Цифровая трансформация как детерминанта сущности современного аналитического обеспечения

Аннотация

Цель. Настоящее исследование направлено на выявление ключевых особенностей новой цифровой модели аналитического обеспечения бизнеса и определение методологических условий, необходимых для её эффективного внедрения. Особое внимание уделено корпоративному управлению данными как основному фактору обеспечения их качества и надёжности для принятия обоснованных решений. Методы. Применены такие общенаучные методы исследования, как анализ, синтез, сравнение, обобщение. Работа основана на анализе современных научных публикаций и международных стандартов в области аналитических систем, управления и качества данных. Выполнен сравнительный обзор поколений бизнес-аналитики (Аналитика 1.0-3.0), а также рассмотрена концепция расширенной аналитики, объединяющей методы искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации процессов подготовки и анализа данных. Результаты. Показано, что переход к интеллектуальной, проактивной аналитике на базе ИИ-технологий позволяет компаниям принимать решения в реальном времени, тем самым повышая их гибкость и конкурентоспособность. Вместе с тем подчёркивается, что устойчивый эффект от внедрения таких технологий возможен только при наличии развитой институциональной среды работы с данными. Для этого необходимо формализовать принципы управления данными - определить роли, зону ответственности и политики, обеспечивающие стабильное качество данных на всех этапах аналитического цикла. Без зрелой системы управления данными даже самые современные аналитические платформы могут сводиться лишь к формальной визуализации отчётов, не дающих практической пользы. Таким образом, успешное внедрение расширенной аналитики требует не только технологических инвестиций, но и развития корпоративных механизмов управления и обеспечения качества данных, что является ключевым элементом цифровой трансформации бизнес-аналитики.