Preview

Qainar Journal of Social Science

Расширенный поиск

Технология "Big Data" в цифровой трансформации экономики

https://doi.org/10.58732/2958-7212-2023-2-77-95

Аннотация

   Авторы ставили целю исследовать сущность и основы функционирования «Big Data» в цифровой экономике и особенности успешного использования предприятиями технологии «Больших Данных» в качестве нового экономического ресурса. «Big Data» aвторами представляется как новый экономический ресурс и цифровая технология, которые позволяют решить первоочередную задачу, т. е. выделение на концептуальном уровне исследования наиболее значимых факторов (ресурсов), которые определяют организационный потенциал для использования больших данных. В статье особо подчеркнуто, что в обыденном понимании термин «большие данные» ассоциируется просто с большим объемом информации. Однако исследование причин, по которым компании принимают решение инвестировать в проекты по использованию больших данных, показывает, что главным мотивирующим фактором для них служит не большой объем данных как таковой, а их разнообразие, позволяющее получить количественную и качественную информацию о сложной (комплексной) системе материальных и нематериальных факторов деятельности современной компании. Авторы констатируют, что ожидаемая информационная революция состоит в том, как мы анализируем бизнес и обосновываем управленческие решения, и она обусловлена не просто экспоненциальным, лавинообразным ростом объема больших данных, а появлением в результате такого роста информации нового качества - информации, о которой аналитики десять лет назад не могли даже мечтать. Проблемные материалы статьи излагаются следующим образом: вначале дается анализ публикаций, необходимый для определения содержания понятия «большие данные», а также выделяются позитивные и нормативные модели больших данных. Далее, на основе ресурсно-ориентированного подхода и по результатам эмпирического исследования зарубежных компаний-лидеров в реализации проектов больших данных, разрабатывается концептуальная модель внутрифирменных факторов, определяющих организационный потенциал использования больших данных. В итоге формулируются рекомендации для отечественных компаний, реализующих или принимающих решения о проектах по использованию больших данных.

Об авторах

А. A. Тагай
Академия Кайнар
Казахстан

к. э. н., доцент

Алматы



К. Ш. Сыздыкова
Академия Кайнар
Казахстан

к. э. н., профессор

Алматы



К. Р. Халмурзаева
Вестминстерский университет
Великобритания

студент-бакалавр

Лондон



Список литературы

1. Sejahtera F., Wang W., Indulska M., Sadiq S. Enablers and Inhibitors of Effective Use of Big Data: Insights from a Case Study // Proceedings of PACIS 2018 - 22<sup>nd</sup> Pacific Asia Conference on Information Systems. Ed. Tanabu M., Senoo D. Yokohama. – 2018.[Электрондық ресурс]. Қолжетімді: https://aisel.aisnet.org/pacis2018/27/ (өтінім берілген күні 24. 04. 2023).

2. Big Data Executive Survey 2016 // An Update on the Adoption of Big Data in the Fortune 1000. Boston: New Vantage Partners LLC. – 2016. – P. 16. [Электрондық ресурс]. Қолжетімді: http://www.datascienceassn.org/sites/default/files/Big%20Data%20Executive%20Survey%202016.pdf (өтінім берілген күні 24. 04. 2023).

3. Клейнер Г. Б. Системная парадигма и системный менеджмент // Российский журнал менеджмента. – 2008. – Т. 6. – №. 3. – С. 27-50. [Электрондық ресурс]. Қолжетімді: https://rjm.spbu.ru/article/%20view/475/406 (өтінім берілген күні 24. 04. 2023).

4. Бахенская М. В. Интеллектуальный капитал организации: методологические подходы к определению // Вестник Санкт-Петербургского университета. Социология. – 2011. – №. 3. – С. 280-285.

5. Cox M., Ellsworth D. Managing big data for scientific visualization // ACM siggraph. – MRJ / NASA Ames Research Center, - 1997. – Vol. 97. – №. 1. – Р. 21-38.

6. Laney D. et al. 3D data management: Controlling data volume, velocity and variety // META group research note. – 2001. – Vol. 6. – №. 70. – Р. 134-145.

7. Blazquez D., Domenech J. Big Data sources and methods for social and economic analyses //Technological Forecasting and Social Change. – 2018. – Vol. 130. – Р. 99-113. doi: 10.1016/j.techfore.2017.07.027

8. Ghoshal A., Larson E. C., Subramanyam R., Shaw, M. J. The impact of business analytics strategy on social, mobile, and cloud computing adoption. – 2014. [Электрондық ресурс]. Қолжетімді: https://web.archive.org/web/20180720080704id_/http://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1371&context=icis2014 (өтінім берілген күні 24. 04. 2023).

9. Günther W. A. et al. Debating big data: A literature review on realizing value from big data // The Journal of Strategic Information Systems. – 2017. – Vol. 26. – №. 3. – Р. 191-209. doi: 10.1016/j.jsis.2017.07.003

10. Kouanou A. T. et al. An optimal big data workflow for biomedical image analysis // Informatics in Medicine Unlocked. – 2018. – Vol. 11. – Р. 68-74. doi: 10.1016/j.imu.2018.05.001

11. Manyika C. J., Miremadi M. Where Machines Could Replace Humans – and Where They Can’t (yet). N.-Y.: McKinsey Quarterlyю - 2018. [Электрондық ресурс]. Қолжетімді: http://dln.jaipuria.ac.in:8080/jspui/bitstream/123456789/2951/1/Where-machines-could-replace-humans-and-where-they-cant-yet.pdf (өтінім берілген күні 24. 04. 2023).

12. Davenport T., Bean R. Big Data Executive Survey 2017. Executive summary of findings // New Vantage Partners. – 2017. [Электрондық ресурс]. Қолжетімді: https://www.privacyitalia.eu/wp-content/uploads/2017/06/Big-Data-Executive-Survey-2017-Executive-Summary.pdf (өтінім берілген күні 24. 04. 2023).

13. Tallon P. P. Corporate governance of big data: Perspectives on value, risk, and cost // Computer. – 2013. – Vol. 46. – №. 6. – С. 32-38. [Электрондық ресурс]. Қолжетімді: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6519236 (өтінім берілген күні 24. 04. 2023).

14. Когденко В. Г., Мельник М. В. Современные тенденции в бизнес-анализе: исследование экосистемы компании, анализ информационной составляющей бизнес-модели, оценка возможностей роста // Экономический анализ: теория и практика. – 2017. – Т. 16. – №. 10 (469). – С. 1878-1897. doi: 10.24891/ea.16.10.1878

15. Малиновская Н. В. Концепция множественности капиталов в интегрированной отчетности // Международный бухгалтерский учет. – 2018. – Т. 21. – №. 6 (444). – С. 700-713. doi: 10.24891/ia.21.6.700

16. Луканина А. В. Анализ базовых категорий МСФО в рамках принципа приоритета содержания над формой // Международный бухгалтерский учет. – 2016. – №. 2 (392). – С. 19-33.

17. Ackoff R. L. From data to wisdom //Journal of applied systems analysis. – 1989. – Т. 16. – №. 1. – С. 3-9.

18. Rowley J. The wisdom hierarchy: representations of the DIKW hierarchy // Journal of information science. – 2007. – Т. 33. – №. 2. – С. 163-180. doi: 10.1177/0165551506070706

19. Boisot M. Knowledge assets: Securing competitive advantage in the information economy. - Oxford: OUP. –1998. – 312 p.

20. LaValle S., Lesser E., Shockley R., Hopkins M. S., Kruschwitz N. Big Data, Analytics and the Path from Insights to Value // MIT sloan management review. – 2013. – № 2. – Т. 21. – Р. 20–31. [Электрондық ресурс]. Қолжетімді: https://sloanreview.mit.edu/article/big-data-analytics-and-the-path-from-insights-to-value/

21. McIver D., Lengnick-Hall C. The causal ambiguity paradox: Deliberate actions under causal ambiguity // Strategic Organization. – 2018. – Vol. 16. – №. 3. – P. 304-322. doi: 10.1177/1476127017740081

22. Teece D. J., Pisano G., Shuen A. Dynamic capabilities and strategic management // Strategic management journal. – 1997. – Vol. 18. – №. 7. – P. 509-533. doi: 10.1002/(SICI)1097-0266(199708)18:7%3C509::AID-SMJ882%3E3.0.CO;2-Z

23. Gao J., Koronios A., Selle S. Towards a Process View on Critical Success Factors in Big Data Analytics, Projects // Proceedings of Twenty-first Americas Conference on Information Systems, Puerto Rico. – 2015. – P. 1–14.

24. Edvinsson L. Developing intellectual capital at Skandia // Long range planning. – 1997. – Vol. 30. – №. 3. – P. 366-373. doi: 10.1016/S0024-6301(97)90248-X

25. Smith G. T. On construct validity: issues of method and measurement // Psychological assessment. – 2005. – Vol. 17. – № 4. – P. 386-396. https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/1040-3590.17.4.396

26. Given L. M. The Sage encyclopedia of qualitative research methods. - New York: Sage publications, 2008. – 1043 p.


Рецензия

Для цитирования:


Тагай А.A., Сыздыкова К.Ш., Халмурзаева К.Р. Технология "Big Data" в цифровой трансформации экономики. Qainar Journal of Social Science. 2023;2(2):76-94. https://doi.org/10.58732/2958-7212-2023-2-77-95

For citation:


Tagay A.A., Syzdykova K.Sh., Halmurzaeva K.R. «Big Data» technology in the digital transformation of the economy. Qainar Journal of Social Science. 2023;2(2):76-94. (In Kazakh) https://doi.org/10.58732/2958-7212-2023-2-77-95

Просмотров: 3029


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2958-7212 (Print)
ISSN 2958-7220 (Online)