Большие данные и принятие решений. Искусственный интеллект

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИЗУЧЕНИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ 5
1.1. Понятие и сущность больших данных 5
1.2. Характеристика больших данных 8
1.3. Искусственный интеллект и его роль в обработке больших данных 12
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ РЫНКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ В РОССИИ И ЗА РУБЕЖОМ 15
2.1. Структура и объем зарубежного рынка больших данных 15
2.2. Основные потребители технологий больших данных в России 19
2.3. Влияние искусственного интеллекта на рынки труда в различных отраслях и регионах 22
ГЛАВА 3. ПРОБЛЕМЫ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ 26
3.1. Проблемы больших данных 26
3.2. Пути решения больших данных 28
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 31
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 33

Весь текст будет доступен после покупки

Актуальность темы исследования. Технологии больших данных (Big Data) достаточно велика, так как в данный момент она является одним из ключевых драйверов развития информационных технологий. Это направление, относительно новое для российского бизнеса, получило широкое распространение в западных странах. Связано это с тем, что в эпоху информационных технологий, особенно после бума социальных сетей, по каждому пользователю интернета стало накапливаться значительное количество информации, что в конечном счете дало развитие направлению Big Data.
Большие данные представляют собой массивы информации, характеризующиеся колоссальными объемами, стремительно растущей скоростью накопления, разнообразием их формата представления как в виде структурированной, так и неструктурированной информации. Big Data также включают в себя комплекс инновационных методов и способов хранения и обработки информации с целью автоматизации, оптимизации бизнес-процессов, обеспечения принятия наиболее эффективных решений на основе накопленной информации.
Объект исследования – большие данные, искусственный интеллект.
Предмет исследования – большие данные и принятие решений, а также искусственный интеллект.

Весь текст будет доступен после покупки

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИЗУЧЕНИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
1.1. Понятие и сущность больших данных
Для развития рынка цифровых технологий, как и любому другому процессу, характерны некоторые особые признаки. Ими становятся различные инструменты и технологии, которые помогают ускорить процессы экономических взаимоотношений. К таким инструментам относятся: искусственный интеллект, блокчейн, нейронные сети, виртуальная реальность, облачные системы, машинное обучение и многое другое. Одним из ключевых направлений развития информационных технологий являются так называемые Большие Данные (Big Data). Это инструменты и методы сбора, обработки, хранения информации и применения полученных результатов в дальнейших бизнес-процессах.
Иными словами, Big Data – управление и обработка структурированными и неструктурированными данными. Впервые термин «Большие данные» использовал Клиффорд Линч в 2008 году в своей статье, в которой размышлял об увеличивающемся объеме обрабатываемых данных и возможностях их применения. Постепенно ведущие компании мира стали внедрять новые информационные технологии на основе обработки данных.
Под термином «большие данные» понимают и наличие данных больше, чем 100 Гб (например, 500 Гб, 1 ТБ), и такие данные, которые невозможно обрабатывать в Excel, т. е. традиционным способом, и данные, которые невозможно обработать на одном компьютере [14].

Весь текст будет доступен после покупки

1. Агапов В. В., Яковлев С. А., Пратусевич В. Г. Обзор и оценка перспектив развития мирового и российского рынков информационных технологий [Текст] / Агапов В. В., Яковлев С. А., Пратусевич В. Г. — 3-е изд.. — Москва: Юрайт, 2015 — 256 c.
2. Архипова Л. И. Большие данные и искусственный интеллект в бизнесе: развитие и регулирование [Текст] / Архипова Л. И. // Юрайт. — 2020. — № 6-3. — С. 122-127.
3. Белова М. С. Искусственный интеллект при анализе больших данных [Текст] / Белова М. С. // . — 2021. — № 4(36). — С. 136-141.
4. Булгакова Е. В., Булгаков В. Г., Акимов В. С. «Использование «больших данных» в системе государственного управления: условия, возможности, перспективы» [Текст] / Булгакова Е. В., Булгаков В. Г., Акимов В. С. // Общетеоретические и исторические проблемы юридической науки и практики. — 2015. — № . — С. 41-57.
5. Вичугова А. А. Как и зачем HR использует Big Data: технологии больших данных в управлении человеческими ресурсами / Вичугова А. А. [Электронный ресурс] // : [сайт]. — URL: https://www.bigdataschool.ru/bigdata/big-data-hr (дата обращения: 17.11.2023).
6. Гула Е. С., Канардов И. А. Большие данные Big Data для HR. Как увидеть личность за цифрой? / Гула Е. С., Канардов И. А. [Электронный ресурс] // : [сайт]. — URL: http://hr-media.ru/bolshie-dannye-bigdata-dlya-hr-kak-uvidet-lichnost-zatsifroj/ (дата обращения: 16.11.2023).
7. Данилкина Ю. В., Яковлева А. О. Использование цифровых технологий в принятии управленческих решений [Текст] / Данилкина Ю. В., Яковлева А. О. // Инновации и инвестиции. — 2022. — № 3. — С. 69-73.
8. Дегтярёва В. В., Гусейнова Н. Р. Возможности применения глобальных технологий Big Data в автоматизированных системах управления [Текст] / Дегтярёва В. В., Гусейнова Н. Р. // Приоритетные и перспективные направления научно-технического развития Российской Федерации. — 2021. — № 3. — С. 338-342.
9. Забиров Р. Р. Управление персоналом в эпоху Больших данных [Текст] / Забиров Р. Р. // Молодой ученый. — 2019. — № 31(269). — С. 52-53.
10. Иванов А. В. Инвестиции в науку повышают экономическую эффективность бизнеса. / Иванов А. В. [Электронный ресурс] // Исиэп ниу вшэ: [сайт]. — URL: https://issek.hse.ru/news/828948590.html?ysclid=lhyu2y7ugb991665715 (дата обращения: 21.11.2023).

Весь текст будет доступен после покупки