Effective Data Management as a Competitive Advantage of Business Entity

The relevance of the research lies in the increasing influence of data management efficiency on all spheres of the modern economy. Today, no one disputes the importance of information for ensuring effective management decision-making and sustainable business development. The activity of any organization is accompanied by the collection, accumulation, processing, transmission of data necessary for effective business management and the formation of a corporate interaction environment. The purpose of this study is to identify trends in the development of corporate data management systems that provide sustainable competitive advantages of business. In accordance with the goal, the following tasks were set: identify changes in data management approaches that will provide a sustainable competitive advantage; to develop a universal architectural concept of an effective big data management system at all levels of business interaction; to develop recommendations for the transition of business to the proposed architecture of a digital data management platform. In the process of research, the authors of the article used such methods as theoretical (analysis, generalization, synthesis, abstraction, formalization, concretization) and general philosophical analysis (system method, analysis, observation). The authors use legal methods (formal- logical) as the basis for drawing conclusions. The article discusses the issues of managing integration processes of data management in the context of the development of the digital economy. The problems related to the efficiency of corporate data management at the present stage of development are analyzed. It is shown that the influence of corporate data management functions is characterized by significant features, which is why the effectiveness of their management is evaluated ambiguously at the current stage of economic development. Solving these problems requires rethinking the existing approaches to data management, as well as developing a new architecture of the special tools used. As a result of the research, the concept of a multi-level architecture of a corporate data management system (ecosystem) at all levels of business in any field of activity has been developed, taking into account the economic conditions of the country. Recommendations on the transition of companies to the proposed architecture of the corporate data management system have been developed.

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.