аспирант
г. Москва и Московская область, Россия
УДК 339.133.017 Изучение спроса. Изучение потребностей. Изучение потребления
Современные информационные технологии, такие как большие данные, создают новые возможности для совершенствования бизнес-процессов сетевых торговых предприятий. Целью исследования является разработка системы управления бизнес-процессами торгового сетевого предприятия на основе инструментов анализа больших данных. В ходе исследования определены основные тенденции развития розничной торговли в России и проанализирован опыт внедрения больших данных в зарубежных сетевых торговых предприятий. Выявлены отличия традиционных методов сбора и анализа данных в розничной торговле от методов, предполагающих использование больших данных. Определены возможные направления использования больших данных сетевыми торговыми предприятиями. Рассмотрены составляющие процесса управления бизнес-процессами торгового сетевого предприятия на основе инструментов анализа больших данных. Предложены этапы и определены особенности внедрения системы управления бизнес-процессами на основе больших данных. Выявлены основные проблемы, с которыми могут столкнуться торговые сетевые предприятия при внедрении инструментов анализа больших данных, и предложены пути их решения.
розничная торговля, ритейл, анализ данных, Big Data, Data Mining, IoT, персонализированный опыт покупок, машинное обучение, искусственный интеллект, управление цепями поставок, сегментация, кибербезопасность
1. Ашкинадзе Г.А. Необходимость управления качеством инновационного процесса [Текст] / Г.А. Ашкинадзе, С.А. Филин // Проблемы и перспективы развития промышленности России. Сборник материалов III Международной научнопрактической конференции / под общ. ред. А.В. Быстрова. М.: Издво РЭУ имени Г. В. Плеханова, 2018. — С. 60–67.
2. Вайл П. Цифровая трансформация бизнеса: изменение бизнес модели для организации нового поколения [Текст] / П. Вайл, С. Ворнер. — М.: Альпина Паблишер, 2019. — 254 с.
3. Варзунов А.В. Анализ и управление бизнеспроцессами [Текст] / А.В. Варзунов, Е.К. Торосян, Л.П. Сажнева. М., 2016. — 114 с.
4. Великороссов В.В. Сущность и направления регулирования бизнеспроцессов в розничной торговле [Текст] / В.В. Великороссов // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2021. — Т. 2. — № 6. — С. 65–72. DOI:https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2021.06.02.011
5. ГОСТ Р ИСО/МЭК 205462021. Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь [Текст]. — М.: Стандартинформ, 2021. — 12 с.
6. Михненко О.Е. Цифровая трансформация аналитических процессов бизнеса [Текст] / О. Е. Михненко // Учет. Анализ. Аудит. — 2021. — Т. 8. — № 2. — С. 62–70. — DOI:https://doi.org/10.26794/240893032021826270
7. Национальное рейтинговое агентство [Текст]. 2024. — URL: https://www.ranational.ru (дата обращения: 01.08.2024).
8. О производстве и использовании валового внутреннего продукта в 2023 году [Текст] // Федеральная служба государственной статистики. 2024. — URL: https://rosstat. gov.ru/storage/mediabank/52_05042024.html (дата обращения: 01.08.2024).
9. Расчет цифрового двойника воронки продаж [Текст] / С.М. Сергеев, С.Е. Барыкин, Н.В. Островская, В.К. Ядыкин // Стратегические решения и рискменеджмент. 2020. — Т. 11. — № 3. — С. 286–293. — DOI:https://doi.org/10.17747/2618947X20203286293.
10. Рейтинг омниканальности крупнейших розничных ритейлеров глазами покупателя 2022–2023. Data Insight. 2023. — URL: https://www.omnirating.ru/#rec660824780 (дата обращения: 01.08.2024).
11. Рейтинг ТОП100 крупнейших российских интернетмагазинов // Datainsight. 2024. — URL: https://top100. datainsight.ru (дата обращения: 01.08.2024).
12. Розничная торговля [Текст] // Федеральная служба государственной статистики. 2024. — URL: https://rosstat.gov.ru/ statistics/roznichnayatorgovlya (дата обращения: 01.08.2024).
13. Филин С.А. Особенности экономических отношений предприятий оптовой торговли с другими субъектами рынка [Текст] / С.А. Филин, О.И. Обухов // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. — 2017. — Т. 13. № 10. — С. 1838–1855.
14. Efimova D. Retail and Big Data: Transforming the Industry to Become a Leader. URL: https://startups.epam.com/blog/ bigdataanalyticsinretail (дата обращения: 01.08.2024).
