ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В МОДЕЛЯХ УПРАВЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ

Цифровая трансформация экономики привела к тому, что данные становятся стратегическим ресурсом, однако механизмы их интеграции в управленческие модели и влияние на результативность организаций остаются недостаточно изученными. Цель -проанализировать перспективы применения технологий больших данных в моделях управления результативностью, с акцентом на институциональные и культурные факторы. Работа систематизирует эмпирические эффекты Big Data по уровням управления (операционный, тактический, стратегический) и уточняет роль алгоритмического управления и data-driven культуры как медиаторов между техническим потенциалом аналитики и ростом эффективности. Использован объяснительно-аналитический дизайн с опорой на систематизированный нарративный обзор и элементы концептуального моделирования. В выборку включены публикации 2017–2024 гг. из Scopus/Web of Science, отечественные рецензируемые издания, нормативные документы (GDPR, ISO/IEC 23894) и консалтинговые отчёты. В результате, на операционном уровне Big Data обеспечивают предиктивное обслуживание, оптимизацию цепей поставок и риск-менеджмент; на тактическом – трансформируют HR-аналитику и каскадирование KPI; на стратегическом – институционализируют новые модели performance management. Основные барьеры – кадровый дефицит, незрелость процессов data governance, культурные ограничения. Результаты могут быть использованы для совершенствования систем управления результативностью и укрепления доверия к аналитике как к легитимному основанию решений. Дальнейшие исследования должны включать построение причинно-следственных моделей «Big Data — KPI», панельные исследования и оценку этических последствий алгоритмического управления.