Машинні методи проблемно-орієнтованого бізнес аналізу великих даних вінницького регіону

Abstract

This article is devoted to the analysis of the application of machine methods for effective problem-oriented business analysis of big data in the Vinnytsia region. The main emphasis is on supply chain optimization in the context of manufacturing enterprises, which is critical for improving business efficiency and minimizing costs. Key methods and tools used to analyze and optimize business processes are covered, including machine learning for demand forecasting, time series analysis for efficient inventory management, optimization of delivery routes, and data visualization tools. Machine learning techniques such as random forest and neural networks are used to accurately predict future demand based on analysis of historical data. This allows companies from the Vinnytsia region to more efficiently manage stocks and reduce storage costs. Time series analysis using techniques such as ARIMA helps identify seasonal fluctuations in sales, allowing inventory to be optimized in response to changes in demand. Optimization of delivery routes using optimization algorithms, such as the nearest neighbor algorithm, aims to reduce fuel costs, shorten delivery times and improve the efficiency of logistics operations. Visualization tools such as Tableau and Power BI play an important role in providing intuitive graphical representation of complex data sets, facilitating decision making. The importance of adapting the latest technologies to local conditions and the specifics of the Vinnytsia region, as well as the integration of these technologies into the development strategy of enterprises to increase their productivity and competitiveness on the market, is emphasized. The research findings highlight the importance of integrating big data analytics and machine learning technologies to effectively solve complex business challenges.

Ця стаття присвячена аналізу застосування машинних методів для ефективного проблемно-орієнтованого бізнес аналізу великих даних у Вінницькому регіоні. Основний акцент зроблено на оптимізації ланцюга постачання в контексті виробничих підприємств, що є критично важливим для підвищення ефективності бізнесу та мінімізації витрат. Розглядаються ключові методи та інструменти, що використовуються для аналізу та оптимізації бізнес-процесів, включаючи машинне навчання для прогнозування попиту, аналіз часових рядів для ефективного управління запасами, оптимізацію маршрутів доставки, та інструменти для візуалізації даних. Методи машинного навчання, такі як Random Forest та нейронні мережі, використовуються для точного прогнозування майбутнього попиту на основі аналізу історичних даних. Це дозволяє компаніям з Вінницького регіону ефективніше управляти запасами та знижувати витрати на зберігання. Аналіз часових рядів, використовуючи методики, такі як ARIMA, допомагає ідентифікувати сезонні коливання у продажах, дозволяючи оптимізувати запаси відповідно до змін у попиті. Оптимізація маршрутів доставки за допомогою алгоритмів оптимізації, таких як алгоритм найближчого сусіда, спрямована на зниження витрат на пальне, скорочення часу доставки та підвищення ефективності логістичних операцій. Важливу роль відіграють інструменти візуалізації, такі як Tableau та Power BI, які забезпечують інтуїтивно зрозуміле графічне представлення складних наборів даних, полегшуючи прийняття рішень. Підкреслюється важливість адаптації новітніх технологій до місцевих умов та специфіки Вінницького регіону, а також інтеграції цих технологій у стратегії розвитку підприємств для підвищення їх продуктивності та конкурентоспроможності на ринку. Висновки дослідження підкреслюють значення інтеграції технологій аналітики великих даних і машинного навчання для ефективного вирішення складних бізнес-завдань