Возможности применения глобальных технологий Big Data для повышения эффективности логистических процессов

Ольга Эмильевна Башина, Лилия Валериевна Матраева

Аннотация


На сегодняшний день информация расширяется с геометрической прогрессией за счет развития технологий в этой области и появления новых устройств. Однако обработка этих данных ставит все новые задачи перед исследователями, так как в подавляющем большинстве они являются неструктурированными и хаотичными. Это привело к появлению нового направления Big Data, в рамках которого формируются подходы к исследованию больших объемов данных для выявления шаблонов и раскрытия новой информации.

В рамках бизнес-процессов наиболее успешным и перспективным направлением является использование данных технологий в рамках логистистических процессов компаний. В связи с этим на основании эмпиричесского изучения актуального опыта зарубежных и российских компаний в данной области авторы систематизировали наиболее успешные, по их мнению, примеры, когда технологические нововведения в области Big Data позволили компаниям принципиально увеличить эффективность их деятельности. В результате было выделено пять наиболее успешных направлений в области логистики: маршрутизация товаров и транспортных средств; планирование оперативной мощности компаний, анализ степени удовлетворенности клиентов, планирование бизнес-спроса. В рамках проведенного анализа авторы не только фиксируют появление новых специфических трендов и информационных решений в данной области, но и делают акцент на том, как использование определенных технологий в области Big Data способствовало повышению эффективности работы компании в целом.

Вместе с тем, несмотря на достижения в области технологических и методологических аспектов больших данных, существует большой неиспользованный потенциал в этой области для российских компаний, нераскрытие которого может привести к ослаблению их позиций уже в ближайшем будущем в высококонкурентных отраслях.


Ключевые слова


Big Data; методы сбора данных; методы обработки данных; статистика; логистические процессы

Полный текст:

PDF

Литература


кейсов по биг дате: подтвержденные примеры из индустрии, когда биг дата приносит деньги (2016) [Электронный ресурс] // Хабрахабр. 10 ноября. URL: https://habrahabr.ru/company/npl/blog/314926/ (дата обращения: 24.05.2017).

Ерохин, С. Г., Матраева, Л. В., Филатова, Ю. М. (2014) Иностранные инвестиции. М. : Дашков и К. 248 с.

Измалкова, С. А., Головина, Т. А. (2015) Использование глобальных технологий «BIG DATA» в управлении экономическими системами // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. № 4–1. С. 151–158.

Матраева, Л. В., Башина, О. Э. (2017) Современные тренды использования технологии big data в экономических процессах в практике зарубежных и отечественных компаний // Экономика и предпринимательство. № 5–1 (82–1). С. 788–791.

Семь кейсов использования технологий Big Data в сфере производства [Электронный ресурс] // Хабрахабр. 3 апреля. URL: https://habrahabr.ru/company/npl/blog/325550/ (дата обращения: 24.05.2017).

Сунаева, Ю. В. (2017) Последствия транснационализации для национальной экономики // Актуальные вопросы развития мировой и модернизации российской экономики. Курск : Университетская книга. С. 88–93.

Шавшина, С. А. (2015) Возможности использования больших данных в российском госсекторе // Экономика и предпринимательство. № 9–1 (62–1). С. 321–326.

Handfield, R., Straube, F., Pfohl, H., Wieland, An. (2013) Trends and Strategies in Logistics and Supply Chain Management. BVL International. 81 p.

Jeske, M., Grüner, M., Weiß, F. (2014) Big Data in Logistics. DHL. 31 p.

Sinn, M. (2012) Big Data & Predictive Analytics / Otto Group // Conference Talk “Big Data Europe”. Zurich. August 28. 28 р.

REFERENCES

keisov po big date: podtverzhdennye primery iz industrii, kogda big data prinosit den'gi (2016). Khabrakhabr, 10 November [online] Available at: https://habrahabr.ru/company/npl/blog/314926/ (access date: 24.05.2017). (In Russ.).

Erokhin, S. G., Matraeva, L. V. and Filatova, Iu. M. (2014) Inostrannye investitsii. Moscow, “Dashkov i K” Publ. 248 p. (In Russ.).

Izmalkova, S. A. and Golovina, T. A. (2015) Ispol'zovanie global'nykh tekhnologii «BIG DATA» v upravlenii ekonomicheskimi sistemami. Izvestiia Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomicheskie i iuridicheskie nauki, no. 4–1, pp. 151–158. (In Russ.).

Matraeva, L. V. and Bashina, O. E. (2017) Sovremennye trendy ispol'zovaniia tekhnologii big data v ekonomicheskikh protsessakh v praktike zarubezhnykh i otechestvennykh kompanii. Ekonomika i predprinimatel'stvo, no. 5–1 (82–1), pp. 788–791. (In Russ.).

Sem' keisov ispol'zovaniia tekhnologii Big Data v sfere proizvodstva. Khabrakhabr, 3 April [online] Available at: https://habrahabr.ru/company/npl/blog/325550/ (access date: 24.05.2017). (In Russ.).

Sunaeva, Iu. V. (2017) Posledstviia transnatsionalizatsii dlia natsional'noi ekonomiki. In: Aktual'nye voprosy razvitiia mirovoi i modernizatsii rossiiskoi ekonomiki. Kursk, Universitetskaia kniga. Pp. 88–93. (In Russ.).

Shavshina, S. A. (2015) Vozmozhnosti ispol'zovaniia bol'shikh dannykh v rossiiskom gossektore. Ekonomika i predprinimatel'stvo, no. 9–1 (62–1), pp. 321–326.

Handfield, R., Straube, F., Pfohl, H. and Wieland, An. (2013) Trends and Strategies in Logistics and Supply Chain Management. BVL International. 81 p.

Jeske, M., Grüner, M. and Weiß, F. (2014) Big Data in Logistics. DHL. 31 p.

Sinn, M. (2012) Big Data & Predictive Analytics / Otto Group. In: Conference Talk “Big Data Europe”. Zurich. 28 p.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


URL лицензии: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

 
Рейтинг@Mail.ru