предиктивна аналітика

Ця стаття присвячена дослідженню ролі бізнес-аналітики в епоху великих даних (Big Data) та її впливу на прийняття рішень у сучасних організаціях. Проаналізовано основні тенденції використання великих даних у бізнес-середовищі, включаючи розвиток штучного інтелекту, машинного навчання, предиктивної аналітики та реальночасової обробки даних. Автори досліджують переваги використання аналітики великих даних, які полягають у персоналізації клієнтських пропозицій, покращенні управлінських процесів та підвищенні конкурентоспроможності організацій.

Стаття присвячена дослідженню переваг та недоліків застосування бізнес-аналітики в управлінні компаніями. Розглядається актуальність теми в контексті цифрової трансформації бізнесу та зростаючої ролі даних у прийнятті рішень. У роботі проаналізовано різні типи бізнес-аналітики: описову, діагностичну, прогнозну та прескриптивну, та їх вплив на ефективність управління. Досліджено ринок бізнес-аналітики, його поточний стан та перспективи розвитку.

It is necessary to determine the optimal methodology for the system of predictive analysis of equipment to prevent emergency situations. The system may include, in particular: data input/reading from sensors, processing/storage of information in a database using algorithms for processing Big Data and decision trees [1]. Identifying possible types of problems and making decisions on how to respond to them; training the system for more accurate response and decision-making.