ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Технологии big data в управлении девелоперскими проектами вузов при реорганизации промышленных зон в научно-образовательные кластеры

Авторы

Как цитировать

ГОСТ Коловская А. И., Дощечкин А. С., Орлов Ф. Д. Технологии big data в управлении девелоперскими проектами вузов при реорганизации промышленных зон в научно-образовательные кластеры // Управление образованием: теория и практика. 2025. Т. 15. № 5-1. С. 320-332. DOI: 10.25726/i8909-6036-0848-j
APA Коловская, А. И., Дощечкин, А. С. & Орлов, Ф. Д. (2025). Технологии big data в управлении девелоперскими проектами вузов при реорганизации промышленных зон в научно-образовательные кластеры. Управление образованием: теория и практика, 15(5-1), 320-332. https://doi.org/10.25726/i8909-6036-0848-j

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

большие данные научно-образовательные кластеры девелоперские проекты вузов реорганизация промышленных зон цифровая трансформация вузов проектное управление территориальное развитие

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

2025-05-30

Выпуск

Раздел

ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Метрики

125 просмотров
113 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные