Детальная информация

Название: Прогнозирование показателей развития перспективных технологических направлений (на примере компании «Яндекс»): выпускная квалификационная работа магистра: направление 38.04.02 «Менеджмент» ; образовательная программа 38.04.02_03 «Международный бизнес»
Авторы: Дешевая Екатерина Александровна
Научный руководитель: Конахина Наталья Александровна
Другие авторы: Киккас Ксения Николаевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2021
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Искусственный интеллект; Информационные технологии; методы прогнозирования технологий; прогнозирование; перспективные технологические направления; technology forecasting methods; forecasting; perspective technological directions
УДК: 004.8
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 38.04.02
Группа специальностей ФГОС: 380000 - Экономика и управление
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-5745
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\16139

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Данная работа посвящена разработке системы прогнозирования показателей развития перспективных технологических направлений на примере международной компании «Yandex N.V.». Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Рассмотреть основные характеристики перспективных технологических направлений. 2. Провести анализ технологического развития компании «Yandex N.V.». 3. Разработать систему прогнозирования показателей развития перспективных технологических направлений компании. Выпускная квалификационная работа содержит три главы. В первой главе рассмотрены основные характеристики перспективных технологических направлений, а именно определение, их признаки, существующие перспективные технологические направления, методы прогнозирования. Во второй главе проведен анализ финансовых результатов и технологического развития компании «Yandex N.V»: компания использует технологии ИИ, облачных вычислений и интернет вещей. В третьей главе разработана выбраны методы прогнозирования показателей развития перспективных технологических направлений, а именно метод экстраполяции и Дельфи, осуществлена их апробация. Можно заключить, что объем продаж по экспериментальным направлениям компании в перспективе трех лет будут расти, поэтому вложения в них можно считать оправданными, зависимость суммарного объема продаж компании от объема продаж по экспериментальным направлениям присутствует, но она невелика, а развитие направления «Умного дома» в голосовом помощнике «Яндекс.Алиса» имеют большие шансы на успешное развитие.

The subject of the graduate qualification work is «Forecasting development indicators of promising technological areas (on the example of «Yandex» company)». The given work is devoted to the development of a forecasting system for promising technological areas on the example of the international company «Yandex N.V.». The research set the following goals: 1. Consider the main characteristics of promising technological areas. 2. Analyze the technological development of the Yandex N.V. company. 3. Develop a forecasting system for indicators of promising technological areas of the company. The final qualifying work contains three chapters. The first chapter examines the main characteristics of promising technological directions, namely the definition, their features, existing promising technological directions, forecasting methods. The second chapter analyzes the financial results and technological development of Yandex N.V: the company uses AI technologies, cloud computing and the Internet of things. In the third chapter, methods have been developed for predicting indicators of the development of promising technological areas, namely, the method of extrapolation and Delphi, were developed, and their approbation was carried out. It can be concluded that the sales volume in the company's experimental areas of voice assistant «Yandex.Alisa» have great chances for successful development.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. ХАРАКТЕРИСТИКА ПЕРСПЕКТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ НАПРАВЛЕНИЙ
    • 1.1. Понятие высоких технологий
    • 1.2. Обзор существующих перспективных технологических направлений
      • 1.2.1. Искусственный интеллект
      • 1.2.2. Облачные технологии
      • 1.2.2. Интернет вещей
      • 1.2.4. Big Data
      • 1.2.5. 3D-печать
    • 1.3. Обзор методов прогнозирования технологических направлений
      • 1.3.1. Интуитивные методы прогнозирования
      • 1.3.2. Формализованные методы прогнозирования
  • 2. АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ КОМПАНИИ «YANDEX N.V.»
    • 2.1. Характеристика компании «Yandex N.V.»
    • 2.2. Анализ финансовых результатов компании
      • 2.2.1. Анализ показателей финансовой устойчивости компании
      • 2.2.2. Анализ платежеспособности и ликвидности компании
    • 2.3. Характеристика перспективных технологических направлений компании «Yandex N.V.»
  • 3. ВЫБОР МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПЕРСПЕКТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ НАПРАВЛЕНИЙ «YANDEX N.V.»
    • 3.1. Выбор методов прогнозирования перспективных технологических направлений «Yandex N.V.»
    • 3.2. Апробация методики прогнозирования показателей развития перспективных технологических направлений компании «Yandex N.V.»
      • 3.2.1. Расчет перспективности развития экспериментальных направлений
      • 3.2.2. Расчет зависимости объема продаж компании от объема продаж по экспериментальным направлениям
      • 3.2.2. Метод экспертной оценки Delphi в прогнозировании развития «Яндекс.Алиса»
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
    • ПРИЛОЖЕНИЯ А
    • ПРИЛОЖЕНИЯ Б

Статистика использования

stat Количество обращений: 15
За последние 30 дней: 1
Подробная статистика