Перспектива развития data driven подхода в российской экономике

Цель исследования – выявить потенциал внедрения в экономическую среду Российской Федерации data driven подхода, а также определить ключевые барьеры и сформировать методические и практические рекомендации по внедрению подхода в организациях. Методология исследования основывается на применении общенаучных методов, таких как теоретический и сравнительный анализ, систематизация, синтез. Сделан вывод о том, что для полноценного внедрения data driven подхода необходимо проведение достаточно большого количества изменений в сторону цифровизации. Проведенный анализ цифровизации населения и бизнеса показал, что, несмотря на высокий показатель использования цифровых сервисов среди населения и бизнеса, уровень внедрения технологий работы с данными в организациях остается низким. Сформированы ключевые препятствия на пути перехода к data driven подходу и способы их преодоления. Выявлено, что процесс внедрения подхода в организации разных отраслей сталкивается с рядом ограничений, но основные принципы остаются неизменными, как и то, что внедрение подхода позволяет значительно повысить эффективность работы организации. Сформулировано представление о текущих вариантах, возможностях и преимуществах интеграции методологии data driven в российских организациях.

1. Абашкин В.Л., Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О., Гохберг Л.М. Индикаторы цифровой экономики: 2024. М.: Высшая школа экономики; 2024.

2. Awan U. et al. Big data analytics capability and decision-making: The role of data-driven insight on circular economy performance. Technological Forecasting and Social Change. 2021;168:120766. http://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.120766

3. Лебедев А.И. Теоретический анализ эффективности принятия решений: дерево целей и дерево метрик. Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2023;2:208–210.

4. Медведева Л.Ф., Архипова Л.И. Методические аспекты управления на основе принципов Data-Driven маркетинга. Инновационные научные исследования. 2022;5-3(19):139–149. https://doi.org/10.5281/zenodo.7089350

5. Чернышева Ю.Г. Бизнес-анализ-новые возможности аналитики для управления. Учет и статистика. 2022;1(65):69–76. https://doi.org/10.54220/1994-0874.2022.65.1.006

6. Юлдашева О.У., Пирогов Д.Е. Становление концепции Data Driven маркетинга. Практический маркетинг. 2021;11:3–9. http://doi.org/10.24412/2071-3762-2021-11297-3-9

7. Рукина П.А., Дубгорн А.С., Калязина С.Е. Применение концепции data driven в управлении медицинской организацией: успешные кейсы и шаги по внедрению в РФ. Экономика и управление. 2022;11(28):1146–1154. http://doi.org/10.35854/1998-1627-2022-11-1146-1154

8. Теплова И.Д., Журавлев И.А., Карманова А.А. Data-driven решения для организации комфортной и безопасной среды городских улиц. Экология урбанизированных территорий. 2022;1:109–115. https://doi.org/10.24412/18161863-2022-1-109-115