<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">innosfera</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Наука и инновации</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Science and Innovations</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1818-9857</issn><issn pub-type="epub">2412-9372</issn><publisher><publisher-name>Издательский дом «Белорусская наука»</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.29235/1818-9857-2025-4-40-42</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">innosfera-803</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ЦИФРОВАЯ ПЕРСПЕКТИВА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>DIGITAL PERSPECTIVE</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Big Data в финансовом анализе: новые горизонты и тренды</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Big Data in financial analysis: new horizons and trends</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Терешин</surname><given-names>В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Tereshin</surname><given-names>V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Владимир Терешин, главный юрисконсульт отдела корпоративной практики, управления и финансов, участник научно-образовательного кластера «Финансовый анализ и инвестиционные стратегии»</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Vladimir Tereshin </p></bio><email xlink:type="simple">tereshinva@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff xml:lang="ru" id="aff-1"><institution>АО «КЦ Мангазея» ; Финансовый университет при Правительстве РФ</institution><country>Russian Federation</country></aff><pub-date pub-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>13</day><month>05</month><year>2025</year></pub-date><volume>1</volume><issue>4</issue><fpage>40</fpage><lpage>42</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Издательский дом «Белорусская наука», 2025</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Издательский дом «Белорусская наука»</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Издательский дом «Белорусская наука»</copyright-holder><license xlink:href="https://innosfera.belnauka.by/jour/about/submissions#copyrightNotice" xlink:type="simple"><license-p>https://innosfera.belnauka.by/jour/about/submissions#copyrightNotice</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://innosfera.belnauka.by/jour/article/view/803">https://innosfera.belnauka.by/jour/article/view/803</self-uri><abstract><p>Статья посвящена изучению предпосылок возникновения такого феномена в области информатики, как Big Data, определению его количественных и качественных характеристик, исследованию методов и принципов работы с большими массивами данных. Выделены как положительные, так и отрицательные стороны этой категории информации, проанализированы риски, связанные с ее несовершенством. Исследование базируется на взаимосвязи со сферой финансового анализа и показывает влияние управленческих решений, принятых на его основе с использованием Big Data, как на само предприятие, так и на отдельные отрасли экономики, в которых оно осуществляет предпринимательскую деятельность. Приобретение необходимых навыков и приемов обработки больших данных позволит не только обезопасить организацию и экономические сферы общества, но и выйти на совершенно иной качественный уровень аналитики, что также способно внести вклад в российскую науку.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>This work is devoted to the study of the prerequisites for the emergence of such a phenomenon in the field of working with information as Big Data, the definition of its quantitative and qualitative characteristics, the study of methods and principles of working with large amounts of data. Both the positive and negative sides of this category of information are highlighted, and the risks associated with its imperfection are analyzed. The study is based on the relationship with the field of financial analysis, and shows the impact of management decisions based on it using Big Data, both on the work of the enterprise and on individual sectors of the economy in which it carries out business activities. Acquiring the necessary skills and techniques for processing big data will not only secure the organization and the economic spheres of society, but also reach a completely different qualitative level of analytics, which can also contribute to Russian science.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>большие данные</kwd><kwd>обработка данных</kwd><kwd>безопасность и конфиденциальность данных</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>big data</kwd><kwd>data processing</kwd><kwd>data security and confidentiality</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Использование больших данных в финансовом секторе и риски финансовой стабильности / Доклад для общественных консультаций. Банк России // https://cbr.ru/Content/Document/File/131359/Consultation_Paper_10122021.pdf.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Использование больших данных в финансовом секторе и риски финансовой стабильности / Доклад для общественных консультаций. Банк России // https://cbr.ru/Content/Document/File/131359/Consultation_Paper_10122021.pdf.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lynch C. Community cleverness required // Nature journal. 2008. Vol. 455, №7209 // https://www.nature.com/articles/455001a.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lynch C. Community cleverness required // Nature journal. 2008. Vol. 455, №7209 // https://www.nature.com/articles/455001a.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Будущее Big Data: к 2025 г. 60% мировых данных будет создавать бизнес // https://www.forbes.ru/tehnologii/341869-budushchee-big-data-k-2025-godu-60-mirovyh-dannyh-budet-sozdavat-biznes?ysclid=m3mvn2ci2518653585.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Будущее Big Data: к 2025 г. 60% мировых данных будет создавать бизнес // https://www.forbes.ru/tehnologii/341869-budushchee-big-data-k-2025-godu-60-mirovyh-dannyh-budet-sozdavat-biznes?ysclid=m3mvn2ci2518653585.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Big Data in Finane: Benefits, Use Cases, &amp; Examples / Turing // https://www.turing.com/resources/big-data-in-finance.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Big Data in Finane: Benefits, Use Cases, &amp; Examples / Turing // https://www.turing.com/resources/big-data-in-finance.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Navigating the Top 11 Big Data Challenges in 2024! / The ECM Consultant // https://theecmconsultant.com/big-data-challenges/#:~:text=Typical%20big%20data%20challenges%20include,automation%2C%20and%20complex%20data%20analysis.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Navigating the Top 11 Big Data Challenges in 2024! / The ECM Consultant // https://theecmconsultant.com/big-data-challenges/#:~:text=Typical%20big%20data%20challenges%20include,automation%2C%20and%20complex%20data%20analysis.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">А.В. Макшанов, А.Е. Журавлев, Л.Н. Тындыкарь. Большие данные. Big Data. Учебник для вузов / 3-е изд., стер.– СПб., 2023.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">А.В. Макшанов, А.Е. Журавлев, Л.Н. Тындыкарь. Большие данные. Big Data. Учебник для вузов / 3-е изд., стер.– СПб., 2023.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
