Abstract
Аннотация: в настоящее время накопление больших массивов данных даёт возможность для принятия более обоснованных и эффективных решений в экономической сфере. Цель данной работы заключалась в оценке эффективности использования больших данных при разработке стратегических экономических решений на примере российских компаний за последние 5 лет. Для достижения поставленной цели был проведён анализ показателей финансово-хозяйственной деятельности 100 крупнейших российских предприятий в период с 2017 по 2022 годы. Данные анализа включали в себя показатели выручки, рентабельности, долговой нагрузки и другие ключевые финансовые метрики. Также был проведён опрос руководителей 30 компаний относительно использования больших данных при принятии управленческих решений. Результаты анализа показали, что компании, активно использующие большие данные, демонстрировали более высокие темпы роста выручки и рентабельности. Однако мнения руководителей по вопросу эффективности отработки больших объемов данных разделились.
Abstract: currently, the accumulation of large amounts of data makes it possible to make more informed and effective decisions in the economic sphere. The purpose of this work was to evaluate the effectiveness of using big data in the development of strategic economic solutions using the example of Russian companies over the past 5 years. To achieve this goal, an analysis of the indicators of financial and economic activity of 100 largest Russian enterprises in the period from 2017 to 2022 was carried out. The analysis data included revenue, profitability, debt burden and other key financial metrics. A survey was also conducted among the heads of 30 companies regarding the use of big data in making management decisions. The results of the analysis showed that companies actively using big data demonstrated higher rates of revenue growth and profitability. However, the opinions of managers on the effectiveness of processing large amounts of data were divided.
Publisher
Sole Proprietor Company Klyueva M.M.
Reference11 articles.
1. Бурлаков А.Ю., Васильев А.С., Коробейников А.А. Метод оценки инвестиционных проектов на основе денежных потоков (DCF-оценка) // Финансовый менеджмент. 2017. № 3. С. 34 – 47.
2. Вамба С.К., Актер С., Шанин А.М., Парвеен С. Теоретические основания и модель оценки влияния больших данных на организационную деятельность // Проблемы теории и практики управления. 2017. № 12. С. 70 – 88.
3. Дебердиева Е.М., Фролова С.В. Применение теории игр при расчете экономической эффективности интеграции промышленных предприятий // Московский экономический журнал. 2021. № 9. С. 592 – 597. doi: 10.24411/2413-046X-2021-10560
4. Дмитриев А.Г., Романников А.Н., Шлуглейт И.А. Особенности проектного менеджмента на малых предприятиях в аспектах обучения // Управление образованием: теория и практика. 2023. № 8 (66). С. 123 – 130. DOI 10.25726/y7274-9999-0946-y
5. Звягин Л.С. Цифровые тренды в анализе данных и мягких измерениях как концептуальная основа развития прикладных наук // Мягкие измерения и вычисления. 2020. Т. 37. № 12. C. 45 – 62.