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.
The modern transformation of industrial zones into scientific and educational clusters is a complex process that requires innovative approaches to managing development projects in higher education institutions. The article analyzes the possibilities of using big data technologies to optimize the management processes of university development projects in the context of the reorganization of industrial territories. The research is based on a comprehensive analysis of the information infrastructure of project management and an assessment of the effectiveness of the implementation of analytical tools for big data processing. The research methodology includes a quantitative and qualitative analysis of data collected in the period 2020-2024 at 12 Russian universities actively involved in industrial zone transformation projects. Methods of statistical analysis, expert assessments and mathematical modeling were used. The results of the study demonstrate a significant increase in the efficiency of management decision-making processes when using big data technologies: reducing the development time of project documentation by 42%, reducing financial risks by 36%, and increasing the accuracy of forecasting infrastructure needs by 47%. A model for integrating big data into the management of university development projects has been developed, taking into account the specifics of the transformation of industrial territories into educational clusters. The results of the study have theoretical significance for the development of project management methodology in the educational field and practical value for university leaders and educational authorities in the implementation of complex territorial development projects.