Browsing by Author "Anatolii Suprun"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Cloud cost monitoring and forecasting: issues and challenges
    (Scientific and practical journal "Economics and technical engineering", 2024-12-25) Liudmyla Shokotko; Anatolii Suprun; Tetiana Petrishyna; Tetiana Pavlysh
    Cloud platforms are revolutionizing big data processing, but they also present significant challenges, particularly in cost management. As organizations move from on-premises solutions to cloud-based infrastructures, they often face unexpected costs due to the increasing volumes of structured, semi-structured, and unstructured data they collect and consume. Overcoming this challenge requires a thorough understanding of cost drivers, effective financial management practices, and strategic planning. This article examines the factors that influence the cost of cloud-based data processing and explores financial management best practices that maximize return on investment. It emphasizes the importance of adopting cost optimization strategies tailored to the unique needs of organizations operating in different industries. In addition to financial considerations, the article examines how cloud platforms enable marketing transformation through campaign automation, enhanced analytics, and personalization of the customer experience. These capabilities not only improve operational efficiency, but also drive greater customer engagement and loyalty. The research evaluates the challenges and opportunities associated with cost optimization in cloud systems. It highlights types of forecasts, optimization processes, and monitoring methods as critical components of achieving financial efficiency. A comprehensive three-step approach to effective financial management is proposed, focusing on understanding, controlling, and optimizing costs. In addition, the article evaluates the tools and solutions offered by cloud service providers, providing actionable insights for organizations to gain better control over their expenses. By integrating perspectives from both the financial and marketing dimensions, the study demonstrates how cloud-based systems can serve as a cornerstone for business innovation and growth. It concludes with practical recommendations for leveraging cloud platforms to improve operational and marketing efficiency while maintaining cost transparency and predictability. Хмарні платформи здійснюють революцію в обробці великих даних, проте постають перед значним викликом: управління витратами. Організації, що переходять від локальних рішень до хмарних інфраструктур, часто стикаються з несподіваними витратами через зростання обсягів структурованих, напівструктурованих та неструктурованих даних, які вони збирають і використовують. Вирішення цього виклику потребує розуміння факторів впливу на витрати, застосування ефективних практик фінансового управління та стратегічного планування. Стаття досліджує фактори, які визначають вартість обробки даних у хмарі, та найкращі практики фінансового управління, що дозволяють максимізувати віддачу від інвестицій. Окрему увагу приділено ролі хмарних платформ у трансформації маркетингових стратегій завдяки автоматизації кампаній, покращенню аналітики та персоналізації взаємодії з клієнтами. Це не лише підвищує ефективність операцій, але й сприяє зміцненню залученості клієнтів. У статті проаналізовано виклики та можливості оптимізації витрат у хмарних системах для досягнення фінансової ефективності, включаючи прогнозування, процеси оптимізації та моніторинг витрат. Запропоновано трирівневий підхід до управління витратами, що охоплює аналіз, контроль і оптимізацію. Крім того, розглянуто інструменти управління, які надають постачальники хмарних послуг, та їх потенціал для зменшення витрат і підвищення ефективності. Поєднуючи фінансові та маркетингові аспекти, стаття надає практичні рекомендації для організацій, які прагнуть максимально реалізувати потенціал хмарних платформ, одночасно забезпечуючи прозорість і передбачуваність витрат.
  • Thumbnail Image
    Item
    Use of Big Data technology in banking and insurance marketing
    (Scientific and practical journal "Economics and technical engineering", 2023-10-25) Anatolii Suprun; Tetiana Petrishyna; Nataliia Suprun; Liudmyla Shokotko
    The article is devoted to the study of the impact of Big Data technology on marketing strategies in the banking and insurance sectors. It examines the role of collecting, analyzing and interpreting large volumes of data in shaping effective marketing strategies, personalizing services and increasing customer satisfaction. The article estimates the challenges and opportunities arising from the implementation of Big Data in banking and insurance. A theoretical study of banking and insurance marketing content has been conducted, aiming to identify their specifics and improvement opportunities through the integration of traditional marketing methods and Big Data technology. Additionally, we have identified and characterized cumulative effect: the combination of data processing capabilities and the use of both structured and unstructured data lead to a fresh perspective on potential clients and can foster the development of innovative banking and insurance services. The potential use of Big Data technology in shaping marketing programs for banks and insurers has been assessed. The potential applications of the technology are considered through several examples. Special emphasis is placed on the creation of a cumulative effect resulting from the integration of Big Data technology into the marketing activities of banks and insurers, which occurs when the capabilities of the technology are combined with traditional marketing methods. The article also focuses on the factors that restrict the use of the mentioned technology: the complexity of processes, a shortage of professionals in the field of Data Science, technical challenges in developing high-quality algorithms, and concerns regarding the use of confidential information and personal data. An assessment of the problem of the influence of all digital technologies on the labor market was conducted using the example of the insurance business. The problem has a transformational and, to some extent, temporary nature. The possibility of utilizing Big Data technology for calculating damages caused by military actions and forming a financial foundation for post-war reconstruction is presented.