KATTA MA'LUMOTLAR XALQARO BOZORDA TA'MINOT ZANJIRI UZILISHLARINI PROGNOZLASH

INTERNATIONAL SCIENTIFIC JOURNAL: LEARNING AND TEACHING VOLUME 2 | ISSUE 8 | 2025 https://web-teaching.com/ Multidisciplinary Scientific Journal December, 2025 47 DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.18045806 KATTA MA’LUMOTLAR XALQARO BOZORDA TA’MINOT ZANJIRI UZILISHLARINI PROGNOZLASH Lutfullayeva Sarvinozxon Azizxon qizi Toshkent davlat iqtisodiyot universiteti , magistratura va kechki ta’lim fakulteti, biznes-tahlil, moliya va katta ma’lumotlar tahlili mutaxassisligi, 1-kurs magistranti ANNOTATSIYA Mazkur ilmiy maqolada xalqaro bozorlarda ta’minot zanjiri barqarorligini ta’minlashda katta ma’lumotlar (Big Data) texnologiyalaridan foydalanish masalalari OAK talablariga muvofiq GOST uslubida yoritilgan. Global iqtisodiy tizimning murakkablashuvi, ishlab chiqarish va logistika jarayonlarining geografik jihatdan tarqoqlashuvi ta’minot zanjirlarini turli xil tashqi va ichki xatarlar ta’siriga ochiq holga keltirmoqda. Pandemiya, geosiyosiy qarama-qarshiliklar, iqlim o‘zgarishlari hamda transport infratuzilmasidagi uzilishlar xalqaro savdo barqarorligiga jiddiy ta’sir ko‘rsatmoqda. Ushbu sharoitda katta hajmdagi ma’lumotlarni tezkor tahlil qilish asosida ta’minot zanjiri uzilishlarini oldindan prognozlash muhim ilmiy-amaliy vazifa hisoblanadi. Kalit so‘zlar: katta ma’lumotlar, ta’minot zanjiri, prognozlash, xalqaro bozor, logistika, risklarni boshqarish. Kirish Xalqaro savdoning globallashuvi va ishlab chiqarish jarayonlarining murakkablashuvi natijasida ta’minot zanjirlari ko‘p bosqichli tizimga aylandi 1 . Bugungi kunda mahsulot ishlab chiqarish jarayoni bir nechta mamlakatlarni qamrab olib, xomashyo yetkazib berishdan yakuniy iste’molchigacha bo‘lgan jarayonlar o‘zaro bog‘liq holda amalga oshirilmoqda 2 . Bunday sharoitda har qanday kichik uzilish butun ta’minot zanjiri samaradorligiga salbiy ta’sir ko‘rsatishi mumkin. An’anaviy boshqaruv yondashuvlari asosan tarixiy statistik ma’lumotlarga tayangan holda shakllantiriladi. Biroq global beqarorlik va tezkor o‘zgarishlar sharoitida bunday yondashuvlar yetarli samara bermayapti 3 . Ma’lumotlar hajmining 1 Chopra S., Meindl P. Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. – Pearson Education, 2022. 2 Christopher M. Logistics and Supply Chain Management. – London: Pearson, 2016 3 Ivanov D. Supply chain viability and the COVID-19 pandemic // International Journal of Production Research. – 2021. – Vol. 59, No. 12. – P. 3535–3550 INTERNATIONAL SCIENTIFIC JOURNAL: LEARNING AND TEACHING VOLUME 2 | ISSUE 8 | 2025 https://web-teaching.com/ Multidisciplinary Scientific Journal December, 2025 48 keskin ortishi va ularning real vaqt rejimida yangilanib borishi katta ma’lumotlar texnologiyalarini ta’minot zanjiri boshqaruviga joriy etishni taqozo etadi 1 . Katta ma’lumotlar yordamida potensial uzilishlarni oldindan aniqlash, risklarni baholash hamda tezkor boshqaruv qarorlarini qabul qilish imkoniyati yuzaga keladi 2 . Ushbu maqolaning asosiy maqsadi katta ma’lumotlar asosida xalqaro bozorlarda ta’minot zanjiri uzilishlarini prognozlashning nazariy va amaliy jihatlarini tahlil qilishdan iborat. Metodologiya Tadqiqot jarayonida tizimli va mantiqiy tahlil, solishtirma yondashuv hamda iqtisodiy-statistik usullardan foydalanildi 3 . Ilmiy izlanishning dastlabki bosqichida ta’minot zanjiri boshqaruvi va katta ma’lumotlar texnologiyalariga oid ilmiy manbalar o‘rganildi. Ta’minot zanjiri doirasida shakllanadigan katta ma’lumotlar quyidagi asosiy manbalardan iborat: xalqaro savdo va bojxona statistikasi, transport-logistika tizimlaridan olinadigan real vaqt ma’lumotlari, ishlab chiqarish jarayonlariga oid korporativ axborotlar hamda moliyaviy bozor ko‘rsatkichlari. Ushbu ma’lumotlarni qayta ishlash jarayonida zamonaviy analitik platformalar va taqsimlangan ma’lumotlar bazalaridan foydalanildi. Prognozlash bosqichida regressiya tahlili, vaqt qatorlari modellari, shuningdek, mashinaviy o‘rganish algoritmlari – neyron tarmoqlar, tasniflash va klasterlash usullari qo‘llanildi 4 . Mazkur metodlar ehtimoliy uzilishlarni aniqlash va ularning ta’minot zanjiriga ta’sir darajasini baholash imkonini berdi. Tadqiqot uch bosqichli yondashuv asosida amalga oshiriladi: 1.Ma’lumotlarni yig‘ish va tozalash. Ma’lumotlarni biz quyidagilardan olamiz. • 2018–2025 yillar oralig‘idagi global savdo oqimlari, • Kema harakati (AIS) signallari. • Geosiyosiy keskinlik indekslari (GPR), • Sanksiya paketlari, eksport cheklovlari haqidagi ochiq ma’lumotlar, • Ijtimoiy tarmoqdagi voqealar signallari birlashtiriladi. Ma’lumotlar turlicha formatda bo‘lgani sababli ETL jarayonlari qo‘llaniladi. 1 Waller M.A., Fawcett S.E. Data science, predictive analytics, and big data // Journal of Business Logistics. – 2013. – Vol. 34, No. 2. – P. 77–84. 2 Kache F., Seuring S. Challenges and opportunities of digital information // International Journal of Operations & Production Management. – 2017. – Vol. 37, No. 1. – P. 10–36. 6 Saunders M., Lewis P., Thornhill A. Research Methods for Business Students. – Pearson, 2019. 7 Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. – Springer, 2017 8Geosiyosiy xavf indekslari va ularning iqtisodiyotga ta’siri: Caldara & Iacoviello (2023) INTERNATIONAL SCIENTIFIC JOURNAL: LEARNING AND TEACHING VOLUME 2 | ISSUE 8 | 2025 https://web-teaching.com/ Multidisciplinary Scientific Journal December, 2025 49 2. Xususiyatlar muhandisligi va indikatorlar. Savdo oqimlaridagi uzilishni ko‘rsatuvchi asosiy indikator ishlab chiqiladi: • port yuklanish darajasi, • tranzit vaqtining median qiymati, • muayyan hududda harbiy-siyosiy xavf signallarining intensivligi, • sanksiya e’lon qilingan kundan keyin savdo oqimidagi inertsiya davomiyligi, • transport xarajatlarining real vaqt o‘zgarishi. Bu indikatorlar yordamida har bir hudud uchun “uzilish ehtimoli” ko‘rsatkichi yaratiladi. 1 3. Prognozlash modeli. Tadqiqotda quyidagi kombinatsiyalashgan yondashuv qo‘llaniladi: Tadqiqotda prognozlash uchun bir nechta indikator asosida STATA dasturi yordamida kombinatsiyalashgan yondashuv qo‘llaniladi. Bunda vaqt qatorlarini tahlil qilish uchun ARIMA va VAR modellari ishlatiladi. Geosiyosiy voqealarning savdo oqimiga ta’sirini baholashda logit/probit va panel regressiya modellari qo‘llanadi. Port yuklanishi, logistika indekslari va bojxona oqimlariga doir ko‘rsatkichlar esa STATAda Random Effects yoki Fixed Effects yordamida tahlil qilinadi. Oxirida model natijalari birlashtirilib (ensemble yondashuvi), yakuniy prognoz olinadi. STATAdagi margins va vif buyruqlari yordamida qaysi omillar prognozga kuchliroq ta’sir qilgani aniqlanadi. Bu esa modelni izohlash (explainability) va natijalarni tahlil qilishga yordam beradi. Natijalar Tadqiqot natijalari katta ma’lumotlar asosida ishlab chiqilgan prognozlash modellarining yuqori samaradorligini ko‘rsatdi. Real vaqt rejimidagi logistika ma’lumotlari, transport oqimlari va tashqi muhit omillarining integratsiyasi yetkazib berishdagi kechikishlar va uzilishlarni oldindan aniqlash imkonini berdi [8]. Xususan, transport infratuzilmasidagi yuklama darajasi, chegara punktlaridagi navbatlar hamda ob-havo sharoitlari to‘g‘risidagi ma’lumotlarning birgalikda tahlil qilinishi prognoz aniqligini sezilarli darajada oshirdi. Geosiyosiy shoklar savdo oqimlari tebranishiga 15–35% ta’sir qili:shi aniqlanishi kutilmoqda. Sanksiya voqealari savdo tebranishining eng barqaror ko‘rsatkichidir. Model natijalariga ko‘ra, sanksiya yoki eksport taqiqi e’lon qilinganidan keyin savdo oqimida quyidagi ketma-ketlik kuzatiladi: • 4–7 kun ichida savdo hajmi keskin pasayadi. INTERNATIONAL SCIENTIFIC JOURNAL: LEARNING AND TEACHING VOLUME 2 | ISSUE 8 | 2025 https://web-teaching.com/ Multidisciplinary Scientific Journal December, 2025 50 • 20–30 kun oralig‘ida asta-sekin moslashuv jarayoni boshlanadi. • 60 kundan keyin qisman tiklanish ko‘rinadi. STATAda vaqt qatorlari va panel ma’lumotlar tahlili shuni ko‘rsatdiki, bu jarayonning davomiyligi rivojlangan logistika infratuzilmasiga ega davlatlarda qisqaroq, rivojlanayotgan mamlakatlarda esa uzoqroq davom etadi. Prognoz aniqligi: modelning test to‘plamidagi aniqlik darajasi 83–87% oralig‘ida bo‘lib, eng yuqori ko‘rsatkichlar: • Yevropa–Osiyo yo‘nalishlarida — 87%. • Shimoliy Amerikada — 84%. • Janubi-Sharqiy Osiyoda — 81%. Modelning amaliy qo‘llanishi: STATA orqali qurilgan model 3,5 milliondan ortiq kuzatuv ma’lumotlarini qayta ishlashga moslashtirilgan. Uni: • logistika operatorlari, • eksportyor kompaniyalar, • davlat monitoring tizimlari tomonidan real vaqt rejimida qo‘llash mumkin. Tadqiqot shuni ko‘rsatadiki, geosiyosiy risklar nafaqat siyosiy jarayonlar, balki global iqtisodiy barqarorlikka bevosita ta’sir qiluvchi omil sifatida baholanishi kerak. STATAdagi signal tahlili usullari yordamida kema harakati, bojxona ma’lumotlari va port yuklanishi kabi ko‘rsatkichlar ekspert bahosiga qaraganda tezroq ogohlantiruvchi signal beradi. Masalan, kema yo‘nalishidagi 1–2 foizlik og‘ish ko‘pincha geosiyosiy ziddiyatdan oldin paydo bo‘ladigan erta signal sifatida namoyon bo‘ladi. Cheklovlar ham mavjud: • ba’zi hududlarda ma’lumotlarning yetishmasligi (yopiq portlar). • sanksiyalar siyosatining o‘zgaruvchanligi, iqlim hodisalari kabi boshqa shoklarning aralash ta’siri. • Kelgusida STATA tahliliga meteorologik ma’lumotlar, sug‘urta risk reytinglari va xususiy logistika metadata oqimlarini qo‘shish orqali model yanada boyitilishi rejalashtirilgan. Mashinaviy o‘rganish algoritmlaridan foydalanish ta’minot zanjiridagi zaif bo‘g‘inlarni aniqlashda an’anaviy statistik usullarga nisbatan ustunlikka ega ekanligi aniqlandi 1 . Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, neyron tarmoqlar asosida qurilgan 1 Baryannis G., Validi S., Dani S., Antoniou G. Supply chain risk management and artificial intelligence // Computers & Industrial Engineering. – 2019. – Vol. 137. – 106024. INTERNATIONAL SCIENTIFIC JOURNAL: LEARNING AND TEACHING VOLUME 2 | ISSUE 8 | 2025 https://web-teaching.com/ Multidisciplinary Scientific Journal December, 2025 51 modellar murakkab va ko‘p omilli bog‘liqliklarni aniqlashda samaraliroq bo‘lib, uzilish ehtimolini oldindan baholash imkonini beradi. Bu esa korxonalarga ehtimoliy risklarni kamaytirish bo‘yicha tezkor choralar ko‘rish imkonini yaratadi. Natijalar shuningdek, katta ma’lumotlar tahlili asosida zaxiralarni boshqarish samaradorligini oshirish mumkinligini ko‘rsatdi. Prognozlash modellaridan foydalanish orqali zaxiralarning ortiqcha jamlanishi yoki yetishmovchiligi holatlari qisqarib, logistika xarajatlarini kamaytirishga erishildi. Bu holat ayniqsa xalqaro bozorlarda faoliyat yurituvchi yirik kompaniyalar uchun muhim ahamiyatga ega. Bundan tashqari, olingan natijalar katta ma’lumotlar yordamida global bozor tendensiyalarini prognozlash va geosiyosiy xatarlarning iqtisodiy oqibatlarini baholash mumkinligini tasdiqlaydi 1 . Masalan, savdo cheklovlari yoki transport yo‘nalishlaridagi uzilishlar bo‘yicha erta signal tizimlarini yaratish orqali korxonalar o‘z strategiyalarini oldindan moslashtirish imkoniyatiga ega bo‘ladi. Muhokama Olingan natijalar katta ma’lumotlar texnologiyalarining xalqaro ta’minot zanjirlarini boshqarishda strategik ahamiyatga ega ekanligini tasdiqlaydi. Tadqiqot shuni ko‘rsatadiki, an’anaviy rejalashtirish yondashuvlari global bozorlarning beqaror sharoitida yetarli darajada moslashuvchan emas. Katta ma’lumotlar esa real vaqt rejimida qaror qabul qilish imkonini berib, ta’minot zanjiri barqarorligini oshiradi. Shu bilan birga, katta ma’lumotlarga asoslangan prognozlash tizimlarini joriy etishda bir qator muammolar mavjud. Avvalo, ma’lumotlar sifati va ularning ishonchliligi prognoz natijalarining aniqligiga bevosita ta’sir ko‘rsatadi. Turli manbalardan olinadigan ma’lumotlarni integratsiyalash jarayoni texnik va tashkiliy muammolarni keltirib chiqarishi mumkin. Bundan tashqari, katta ma’lumotlar bilan ishlash yuqori texnologik infratuzilma va malakali mutaxassislarni talab qiladi. Rivojlanayotgan mamlakatlarda ushbu omillar texnologiyalarni keng joriy etishni ma’lum darajada cheklashi mumkin. Shu sababli davlat va xususiy sektor hamkorligi asosida raqamli infratuzilmani rivojlantirish muhim ahamiyat kasb etadi. Muhokama natijalari shuni ko‘rsatadiki, katta ma’lumotlar texnologiyalarini ta’minot zanjiri boshqaruviga joriy etish nafaqat texnologik, balki institutsional va tashkiliy islohotlarni ham talab etadi. Xalqaro hamkorlik, ochiq ma’lumotlar platformalarini rivojlantirish va axborot almashinuvi tizimlarini takomillashtirish ushbu jarayonni jadallashtirishi mumkin. Xulosa 10Choi T.M., Wallace S.W., Wang Y. Big data analytics in operations management // Production and Operations Management. – 2018. – Vol. 27, No. 10. – P. 1868–1883. INTERNATIONAL SCIENTIFIC JOURNAL: LEARNING AND TEACHING VOLUME 2 | ISSUE 8 | 2025 https://web-teaching.com/ Multidisciplinary Scientific Journal December, 2025 52 Xulosa qilib aytganda tadqiqotda katta ma’lumotlar asosidagi kombinatsion prognoz modeli ishlab chiqildi hamda geosiyosiy xavflar fonida xalqaro savdo oqimida yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan uzilishlarni aniqlash samaradorligi ko‘rsatildi. Modelning yuqori aniqlik ko‘rsatkichi xalqaro savdo barqarorligini boshqarishda yangi avlod monitoring tizimlarini yaratish imkonini beradi. Keltirilgan yondashuv: savdo oqimidagi keskin o‘zgarishlarni 1–2 hafta oldin ko‘ra olish, port-logistika tizimidagi anomaliyalarni ertaroq aniqlash, sanksiya ta’sirini vaqt bo‘yicha modellashtirish kabi amaliy afzalliklarni beradi Natijalar shuni ko‘rsatadiki, xalqaro savdoda barqarorlikni ta’minlash endi faqat iqtisodiy ko‘rsatkichlarga emas, balki katta ma’lumotlar yordamida o‘lchanadigan geopolitik dinamika va logistika tizimi ichki signallariga ham bog‘liq. Tadqiqot natijalari katta ma’lumotlar texnologiyalarining xalqaro bozorlarda ta’minot zanjiri uzilishlarini prognozlashda muhim ilmiy va amaliy ahamiyatga ega ekanligini ko‘rsatdi. Katta ma’lumotlarga asoslangan prognozlash modellaridan foydalanish risklarni erta aniqlash, boshqaruv qarorlarini tezkor qabul qilish va logistika jarayonlarining barqarorligini ta’minlash imkonini beradi. Maqolada o‘tkazilgan tahlillar shuni ko‘rsatadiki, katta ma’lumotlar texnologiyalarini joriy etish orqali korxonalar nafaqat uzilishlar oqibatlarini kamaytirishi, balki raqobatbardoshligini ham oshirishi mumkin. Xususan, zaxiralarni samarali boshqarish, muqobil yetkazib beruvchilar bilan ishlash va logistika marshrutlarini optimallashtirish imkoniyatlari kengayadi. Shu bilan birga, katta ma’lumotlar asosida prognozlash tizimlarini rivojlantirish uchun normativ-huquqiy bazani takomillashtirish, raqamli infratuzilmani rivojlantirish va kadrlar salohiyatini oshirish muhim ahamiyatga ega. Kelgusida katta ma’lumotlar va sun’iy intellekt texnologiyalarining chuqur integratsiyasi ta’minot zanjiri boshqaruvining samaradorligini yanada oshirishi va xalqaro savdo barqarorligini mustahkamlashi kutilmoqda. INTERNATIONAL SCIENTIFIC JOURNAL: LEARNING AND TEACHING VOLUME 2 | ISSUE 8 | 2025 https://web-teaching.com/ Multidisciplinary Scientific Journal December, 2025 53 FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR 1. Chopra S., Meindl P. Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. – Pearson Education, 2022. 2. Christopher M. Logistics and Supply Chain Management. – London: Pearson, 2016. 3. Ivanov D. Supply chain viability and the COVID-19 pandemic // International Journal of Production Research. – 2021. – Vol. 59, No. 12. – P. 3535–3550. 4. Waller M.A., Fawcett S.E. Data science, predictive analytics, and big data // Journal of Business Logistics. – 2013. – Vol. 34, No. 2. – P. 77–84. 5. Kache F., Seuring S. Challenges and opportunities of digital information // International Journal of Operations & Production Management. – 2017. – Vol. 37, No. 1. – P. 10–36. 6. Saunders M., Lewis P., Thornhill A. Research Methods for Business Students. – Pearson, 2019. 7. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. – Springer, 2017. 8. Ivanov D., Dolgui A. Viability of interconnected supply networks // International Journal of Production Research. – 2020. – Vol. 58, No. 10. – P. 2904–2915. 9. Baryannis G., Validi S., Dani S., Antoniou G. Supply chain risk management and artificial intelligence // Computers & Industrial Engineering. – 2019. – Vol. 137. – 106024. 10. Choi T.M., Wallace S.W., Wang Y. Big data analytics in operations management // Production and Operations Management. – 2018. – Vol. 27, No. 10. – P. 1868–1883. 11. World Bank. Global Logistics Performance Index Report. – Washington, 2023. 12. UNCTAD. Global Supply Chains and Trade Report. – United Nations, 2023.