Основные цели нашего исследования: проанализировать преимущества использования Big Data (далее— большие данные) в менеджменте, изучить реальные примеры его применения, оценить возможные риски и проблемы при внедрении Big Data в менеджмент. Мы надеемся, что наше исследование будет полезно для практиков менеджмента и тех, кто заинтересован в развитии этой области.
В статье мы предложим классификацию применения Big Data в менеджменте и проанализируем существующие исследования и практики. Также проанализируем технологические инструменты, которые могут помочь в решении проблем, связанных с Big Data.
В заключение предложим рекомендации для организаций, которые хотят внедрить Big Data в свою деятельность, и оценим перспективы развития использования Big Data в менеджменте.
В целом наша статья представляет собой важный взгляд на проблемы и возможности использования Big Data в менеджменте. Мы надеемся, что она будет полезна для практиков и исследователей в этой области.
Использование больших данных в управлении в последние годы привлекает все больше внимания, и многие исследователи изучают потенциальные преимущества и проблемы этого подхода. Обзор литературы можно разделить на две основные области: применение больших данных в управлении и инструменты и методы, используемые для их анализа и управления ими. Что касается применения больших данных в управлении, исследователи сосредоточились на их потенциале для улучшения процессов принятия решений и повышения эффективности работы в различных отраслях. Например, некоторые исследования показали, что большие данные могут быть использованы для улучшения управления цепочками поставок путем снижения затрат и повышения эффективности. В других исследованиях изучалось, как большие данные могут быть использованы для улучшения управления взаимоотношениями с клиентами и повышения точности прогнозов в маркетинге и продажах.
Что касается инструментов и методов, используемых для анализа и управления большими данными, исследователи изучили различные подходы, включая анализ данных, машинное обучение и предиктивную аналитику. Эти методы применяются в различных областях, включая финансы, здравоохранение и розничную торговлю, с целью улучшения процессов принятия решений и повышения эффективности работы.