимание на следующие факторы:
1. Производительность: Оцените требования к производительности вашего приложения. Рассмотрите, какая база данных лучше всего справится с нагрузкой и обеспечит необходимую скорость выполнения запросов.
2. Масштабируемость: Предвидьте потребность в масштабировании вашей базы данных по мере роста вашего стартапа. Выберите технологию, которая легко масштабируется горизонтально или вертикально.
3. Доступность и отказоустойчивость: Обеспечение доступности данных критически важно для стартапов. Рассмотрите возможности резервного копирования, автоматического восстановления и репликации данных для минимизации риска потери информации.
4. Сообщество и поддержка: Убедитесь, что выбранная вами база данных имеет активное сообщество пользователей и обширную документацию. Это поможет вам быстро решать проблемы и находить ответы на вопросы.
5. Бюджет: Не забудьте учесть бюджетные ограничения вашего стартапа при выборе базы данных. Помните, что некоторые решения могут быть более затратными в обслуживании и лицензировании, чем другие.
6. Будущие потребности: Предвидьте возможные изменения в вашем бизнесе и учтите, как база данных будет реагировать на эти изменения. Выберите технологию, которая легко масштабируется и адаптируется к новым требованиям вашего стартапа.
В итоге, выбор подходящей базы данных для вашего стартапа является ключевым фактором, определяющим успешность вашего проекта. Учитывая множество аспектов, таких как производительность, масштабируемость, доступность, сообщество и бюджетные ограничения, стартапы могут принять осознанное решение и обеспечить эффективное управление дан-
ными, что является фундаментом для долгосрочного успеха и устойчивости на рынке [5].
Методы обработки и хранения информации
Помимо выбора подходящей базы данных, существуют различные методы обработки и хранения информации, которые могут быть полезны для стартапов и помочь повысить их конкурентоспособность:
- Использование кэширования данных. Реализация механизма кэширования данных помогает ускорить доступ к часто запрашиваемым данным и снизить нагрузку на основную систему хранения. Это особенно важно для динамичных веб-приложений, где время ответа критично для пользовательского опыта.
- Применение индексов и оптимизация запросов. Создание эффективных индексов для таблиц базы данных и оптимизация запросов способствуют повышению скорости выполнения запросов. Это ключевой элемент для систем, обрабатывающих большие объемы данных, где каждая секунда задержки может снизить производительность и удовлетворенность пользователя [3].
- Использование репликации данных. Развертывание механизма репликации данных не только создает резервные копии для повышения отказоустойчивости системы, но и обеспечивает доступность данных в разных географических регионах, что улучшает время доступа для пользователей и обеспечивает соответствие нормативным требованиям о защите данных.
- Разделение данных на различные хранилища. Эффективное разделение данных на различные хранилища в зависимости от их типа, частоты доступа и требований к безопасности может значительно улучшить производительность системы и оптимизировать стоимость хранения.
- Внедрение механизмов резервного копирования. Установка регулярного резервного копирования критически важна для любого бизнеса. Это гарантирует, что данные могут быть восстановлены после любых сбоев или катастроф, минимизируя потери информации и простои в работе.
см о гм
X <
т О
ш
с; и и
и
О с;
О ^
=г о и
и
О
с; с;
т
и
о: <
ш
1/1 ш СИ
—I <
и
О _|
О и О 1/1
О <
и
О и
3 со
- Использование сжатия данных. Сжатие данных позволяет сократить объем хранимой информации, что уменьшает затраты на хранение и улучшает скорость передачи данных между системами.
Эти методы обработки и хранения информации помогут стартапам эффективно управлять данными, повысить производительность системы и обеспечить надежность и доступность информации в условиях динамичного бизнес-окружения.
Стратегии защиты данных и обеспечения их конфиденциальности
С увеличением объема информации важность обеспечения ее безопасности для стар-тапов неуклонно возрастает. Утечка конфиденциальных данных может нанести серьезный ущерб бренду и доверию клиентов. Эффективное управление доступом начинается с аутентификации пользователей. Использование многофакторной аутентификации значительно повышает безопасность, требуя от пользователей предоставить два или более подтверждения их личности, что может включать не только пароль, но и биометрические данные или коды, полученные через мобильное устройство [6]. Примером технологии, обеспечивающей повышенную безопасность, является использование современных биометрических систем, таких как сканеры отпечатков пальцев или распознавание лиц, которые трудно подделать или взломать.
Управление доступом к данным должно быть строго регламентировано политиками безопасности, которые определяют, какие данные доступны для конкретных ролей в компании. Это обеспечивает, что сотрудники видят только ту информацию, которая необходима для выполнения их работы, минимизируя риск случайной или преднамеренной утечки данных. Создание эффективной модели управления доступом может включать разделение привилегий и минимальный необходимый доступ, когда доступ предоставляется только тем, кто действительно нуждается в нем для выполнения своих задач.
Шифрование является одним из наиболее надежных способов защиты данных, обеспечивая, что информация остается непонятной и не-
доступной для неавторизованных пользователей даже в случае утечки. Использование сильных алгоритмов шифрования для данных, хранящихся на серверах или передаваемых по сети, критически важно для современных стартапов. Важно также регулярно обновлять методы шифрования и управления ключами шифрования, чтобы противостоять развивающимся угрозам и улучшать методы криптографической защиты.
Системы мониторинга и аудита данных помогают отслеживать активность по обращению к данным и выявлять подозрительные действия в реальном времени. Это может включать нестандартные запросы данных, необычное время доступа или попытки доступа из неожиданных локаций. Регулярные аудиты безопасности и тестирование на проникновение также являются важной частью стратегии защиты данных, позволяя организациям идентифицировать и устранять уязвимости в их системах безопасности до того, как они будут эксплуатированы злоумышленниками.
Технологии постоянно развиваются, и то, что было безопасно вчера, может стать уязвимым сегодня. Регулярное обновление программного обеспечения, операционных систем и сетевого оборудования критически важно для поддержания защиты данных на высоком уровне. Разработка и внедрение обновлений безопасности, патчей и улучшений в ответ на новые угрозы является обязательным компонентом обеспечения защиты данных в старта-пах, помогая им защищать свои активы и поддерживать доверие клиентов и партнеров.
Большие данные и их влияние на инновации в стартапах
В последние годы тема больших данных занимает одно из центральных мест в стратегиях инноваций для стартапов. Благодаря своей способности обрабатывать и анализировать огромные объемы разнородной информации, большие данные предоставляют стартапам уникальные возможности для разработки новых продуктов и улучшения существующих.
Как стартапы используют большие данные для разработки и улучшения продуктов:
1. Понимание потребителей: Большие данные позволяют стартапам глубже понять пред-
t
см о см
<
m О ■з:
ш ^
U U
и
О с; О S
=г о и
и
О m
с; с;
2 ш
и
си <
ш 1/1 Ш СС
—I
<
U
о
—I
о и о 1/1
о
Z
<
и
о и
3 m
почтения, поведение и потребности их целевых аудиторий. Например, анализ данных из социальных сетей, поисковых запросов и потребительских обзоров может выявить неудовлетворенные потребности, которые можно использовать для создания новых продуктов.
2. Итеративная разработка продукта: Собирая обратную связь от пользователей через различные каналы и анализируя ее, стартапы могут быстро адаптировать и модифицировать свои продукты. Это подход к разработке, основанный на данных, помогает минимизировать риски и ускорить процесс вывода продукта на рынок [4].
3. Оптимизация операций: Большие данные также играют ключевую роль в оптимизации внутренних процессов. Например, анализ больших данных помогает оптимизировать логистические цепочки, управление запасами и операционную эффективность, что в свою очередь снижает издержки и увеличивает прибыльность.
Понимание того, как стартапы применяют большие данные для анализа потребностей клиентов и оптимизации своих продуктов, дает ценное представление о том, как теория превращается в практику. Однако для полноты картины важно не только знать об этих методах, но и увидеть, как они реализуются на практике. Далее мы рассмотрим несколько ярких примеров стартапов, которые не просто использовали большие данные для внутренних нужд, но и смогли благодаря этому значительно повлиять на развитие целых отраслей, предлагая инновационные продукты и решения, которые изменили рыночные стандарты.
Примеры стартапов, использующих большие данные для инноваций и изменений в отрасли:
1. Spotify: Музыкальный стриминг-сервис использует большие данные для анализа музыкальных предпочтений и поведения своих пользователей. Это позволяет компании предлагать персонализированные плейлисты, что улучшает пользовательский опыт и повышает удержание клиентов. 8ро^1у также использует данные для прогнозирования трендов и оптимизации своих музыкальных каталогов.
2. Airbnb: Платформа для аренды жилья анализирует данные по тысячам переменных, чтобы установить оптимальную стоимость аренды на своем рынке. Этот динамичный подход к ценообразованию помогает владельцам недвижимости максимизировать свои доходы, а также обеспечивает конкурентоспособные цены для арендаторов.
3. Palantir Technologies: Компания, специализирующаяся на анализе больших данных, предоставляет инструменты для обработки и анализа данных в таких секторах, как финансы, здравоохранение и оборона. Palantir помогает организациям выявлять закономерности и тенденции, которые были бы недоступны при использовании традиционных методов анализа данных.
4. 23andMe: Компания по генетическому тестированию использует данные DNA для предоставления клиентам информации о их наследственности и потенциальных здоровьесберега-ющих мерах. Собирая данные от миллионов пользователей, 23andMe также способствует медицинским исследованиям, предоставляя данные для изучения генетических основ болезней.
Данные примеры демонстрируют, как инновационное использование больших данных может не только трансформировать существующие продукты и услуги, но и радикально изменять целые отрасли, открывая новые возможности для роста и развития. Большие данные становятся катализатором инноваций, позволяющим стартапам опережать конкурентов и более точно отвечать на запросы рынка.
Практические рекомендации для стартапов
Для успешного управления данными стартапам следует следовать нескольким практическим рекомендациям:
1. Объединение данных из различных источников.
Рассмотрите возможности интеграции данных из различных источников, таких как внешние API, социальные сети, сенсорные устройства и другие системы.
Используйте инструменты и платформы для объединения, структурирования и анализа данных из разных источников.
см о гм
X <
т О
ш
с; и и
и
О с;
О ^
=г о и
и
О
с; с;
т
и
си <
ш
1/1 ш СИ
—I <
и
О _|
О и О 1/1
О <
и
О и
2. Создание единой точки доступа к данным.
Разработайте централизованную систему управления данными, которая обеспечит единый доступ к информации всем сотрудникам организации.
Используйте платформы для создания персонализированных панелей управления или даш-бордов, которые позволят сотрудникам быстро получать доступ к необходимой информации.
3. Автоматизация процессов обработки данных.
Внедрите автоматизированные процессы обработки данных, такие как автоматическая загрузка и обновление информации, автоматическое создание отчетов и уведомлений.
Используйте решения и инструменты для автоматической обработки и классификации данных, такие как машинное обучение и алгоритмы искусственного интеллекта [7].
4. Обеспечение масштабируемости и гибкости системы.
При проектировании системы управления данными учитывайте возможность масштабирования и гибкости для адаптации к изменяющимся потребностям и объемам данных.
Используйте облачные решения и сервисы, которые позволят быстро масштабировать инфраструктуру при необходимости.
5. Обучение персонала и развитие компетенций.
Проводите регулярные обучения и тренинги для сотрудников по вопросам управления данными, включая использование инструментов и технологий, а также практические навыки анализа данных [2].
Содействуйте развитию компетенций в области аналитики и обработки данных у сотрудников, чтобы они могли активно вносить вклад в процесс управления данными.
Внедрение этих практических рекомендаций поможет стартапам эффективно управлять своими данными и использовать их в качестве стратегического ресурса для достижения своих целей и успеха на рынке.
Заключение
Обеспечение безопасности данных остается критически важным аспектом для успешного развития стартапов. Эффективные стратегии защиты, такие как аутентификация пользователей, авторизация доступа и шифрование информации, играют ключевую роль в минимизации рисков утечки конфиденциальных данных и поддержании доверия клиентов и партнеров. Однако, безопасность данных не является статичным процессом; стартапы должны не только реагировать на существующие угрозы, но и антиципировать будущие изменения в ландшафте кибербезо-пасности.
Внедрение передовых практик в обработке и хранении данных, таких как оптимизация запросов, кэширование и регулярное резервное копирование, обеспечивает стабильность и эффективность операций. Стратегии, которые учитывают историческое развитие и современные тренды в управлении данными, включая использование больших данных для инноваций, помогают стартапам не просто адаптироваться к текущим условиям, но и активно формировать будущее своих отраслей.
Не менее важно поддерживать постоянное развитие компетенций сотрудников в области безопасности и управления данными. Обучение персонала и регулярное обновление программного обеспечения и систем необходимы для поддержания высокого уровня безопасности и операционной эффективности.
В заключение, эффективное управление данными не только является неотъемлемой частью стратегического успеха стартапов, но и определяющим фактором их устойчивости и долгосрочного успеха на конкурентном рынке. Постоянное развитие и совершенствование методов обработки и защиты информации позволят стартапам не только выживать, но и процветать в быстро меняющемся бизнес-окружении современности.
3 со
ЛИТЕРАТУРА
1. Илюшечкин В.М. Основы использования и проектирования баз данных / В.М. Илюшечкин. М.: Юрайт, Юрайт, 2020. 224 с.
2. Музыченко В.В. HR в СТАРТАПе / В.В. Музыченко. М.: ИНФРА-М, 2019. 224 с.
3. Пирогов В.Ю. Информационные системы и базы данных. Организация и проектирование / В.Ю. Пирогов. М.: БХВ-Петербург, 2022. 528 с.
4. Рис Э. Бизнес с нуля: Метод Lean Startup для быстрого тестирования идей и выбора бизнес-модели / Э. Рис; Пер. с англ. - 2-е изд. М.: Альпина Паблишер, 2013. 253 с.
5. Тиль П. От нуля к единице: как создать стартап, который изменит будущее / П. Тиль, Б. Мас-терс. М.: Машиностроение, 2019. 192 с.
6. Усков А.А. Интеллектуальные технологии управления / А.А. Усков. М.: Горячая линия - Телеком, 2019. 426 с.
ш
7. Харниш В. Правила прибыльных стартапов / В. Харниш. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2020. 204 с.
и
REFERENCES
1. Iljushechkin V.M. Osnovy ispol'zovanija i proektirovanija baz dannyh. M.: Jurajt, Jurajt, 2020. 224 p.
2. Muzychenko V.V. HR v STARTAPe. M.: INFRA-M, 2019. Pp. 224.
3. Pirogov V.Ju. Informacionnye sistemy i bazy dannyh. Organizacija i proektirovanie. V.Ju. Pirogov. M.: BHV-Peterburg, 2022. 528 p.
4. Ris Je. Biznes s nulja: Metod Lean Startup dlja bystrogo testirovanija idej i vybora biznes-modeli. Je. Ris; Per. s angl. - 2-e izd. M.: Al'pina Pablisher, 2013. 253 p.
5. Til' P. Ot nulja k edinice: Kak sozdat' startap, kotoryj izmenit budushhee. P. Til', B. Masters. M.: ^ Mashinostroenie, 2019. 192 p.
6. Uskov A.A. Intellektual'nye tehnologii upravlenija. M.: Gorjachaja linija - Telekom, 2019. 426 p.
° 7. Harnish V. Pravila pribyl'nyh startapov. M.: Mann, Ivanov i Ferber, 2020. 204 p. o
m -
c;
2 Ш
и
cc <
Ш 1/1 Ш
cc
—I
<
и
О _i
О и о l/l
о
z
<
и
о и
Статья поступила в редакцию 16.04.24; Принята к публикации 06.05.24. Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
The article was submitted 16.04.24; accepted for publication 06.05.24. The authors read and approved the final version of the manuscript.
z> m
