Критический анализ проблем больших данных и аналитических методов

Большие данные (BD), обладающие потенциалом для получения ценной информации с целью совершенствования процесса принятия решений, в последнее время привлекают значительное внимание как ученых, так и практиков. Аналитика больших данных (BDA) становится все более распространенной практикой, которую многие организации применяют для извлечения ценной информации из BD. Организации рассматривают аналитический процесс, включая внедрение и использование инструментов BDA, как средство повышения операционной эффективности; вместе с тем он обладает стратегическим потенциалом для создания новых источников дохода и получения конкурентных преимуществ перед соперниками. Однако необходимо учитывать различные типы аналитических приложений. Поэтому, прежде чем поспешно внедрять или приобретать дорогостоящие инструменты BD, организациям необходимо сначала изучить ландшафт BDA. Учитывая значимость BD и BDA, в статье представлен современный обзор, формирующий целостное представление о проблемах BD и методах BDA, теоретически обоснованных, предложенных или используемых организациями, что помогает другим участникам понять данный ландшафт и принимать обоснованные инвестиционные решения. Для этого систематически анализируются и обобщаются опубликованные исследования в области BD и BDA. В частности, авторы стремятся ответить на два основных вопроса: Q1 — какие различные типы проблем BD теоретически обоснованы, предложены или выявлены организациями? Q2 — какие различные типы методов BDA теоретически обоснованы, предложены или применяются для преодоления проблем BD? Данный систематический обзор литературы (SLR) основан на изучении прошлых тенденций и существующих закономерностей и тематических направлений исследований в области BDA, оценке научного вклада, обобщении знаний, а также выявлении ограничений, последствий и потенциальных направлений дальнейших исследований для поддержки академического сообщества в изучении исследовательских тем и закономерностей. Таким образом, для отслеживания внедрения стратегий BD применяется метод профилирования для анализа статей (publish...).