Эффективное управление данными как конкурентное преимущество субъектов предпринимательства

Актуальность исследования заключается в возрастающем влиянии эффективности управления данными на все сферы современной экономики. Сегодня никто не оспаривает важность информации для обеспечения эффективного принятия управленческих решений и устойчивого развития бизнеса. Деятельность любой организации сопровождается сбором, накоплением, обработкой, передачей данных, необходимых для эффективного управления бизнесом и формирования корпоративной среды взаимодействия. Целью данного исследования является выявление тенденций развития систем управления корпоративными данными, обеспечивающих устойчивые конкурентные преимущества бизнеса. В соответствии с целью были поставлены следующие задачи: определить изменения в подходах к управлению данными, которые обеспечат устойчивое конкурентное преимущество; разработать универсальную архитектурную концепцию системы эффективного управления большими данными на всех уровнях взаимодействия бизнеса; разработать рекомендации по переходу бизнеса на предлагаемую архитектуру цифровой платформы управления данными. В процессе работы авторами статьи применялись методы теоретического исследования (анализ и обобщение, синтез, абстрагирование, конкретизация, формализация) и общефилософские методы (индукция, дедукция, сравнение, сопоставление, материалистическая диалектика, наблюдение). В основу построения выводов авторами взяты правовые методы (формально-логический). В статье рассмотрены вопросы управления интеграционными процессами управления данными в условиях развития цифровой экономики. Проанализированы проблемы, связанные с эффективностью управления корпоративными данными на современном этапе развития. Показано, что влияние функций управления корпоративными данными характеризуется существенными особенностями, в силу чего эффективность их управления оценивается неоднозначно на современном этапе развития экономики. Решение указанных проблем требует переосмысления сложившихся подходов к управлению данными, а также разработки новой архитектуры используемых специальных инструментальных средств. Результаты исследования: разработана концепция многоуровневой архитектуры системы управления корпоративными данными на всех уровнях бизнеса в любой сфере деятельности с учетом экономических условий страны; разработаны рекомендации по переходу компаний на предлагаемую архитектуру системы управления корпоративными данными.

1. Купревич Т. С., Турбан Г. В. Особенности инфраструктуры цифровой экономики в мировом хозяйстве // Новое слово в науке и практике: сборник статей по материалам IV международной научно-практической конференции. 2017. Т. 3. № 4. С. 60-65.

2. Borchert O. Resource-Based Theory: Creating and Sustaining Competitive Advantage // Journal of Marketing Management. 2008. Vol. 24. No. 9-10. P. 1041-1044. DOI: 10.1362/026725708X382046.

3. Grant R. M. The resource-based theory of competitive advantage: implications for strategy formulation // California Management Review. 1991. Vol. 33. No. 3. P. 114-135. DOI: 10.1016/B978-0-7506-7088-3.50004-8.

4. Платонова Е. Д., Платонов А. Ю., Ягодкина И. А., Емельянов А. А., Богомолова Ю. И., Латун В. В. Современные теоретико-методологические ориентиры в экономическом исследовании: традиции и новации // Интернет-журнал "Науковедение". 2012. № 4 (13). С. 1-18.

5. McAfee A., Brynjolfsson E. Big Data: The Management Revolution // Harvard Business Review. 2012. Vol. 90. No. 60-6. URL: https://hbr.org/2012/10/big-data-the-management-revolution (дата обращения: 11.08.2022).

6. Wang G., Gunasekaran A., Ngai E., Papadopoulos T. Big data analytics in logistics and supply chain management: Certain Investigations for research and applications // International Journal of Production Economics. 2016. Vol. 176. P. 98-110. DOI: 10.1016/j.ijpe.2016.03.014.

7. Davenport T. H., Patil D. J. Data scientist: The Sexiest Job of the 21st Century // Harvard Business Review. 2012. Vol. 90. No. 70-6. URL: https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century (дата обращения: 11.08.2022).

8. Chen H., Chiang R. L., Storey V. C. Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact // MIS Quarterly. 2012. Vol. 36. No. 4. P. 1165-1188. DOI: 10.2307/41703503.

9. Davenport T. Big Data at work: dispelling the myths, uncovering the opportunities // Harvard Business Review. 2014. URL: https://hbr.org/2014/03/big-data-at-work-dispelling-the-myths-uncovering-the-opportunities (дата обращения: 11.08.2022).

10. Wang Y., Kung L., Byrd T. Big Data analytics: Understanding its capabilities and potential benefits for healthcare organizations // Technological Forecasting and Social Change. 2018. Vol. 126. P. 3-13. DOI: 10.1016/j. techfore.2015.12.019.

11. Васильев А. И. Отдельные аспекты конкурентоспособности российских вузов в цифровой среде // Прикладная информатика. 2021. Т. 16. № 2. С. 39-46. DOI: 10.37791/2687-0649-2021-16-2-39-46.

12. Пыряев В. В. Методическое и программное обеспечение принятия многокритериальных решений по нечетким исходным данным, критериям и выводам // Известия высших учебных заведений. Северо- Кавказский регион. Технические науки. 2010. № 3 (155). С. 101-104.

13. Коваленко А. И. Многосторонняя платформа как сеть создания стоимости // Управленец. 2017. № 4 (68). С. 39-42.

14. Still K., Seppаnen M., Korhonen H., Valkokari K., Suominen A., Kumpulainen M. Business Model Innovation of Startups Developing Multisided Digital Platforms // 2017 IEEE19th Conference on Business Informatics (CBI). 2017. P. 70-75. DOI: 10.1109/CBI.2017.86.

15. David S. E. Economics of Vertical Restraints for Multi-Sided Platforms // SSRN Electronic Journal. 2013. No. 9 (1). Paper 626. DOI: 10.2139/ssrn.2195778.

16. Зайченко И. В., Соколова В. С. Особенности применения баз данных и систем управления базами данных в системах управления микроклиматом // Производственные технологии будущего: от создания к внедрению: материалы IV международной научно-практической конференции. 2021. С. 207-211.

17. Владимиров Д. Г., Гаврилова М. В. Системы управления данными как инструмент централизации управления цифровой экономикой и обеспечения ее безопасности // Вестник Российского университета кооперации. 2020. № 2 (40). С. 31-38.

18. Мирошниченко М. А., Ковтун А. В., Трипутень А. В. Возможности национальной системы управления данными в формировании информационного пространства в цифровом обществе // Естественно- гуманитарные исследования. 2020. № 28 (2). С. 176-180. DOI: 10.24411/2309-4788-2020-10096.

19. Белов С. Д., Зрелова Д. П., Кореньков В. В. Большие данные и цифровая экономика // Системный анализ в науке и образовании. 2020. № 2. С. 187-197. DOI: 10.37005/2071-9612-2020-2-187-197.

20. Лясковская Е. А. Трансформация капитала в современной экономике: цифровой капитал данных // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2021. Т. 15. № 3. С. 196-200. DOI: 10.14529/em210321.

21. Suganova M. I., Riabinina N. I., Sotnikova E. A. A mechanism for managing the factors that support the development of the cyber economy // The Cyber Economy. Contributions to Economics. 2019. P. 263-270. DOI: 10.1007/978-3-030-31566-5_27.

22. Деменко О. Г., Горшечников М. Ю. О вопросах реализации программ развития цифровой экономики в России // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2018. № 1. С. 29-33.

23. Рубин Ю. Б., Пузыня Т. А., Можжухин Д. П., Алексеева Е. В., Леднев М. В., Погорелова А. Ю., Потапова О. Н. Предпринимательство как специфический вид трудовой деятельности // Проблемы теории и практики управления. 2021. Т. 15. № 4 (84). С. 173-191. DOI: 10.46486/0234-4505-2021-4-173-191.

24. Штеренберг С. И. Методика управления системами обработки и сбора больших данных с поддержкой мониторинга встроенными программными агентами // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна. Серия 1: Естественные и технические науки. 2020. № 4. С. 26-35. DOI: 10.46418/2079-8199_2020_4_4.

25. Салий В. В., Кухаренко Л. В., Ищенко О. В. Цифровая трансформация экономики и внедрение хранилищ данных на основе больших данных в инфраструктуру компании // Вестник Академии знаний. 2021. № 44 (3). С. 208-214. DOI: 10.24412/2304-6139-2022-11240.

26. Мантрова Л. В., Зуйков А. В. Внедрение цифровой передачи данных в системы управления электродвигателями насосов и интеллектуальных задвижек // НефтеГазоХимия. 2021. № 3-4. С. 56-59. DOI: 10.24412/2310-8266-2021-3-4-56-59.

27. Юдин А. И. Состояние и перспективы развития инновационного сектора в контексте цифровой экономики РФ: кластеризация и анализ динамических данных // Управление экономическими системами. 2020. № 2 (30). С. 44-49.

28. Сташевская М. П. Отдельные подходы к определению сущности концепта "большие данные" в цифровой экономике // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия D. Экономические и юридические науки. 2020. № 14. С. 109-111.