Статья посвящена применению технологий больших данных в финансовом анализе предприятия, что является своевременным в условиях роста цифровизации и усложнения информационных потоков, а также усиления требований к качеству данных, скорости принятия решений и регуляторному соответствию. Автор корректно связывает востребованность big data с задачами повышения точности финансовых оценок, мониторинга рисков и устойчивости управленческих решений.
Научная новизна
Научная новизна работы заключается в предложении расширенной и «относительной» трактовки big data, где статус больших данных определяется не абсолютным объемом, а соответствием данных и инфраструктуры контекстным ограничениям (латентность, надежность, пропускная способность, воспроизводимость). Значимым вкладом является трехкомпонентная рамка определения (свойства данных — требования к обработке — критерии полезности) и трехэтапная методология внедрения (единая модель данных, конвейеры обработки, моделирование и верификация), дополняемая акцентом на контроль смещений и документирование преобразований.
Практическая значимость
Практическая ценность статьи состоит в прикладной структуризации внедрения контуров данных для финансового анализа: интеграция разнородных источников, организация потоковой/пакетной обработки, валидация моделей и управление качеством данных. Представленные подходы применимы для повышения достоверности показателей, ускорения управленческого отклика и усиления риск-контроля, включая вопросы этико-правового соответствия и прозрачности происхождения данных.
Статья рекомендуется к печати в научном журнале.
