АНАЛІЗ ПРОБЛЕМ ЗБИРАННЯ ДАНИХ У ІНТЕГРОВАНИХ СТРУКТУРАХ ТА ЇХ ВПЛИВ НА ТОЧНІСТЬ ПРОГНОЗНОЇ АНАЛІТИКИ ПРИ ПОБУДОВІ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ - ЗАМЛИНСЬКИЙ, Віктор; ЩУРОВСЬКА, Алла; ТРІШИН, Федір (Економіка України, 2025)
Ефективність бізнес-процесів у сучасному світі визначається якістю аналітики, проведеної на основі великих даних. Ці процеси являють собою послідовність взаємопов’язаних дій, спрямованих на досягнення стратегічних і оперативних цілей. Однією з ключових перешкод для високоточної аналітики є неоднорідність джерел даних, несумісність форматів, затримки в оновленні інформації, а також помилки в агрегації і обробці. Ці фактори провокують спотворення даних, що негативно впливає на надійність прогнозних моделей і може призвести до неефективного управління. Інструменти BigData дозволяють проводити детальний аналіз бізнес-операцій, виявляти «вузькі» місця, оптимізувати процеси і визначати перспективні напрями розвитку. Ефективність таких рішень безпосередньо залежить від якості вихідних даних. За наявності помилок, невідповідностей або суперечностей прогнозні моделі втрачають точність, що знижує достовірність аналітичних висновків. Для мінімізації ризиків, пов’язаних із перекрученням інформації, необхідно стандартизувати процедури збирання, перевірки й обробки даних. Використання сучасних алгоритмів машинного навчання і методів статистичного аналізу дозволяє автоматично виявляти помилки, очищати дані й підвищувати точність прогнозування. Завдяки оптимізації процесів збирання й аналізу даних у інтегрованих структурах компанії можуть ухвалювати обґрунтовані рішення на основі актуальної інформації. Це допомагає підвищувати конкурентоспроможність, створювати затребувані продукти, формулювати ефективні стратегії і швидко адаптуватися до змін на ринку. Розглянуто вплив проблем збирання даних у інтегрованих структурах на точність прогнозної аналітики. Проаналізовано ключові фактори, що призводять до викривлення даних, включаючи неоднорідність, неповноту, застарілість і проблеми інтеграції. Обґрунтовано необхідність стандартизації процесів збирання, очищення і верифікації даних для підвищення достовірності прогнозу. Окреслено сучасні методи машинного навчання і статистичного аналізу, ефективність яких залежить від якості даних.