Ko’rsatgichlari - Elektron tijoriy muhitni shakllantirishda raqamli texnologiyalar

|
Elektron tijoriy muhitni shakllantirishda raqamli texnologiyalar
|
bet | 15/20 | Sana | 06.01.2024 | Hajmi | 197 Kb. | | #130971 |
Bog'liq 4-mavzuKo’rsatgichlari
An’anaviy ma’lumot bazalari
Big Data (Katta ma’lumotlar) ma’lumot bazalari
Ma’lumotlar hajmi
Gigabaytdan terabaytgacha
Petabaytdan zetabaytgacha
Saqlash usuli
Markazlashgan
Markazlashmagan
Ma’lumotlarning tuzilishi
Tuzilmali
Yarim tuzilishli va tuzilmasiz
Ma’lumotlarni saqlash va qayta ishlash modellari
Vertikal model
Gorizontal model
Ma’lumotlarning o’zaro bog’liqligi
Kuchli
Kuchsiz
IqtisodiyotvaBigData (Kattama’lumotlar) ningbir-birigao’zarobog’liqligigao’zigahosisbotsifatidaGartnerkompaniyasiningengyangitexnologiyalaruchuntuzilganHypeCycleninggrafiginingtahliliniko’ribchiqishmumkin. Natijalarniko’ribchiqishnatijasidashuniaytishmumkinki, BigData (Kattama’lumotlar) texnologiyasiperspektivvarivojlanayotgantexnologiyalardanfaolishlatilyotgantexnologiyalarqatorigao’tganhamdaiqtisodiyotgayaxshiginafoydakeltiraboshlagan. Shundayqilib, BigData (Kattama’lumotlar) texnologiyalariqandaydirmodaemas, balki, usizzamonaviybiznesbozordaraqobatqilaolmaydigantexnologiyalarqatorigakiradi.
Toshkent Moliya instituti
R.H. Ayupov va G.R. Boltaboeva
McKinsey&Company konsalting firmasining ta’kidlashicha, Big Data (Katta ma’lumotlar) texnologiyasining iqtisodiyotda beshta asosiy ishlatish yo’nalishlari mavjud:
1. “Shaffof” informatsiya hosil qilish;
2. Matematik jihatdan asoslangan boshqaruv qarorlari qabul qilish;
3. Shaxsiy intilishlarni hisobga olgan holda mijozlarni tor darajada segmentlashtirish;
4. Murakkab analitika hisobiga qaror qabul qilish tezligini oshirish;
5. Keyingi avlod mahsulotlari va hizmatlarini yaratish va rivojlantirish (masalan, sotilgan mahsulotlarga o’rnatilgan datchiklar va moslamalar yordamida ularda profilaktik qobiliyatlarni amalga moshirish).
Konsalting firmasining fikricha, Big Data (Katta ma’lumotlar) texnologiyalari raqobatga va individual korxonalarning rivojlanishiga imkon beradilar.Katta hajmdagi ma’lumotlar tahlili ishlab chiqarish samaradorligini oshirish poydevori bo’lib qoladi. Masalan, chakana savdoda katta hajmli ma’lumotlardan foydalangan o’zining operatsion foydasini 60% dan ham ko’proq oshirishga imkon topadi. Ammo, hozirgi paytda iqtisodiyotning u yoki bu sohasida ishlayotgan tashkilotlar uchun asosiy muammo Big Data (Katta ma’lumotlar) ni tahlil qila oladigan mutaxassislarning yetishmovchiligidir. Masalan, 2018 yilga kelib, AQSH da Big Data (Katta ma’lumotlar) bilan ishlay oladigan mutahassislar yetishmovchiligi 190 ming nafarga yetadi. Analitik ma’lumotlar bilan ishlagan holda biznes qarorlar qabul qiluvchi boshqaruvchilar yetishmovchiligining soni esa salkam 1,5 millionga yetadi. Shuni ham alohida ta’kidlash kerakki, iqtisodiyotda Big Data (Katta ma’lumotlar) texnologiyalari qandaydir abstract trend yoki moda emas, balki real ishlayotgan instrumentariydir. Ko’pchilik tashkilotlar Big Data (Katta ma’lumotlar) texnologiyasini mijoz-servis tizimlarida yoki operatsion samaradorlikni oshirish uchun ishlatadilar. Lekin bu texnologiya tavakkalchilikni boshqarish yo’nalishida eng kam miqdorda ishlatiladilar. Economist Intelligence Unit tashkilotining izlanishlariga ko’ra, Big Data (Katta ma’lumotlar) texnologiyasining ko’pchilik sohalarga tadbiq qilinishi ijobiy natijalarga olib
Toshkent Moliya instituti
R.H. Ayupov va G.R. Boltaboeva
kelgan. Big Data ning iqtisodiyotda ishlatilishiga yaqqol misollardan biri – bashoratlash deyish mumkin. Masalan, Spaceknow kompaniyasi neftga bo’lgan narxni aniqlash uchun kosmosdan olingan suratlarni qayta ishlashni amalga oshiradi. Bunda ishlatiladigan algoritmlar soyaning ko’rinishi o’zgarishiga qarab, ombordagi neft miqdorini aniqlaydilar va shu ma’lumotlar asosida jahondagi eng katta neft omborlarining to’ldirilish daragasini aniqlashga imkon topadilar.
Iqtisodiy jarayonlarning joriy xolatlarini baholashda ham Big Data (Katta ma’lumotlar) dan foydalanish imkoniyatlari juda ham katta. Oddiy statistika esa bunday xolatlarda unchalik anoiq ma’lumot olishga imkon bermaydi va baholash jarayoni ko’pincha musbat tomon o’zgargan xolda ko’rinadi. Mamlakatning iqtisodiy faolligini doimiy almashtirilib turiluvchi rasmlar bazasidan foydalangan xolda aniqlash dasturidan foydalanib, Spaceknow kompaniyasi Xitoyning olti ming asosiy korxonasini ajratishga muvaffaq bo’ldi. Bunda mamlakat faoliyatining barcha ko’rsatgichlari tahlil qilingan, shu jumladan, qurilish jarayoni faolligi, avtoturargohlardagi avtomobillar soni, tutun chiqarish darajasi va boshqalar. Bu ma’lumotlar yordamida olingan natijalar (2016 yil mart) rasmiy ma’lumotlardan deyarli farq qilmagan. Big Data (Katta ma’lumotlar) texnologiyasi zamonaviy logistikada ham sezilarli iqtisodiy foyda berishi aniqlangan. Masalan, oneFactor nomli Rossiya kompaniyasi local va transmilliy yuk tashuvchilarga samarador bo’lmagan marshrutlarni aniqlash va ularni optimallashtirishga imkon beradigan geomaslahat beruvchi servis ishlab chiqdi. Mobil tarmoq ma’lumotlaridan foydalangan holda kompaniya mutaxassislari har bir posilka uchun borish nuqtasini katta aniqlikda topishga yordam beradi. CEO Google mutaxassisi Erik Shmidthning fikriga ko’ra, Big Data (Katta ma’lumotlar) texnologiyasining eng asosiy qo’llanilish yo’nalishi sug’urta faoliyati hisoblanadi. Sug’urta hizmatlarini taklif qiluvchi kompaniyalar turli insonlar haqidagi ma’lumotlarni yig’adilar va bu ma’lumotlar asosida shaxsiy sug’rta rejalarini ishlab chiqadilar. Big Data (Katta ma’lumotlar) texnologiyasining turli sohalardagi kompaniyalarda ishlatilish miqyosi quyida aks ettirilgan:
Telekommunikatsiya kompaniyalari;
Toshkent Moliya instituti
R.H. Ayupov va G.R. Boltaboeva
Injiniring tashkilotlari va konstruktorlik byurolari;
Ijtimoiy saytlar;
Robo-konsulting kompaniyalari;
Mobil hizmat ko’rsatish kompaniyalari;
Digital analitics kompaniyalari;
Birjalar va moliyaviy tashkilotlar;
Kriptotexnologik kompaniyalar;
Gigital Analitics kompaniyalari;
Logistika kompaniyalari;
Biznes va hizmat ko’rsatish korxonalari;
Ta’lim tashkilotlari;
Kraudfunding va kraudsorsing kompaniyalari.
Yuqorida qayd etilganlardan tashqari, Big Data (Katta ma’lumotlar) texnologiyasi bir qator iqtisodiy jarayonlarning ko’rsatgichlarini baholash jarayonini tubdan o’zgartirib yuborish imkoniyatiga ega bo’lgan bir uskunadir desak ham aslo yanglishmaymiz. Shuning uchun ham Big Data (Katta ma’lumotlar) texnologiyasi raqobatning kuchayishiga hamda ishlab chiqarish hajmi ortishiga hozirning o’zidayoq katta ta’sir ko’rsatayapti. Bu texnologiyaning moliyaviy yo’nalishlarda qo’llanilishi bo’yicha quyidagi ilovaga murojaat qilishingiz mumkin.
Agarda masala mamlakatning yoki korxonaning hayoti va mamoti haqida ketsa, bu sohadagi raqamli transformatsiya juda tez amalga oshishi mumkin. Bu masala bo’yicha KROK kompaniyasining eksperti Sergey Zinkevich quyidagi bir misolni keltiradi: Bir kompaniya, arzoniga uchib, hech kimga yaxshi ma’lum bo’lmagan firmadan jixozlar sotib oladi, ammo buni hujjatlashtirib qo’ymaydi. Ikki yarim yildan so’ng, firma bankrot bo’lgan va kompaniya o’z kerakli jihozlaridan tez orada ajralishi aniq bo’lib qolgan. Chunki jihozlar bankrot bo’lgan firmaga tegishli edi-da. Shuning uchun ham juma kunidan boshlab, dushanbagacha kompaniyaning bacha ishlarini bishqa tizimga ko’chirich va dushanbadan yangi tizimda ishni boshlash ular uchun hayotiy muhim bir masala bo’lib qolgan. Bunday
Toshkent Moliya instituti
R.H. Ayupov va G.R. Boltaboeva
sharoitda eng to’g’ri yechim kompaniyaning barcha ishlarni bulutli (Cloud) texnologiyalar asosida tashkil qilish edi. Bu ishga ulgurilsa, kompaniya yashashni davom ettirar, aks xolda kompaniya bankrot bo’lar edi. Ya’ni, hayot va mamot nasalasi ular oldida ko’ndalang turar edi. KROK kompaniyasi bu muammoni hal qila oldi va natijada u o’z biznes-jarayonlarining davomiyligini ta’minladi hamda yangi servis modelga o’tdi.
|
| |