The modern agro-industrial complex of Russia is facing the problem of technological sovereignty, which requires the development of competitive domestic IT solutions. The research aims to analyze the potential of synergy between decentralized databases and big data technologies in creating import-independent digital ecosystems for agriculture. The methodological basis was a comprehensive analysis of existing architectural solutions, statistical modeling of the effectiveness of heterogeneous data integration, as well as a multifactorial study of the implementation of domestic IT solutions at 128 agricultural enterprises in 2020-2023. A conceptual model for the integration of decentralized data warehouses with analytical tools has been developed and validated, demonstrating a 28.7% increase in the efficiency of agricultural production management. The results revealed the key technological factors of successful import substitution: architectural flexibility (r = 0.76), adaptability to local peculiarities of agricultural production (r = 0.82) and scalability of data storage systems (r = 0.91). Mathematical models for optimizing information flows for various types of enterprises have been developed, which make it possible to predict yields with an accuracy of 89% and reduce production costs by an average of 23.4%. The study forms the methodological basis for the systemic transition of the Russian agro-industrial complex to technological sovereignty, combining the capabilities of distributed databases and big data processing algorithms into holistic adaptive solutions.
Современный агропромышленный комплекс России сталкивается с проблемой технологического суверенитета, что требует разработки конкурентоспособных отечественных IT-решений. Исследование направлено на анализ потенциала синергии децентрализованных баз данных и технологий больших данных в создании импортонезависимых цифровых экосистем для АПК. Методологическую основу составили комплексный анализ существующих архитектурных решений, статистическое моделирование эффективности интеграции гетерогенных данных, а также многофакторное исследование внедрения отечественных IT-решений на 128 сельскохозяйственных предприятиях в 2020-2023 гг. Разработана и валидирована концептуальная модель интеграции децентрализованных хранилищ данных с аналитическими инструментами, демонстрирующая повышение эффективности управления агропроизводством на 28,7%. Результаты выявили ключевые технологические факторы успешного импортозамещения: архитектурную гибкость (r = 0,76), адаптивность к локальным особенностям сельхозпроизводства (r = 0,82) и масштабируемость систем хранения данных (r = 0,91). Выведены математические модели оптимизации информационных потоков для предприятий различных типов, позволяющие прогнозировать урожайность с точностью до 89% и снижать производственные издержки в среднем на 23,4%. Исследование формирует методологическую основу для системного перехода российского АПК к технологическому суверенитету, объединяя возможности распределенных баз данных и алгоритмов обработки больших данных в целостные адаптивные решения.