Современные потребности и возможности автоматизировать процесс принятия управленческих решений с помощью инструментов Big Data: обзор научных исследований
Журнал «KANT» №2(51) 2024 [стр. 106-115]
DOI: 10.24923/2222-243X.2024-51.18
Ключевые слова: управленческие решения; большие данные; автоматизация; бизнес-модель управления; архитектура больших данных; анализ управленческих решений; оптимизация процессов принятия решений.
Цитировать: Оленьков Е.А., Захаров А.В. Современные потребности и возможности автоматизировать процесс принятия управленческих решений с помощью инструментов Big Data: обзор научных исследований // KANT. – 2024. – №2(51). – С. 106-115. EDN: EBPCED. DOI: 10.24923/2222-243X.2024-51.18
Цель исследования – раскрыть уровень заинтересованности бизнеса в инновациях процессов автоматизации управления бизнес-процессами, определить способы автоматизации и виды технологий, которые применяются для автоматизации управленческих решений. В статье рассматриваются научные работы, посвященные исследованию инструментов больших данных, акцентировано внимание на скорость и уровень развития технологий, которые помогают автоматизировать процесс принятия решений, определены этапы процесса автоматизации от сбора данных до принятия решений. Научная новизна заключается в определении инноваций и возможности создания усовершенствованной модели на базе существующих инструмента Big Data, которая позволит максимально приблизиться к полной автоматизации процесса принятия решения и управления. В результате выявлено, что проведенный обзор автоматизации управленческих решений с помощью инструментов Big Data демонстрирует общую перспективу данного направления.
Литература:
1. Борзунов А.А. Управление кадровыми рисками как основное направление обеспечения экономической безопасности компании: (Экономика и управление народным хозяйством (экономическая безопасность)): дис. ... канд. технич. наук: 08.00.05 / А.А. Борзунов. – СПб., 2018. – 190 с.
2. Голиков В.А. Применение технологии Big Data в финансовом секторе / В.А. Голиков // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. – 2018. – №2-1. – С. 38-43.
3. Данилкина Ю.В., Яковлева А.О. Использование цифровых технологий в принятии управленческих решений / Ю.В. Данилкина, А.О. Яковлева // Инновации и инвестиции. – 2022. – №3. – С. 69-73.
4. Долонина Е.А. Формирование и развитие системы управления бизнес-процессами нефтехимического предприятия в условиях Индустрии 4.0: (Экономика и управление народным хозяйством (экономическая безопасность)): дис. ... канд. технич. наук: 08.00.05 / Е.А. Долонина. – Воронеж, 2022. – 170 с.
5. Евсюткин И.В. Интеллектуальная информационная система для управления фондом скважин нефтегазодобывающего предприятия: (Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)): дис. ... канд. технич. Наук: 05.13.01 / И.В. Евсюткин. – Томск, 2021. – 201 с.
6. Еремин Н.А., Степанян А.А., Столяров В.Е. Управление нефтегазовыми активами в эпоху технологий хранения и обработки больших данных / Н.А. Еремин, А.А. Степанян, В.Е. Столяров // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2019. – №12(557). – С. 5-14.
7. Классен Р.К. Консервативные СУБД класса BigData с регулярным планом обработки запросов на кластерной платформе: (Математические и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей): дис. ... канд. технич. наук: 05.13.11 / Р.К. Классен. – Казань, 2019. – 195 с.
8. Липатов А.Г. Возможности использования искусственного интеллекта для управления большими информационными массивами данных big data / А.Г. Липатов // Инновации и инвестиции. – 2023. – №5. – С. 187-189.
9. Макарова Е.С. Модели и алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений в области ИТ-консультирования на основе метода прецедентов: (Управление в социальных и экономических системах" (технические науки)): дис. ... канд. технич. наук: 05.13.10 / Е.С. Макарова. – Новосибирск, 2017. – 180 с.
10. Маркова В.Д. Цифровизация управления: от АСУ к микросервисам / В.Д. Маркова // ЭКО. – 2022. – №9 (579). – С. 113-129.
11. Митрошкина Т.А. Совершенствование модели системного планирования качества продукции и процессов в авиационной промышленности на основе развертывания функции качества: ("Управление качеством продукции. Стандартизация. Организация производства): дис. ... канд. технич. наук: 02.05.22 / Т.А. Митрошкина. – Самара, 2023. – 171 с.
12. Михненко П.А. Теория менеджмента: учебник. – 4-е изд. переработанное и дополненное. – М.: Синергия, 2019. – С. 120-150.
13. Никитина М.А. Интеграция цифровых технологий в процесс принятия решений при разработке пищевых продуктов заданного состава и свойств: (Автоматизация и управление технологически процессами и производствами (в пищевой промышленности)): дис. … докт. технич. наук: 05.13.06 / М.А. Никитина. – М., 2021. – 265 с.
14. Орлов Г.А., Красов А.В., Гельфанд А.М. Применение big data при анализе больших данных в компьютерных сетях / Г.А. Орлов, А.В. Красов, А.М. Гельфанд // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. – 2020. – №4. – С. 76-84.
15. Прокофьева Е.С. Совершенствование процесса обслуживания в городских поликлиниках на основе адаптивных моделей прогнозирования потоков пациентов: (Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ): дис. ... канд. технич. наук: 05.13.18 / Е.С. Прокофьева. – М., 2021. – 142 с.
16. Сердюков С.Д. Применение технологии Big Data в индустрии туризма: критический анализ / С.Д. Сердюков // Профессорский журнал. Серия: Рекреация и туризм. – 2022. – №2 (14). – С. 30-36.
17. Тимонин А.Ю. Поддержка процессов управления в социально-экономических системах с использованием информационного профиля человека и технологии больших данных: (Управление в социальных и экономических системах" (технические науки)): дис. ... канд. технич. наук: 05.13.10 / А.Ю. Тимонин. – Пенза, 2020. – 171 с.
18. Шильников А.С. Модели и программное обеспечение поддержки принятия решений при выборе системы оплаты труда на предприятиях: (Управление в социальных и экономических системах" (технические науки)): дис. ... канд. технич. наук: 05.13.10 / А.С. Шильников. – Томск, 2022. – 211 с.
19. Anh Luong. Organizational Decision-making in the Age of Big Data and Artificial Intelligence. Ph.D. / Anh Luong. – New York, 2021. – 112 p.
20. Carles Farre, Javier Flores, Sergi Nadal, Alejandra Volkova. D3M: Automated Data-Driven Decision Making. The project identifier is. PDC2021-121195-I00 / Carles Farre, Javier Flores, Sergi Nadal, Alejandra Volkova. – Barcelona, Catalonia, Spain. 2022. – p. 2-6.
21. Finn Brand, Filip Hocker 'Data over intuition' – How big data analytics revolutionises the strategic decision-making processes in enterprises. / Finn Brand, Filip Hocker. – Jonkoping. 2020. – 67 p.
22. Pier Janssen, Maciej Wichrowski. Automating Operational Business Decisions Using Artificial Intelligence: an Industrial Case Study. / Pier Janssen, Maciej Wichrowski. – Goteborg, Sweden. 2012. – 51 p.
1. Борзунов А.А. Управление кадровыми рисками как основное направление обеспечения экономической безопасности компании: (Экономика и управление народным хозяйством (экономическая безопасность)): дис. ... канд. технич. наук: 08.00.05 / А.А. Борзунов. – СПб., 2018. – 190 с.
2. Голиков В.А. Применение технологии Big Data в финансовом секторе / В.А. Голиков // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. – 2018. – №2-1. – С. 38-43.
3. Данилкина Ю.В., Яковлева А.О. Использование цифровых технологий в принятии управленческих решений / Ю.В. Данилкина, А.О. Яковлева // Инновации и инвестиции. – 2022. – №3. – С. 69-73.
4. Долонина Е.А. Формирование и развитие системы управления бизнес-процессами нефтехимического предприятия в условиях Индустрии 4.0: (Экономика и управление народным хозяйством (экономическая безопасность)): дис. ... канд. технич. наук: 08.00.05 / Е.А. Долонина. – Воронеж, 2022. – 170 с.
5. Евсюткин И.В. Интеллектуальная информационная система для управления фондом скважин нефтегазодобывающего предприятия: (Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)): дис. ... канд. технич. Наук: 05.13.01 / И.В. Евсюткин. – Томск, 2021. – 201 с.
6. Еремин Н.А., Степанян А.А., Столяров В.Е. Управление нефтегазовыми активами в эпоху технологий хранения и обработки больших данных / Н.А. Еремин, А.А. Степанян, В.Е. Столяров // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2019. – №12(557). – С. 5-14.
7. Классен Р.К. Консервативные СУБД класса BigData с регулярным планом обработки запросов на кластерной платформе: (Математические и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей): дис. ... канд. технич. наук: 05.13.11 / Р.К. Классен. – Казань, 2019. – 195 с.
8. Липатов А.Г. Возможности использования искусственного интеллекта для управления большими информационными массивами данных big data / А.Г. Липатов // Инновации и инвестиции. – 2023. – №5. – С. 187-189.
9. Макарова Е.С. Модели и алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений в области ИТ-консультирования на основе метода прецедентов: (Управление в социальных и экономических системах" (технические науки)): дис. ... канд. технич. наук: 05.13.10 / Е.С. Макарова. – Новосибирск, 2017. – 180 с.
10. Маркова В.Д. Цифровизация управления: от АСУ к микросервисам / В.Д. Маркова // ЭКО. – 2022. – №9 (579). – С. 113-129.
11. Митрошкина Т.А. Совершенствование модели системного планирования качества продукции и процессов в авиационной промышленности на основе развертывания функции качества: ("Управление качеством продукции. Стандартизация. Организация производства): дис. ... канд. технич. наук: 02.05.22 / Т.А. Митрошкина. – Самара, 2023. – 171 с.
12. Михненко П.А. Теория менеджмента: учебник. – 4-е изд. переработанное и дополненное. – М.: Синергия, 2019. – С. 120-150.
13. Никитина М.А. Интеграция цифровых технологий в процесс принятия решений при разработке пищевых продуктов заданного состава и свойств: (Автоматизация и управление технологически процессами и производствами (в пищевой промышленности)): дис. … докт. технич. наук: 05.13.06 / М.А. Никитина. – М., 2021. – 265 с.
14. Орлов Г.А., Красов А.В., Гельфанд А.М. Применение big data при анализе больших данных в компьютерных сетях / Г.А. Орлов, А.В. Красов, А.М. Гельфанд // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. – 2020. – №4. – С. 76-84.
15. Прокофьева Е.С. Совершенствование процесса обслуживания в городских поликлиниках на основе адаптивных моделей прогнозирования потоков пациентов: (Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ): дис. ... канд. технич. наук: 05.13.18 / Е.С. Прокофьева. – М., 2021. – 142 с.
16. Сердюков С.Д. Применение технологии Big Data в индустрии туризма: критический анализ / С.Д. Сердюков // Профессорский журнал. Серия: Рекреация и туризм. – 2022. – №2 (14). – С. 30-36.
17. Тимонин А.Ю. Поддержка процессов управления в социально-экономических системах с использованием информационного профиля человека и технологии больших данных: (Управление в социальных и экономических системах" (технические науки)): дис. ... канд. технич. наук: 05.13.10 / А.Ю. Тимонин. – Пенза, 2020. – 171 с.
18. Шильников А.С. Модели и программное обеспечение поддержки принятия решений при выборе системы оплаты труда на предприятиях: (Управление в социальных и экономических системах" (технические науки)): дис. ... канд. технич. наук: 05.13.10 / А.С. Шильников. – Томск, 2022. – 211 с.
19. Anh Luong. Organizational Decision-making in the Age of Big Data and Artificial Intelligence. Ph.D. / Anh Luong. – New York, 2021. – 112 p.
20. Carles Farre, Javier Flores, Sergi Nadal, Alejandra Volkova. D3M: Automated Data-Driven Decision Making. The project identifier is. PDC2021-121195-I00 / Carles Farre, Javier Flores, Sergi Nadal, Alejandra Volkova. – Barcelona, Catalonia, Spain. 2022. – p. 2-6.
21. Finn Brand, Filip Hocker 'Data over intuition' – How big data analytics revolutionises the strategic decision-making processes in enterprises. / Finn Brand, Filip Hocker. – Jonkoping. 2020. – 67 p.
22. Pier Janssen, Maciej Wichrowski. Automating Operational Business Decisions Using Artificial Intelligence: an Industrial Case Study. / Pier Janssen, Maciej Wichrowski. – Goteborg, Sweden. 2012. – 51 p.
Current needs and opportunities to automate managerial decision-making with Big Data tools: a review of research studies
Keywords: management decisions; big data; automation; business model of management; big data architecture; analysis of management decisions; optimization of decision-making processes.
The purpose of the study is to reveal the level of business interest in innovations of business process automation processes, to determine the ways of automation and types of technologies that are used to automate management decisions. The article reviews scientific papers devoted to the study of big data tools, focuses on the speed and level of development of technologies that help automate decision-making, identifies the stages of the automation process from data collection to decision-making. The scientific novelty is to identify innovations and the possibility of creating an improved model based on existing Big Data tools, which will allow to get as close as possible to full automation of the decision-making and management process. As a result, it is revealed that the conducted review of automation of management decisions with the help of Big Data tools demonstrates the general perspective of this direction.