Технологии big data в управлении девелоперскими проектами вузов при реорганизации промышленных зон в научно-образовательные кластеры
Как цитировать
Аннотация
Современная трансформация промышленных зон в научно-образовательные кластеры представляет собой комплексный процесс, требующий инновационных подходов к управлению девелоперскими проектами высших учебных заведений. В статье проанализированы возможности применения технологий big data для оптимизации процессов управления университетскими девелоперскими проектами в контексте реорганизации промышленных территорий. Исследование базируется на комплексном анализе информационной инфраструктуры проектного управления и оценке эффективности внедрения аналитических инструментов обработки больших данных. Методология исследования включает количественный и качественный анализ данных, собранных в период 2020-2024 годов в 12 российских университетах, активно участвующих в проектах трансформации промышленных зон. Применялись методы статистического анализа, экспертных оценок и математического моделирования. Результаты исследования демонстрируют значительное повышение эффективности процессов принятия управленческих решений при использовании технологий big data: сокращение времени разработки проектной документации на 42%, снижение финансовых рисков на 36%, повышение точности прогнозирования потребностей инфраструктуры на 47%. Разработана модель интеграции больших данных в управление девелоперскими проектами вузов, учитывающая специфику трансформации промышленных территорий в образовательные кластеры. Результаты исследования имеют теоретическую значимость для развития методологии управления проектами в образовательной сфере и практическую ценность для руководителей вузов и органов управления образованием при реализации комплексных проектов развития территорий.
Ключевые слова
Финансирование
Библиографические ссылки
Aagaard A., Harrison M. The role of data science and data analytics for innovation: a literature review // Technology аnalysis & Strategic management. 2024.
Al-Sufi I., Bousabaine A., Reid D. The role of big data analytics and decision-making in achieving project success // International journal of managing projects in business. 2022. № 15(3). рр. 546-564.
Bertoni A., Dubini P., Monti A. Bringing back in the spatial dimension in the assessment of cultural and creative industries and its relationship with a city's sustainability: The case of Milan // Sustainability. 2021. № 13(19). pp. 78-108.
Dutta D., Bose I. Managing a Big Data project: the case of Ramco Cements Limited // International journal of production economics. 2015. № 165. рр. 293-306.
Elragal A., Haddara M. The future of ERP systems: look backward before moving forward // Procedia technology. 2019. № 5. рр. 21-30.
Guo B., Hu J., Guo X. Can the industrial transformation and upgrading demonstration zones policy improve urban green technology innovation? An empirical test based on old industrial cities and resource-based cities in China // Frontiers in Environmental Science. 2025. № 12. pp. 150-177.
Imran F., Shahzad K., Butt A.F., Kantola J. Digital transformation of industrial organizations: toward an integrated framework // Journal of change management. 2021. № 21(4). рр. 451-479.
Kraus S., Jones P., Kailer N., Weinmann A., Chaparro-Banegas N., Roig-Tierno N. Digital transformation: an overview of the current state of the art of research // SAGE Open. 2021. № 11(3).
Obaid T. Leveraging Big Data analytics to improve project management and success rates: a review // SSRN Electronic journal. 2023.
Sang L., Yu M., Lin H., Zhang Z., Jin R. Big data, technology capability and construction project quality: a cross-level investigation. Engineering // Construction and architectural management. 2020. № 28(7). рр. 1940-1961.
Wang Y., Zhang H., Song M. Does Big Data – embedded new product development influence project success? // Research-technology management. 2020. № 63(4). pp. 36-48.
Wang Y., Zhou Q., Wang K. The impact of the digital economy on industrial structure upgrading in resource-based cities: evidence from China // PLoS ONE. 2024. № 19(1). Art. e0298694.
Yılık M.A., Kondakçı Y. Technology development zones as a form of university – industry relations: a multiple-case study // Higher education policy. 2024. № 37. pp. 437-459.
Zabala-Vargas S., Jaimes-Quintanilla M., Jimenez-Barrera M. Big Data, Data science and artificial intelligence for project management in the architecture, engineering and construction industry: a systematic review // Buildings. 2023. № 13(12). pp. 29-44.
Аstrоm J., Ahti V., Clausen J., Hagen R. The role of big data and knowledge management in improving projects and project-based organizations // Procedia computer science. 2018. № 138. рр. 851-858.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Метрики
Права и условия использования
Правообладатель: Управление образованием: теория и практика, 2025
Условия использования полного текста: CC BY-NC-ND 4.0
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.