83
KATTA MA’LUMOTLAR (BIG DATA) VA ULARNING BIZNES JARAYONLARIGA
TA’SIRI
Turayeva Sabrina Kamoliddin qizi
Shahrisabz davlat pedagogika instituti
Pedagogika fakulteti Biologiya yoʻnalishi 2-kurs talabasi
https://doi.org/10.5281/zenodo.15393637
Annotatsiya:
Katta ma’lumotlar (Big Data) zamonaviy biznes dunyosining ajralmas
qismiga aylanib, kompaniyalarga yanada samarali qarorlar qabul qilish, operatsion
jarayonlarni avtomatlashtirish va mijozlarga moslashtirilgan xizmatlar taqdim etish
imkoniyatini bermoqda. Ushbu maqolada Big Data tushunchasi, uning biznesga ta’siri va
muvaffaqiyatli qo‘llanilish holatlari tahlil qilinadi.
Kalit soʻzlar:
To‘g‘rilik (Veracity), Qiymat, IBM Watson, marketing strategiyalar,
Amazon xaridorlar, Sun’iy Intellekt Integratsiyasi, Tahlil Platformalari, Apache Hadoop,
Apache Spark, Google BigQuery
Аннотация
: Большие данные стали неотъемлемой частью современного
делового мира, позволяя компаниям принимать более эффективные решения,
автоматизировать операционные процессы и предоставлять персонализированные
услуги клиентам. В статье анализируется концепция больших данных, их влияние на
бизнес и успешные примеры использования.
Ключевые слова:
Достоверность, Ценность, IBM Watson, маркетинговые
стратегии,
покупатели
Amazon,
Интеграция
искусственного
интеллекта,
Аналитические платформы, Apache Hadoop, Apache Spark, Google BigQuery
Abstract
: Big Data has become an integral part of the modern business world, enabling
companies to make more effective decisions, automate operational processes, and provide
personalized services to customers. This article analyzes the concept of Big Data, its impact on
business, and successful use cases.
Keywords
: Veracity, Value, IBM Watson, marketing strategies, Amazon shoppers,
Artificial Intelligence Integration, Analytics Platforms, Apache Hadoop, Apache Spark, Google
BigQuery
Kirish:
Bugungi raqamli davrda katta hajmdagi ma'lumotlarni tez ishlab chiqarish Big
Data texnologiyalarining paydo bo'lishiga olib keldi. Katta ma'lumotlar - bu an'anaviy
ma'lumotlarni qayta ishlash dasturlari samarali boshqara olmaydigan katta, murakkab
ma'lumotlar to'plamini anglatadi. Ushbu katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamlari
tashkilotlarga o'z biznes operatsiyalari va strategiyalarini o'zgartirish imkonini beradigan
yangi tushunchalar va imkoniyatlarni taqdim etadi. Ushbu maqolada biz Big Data nima
ekanligini, uning biznes jarayonlariga ta'siri va tashkilotlar undan raqobatdosh ustunlik
uchun qanday foydalanayotganini o'rganamiz.
Big Data Ta’rifi: Big Data — bu katta hajmdagi, turli xil va yuqori tezlikda yaratiladigan
ma’lumotlar to‘plami bo‘lib, ular odatiy ma’lumotlar bazalari va an’anaviy tahlil usullari bilan
ishlov berish uchun juda murakkabdir. Big Data’ning 5 Asosiy Xususiyati (5V Modeli): Hajm
(Volume) – Ma’lumotlarning ulkan hajmi (petabayt va zetabayt darajasida). Tezlik (Velocity) –
Ma’lumotlar real vaqt rejimida yoki yuqori tezlikda hosil bo‘ladi.Turlicha (Variety) – Tuzilgan
(structured),
tuzilmagan
(unstructured)
va
yarim
tuzilgan
(semi-structured)
84
ma’lumotlar.To‘g‘rilik (Veracity) – Ma’lumotlarning aniqligi va ishonchliligi. Qiymat (Value) –
Ma’lumotlardan biznes qarorlarini qabul qilishda foydalanish.
Big Data’ning Biznes Jarayonlariga Ta’siri
Ma’lumotlarga Asoslangan Qarorlar Qabul Qilish: An’anaviy qaror qabul qilish usullari
inson tajribasi va taxminlarga asoslangan bo‘lsa, Big Data kompaniyalarga real vaqt rejimida
aniq va faktlarga asoslangan qarorlar qabul qilish imkonini beradi. Masalan, Amazon
xaridorlarning xarid qilish odatlarini tahlil qilib, mahsulot tavsiyalarini yaratadi. Mijozlar
Xulq-Atvorini Tahlil Qilish: Big Data orqali kompaniyalar mijozlarning ehtiyojlarini tushunib,
ularning xatti-harakatlarini bashorat qilishi mumkin. Netflix foydalanuvchilarning tomosha
qilish odatlarini o‘rganib, mos tavsiyalarni yaratadi.Marketing va Raqamli Reklama: Big Data
marketing strategiyalarni optimallashtirish va mijozlarga moslashtirilgan reklamalarni
yaratishda qo‘llaniladi. Masalan, Google Ads va Facebook Ads foydalanuvchi ma’lumotlariga
asoslangan reklama tizimini ishlab chiqqan.Ta’minot Zanjiri va Logistika: Big Data tahlili
kompaniyalarga ta’minot zanjirini samarali boshqarish imkonini beradi. Walmart va Amazon
logistika jarayonlarini real vaqt rejimida monitoring qiladi va talabni bashorat qilish uchun
Big Data tahlilidan foydalanadi. Kiberxavfsizlik va Xavfsizlik Monitoringi: Kiberxavfsizlikda
Big Data orqali firibgarlikni aniqlash, xakerlik hujumlarini oldindan bashorat qilish va
ma’lumotlarni himoya qilish imkoniyati mavjud. IBM Watson kabi tizimlar real vaqt rejimida
kiberxavfsizlik tahdidlarini kuzatadi.Moliyaviy Tahlil va Risklarni Boshqarish: Big Data
banklar va moliyaviy institutlarga risklarni boshqarish va firibgarlikni aniqlashda yordam
beradi. JPMorgan Chase ma’lumotlar tahlili orqali kredit risklarini minimallashtiradi. Inson
Resurslarini Boshqarish : Big Data inson resurslarini boshqarishda ham qo‘llaniladi. LinkedIn
va boshqa platformalar ishchilarni yollash jarayonini optimallashtirish uchun Big Data
algoritmlaridan foydalanadi.
Big Data Texnologiyalari
Big Data Saqlash va Tahlil Platformalari: Apache Hadoop – Katta hajmdagi
ma’lumotlarni parallel ravishda qayta ishlash uchun.Apache Spark – Yuqori tezlikda Big Data
tahlili uchun.Google BigQuery – Bulutli ma’lumotlar tahlili.Amazon Redshift – Katta hajmdagi
ma’lumotlarni tahlil qilish uchun AWS platformasi.Sun’iy Intellekt va Mashinani O‘rganish: Big
Data sun’iy intellekt bilan birgalikda bashoratli tahlil va avtomatlashtirilgan qaror qabul qilish
tizimlarini yaratishda qo‘llaniladi. Bulutli Hisoblash: Bulutli texnologiyalar katta hajmdagi
ma’lumotlarni saqlash va qayta ishlashda muhim rol o‘ynaydi. Microsoft Azure, AWS, va
Google Cloud eng mashhur xizmatlar qatoriga kiradi.
Big Data’ning Kelajagi va Rivojlanish Yo‘nalishlari
Real Vaqt Rejimida Ma’lumotlar Tahlili – Tezkor qaror qabul qilish uchun Big Data’ning
real vaqt tahlili yanada muhimlashmoqda.Edge Computing – IoT qurilmalari orqali
ma’lumotlarni tahlil qilish.Sun’iy Intellekt Integratsiyasi – AI algoritmlarining Big Data bilan
uyg‘unlashuvi.Ma’lumotlar Maxfiyligini Himoya Qilish – Big Data’ning axborot xavfsizligi bilan
bog‘liq yangi yondashuvlari (blokcheyn, shifrlash).
Big Data’ning Biznes Jarayonlarida Yangi Imkoniyatlar Yaratuvchi Kafolatlari.
Innovatsion Mahsulotlar va Xizmatlar: Big Data kompaniyalarga yangi mahsulotlar va
xizmatlarni yaratishda yordam beradi. Ma’lumotlarni tahlil qilib, kompaniyalar mijozlarning
ehtiyojlarini aniqroq tushunadi va ularga mos keladigan innovatsion yechimlar taklif qilishadi.
Misol
uchun,
Apple
kompaniyasi
o‘zining
mahsulotlarini
ishlab
chiqishda
85
foydalanuvchilarning odatlarini tahlil qiladi va ularni yangi funksiyalar bilan boyitadi.Qarorlar
Qabul Qilishning Tezlashuvi: Big Data analitikasi yordamida kompaniyalar tez va samarali
qarorlar qabul qilish imkoniyatiga ega bo‘ladi. Tahlil qilish jarayonlari avtomatlashtirilgan va
doimiy ravishda yangilanib turadigan ma’lumotlar asosida qarorlar olish mumkin. Masalan,
Tesla o‘zining avtomobillarida real vaqt rejimida ma’lumotlar yig‘adi va ularni boshqarish
tizimlariga integratsiya qiladi, bu esa avtomobillarni yanada aqlli qiladi.Samarali
Operatsiyalar va Xarajatlarni Optimallashtirish: Big Data operatsion jarayonlarni
optimallashtirishda yordam beradi. Ma’lumotlarni tahlil qilib, kompaniyalar kamchiliklarni
aniqlash va samaradorlikni oshirish uchun yangi imkoniyatlar yaratadi. Masalan, UPS logistik
xizmatlarida Big Data orqali marshrutlarni optimallashtiradi, bu esa xarajatlarni sezilarli
darajada kamaytiradi.
Big Data’ning Sanoat Tarmoqlaridagi Ta’siri
Sog‘liqni Saqlash Sanoatida: Big Data tibbiyotda muhim o‘rin tutadi. Tibbiy ma’lumotlar
tahlili yordamida bemorlar haqida aniq prognozlar qilish va individual muolajalarni taqdim
etish mumkin. IBM Watson Health kabi tizimlar shifokorlarga diagnostika va davolashda
yordam beradi. Savdo va Raqamli Ticarat: Savdo sektori Big Data’dan foydalangan holda
mijozlarni yaxshiroq tushunish va ularning xarid qilish xulqini bashorat qilish imkoniyatiga
ega bo‘ladi. Alibaba va Amazon kabi e-tijorat kompaniyalari foydalanuvchi ma’lumotlarini
tahlil qilib, ularga shaxsiylashtirilgan xizmatlar va reklama takliflarini taqdim etadi.
Energetika Sanoati: Big Data energiya iste’moli va ta’minotini optimallashtirishda ham
qo‘llaniladi. General Electric (GE) kabi kompaniyalar ishlab chiqarish jarayonlarini tahlil qilib,
energiya sarfini kamaytirish va texnik xizmat ko‘rsatishni yaxshilash uchun Big Data
vositalaridan foydalanadi. Transport va Avtomobil Sanoati: Big Data transport tizimlarini
boshqarish va yaxshilashda qo‘llaniladi. Uber va Lyft kabi kompaniyalar o‘z platformalarida
foydalanuvchi va haydovchilarni moslashtiradi, transport tarmoqlarining samaradorligini
oshiradi. Big Data’ning Biznesga Ta’siri bo‘lgan Muammolar. Ma’lumotlarning Maxfiyligi va
Xavfsizligi: Big Data bilan ishlashda ma’lumotlarning xavfsizligi va maxfiyligi muhim
masalalardan biri hisoblanadi. Kompaniyalar mijozlar ma’lumotlarini himoya qilish va ularga
ishonchli tizimlar yaratish uchun ma’lumotlarni shifrlash va xavfsiz tarmoq protokollaridan
foydalanishi kerak. Ma’lumotlarning To‘g‘riligi va Sifatini Nazorat Qilish: Big Data’ning
samarali ishlashi uchun ma’lumotlarning to‘g‘riligini ta’minlash zarur. Noaniq yoki noto‘g‘ri
ma’lumotlar noto‘g‘ri qarorlar qabul qilishga olib kelishi mumkin. Shu boisdan, ma’lumotlarni
to‘g‘ri yig‘ish va tahlil qilish muhim ahamiyatga ega.Texnologik Cheklovlar va Muammolar: Big
Data’ni samarali boshqarish va tahlil qilish uchun yuqori darajadagi texnologiyalar talab
etiladi. Har bir kompaniya bu resurslarga ega emas, bu esa ularga raqobat ustunligini
kamaytiradi. Katta ma'lumotlarning ta'rifi: Katta ma'lumotlar ma'lumotlarni qayta
ishlashning an'anaviy vositalari uchun juda katta yoki murakkab ma'lumotlar to'plamini
anglatadi. U "uch Vs" bilan tavsiflanadi. Hajmi - ishlab chiqarilayotgan ma'lumotlarning katta
miqdori.Tezlik - ma'lumotlarni yaratish va qayta ishlash tezligi.Varete - har xil turdagi
ma'lumotlar, jumladan, tuzilgan, yarim tizimli va tuzilmagan ma'lumotlar. Ushbu uchta Vga
qo'shimcha ravishda, kengroq model ikkita qo'shimcha omilni o'z ichiga oladi. Haqiqiylik -
ma'lumotlarning ishonchliligi va aniqligi.Qiymat - Katta ma'lumotlarni tahlil qilishdan
olinadigan potentsial foyda.
Katta ma'lumotlarning turlari
86
Strukturaviy ma'lumotlar: elektron jadvallar yoki ma'lumotlar bazalari kabi jadvallar
yoki qatorlar shaklida tashkil etilgan ma'lumotlar. Strukturaviy bo'lmagan ma'lumotlar: matn,
ijtimoiy media xabarlari, videolar va rasmlar kabi oldindan belgilangan tuzilishga ega
bo'lmagan ma'lumotlar. Yarim tuzilgan ma'lumotlar: jadvalga to'g'ri kelmaydigan, lekin XML
fayllari yoki JSON ma'lumotlari kabi ba'zi tashkiliy xususiyatlarga ega bo'lgan ma'lumotlar.
Katta ma'lumotlarning biznes jarayonlariga ta'siri
Ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish: Katta ma'lumotlar tashkilotlarga
ko'proq ma'lumotli va to'g'ri qarorlar qabul qilish imkonini beradi. Katta ma'lumotlar
to'plamini tahlil qilish orqali korxonalar darhol ko'rinmasligi mumkin bo'lgan naqsh va
tendentsiyalarni aniqlashlari mumkin. Bu ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilishga
olib keladi, bunda harakatlar sezgi yoki taxminlarga emas, balki qat'iy tushunchalarga
asoslanadi.Misol: Netflix va Amazon kabi kompaniyalar mahsulotlarni tavsiya qilish uchun
mijozlar ma'lumotlaridan foydalanadi, sotuvlar va mijozlarning sodiqligini oshiradigan
shaxsiy tajribani yaratadi.
Mijozlar tajribasini oshirish
Katta ma'lumotlar korxonalarga o'z mijozlarining xatti-harakatlarini, afzalliklarini va
o'zaro ta'sirini kuzatish orqali chuqurroq tushunish imkonini beradi. Bu mijozlar bilan
rezonanslashadigan moslashtirilgan tajribalarni yaratishga yordam beradi, qiziqish va
qoniqishni oshiradi.Misol: Coca-Cola iste'molchilarning xatti-harakatlarini tahlil qilish uchun
ma'lumotlar tahlilidan foydalanadi, bu ularga marketing kampaniyalari va mahsulot
takliflarini shaxsiylashtirish imkonini beradi. Operatsion samaradorlik va xarajatlarni
kamaytirish: Tashkilotlar Big Data tahlilidan foydalangan holda o'z faoliyatini
soddalashtirishi va samarasizlikni aniqlashi mumkin. Ish oqimi ma'lumotlarini tahlil qilish
orqali korxonalar jarayonlarni optimallashtirishi, chiqindilarni kamaytirishi va
samaradorlikni oshirishi mumkin. Bu xarajatlarni kamaytirishga va resurslarni yaxshiroq
taqsimlashga olib keladi. Misol: Walmart va Target ta'minot zanjirlari va inventarlarni
boshqarishni optimallashtirish uchun Big Datadan foydalanadi, bu esa mahsulotlarni
iste'molchilarga kerak bo'lganda ortiqcha zaxiralarsiz tayyorlanishini ta'minlaydi. Bashoratli
tahlil va prognozlash: Big Data prognozli tahlillar bilan birgalikda korxonalarga kelajakdagi
tendentsiyalar va talablarni bashorat qilish imkonini beradi. Tarixiy ma'lumotlarni tahlil
qilish orqali korxonalar mijozlar ehtiyojlarini, bozordagi o'zgarishlarni va hatto potentsial
xavflarni oldindan bilishlari mumkin.Bu tashkilotlarga strategik rejalashtirish va o'z
faoliyatiga proaktiv tuzatishlar kiritishda yordam beradi. Misol: Aviakompaniyalar parvoz
kechikishlarini bashorat qilish va rejalashtirishni optimallashtirish, mijozlar tajribasi va
operatsion samaradorlikni oshirish uchun Big Datadan foydalanadi.Marketing va maqsadli
reklama: Big Data yordamida korxonalar maqsadli marketing kampaniyalarini yaratish uchun
mijozlarning demografiyasi, afzalliklari va xatti-harakatlarini tahlil qilishlari mumkin.
Shaxsiylashtirilgan reklama korxonalarning to'g'ri mijozlarga to'g'ri xabarlar bilan erishishini
ta'minlaydi, marketing harakatlari samaradorligini oshiradi.Misol: Facebook va Google katta
maʼlumotlardan foydalanuvchi faolligiga asoslangan shaxsiylashtirilgan reklamalarni taqdim
etish uchun foydalanadi, bu esa reklama daromadini sezilarli darajada oshiradi.Ta'minot
zanjirini optimallashtirish: Katta ma'lumotlar inventarizatsiya darajasi, etkazib beruvchining
ishlashi va etkazib berish muddatlari haqida real vaqtda ma'lumot berish orqali ta'minot
zanjiri boshqaruvini yaxshilash uchun ishlatiladi. Korxonalar uzilishlarga tezda javob
87
berishlari, marshrutlarni optimallashtirishlari va etkazib beruvchilar o'rtasidagi
munosabatlarni yaxshilashlari mumkin. Misol: Amazon inventarizatsiyani boshqarish va
buyurtmalarni bajarish jarayonlarini optimallashtirish uchun o'z omborlari va yetkazib berish
tizimlaridan real vaqt rejimidagi ma'lumotlardan foydalanadi. Risklarni boshqarish va
firibgarlikni aniqlash: Big Data tahlili korxonalarga potentsial xavf va zaifliklarni aniqlashga
yordam beradi. Masalan, moliyaviy institutlar tranzaksiya shakllarini tahlil qilish va
anomaliyalarni aniqlash orqali firibgarlik faoliyatini aniqlash uchun Big Data’dan
foydalanadilar. Misol: JPMorgan Chase tranzaksiyalarni kuzatish va shubhali xatti-
harakatlarni belgilash orqali firibgarlikni aniqlash uchun Big Datadan foydalanadi.
Katta ma'lumotlarni faollashtiradigan texnologiyalar
Katta ma'lumotlar platformalari
:
Apache Hadoop: taqsimlangan hisoblash muhitida
katta ma'lumotlar to'plamlarini saqlash va qayta ishlash uchun ochiq manbali ramka. Apache
Spark: Katta ma'lumotlarni keng miqyosda qayta ishlashga imkon beruvchi tezkor va umumiy
maqsadli klasterli hisoblash tizimi. Google BigQuery: real vaqtda tahlil qilish uchun serversiz,
yuqori darajada kengaytiriladigan va tejamkor maʼlumotlar ombori. Amazon Redshift: Katta
ma'lumotlar to'plamlarida murakkab so'rovlarni bajarish uchun to'liq boshqariladigan
ma'lumotlar ombori xizmati. Mashinani o'rganish va sun'iy intellekt
:
Big Data ilovalari
mashinani oʻrganish va AI algoritmlari yordamida yaxshilanadi, ular tushunchalar yaratish va
qaror qabul qilish jarayonlarini avtomatlashtirish uchun maʼlumotlarni tahlil qiladi va
sharhlaydi. Misol: Google katta maʼlumotlarni qayta ishlash uchun sunʼiy intellektdan
foydalanadi, bu esa bashoratli matn va tasvirni aniqlash kabi funksiyalarni yoqadi. Bulutli
hisoblash: Bulutli hisoblash katta ma'lumotlar uchun kengaytiriladigan saqlash va hisoblash
resurslarini taklif qiladi. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure va Google Cloud kabi
xizmatlar katta ma'lumotlar to'plamini boshqarish uchun zarur bo'lgan infratuzilmani
ta'minlaydi. Misol: korxonalar bulutli platformalardan katta maʼlumotlarni saqlash va tahlil
qilish uchun mahalliy infratuzilmaga sarmoya kiritmasdan foydalanishi mumkin.
Ma'lumotlarning maxfiyligi va xavfsizligi: Katta hajmdagi nozik ma'lumotlar bilan ishlash
maxfiylik va xavfsizlik bilan bog'liq jiddiy muammolarga olib keladi. Korxonalar mijozlar
ma'lumotlarini buzish va noto'g'ri foydalanishdan himoyalanganligini ta'minlashi kerak.
Misol: Umumiy ma'lumotlarni himoya qilish to'g'risidagi nizom (GDPR) kabi qoidalarga rioya
qilish shaxsiy ma'lumotlarni qayta ishlaydigan korxonalar uchun juda muhimdir. Ma'lumotlar
sifati: Katta ma'lumotlar tahlilining samaradorligi ko'p jihatdan tahlil qilinayotgan
ma'lumotlarning sifatiga bog'liq. Noto'g'ri, nomuvofiq yoki to'liq bo'lmagan ma'lumotlar
noto'g'ri tushuncha va qarorlarga olib kelishi mumkin. Misol: Kompaniyalar foydalanadigan
ma'lumotlar sifatini ta'minlash uchun ma'lumotlarni tozalash va tekshirish jarayonlariga
sarmoya kiritishlari kerak.Integratsiya va masshtablilik: Katta ma'lumotlar tizimlarini
mavjud biznes tizimlari bilan integratsiya qilish murakkab bo'lishi mumkin. Bundan tashqari,
ma'lumotlar hajmi oshgani sayin, korxonalar o'z infratuzilmasi ortib borayotgan yukni
bartaraf etish uchun samarali ravishda kengayishini ta'minlashi kerak. Misol: Ko'pgina
tashkilotlar miqyosdagi qiyinchiliklarni yengish uchun bulutli platformalardan foydalanadi,
chunki ular kerak bo'lganda resurslarni tezda qo'shishlari mumkin.
Biznesda katta ma’lumotlarning kelajagi
AI, mashinani o'rganish va real vaqt tahlili sohasidagi yutuqlar bilan biznesdagi Big Data
roli o'sishda davom etishi kutilmoqda. Asosiy tendentsiyalarga quyidagilar kiradi. Haqiqiy
88
vaqtda tahlil: real vaqtda ma'lumotlarni qayta ishlash korxonalarga bir zumda qaror qabul
qilish imkonini beradi. Edge computing: Ma'lumotlarni qayta ishlashni manbaga
yaqinlashtirish (masalan, IoT qurilmalari) tezlik va samaradorlikni oshiradi. Ma'lumotlar
xavfsizligi uchun blokcheyn: Blokcheyn texnologiyasi Big Data ilovalari uchun kengaytirilgan
ma'lumotlar xavfsizligi va shaffofligini taklif qilishi mumkin.
Xulosa
Big Data yaxshi qarorlar qabul qilish, operatsion samaradorlikni oshirish va mijozlar
tajribasini yaxshilash orqali biznes jarayonlarini o'zgartirdi. Biznes Big Data kuchidan
foydalanishda davom etar ekan, ular o'sish va innovatsiyalar uchun yangi imkoniyatlarni
ochib beradi. Biroq, kompaniyalar Big Data potentsialini to'liq amalga oshirish uchun
ma'lumotlarning maxfiyligi, xavfsizligi va sifati bilan bog'liq muammolarni hal qilishlari
kerak.Big Data biznes jarayonlariga katta ta’sir ko‘rsatib, kompaniyalarga tezkor va aniq qaror
qabul qilish, mijozlarni yaxshiroq tushunish va samarali boshqaruvni ta’minlash imkonini
bermoqda. Raqobatbardosh bo‘lish uchun kompaniyalar Big Data texnologiyalaridan
foydalanishi va ma’lumotlarni strategik aktiv sifatida qabul qilishi zarur.Katta ma’lumotlar
(Big Data) biznes jarayonlarini transformatsiya qilishda va kompaniyalar uchun yangi
imkoniyatlar yaratishda muhim rol o‘ynaydi. Ularning yordamida tashkilotlar samarali
qarorlar qabul qilish, mijozlarga moslashtirilgan xizmatlar taqdim etish, operatsiyalarni
optimallashtirish va raqobatbardosh bo‘lish imkoniyatiga ega bo‘ladi. Biroq, Big Data’dan
to‘liq foydalanish uchun ma’lumotlar xavfsizligini ta’minlash, texnologiyalarni yangilash va
to‘g‘ri ma’lumotlar tahlilini amalga oshirish zarur.
References:
Используемая литература:
Foydalanilgan adabiyotlar:
1.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "ELEKTRON TIJORAT PLATFORMALARINING
EKOLOGIK TOZA QISHLOQ MAHSULOTLARI BOZORIGA TA’SIRI."
Наука и технология в
современном мире
4.7 (2025): 37-44.
2.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "BULUTLI HISOBLASH TEXNOLOGIYALARI VA
AI ASOSIDA QISHLOQ XO ‘JALIGIDA PROGNOZLASH TIZIMLARI."
Наука и технология в
современном мире
4.7 (2025): 45-52.
3.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "AQLLI SHAHAR (SMART CITY) TIZIMLARI
ORQALI EKOLOGIK MONITORING VA RESURSLARNI TEJASH."
Наука и технология в
современном мире
4.7 (2025): 21-28.
4.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "IOT TEXNOLOGIYALARIDAN FOYDALANIB
CHIQINDILARNI
AVTOMATLASHTIRILGAN
BOSHQARISH
TIZIMLARI."
Наука
и
инновация
3.10 (2025): 68-75.
5.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "MOBIL ILOVALAR VA RAQAMLI
PLATFORMALAR ORQALI EKOLOGIK ONGLILIKNI OSHIRISH."
Наука и инновация
3.10
(2025): 85-92.
6.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "BULUT TEXNOLOGIYALARI VA KATTA
MA’LUMOTLAR (BIG DATA) ORQALI TABIIY RESURSLARNI BOSHQARISH."
Инновационные
исследования в современном мире: теория и практика
4.10 (2025): 77-84.
89
7.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA TABIIY
RESURSLARDAN
SAMARALI
FOYDALANISH
STRATEGIYALARI."
Инновационные
исследования в современном мире: теория и практика
4.10 (2025): 92-98.
8.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "BLOKCHEYN TEXNOLOGIYALARI VA TABIIY
RESURSLARNI
BOSHQARISHDA
SHAFFOFLIKNI
TA’MINLASH."
Инновационные
исследования в современном мире: теория и практика
4.10 (2025): 69-76.
9.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "DRONLAR YORDAMIDA QISHLOQ XO ‘JALIGINI
RAQAMLASHTIRISH VA MONITORING QILISH."
Наука и технология в современном мире
4.7
(2025): 29-36.
10.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "YASHIL ENERGETIKA VA AQLLI
TARMOQLARNI BOSHQARISHDA SUN’IY INTELLEKT ROLI."
Общественные науки в
современном мире: теоретические и практические исследования
4.7 (2025): 57-66.
11.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "BLOKCHEYN TEXNOLOGIYALARI ORQALI
QAYTA TIKLANADIGAN ENERGIYA SAVDOSINI AVTOMATLASHTIRISH."
Общественные
науки в современном мире: теоретические и практические исследования
4.7 (2025): 47-
56.
12.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "AQLLI DEHQONCHILIK DASTURIY TA’MINOT
VA SENSORLAR YORDAMIDA HOSILDORLIKNI OSHIRISH."
Общественные науки в
современном мире: теоретические и практические исследования
4.7 (2025): 67-74.
13.
Qodirov, Farrux, and Sevinch Neʼmatova. "WIRELESS (WI-FI) TEXNOLOGIYASINING
RIVOJLANISHI VA TURLARI."
Прикладные науки в современном мире: проблемы и
решения
4.3 (2025): 116-121.
14.
Qodirov, Farrux, and Sarvinoz Tursunova. "KIBERJINOYATLAR VA ULARNING OLDINI
OLISH YOLLARI."
Наука и инновация
3.7 (2025): 151-157.
15.
Qodirov, Farrux, and Sevinch Neʼmatova. "MOBIL ILOVALAR ISHLAB CHIQISHNING
ASOSLARI."
Наука и технология в современном мире
4.6 (2025): 8-14.
16.
Qodirov, Farrux, and Sarvinoz Tursunova. "INTERNET ORQALI OVOZLI QONGIROQLAR
(VOIP) TEXNOLOGIYASI."
Наука и инновация
3.7 (2025): 40-44.
17.
Qodirov, Farrux, Mehriniso Cho’lliyeva, and Sevinch Negmatova. "RAQAM
TEXNOLOGIYALARNING QO’LLANISH SOHALARI."
Инновационные исследования в
современном мире: теория и практика
4.9 (2025): 4-9.
18.
Qodirov, Farrux, Baxtiniso Boqiyeva, and Sevinch Negmatova. "ELEKTRON
KARMON."
Инновационные исследования в современном мире: теория и практика
4.9
(2025): 14-18. Qodirov, Farrux, Yulduz Ahmedova, and Sevinch Negmatova. "ELEKTRON
TO’LOV VOSITALARI."
Инновационные исследования в современном мире: теория и
практика
4.9 (2025): 19-21.
19.
Qodirov, Farrux, Jasmina Murodulloyeva, and Sevinch Negmatova. "SMART
TEXNOLOGIYALARNI QO’LLASH VOSITALARI."
Естественные науки в современном мире:
теоретические и практические исследования
4.3 (2025): 63-67.
20.
Qodirov, Farrux, Sevinch Nomozova, and Sevinch Negmatova. "BUYUMLAR
INTERNETIDAN FOYDALANISH."
Молодые ученые
3.7 (2025): 73-77.
21.
Qodirov, Farrux, Sevinchoy Norboboyeva, and Sevinch Negmatova. "BLOKCHEYN
90
TEXNOLOGIYASI HAQIDA TUSHUNCHA."
Молодые ученые
3.7 (2025): 69-72.
22.
Qodirov, Farrux, and Ozoda Maxsadova. "BULUTLI TEXNOLOGIYALARNING
XUSUSIYATLARI, AFZALLIKLARI VA KAMCHILIKLARI."
Инновационные исследования в
современном мире: теория и практика
3.15 (2024): 111-115.
