ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ЦИФРОВЫЕ СЕРВИСЫ ДЛЯ БИЗНЕС-АНАЛИТИКИ
Ключевые слова:
цифровые платформы, анализ данных, искусственный интеллект, машинное обучение, автоматизация, глубокое обучениеАннотация
Цифровизация в настоящее время обязывает к внедрению инноваций во все сферы жизнедеятельности человека, улучшая их и делая результативнее. В современных условиях интеллектуальные сервисы для анализа данных становятся необходимостью, поскольку позволяют модернизировать процессы управления данными и их анализа. Именно искусственный интеллект и его элементы позволяют в условиях цифровизации сохранять конкурентоспособность платформ и организаций, которые их используют. Регулярно растущие потоки данных подразумевают быструю адаптацию к условиям и умение работать с любым количеством и различными форматами информации. Также новые внешние факторы усложняют стратегические и аналитические процессы, с чем может справиться гибридная система обработки информации и прогнозирования данных. Уже реализованное на практике применение подтверждает возникшую необходимость и существующую эффективность внедрения ИИ в цифровые платформы.Скачивания
Библиографические ссылки
Мирханова А.Н. Роль моделей и методов интеллектуальной обработки данных в принятии решений и оптимизации бизнес-процессов // Нигматуллинские чтения-2023: Сборник докладов Международной научной конференции, Казань, 09-12 октября 2023 года. Казань: Академия наук Республики Татарстан, 2023. С. 451-453. EDN EGMXOR.
Рябов А.О. История развития данных и бизнес-анализа // Экономика и социум. 2017. № 12(43). С. 941-949. EDN YRFHYT.
National Research Council on the Full and Open Exchange of Scientific Data. Washington, DC: The National Academies Press. 1995.
Мамиева Н. Экономическое значение цифровых платформ // Символ науки: международный научный журнал. 2023. № 3-1. С. 69-71. EDN KPOCWQ.
Равочкин Н.Н. Роль данных в современной общественной жизни и СМИ: философский анализ // Вестник Армавирского государственного педагогического университета. 2024. № 2. С. 136-147. EDN AHRSOH.
Дарменова А.С. Открытые данные: двадцатипятилетняя история развития // Вестник НГУЭУ. 2020. № 2. С. 183-197. DOI 10.34020/2073-6495-2020-2-183-197. EDN OLWRQS.
Седойкина А.А. Аналитическая обработка данных. Обзор BI-платформ // Контентус. 2019. № S11. С. 89-95. EDN IEHNNL.
Краткая история Data Science: от зарубок на столбах до Big Data | Цех. URL: https://zeh.media/znaniye/knigi/5624108-kratkaya-istoriya-data-science?utm_source=chatgpt.com
Маковейчук Я.Т. Анализ ключевых возможностей облачных IOT платформ как проводников цифровизации экономики // Финансово-экономическое и информационное обеспечение инновационного развития региона: Материалы II Всероссийской научно-практической конференции. Посвящается 75-летию Гуманитарно-педагогической академии (филиал) ФГАОУ ВО «КФУ им. В.И. Вернадского» в г. Ялте, Ялта, 14-15 марта 2019 года / Отв. редактор А.В. Олифиров. Ялта: Общество с ограниченной ответственностью «Издательство Типография «Ариал». 2019. С. 381-385. EDN VWJZMA.
Коровин А.М. Обзор развития аналитических платформ для интеллектуального анализа данных // Наука ЮУрГУ: Секции технических наук: материалы 73-й научной конференции, Челябинск, 20-22 апреля 2021 года / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации «Южно-Уральский государственный университет». Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2021. С. 407-410. EDN ZAMEXR.
Буйволов Е.А. Сравнение производительности современных NOSQL баз данных с реляционной базой данных Sybase ASA 9.02 // Проблемы науки. 2020. № 6(54). С. 26-30. DOI 10.24411/2413-2101-2020-10601. EDN HIQXAD.
Биряльцев Е.В. Интеграция реляционных баз данных на основе онтологий // Учёные записки Казанского государственного университета. Серия: Физико-математические науки. 2007. Т. 149, № 2. С. 13-34. EDN JTZXKD.
Карпова И.П. Базы данных: учебное пособие; Федеральное агентство по образованию, Гос. образовательное учреждение высш. проф. образования Московский гос. ин-т электроники и математики (Технический ун-т). Москва: Московский гос. ин-т электроники и математики, 2009. 117 с.: ил., табл.; 20 см.; ISBN 978-5-94506-250-4.
Попов Е.В. Эволюция цифровых платформ инновационной деятельности // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. 2022. № 4. С. 117-130. DOI 10.15593/2224-9354/2022.4.9. EDN NGIWXD.
Портрет платформенного работника в России // НИУ ВШЭ. 2022. URL: https://issek.hse.ru/news/797813349.html.
Мокшанов М.В. Применение искусственного интеллекта в анализе данных: обзор текущего состояния и будущих направлений // Universum: технические науки. 2024. № 5-1(122). С. 40-48. DOI 10.32743/UniTech.2024.122.5.17513. EDN ZCNAQA.
Сазонов С.Н. Применение искусственного интеллекта (ИИ) для предсказательного обслуживания в промышленных системах // Наука и бизнес: пути развития. 2024. № 5(155). С. 101-104. EDN BOCTHO.
Роль данных и аналитики в бизнес-анализе: сбор, анализ и интерпретация данных для принятия решений // Проблемы научной мысли. 2023. Т. 9, № 2. С. 17-19. EDN BGXYSS.
Ощепков С.С. Задачи пространственно-временного анализа в среде ВЕБ-ГИС сервера // Современные техника и технологии: Сборник трудов XIV межд. науч.-практ. конф. студентов, аспирантов и молодых учёных, г. Томск, 24-28 марта 2008г. В 3 т. Т. 2. Томск: Изд-во Томск. политехн. ун-та, 2008. С. 364-365.
Обзор современных инструментов дата-аналитика / Аналитический портал Хабр. URL: https://habr.com/ru/articles/542718/
Ерешко Ф.И. От синтеза оптимальных цифровых платформ предприятий к синтезу цифровой платформы АПК // Актуальные проблемы и перспективы развития экономики: Труды XVIII Всероссийской с международным участием научно-практической конференции, Симферополь-Гурзуф, 24-26 октября 2019 года / Под ред. Н.В. Апатовой. Симферополь-Гурзуф: ИП Зуева Т.В., 2019. С. 32-37. EDN AIXZXR.
Mirkhanova, A.N. (2023) The role of models and methods of intelligent data processing in decision-making and optimization of business processes // Nigmatullin readings-2023: Collection of reports of the International Scientific Conference, Kazan, October 09-12, 2023. Kazan: Academy of Sciences of the Republic of Tatarstan. 451-453. EDN EGMXOR. (In Russ.)
Ryabov, A.O. (2017) The history of data development and business analysis // Economics and society. 12(43). 941-949. EDN YRFHYT. (In Russ.)
National Research Council on the Full and Open Exchange of Scientific Data. Washington, DC: The National Academies Press. 1995.
Mamieva, N. (2023) The economic importance of digital platforms // Symbol of Science: an international scientific journal. 3-1. 69-71. EDN KPOCWQ. (In Russ.)
Ravochkin, N.N. (2024) The role of data in modern public life and the media: a philosophical analysis // Bulletin of the Armavir State Pedagogical University. 2. 136-147. EDN AHRSOH. (In Russ.)
Darmenova, A.S. (2020) Open data: a twenty-five-year history of development // Bulletin of the National Research University of Economics. 2. 183-197. DOI 10.34020/2073-6495-2020-2-183-197. EDN OLWRQS. (In Russ.)
Sedoikina, A.A. (2019) Analytical data processing. Review of BI platforms // Contentus. S11. 89-95. EDN IEHNNL. (In Russ.)
A brief history of Data Science: from notches on pillars to Big Data | Workshop. – URL: https://zeh.media/znaniye/knigi/5624108-kratkaya-istoriya-data-science?utm_source=chatgpt.com. (In Russ.)
Makoveychuk, Ya.T. (2019) Analysis of key capabilities of cloud IOT platforms as agents of digitalization of the economy // Financial, economic and information support for innovative development of the region: Proceedings of the II All-Russian Scientific and Practical Conference. Dedicated to the 75th anniversary of the Humanitarian Pedagogical Academy (branch) of the V.I. Vernadsky KFU in Yalta, Yalta, March 14-15, 2019 / The responsible editor is A.V. Olifirov. Yalta: Limited Liability Company «Publishing House Printing House «Arial». 381-385. EDN VWJZMA. (In Russ.)
Korovin, A.M. (2021) Review of the development of analytical platforms for data mining // SUSU Science: Sections of Technical Sciences: proceedings of the 73rd Scientific Conference, Chelyabinsk, April 20-22, 2021 / Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation South Ural State University. Chelyabinsk: SUSU Publishing Center. 407-410. EDN ZAMEXR. (In Russ.)
Buivolov, E.A. (2020) Performance comparison of modern NOSQL databases with the relational database Sybase ASA 9.02 // Problems of Science. 6(54). 26-30. DOI 10.24411/2413-2101-2020-10601. EDN HIQXAD. (In Russ.)
Biryaltsev, E.V. (2007) Integration of relational databases based on ontologies // Scientific notes of Kazan State University. Series: Physical and mathematical sciences. Vol. 149, No. 2. Pp. 13-34. EDN JTZXKD. (In Russ.)
Karpova, I.P. (2009) Databases: textbook; Federal Agency for Education, State Educational Institution of Higher Education. Prof. Moscow State University of Education. Institute of Electronics and Mathematics (Technical University). Moscow: Moscow State Institute of Electronics and Mathematics, 2009. 117 p.: ill., tab.; 20 cm.; ISBN 978-5-94506-250-4. (In Russ.)
Popov, E.V. (2022) The evolution of digital platforms of innovation activity // Bulletin of the Perm National Research Polytechnic University. Socio-economic sciences. 4. 117-130. DOI 10.15593/2224-9354/2022.4.9. EDN NGIWXD. (In Russ.)
Portrait of a platform worker in Russia // HSE. 2022. URL: https://issek.hse.ru/news/797813349.html. (In Russ.)
Mokshanov, M.V. (2024) Application of artificial intelligence in data analysis: an overview of the current state and future directions // Universum: technical sciences. 5-1(122). 40-48. DOI 10.32743/UniTech.2024.122.5.17513. EDN ZCNAQA. (In Russ.)
Sazonov, S.N. (2024) Application of artificial intelligence (AI) for predictive maintenance in industrial systems // Science and business: ways of development. 5(155). 101-104. EDN BOCTHO. (In Russ.)
The role of data and analytics in business analysis: collection, analysis and interpretation of data for decision-making // Problems of scientific thought. 2023. Vol. 9, No. 2. Pp. 17-19. EDN BGXYSS. (In Russ.)
Oschepkov, S.S. (2008) Tasks of spatial and temporal analysis in the environment of a WEB GIS server // Modern technology and technology: Proceedings of the XIV International Scientific and Practical Conference of students, postgraduates and young scientists, Tomsk, March 24-28 2008. In 3 vols. Vol. 2. Tomsk: Tomsk Publishing House. Polytechnic University. The university. 364-365. (In Russ.)
Overview of modern data analytics tools / Analytical portal of Habr. URL: https://habr.com/ru/articles/542718 / (In Russ.)
Ereshko, F.I. (2019) From synthesis of optimal digital platforms of enterprises to synthesis of the digital platform of the agro-industrial complex // Actual problems and prospects of economic development: Proceedings of the XVIII All-Russian scientific and practical conference with international participation, Simferopol-Gurzuf, October 24-26, 2019 / Edited by N.V. Apatova. Simferopol-Gurzuf: IP Zueva T.V. 32-37. EDN AIXZXR. (In Russ.)
