УДК 636:004.8:338.5
Е.Г. Скворцова
Аннотация. В статье рассматривается экономическая эффективность генерации синтетических данных как инструмента преодоления дефицита качественных размеченных данных в животноводстве. Проанализированы структура затрат на сбор и подготовку реальных данных, включая расходы на сенсорное оборудование, оплату труда экспертов-аннотаторов и потери от неиспользуемого потенциала данных. Систематизированы методы оценки экономической эффективности генерации синтетических данных: сравнительный анализ затрат, метрики качества данных, оценка влияния на продуктивность моделей и анализ возврата инвестиций (ROI). Особое внимание уделено экономическому обоснованию применения генеративносостязательных сетей (GAN), вариационных автоэнкодеров (VAE) и методов процедурной генерации в условиях различных сценариев обеспеченности данными. На основе анализа научной литературы и практических кейсов выявлены ключевые факторы, определяющие экономическую целесообразность синтеза данных: масштаб хозяйства, доступность экспертов, редкость целевых событий и требования к точности моделей. Определены перспективные направления оптимизации затрат, включая разработку специализированных метрик экономической эффективности и создание открытых библиотек синтетических данных.
Ключевые слова: синтетические данные, экономическая эффективность, большие данные, животноводство, дефицит данных, окупаемость инвестиций, точное животноводство