Методология экономического анализа находится в состоянии непрерывной трансформации под воздействием цифровизации, появления новых видов экономической деятельности и изменяющихся условий функционирования хозяйствующих субъектов. Это обусловливает интеграцию больших данных и искусственного интеллекта в аналитические процедуры, а также смещение акцента от статичных к динамическим моделям и анализу в режиме, максимально приближенном к реальному времени. Высокая скорость генерации и масштаб массивов данных, поступающих с цифровых платформ и устройств, формируют запрос на инновационные подходы к их обработке, интерпретации и визуализации. Развитие машинного обучения и искусственного интеллекта открывает новые возможности для выявления скрытых закономерностей и построения более точных прогнозов экономических процессов, но одновременно делает необходимой критическую оценку границ применимости этих моделей в различных сегментах экономики и при различных типах исходных данных. В сложившихся условиях требуется совершенствование методологии экономического анализа на основе комплексного подхода, предполагающего развитие теоретической базы, а также создание и адаптацию новых методов, инструментов и технологий анализа, ориентированных на цифровую среду.
The methodology of economic analysis is in a state of continuous transformation under the influence of digitalization, the emergence of new types of economic activity and changing operating conditions of business entities. This leads to the integration of big data and artificial intelligence into analytical procedures, as well as a shift in emphasis from static to dynamic models and analysis in a mode as close to real time as possible. The high generation rate and scale of data arrays coming from digital platforms and devices create a demand for innovative approaches to their processing, interpretation and visualization. The development of machine learning and artificial intelligence opens up new opportunities to identify hidden patterns and build more accurate forecasts of economic processes, but at the same time makes it necessary to critically assess the limits of the applicability of these models in different segments of the economy and with different types of source data. Under the current conditions, it is necessary to improve the methodology of economic analysis based on an integrated approach involving the development of a theoretical framework, as well as the creation and adaptation of new methods, tools and technologies of analysis focused on the digital environment.