Ру
Регистрация Вход

Список публикаций по ключевому слову: «сбор данных»

  • Разработка цифрового профиля предприятия как элемент стратегии цифровизации и подготовки специалистов

    Статья в сборнике трудов конференции
    Социально-педагогические вопросы образования и воспитания
    Авторы:
    Михайлов Артём Сергеевич, Кукарцев Владислав Викторович
    Рубрика:
    Содержание и технологии профессионального образования
    Аннотация:
    В статье рассматривается вопрос разработки цифрового профиля предприятия как элемента общей стратегии цифровой трансформации. Приведены актуальность, цели и этапы создания цифрового профиля предприятия. В статье также приводятся примеры российских предприятий, использовавших цифровой профиль, и некоторые программы для его создания. Сделан акцент на значимости интеграции цифрового профиля с другими информационными системами для оптимизации бизнес-процессов. Описываются проблемы, возникающие при создании цифрового профиля, и подчёркивается важность привлечения экспертов для успешной подготовки специалистов соответствующего профиля.
    Ключевые слова:
    государственная поддержка, цифровая трансформация, цифровая зрелость, цифровой профиль, сбор данных, упрощение управления, подготовка ИТ-специалистов
    Перейти 

  • Формирование этических компетенций у специалистов по маркетинговым коммуникациям в условиях использования технологий искусственного интеллекта для сбора и анализа данных

    Статья в сборнике трудов конференции
    Право, экономика и управление: теория и практика
    Авторы:
    Менжевицкий Матвей Евгеньевич, Козлов Олег Александрович
    Рубрика:
    Менеджмент и маркетинг
    Аннотация:
    В цифровую эпоху, когда искусственный интеллект (ИИ) становится центральным инструментом в сборе и анализе данных для маркетинговых коммуникаций, критически важной становится проблема этического использования технологий. Способность ИИ к глубокому анализу потребительских данных и высокоточной персонализации несёт как огромные возможности, так и значительные риски, включая вопросы конфиденциальности, предвзятости алгоритмов и потенциальных манипуляций. Традиционные подходы к подготовке специалистов по маркетингу не всегда учитывают эти новые этические дилеммы. В статье рассматриваются ключевые этические вызовы, возникающие при использовании ИИ для обработки данных: от вопросов согласия и защиты персональных данных до проблемы ответственности за решения, генерируемые алгоритмами. Предлагается модель формирования этических компетенций, включающая теоретическое осмысление этических принципов ИИ, практическое применение этических фреймворков при работе с данными и развитие критического мышления для распознавания и разрешения этических конфликтов.
    Ключевые слова:
    маркетинговые коммуникации, искусственный интеллект, анализ данных, персонализация, сбор данных, этические компетенции, этика маркетинга
    Перейти 

  • Cherry picking: манипуляция данными

    Статья в сборнике трудов конференции
    Психолого-педагогические исследования – Тульскому региону
    Автор:
    Грязнов Сергей Александрович
    Рубрика:
    Развитие и социализации личности в условиях цифровизации
    Аннотация:
    Статья посвящена исследованию избирательного подхода в аналитике данных под названием «cherry picking». Данный подход понимается как выборочное и предвзятое извлечение данных или информации для последующего анализа. Сделан вывод, что избирательный подход, выборочное извлечение и анализ точек данных, которые поддерживают желаемый результат, игнорируя при этом противоречивую информацию, представляет собой значительный риск для целостности и объективности анализа.
    Ключевые слова:
    манипуляция, анализ данных, сбор данных, cherry picking, аналитический вывод, продвижение интересов
    Перейти 

  • Анализ больших данных для стратегического планирования

    Статья в сборнике трудов конференции
    Инновационные подходы к управлению в экономических, технических и правовых системах
    Авторы:
    Волошин Никита Александрович, Владимирова Тамара Михайловна
    Рубрика:
    Экономические стратегии в сфере управления современным бизнесом
    Аннотация:
    В статье рассматривается роль анализа больших данных в стратегическом планировании современных организаций. Описаны основные компоненты анализа, включая сбор, хранение, обработку, анализ и визуализацию данных. Особое внимание уделено применению анализа больших данных для прогнозирования тенденций, оптимизации процессов, управления рисками и персонализации. Приведены примеры успешного использования больших данных в компаниях, таких как Amazon, Netflix и General Electric, демонстрирующие их преимущества в различных отраслях.
    Ключевые слова:
    стратегическое планирование, управление рисками, анализ больших данных, обработка данных, персонализация, сбор данных, хранение данных, визуализация данных, прогнозирование тенденций, оптимизация процессов, Amazon, Netflix, General Electric
    Перейти