Оптимізація стратегічного управління за допомогою Big Data технологій
Метою було проаналізувати роль Big Data технологій в процесі оптимізації стратегічного управління. Визначено основні складові Big Data, до яких належать корпоративні дані, дані з різноманітних вимірювальних пристроїв та потоки інформації з Інтернету.
| Рубрика | Менеджмент и трудовые отношения |
| Вид | статья |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 09.06.2024 |
| Размер файла | 346,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Оптимізація стратегічного управління за допомогою Big Data технологій
Леонов Ярослав Володимирович, доктор економічних наук, професор кафедри менеджменту фізичної культури, Харківська державна академія фізичної культури,
Нестеров Василь Федорович дата аналітик, Itel inc
Бігун Вячеслав Васильович керуючий партнер, Construction Company Relax LLC
Анотація
У сучасному світі цифровізації, де обсяг даних стрімко зростає, стратегічне управління вимагає нового підходу. Ключовим чинником збереження конкурентоспроможності стає можливість здійснювати аналіз великих обсягів даних, відомих також як Big Data. Використання цієї технології в стратегічному управлінні є пріоритетним завданням для сучасного бізнесу. Технологія Big Data має широкі можливості для прогнозування ринкових змін та аналізу тенденцій. Також вона забезпечує можливість реагувати на різноманітні виклики в реальному часі та зміцнює фінансову стійкість підприємств. Метою статті було проаналізувати роль Big Data технологій в процесі оптимізації стратегічного управління. Визначено основні складові Big Data, до яких належать корпоративні дані, дані з різноманітних вимірювальних пристроїв та потоки інформації з Інтернету. Розкрито ключові методи та техніки, що застосовують до Big Data, а також основні принципи використання технології. Складено перелік напрямів, за якими сучасні підприємства найчастіше впроваджують Big Data, серед них: підвищення ефективності маркетингових ініціатив та формування передумов для удосконалення маркетингової політики й маркетингової стратегії підприємства; створення типового портрету споживача та персоналізація; розробка прогнозів; використання технології для оптимізації бухгалтерського обліку. Конкретними стратегіями, у ході впровадження яких може ефективно застосовуватися Big Data, є стратегії персоналізації, кастомізації, цінові стратегії, продуктові стратегії, стратегії оптимізації ланцюжка постачання тощо. Також, було зауважено розмір ринку Big Data, включно з прогнозними значеннями, та охарактеризовано проблеми, що постають у процесі оцінки окупності (наприклад, при визначенні ROI) інвестицій в Big Data. Великі масиви даних на сьогоднішній день використовуються у багатьох галузях економіки, таких як інформаційні технології, промисловість, енергетика, фінансові послуги, медицина, торгівля та маркетинг. В цілому, підприємства, які активно впроваджують у свою діяльність цифрові технології та Big Data технології, мають більші шанси на значну оптимізацію стратегічного управління. Проте важливо приділяти значну увагу освіті та професійному розвитку персоналу.
Ключові слова: цифровізація, стратегічне управління, Big Data, кризові ситуації. технологія стратегічний управління
Leonov Yaroslav Volodymyrovych Doctor of Economic Sciences, Professor of the Department of Physical Culture Management, Kharkiv State Academy of Physical Culture,
Nesterov Vasyl Fedorovych Data Analyst, Itel inc,
Bigun Vyacheslav Vasilievich Managing Partner, Construction Company Relax LLC,
OPTIMIZATION OF STRATEGIC MANAGEMENT USING BIG DATA TECHNOLOGIES
Abstract. In the modern world of digitization, where data volumes are rapidly expanding, strategic management requires a new approach. A key factor in maintaining competitiveness is the ability to analyze large volumes of data, also known as Big Data. The use of this technology in strategic management is a priority task for contemporary businesses. Big Data technology offers extensive opportunities for predicting market changes and analyzing trends. It also enables real-time responses to various challenges and strengthens the financial stability of enterprises. The purpose of the article was to analyze the role of Big Data technologies in optimizing strategic management. The main components of Big Data are identified, including corporate data, data from various measuring devices, and streams of information from the Internet. Key methods and techniques applied to Big Data, as well as the fundamental principles of technology utilization, are disclosed. A list of directions in which modern enterprises most frequently implement Big Data is compiled, including: improving the efficiency of marketing initiatives and laying the groundwork for refining the company's marketing policy and strategy; creating a typical consumer profile and personalization; forecasting development; and using technology to optimize accounting. Specific strategies in which Big Data can be effectively applied during implementation include personalization strategies, customization, pricing strategies, product strategies, supply chain optimization strategies, and so on. Additionally, the size of the Big Data market, including forecasted values, is noted, and problems arising in the process of assessing the return on investment in Big Data are characterized (for example, in determining ROI). Large datasets are now being used in many sectors of the economy, such as information technology, industry, energy, financial services, medicine, trade, and marketing. Overall, companies that actively integrate digital technologies and Big Data technologies into their operations are more likely to significantly optimize strategic management. However, it is important to pay considerable attention to the education and professional development of personnel.
Keywords: digitization, strategic management, Big Data, crisis situations.
Постановка проблеми. У сучасних умовах, коли стан зовнішнього середовища динамічно змінюється, а традиційна економіка швидко трансформується у цифрову, підприємства прагнуть не лише досягти стратегічних цілей, але й забезпечити собі додаткові конкурентні переваги. Тому компанії, що успішно розвиваються, активно використовують технології Big Data для аналізу та планування своєї діяльності у майбутньому. Ці технології відіграють ключову роль у цифровій трансформації економіки і мають потенціал для використання в управління підприємствами, оскільки дозволяють одночасно відслідковувати вплив великої кількості чинників. Впровадження таких технологій у свою діяльність дозволяє підприємствам приймати більш обґрунтовані рішення, орієнтуючись на статистичні дані і виявляючи закономірності, які можуть залишатися непомітними при застосуванні традиційних методів аналізу. Нова технологія дозволяє отримувати більш точні відповіді ще до початку виробництва, наприклад, для розуміння з якими постачальниками варто співпрацювати або які канали збуту слід використовувати. Враховуючи швидкі зміни у конкурентному середовищі, надзвичайно важливою стає оптимізація стратегічного управління шляхом використання технологій Big Data.
Аналіз останніх досліджень і публікацій. Питанню впровадження технологій Big Data у різні сфери діяльності, зокрема, і в управління підприємствами, присвячені дослідження деяких вітчизняних та зарубіжних науковців. Так, С. Легенчук та Т. Завалій у своїй праці обґрунтували роль Big Data при вирішенні ключових проблем бухгалтерського обліку та підвищенні релевантності облікової інформації [5]. Н. Юрчук та С. Кіпоренко дослідили сутність великих даних, та довели актуальність їх використання в умовах цифровізації усіх сфер діяльності суспільства. На думку авторів, застосування Big Data дозволить використати нереалізований потенціал задля підвищення ефективності розробки нових бізнес-моделей у різних сферах суспільної діяльності [7].
Т. Гринько, Т. Гвініа.іпвілі та М. Каліберда розглянули сучасні напрямки удосконалення стратегічного управління підприємствами в умовах цифровізації економіки та поширення великих даних [1].
Н. Грицяк та О. Твердохліб довели, що використання новітніх технологій обробки великих масивів даних з метою досягнення суспільного блага є загальносвітовою тенденцією [3].
Р. Гамільтон та В. Содеман розглянули питання вирішення важливих стратегічних проблем людського капіталу за допомогою аналізу великих даних. Вони акцентували увагу на тому, що для ефективного використання великих даних важливо враховувати етичні проблеми, зокрема, питання конфіденційності [10]. Ф. Сурбакті та ін. присвятили своє дослідження аналізу потенційних факторів, які можуть вплинути на ефективність використання Big Data, до яких вони віднесли якість даних, їх конфіденційність, безпеку та управління, особливості окремих людей та організаційні аспекти [9].
Мета статті - проаналізувати роль використання технологій Big Data в процесі оптимізації стратегічного управління підприємством.
Виклад основного матеріалу.
Теоретичні аспекти використання Big Data у стратегічному управлінні: складові, принципи, методи та техніки
В контексті розвитку цифрових технологій, саме стратегічний підхід до управління стає критично важливим для підприємств. Цифровізація охоплює різноманітні галузі економіки, науки, починаючи від промисловості, банківського сектору, торгівлі, й закінчуючи наукою та невиробничою сферою. Основною метою стратегічного управління є створення та впровадження довгострокових стратегій, які допоможуть підприємствам адаптуватися до змін, які несе цифрова економіка, та ефективно використовувати нові можливості. Цифрова трансформація включає в себе впровадження цифрових технологій у всі сфери діяльності підприємств, що призводить до змін у бізнес-процесах, таких як перехід від традиційного способу сприйняття об'єктів та процесів до інформаційного підходу [2].
Однією з ключових особливостей сучасного цифрового світу є поява концепції Big Data - великих обсягів даних, які привертають все більше уваги підприємців та науковців. Ці інноваційні технології широко застосовуються у різних сферах бізнесу та відіграють значну роль у розвитку підприємств. Big Data передбачає обробку та аналіз величезного обсягу інформації, яку важко або взагалі неможливо виконати за допомогою традиційних методів. Технології Big Data допомагають у вирішенні різноманітних завдань у багатьох галузях, включаючи роздрібну торгівлю, медицину, фінанси, промисловість, енергетику, туризм, екологію та розваги. Завдяки обробці та аналізу великої кількості інформації уряди, керівники підприємств, науковці, розробники та інші зацікавлені сторони покращують якість товарів і послуг, а також розвивають свій бізнес [10].
Основними складовими Big Data є:
*корпоративні дані (включаючи архіви, внутрішні дані компаній тощо),
*дані з різноманітних вимірювальних пристроїв (датчиків Інтернету речей, аудіо- та відеореєстраторів, розумних гаджетів, смартфонів, стільникового зв'язку тощо),
* потоки інформації з Інтернету (включаючи соціальні мережі, форуми, блоги, веб-сайти, засоби масової інформації тощо).
Великі дані характеризуються не лише їхнім фізичним обсягом, а й іншими параметрами, які підкреслюють складність завдання їх обробки та аналізу. Набір даних VVV (volume, velocity, variety - об'єм, швидкість приросту та різноманітність) був створений Meta Group у 2001 році для підкреслення рівнозначної важливості управління даними за цими трьома аспектами [6].
Основні принципи роботи з Big Data наведені на рисунку 1.
Рис. 1. Основні принципи роботи з Big Data
Джерело: [7].
В контексті стратегічного управління можна видіти наступні методи аналізу великих даних (табл. 1).
Методи і техніки аналізу, що застосовуються до Big Data
|
Метод |
Характеристика |
|
|
Краудсорсинг |
Класифікація і збагачення даних виконується силами широкого кола осіб, які працюють незалежно від наявності трудових відносин. |
|
|
Методи класу Data Mining |
Сукупність методів для виявлення в масиві даних раніше невідомих, нетривіальних, але практично корисних знань, які необхідні для прийняття рішень. Серед таких методів є навчання асоціативним правилам (association rule learning), класифікація (розгалуження на категорії), кластерний аналіз, регресійний аналіз, виявлення і аналіз відхилень. |
|
|
Змішування та інтеграція даних (data fusion and integration) |
Методики, що дозволяють поєднувати різноманітні дані із різних джерел з метою проведення детального аналізу (наприклад, обробка цифрових сигналів, аналіз природної мови, включаючи визначення тону). |
|
|
Машинне навчання |
Використання моделей, побудованих на основі статистичного аналізу чи машинного навчання, для отримання комплексних прогнозів. |
|
|
Імітаційне моделювання (simulation) |
Метод, який створює моделі, що точно відображають процеси так, як вони відбувалися б у реальності. Імітаційне моделювання можна розглядати як форму експериментальних тестувань. |
|
|
Просторовий аналіз (spatial analysis) |
Аналіз, який використовує топологічну, геометричну та географічну інформацію, що вилучається з даних. |
|
|
Статистичний аналіз |
Метод маркетингового дослідження, де контрольна група порівнюється з набором тестових груп, у яких змінено один чи декілька показників, щоб визначити, які зміни покращують цільовий показник. |
|
|
Візуалізація аналітичних даних |
Представлення інформації у вигляді рисунків та діаграм з використанням інтерактивних можливостей і анімації, як для отримання результатів, так і для використання у якості вихідних даних для подальшого аналізу. Дуже важливий етап аналізу великих даних, що дозволяє представити його найважливіші результати у найбільш зручному для сприйняття вигляді. |
Джерело: [6].
Ключові напрями застосування Big Data сучасними підприємствами
Стратегічне управління традиційно вважається невід'ємною складовою управління великих компаній зі складною організаційною структурою. Стратегічне управління є однією з найважливіших запорук успіху таких компаній. Водночас, воно може бути з успіхом застосоване на малих та середніх підприємствах, відрізняючись лише методами аналізу, підходами, цілями та масштабом. При цьому ключові питання стратегічного управління є спільними для бізнесу будь-якого розміру: хто є клієнтом компанії? як задовольнити потреби клієнта? як залучити нові сегменти аудиторії'? та ін. Відповідно, Big Data також є актуальною технологією як для великих, так і для середніх та малих підприємств.
Стратегічне управління має на меті забезпечити взаємодію та сумісність різних цифрових систем та платформ, що буде сприяти ефективному використанню технологій Big Data та дозволить усунути надмірну фрагментацію даних. За допомогою великих обсягів даних, які генеруються цифровими технологіями, підприємства можуть виявляти нові тренди, краще розуміти поведінку споживачів та знаходити можливості для оптимізації бізнес-процесів. Збір, аналіз та використання даних можуть забезпечити підприємству значні конкурентні переваги на ринку [1].
Використання Big Data може підвищити ефективність маркетингових ініціатив та сформувати передумови для удосконалення маркетингової політики й маркетингової стратегії підприємства. Це стає можливим завдяки використанню великих даних у наступних напрямках:
• аналіз поведінки споживачів (історія покупок, замовлень, поведінка клієнтів);
• аналіз фінансових даних (маркетингова статистика, доходи, витрати);
*аналіз операційних даних (логістичні дані, дані про доставку, аналіз баз даних) [4].
Використання великих даних разом із штучним інтелектом (ШІ) дозволяє не лише створювати типовий портрет споживача та робити прогнози, а й пропонувати йому додаткові товари чи послуги відповідно до виявлених уподобань або його замовлень. Окрім того, за допомогою технологій Big Data споживачі можуть бути згруповані за сегментами з аналогічними уподобаннями або споживчою поведінкою, а не лише за стандартними маркетинговими сегментами.
Використання Big Data фактично дозволяє перейти від інформаційної невизначеності, що властива великим обсягам даних, пов'язаним з підприємством, до конкретних управлінських рішень. Ці рішення сприяють вирішенню конкретних бізнес-питань, ситуацій та реалізації стратегічних ініціатив. Використання технологій великих даних також може вдосконалювати процедуру реалізації облікової політики підприємства, зокрема, під час прийняття бухгалтерських професійних рішень, дозволяючи сформувати більш обґрунтовану систему доказів та аргументів для їх здійснення.
Оскільки великі дані містять величезну кількість різноманітної інформації, інструменти та пристрої з підтримкою ШІ допомагають сучасним компаніям обробляти її швидко, ефективно та змістовно [8]. Великі дані можуть оброблятися у режимі реального часу, що суттєво підвищує якість і швидкість ухвалення відповідних управлінських рішень. Проте для досягнення конкретних результатів і максимальної реалізації потенціалу цієї технології необхідно розуміти, що багато чого залежить також від повноти даних, їх достовірності, візуалізації та своєчасного надання. Це пов'язано з тим, що основна мета роботи з великими даними полягає в одержанні цінних аналітичних висновків для їх практичного застосування.
Практична робота з Big Data
Використання технології Big Data на практиці вимагає відповідних знань і умінь. Зокрема, до навички фахівця мають передбачати уміння практичного використання наступних інструментів:
1) для збору та інтеграції даних:
а) Apache Kafka - це розподілена потокова платформа подій із відкритим кодом, яка використовується для високопродуктивних конвеєрів даних, потокової аналітики, інтеграції даних і критично важливих програм;
б) AWS Glue - це безсерверна служба інтеграції даних, яка підвищує ефективність підготовки даних. Служба уможливлює підключення до понад 70 різноманітних джерел даних, керування цими даними в централізованому каталозі, а також візуальне створення, запуск та контроль конвеєрів для завантаження даних у свої озера даних;
в) Apache NiFi - використовується як інтегрована логістика даних у реальному часі та проста платформа обробки подій.
2) для здійснення аналітики в реальному часі:
а) Apache Flink - це платформа та механізм розподіленої обробки для обчислень із збереженням стану над необмеженими та обмеженими потоками даних;
б) Apache Storm - це безкоштовна розподілена система обчислень у реальному часі з відкритим кодом.
3) для реалізації машинного навчання та аналізу:
а) Apache Spark - багатомовний механізм для виконання обробки даних, науки про дані та машинного навчання на одновузлових машинах або кластерах. Бібліотекою машинного навчання для Apache Spark є Spark MLlib;
б) TensorFlow та PyTorch - це бібліотеки, у яких міститься програмне забезпечення для машинного навчання. Уможливлюють створення та тренування моделей нейронних мереж;
в) Apache Hadoop - бібліотека програмного забезпечення, що дозволяє розподілено обробляти великі набори даних між кластерами комп'ютерів за допомогою простих моделей програмування.
4) для обробки природної мови:
а) NLTK - є провідною платформою для створення програм Python для роботи з даними людської мови;
б) SpaCy - це безкоштовна бібліотека з відкритим кодом для обробки природної мови в Python.
5) для візуалізації та створення дашбордів:
а) Tableau, Power BI або QlikView - інструменти допомагають представляти великі масиви інформації у вигляді наочних візуалізацій для полегшення сприйняття та аналізу;
6) у цілях безпеки даних:
а) Apache Ranger це платформа для забезпечення, моніторингу та керування комплексною безпекою даних у всій екосистемі Hadoop;
б) HashiCorp Vault - відповідає за захист, зберігання та контроль доступу до маркерів, паролів, сертифікатів і ключів шифрування для захисту конфіденційних даних за допомогою інтерфейсу користувача, CLI або HTTP API.
Завдання деяких з наведених інструментів можуть співпадати, тож вибір конкретного інструменту залежить від завдань проекту та цілей стратегічного управління загалом. Не обов'язково використовувати усі із наведених інструментів, вадливо враховувати конкретні потреби компанії.
Окрім того, навички фахівця, що працює з Big Data, бажано мають включати знання принаймні однієї мови програмування, зокрема, Python, R та мови запитів SQL. Python застосовується в цілях розробки та інтеграції аналітичних моделей, обробки даних та створення скриптів. R є корисним для статистичного аналізу та візуалізації даних, розробки моделей машинного навчання. SQL призначений для роботи з базами даних, він допомагає здобути потрібну інформацію та проводити різноманітні дії над нею за допомогою запитів. Наприклад, запит SELECT дозволяє обрати певні стовбці з таблиці, оператор FROM - вказати, з якої таблиці, а інші ключові слова (WHERE, GROUP BY, HAVING та ін.) - проводити фільтрацію даних. Таким чином з великого набору даних можна отримати таблицю лише з потрібними даними, після чого можливо проводити подальший аналіз, візуалізувати дані тощо.
Розробка стратегій із використанням Big Data
Big Data з успіхом використовуються у розробці стратегій персоналі- зації, тобто таких стратегій, які передбачають створення унікального контенту та пропозицій для кожного клієнта з урахуванням його індивідуальних потреб. Аналіз великого масиву даних дозволяє виявляти індивідуальні потреби клієнтів, тому розроблені на його основі стратегії будуть більш персоналізованими. Однією з важливих для бізнесу можливостей, що надає Big Data, це опція пропонувати клієнтам персоналізовану рекламу. Тобто, споживачі бачитимуть лише той рекламний контент, який потенційно може їх зацікавити.
Окрім того, Big Data можуть застосовуватися у ході розробки стратегій ціноутворення. Поєднуючи цей напрям із попереднім розглянутим, Big Data можуть слугувати для пропозиції персоналізованих цін для споживачів.
Також, технологія може бути використана для розробки загальної цінової стратегії з урахуванням попиту, ситуації на ринку, цін конкурентів тощо.
Big Data є ефективною технологією у ході розробки стратегій кастомізації - ці стратегії передбачають можливість адаптації під потреби клієнта. Прикладом застосування Big Data для побудови стратегій кастомізації можуть бути можливості, які надає своїм клієнтам компанія Київстар. Компанія пропонує послуги із розробки портрету клієнта та визначення цільової аудиторії. Наприклад, необхідно розробити портрет клієнта для пекарні. За допомогою Big Data було виявлено, що більшість клієнтів закладу - офісні працівники, які купляють вироби під час обідньої перерви. Завдяки цим результатам аналізу можна дійти висновку, що продажі зростатимуть, якщо перенести точки продажу ближче до офісних центрів.
Як випливає із попереднього напряму, Big Data можуть стати у нагоді для аналізу поведінки та смаків споживачів. На основі таких даних можливо покращувати продуктові стратегії або стратегії розвитку продуктів та послуг. Знаючи уподобання клієнтів, цілком можливо оптимізувати продукції згідно з їхніми вимогами.
Широко використовується технологія Big Data у стратегіях оптимізації ланцюжка постачання. Технологія має широкі прогностичні можливості завдяки доступу до великого обсягу ретроспективних даних, що дозволяє виявляти тенденції та робити прогнози на майбутнє. Завдяки цьому Big Data може використовуватися для прогнозу попиту, покращення управління запасами, що сприятиме підвищенню ефективності логістики в цілому. Прикладом логістичної компанії, що застосовує Big Data у своїй діяльності, є відома українська компанія "Нова Пошта", яка досить часто відкриває вакансії для пошуку спеціалістів з аналізу Big Data.
На додачу до розглянутих стратегій, технологія Big Data, яка, як вже зазначалося, має великі прогностичні можливості, з успіхом впроваджується у ході розробки стратегій ризик-менеджменту та прогнозування тенденцій ринку. В цілому, підприємства, які активно впроваджують у свою діяльність цифрові технології та Big Data технології, мають більші шанси суттєво оптимізувати свою бізнес-стратегію. Проте умови цифрової трансформації вимагають нових знань та навичок у стратегічному управлінні, тому керівництву важливо інвестувати в освіту та професійний розвиток персоналу [1]. Невід'ємною частиною цього процесу стає організація відповідних навчальних курсів.
Інвестиції у Big Data
Рис. 2. Розмір ринку Big Data у 2022-2023 роках та прогнозне значення на 2028 рік
Джерело: [11].
Важливість впровадження технології Big Data можна продемонструвати і через невпинне зростання розміру ринку Big Data (Рис. 2). Окрім даних за 2022-2023 роки, рисунок містить прогнозну інформацію на 2028 рік.
Як видно з Рис. 1, очікується, що за період з 2023 року по 2028 рік ринок Big Data зросте майже в два рази. Отже, цей напрям є привабливим для інвестицій, однак із обчисленням періоду окупності інвестицій, а також прибутку від них (наприклад, такого важливого показника, як Return on Investments - ROI) виникають складнощі. Передусім, це пов'язане із тим, що застосування Big Data може забезпечувати не лише прямі матеріальні (фінансові) вигоди, а і нематеріальні - наприклад, підвищення поінформованості компанії про ринкові тенденції, краще розуміння поведінки споживачів, оптимізація процесів тощо. Зрозуміло, що ці ефекти надають більше можливостей для отримання прибутку, однак оцінити, прямий вплив Big Data вельми важко.
Висновки
Стратегічне управління в умовах цифрової економіки має бути безперервним процесом, який вимагає постійного оновлення та адаптації. Компанії, підприємства та науковці повинні бути готові до змін і мати змогу оперативно реагувати на нові можливості та виклики, що приносить цифрове майбутнє. Використання великих даних є феноменом сучасності, який при правильному підході, може приносити вражаючі позитивні результати для менеджменту. За допомогою технологій Big Data виникає можливість швидко створювати популярні проєкти, адаптувати існуючі послуги до вимог клієнтів та підвищувати лояльність клієнтів.
Перспективами подальших досліджень може бути аналіз ефективності використання технологій Big Data разом із штучним інтелектом для вирішення різноманітних викликів сучасного бізнесу в Україні в умовах воєнного стану.
Література
1. Гринько Т., Гвініашвілі Т., Каліберда М. Стратегічне управління підприємством в умовах цифрової економіки. Економіка та суспільство. 2023. № 50. DOI: https://doi.org/ 10.32782/2524-0072/2023-50-71 (дата звернення: 16.02.2024).
2. Гринько Т.В., Гвініашвілі Т. З., Алещенко В. І. Стратегічне управління як елемент організаційно-економічного механізму забезпечення економічної стійкості підприємства. Економіка та держава. 2021. № 12. С. 30-34. DOI: https://doi.org/10.32702/2306-6806. 2021.12.30 (дата звернення: 16.02.2024).
3. Грицяк Н.В., Твердохліб О.С. Практичні аспекти застосування технологій аналізу даних великих масивів (Big Data) в публічному управлінні. Ефективність державного управління. 2022. № 64. С. 121-235. DOI: https://doi.org/10.33990/2070-4011.64.2020.217610 (дата звернення: 16.02.2024).
4. Легенчук С.Ф., Завалій Т.О. Big Data в маркетинговій аналітиці: можливості та проблеми використання. Проблеми теорії та методології бухгалтерського обліку, контролю і аналізу. 2023. № 1 (54). С. 52-58. DOI: https://doi.org/10.26642/pbo-2023-1(54)-52-58 (дата звернення: 16.02.2024).
5. Легенчук С.Ф., Завалій Т. О., Денисюк О.М. Big Data в стратегічному управлінському обліку. Проблеми теорії та методології бухгалтерського обліку, контролю і аналізу. 2023. № 3 (56). С. 14-20. DOI: https://doi.org/10.26642/pbo-2023-3(56)-14-20 (дата звернення: 16.02.2024).
6. Мазур Н.А., Ніколашин А.О. Аналіз великих даних у системі управління підприємством. Актуальні проблеми та перспективи розвитку обліку, аналізу та контролю в соціально-орієнтованій системі управління підприємством: матеріали IV Всеукраїнської науково-практичної конференції (м. Полтава, 31 березня 2021 р.). Полтава, 2021. С. 339-341. URL: https://sci.ldubgd.edu.ua/bitstream/123456789/8310/1/Матеріали_конференції_ПДАА_% 204.2.pdf#page=339 (дата звернення: 16.02.2024).
7. Юрчук Н.П., Кіпоренко С.С. Розвиток технологій Big Data в умовах цифрових трансформацій. Агросвіт. 2021. № 9-10. С. 60-68. DOI: https://doi.org/10.32702/2306fc6792. 2021.9--10.60 (дата звернення: 16.02.2024).
8. Arora M., Sharma R. L. Artificial intelligence and big data: ontological and communicative perspectives in multi-sectoral scenarios of modern businesses. Foresight. 2023. No. 25 (1). P. 126-143. DOI: https://doi.org/10.1108/FS-10-2021-0216 (дата звернення: 16.02.2024).
9. Factors influencing effective use of big data: A research framework / F. Surbakti et al. Information & Management. 2020. No. 57 (1). Article 103146. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.im.2019.02.001 (дата звернення: 16.02.2024).
10. Hamilton R. H., Sodeman W. A. The questions we ask: Opportunities and challenges for using big data analytics to strategically manage human capital resources. Business Horizons. 2020. No. 63 (1). P. 85-95. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.10.001 (дата звернення: 16.02.2024).
11. Big Data Market. Markets and Markets. URL: https://www.marketsandmarkets.com/
12. References:
13. Hrynko, T., Hviniashvili, T., & Kaliberda, M. (2023). Stratehichne upravlinnia pidpryiemstvom v umovakh tsyfrovoi ekonomiky [Strategic management of the enterprise in the conditions of the digital economy]. Ekonomika ta suspilstvo - Economy and Society, (50). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-50-71 [in Ukrainian].
14. Hrynko, T. V., Hviniashvili, T. Z., & Aleshchenko, V. I. (2021). Stratehichne upravlinnia yak element orhanizatsiino-ekonomichnoho mekhanizmu zabezpechennia ekonomichnoi stiikosti pidpryiemstva [Strategic management as an element of the organizational and economic mechanism of ensuring the economic stability of the enterprise]. Ekonomika ta derzhava - Economy and the State, (12), 30-34. https://doi.org/10.32702/2306-6806.2021.12.30 [in Ukrainian].
15. Hrytsiak, N. V., & Tverdokhlib, O. S. (2022). Praktychni aspekty zastosuvannia tekhnolohii analizu danykh velykykh masyviv (Big Data) v publichnomu upravlinni [Practical aspects of the application of big data analysis technologies in public administration]. Efektyvnist derzhavnoho upravlinnia - Efficiency of Public Administration, (64), 121-235. https://doi.org/ 10.33990/2070-4011.64.2020.217610 [in Ukrainian].
16. Lehenchuk, S. F., & Zavalii, T. O. (2023). Big Data v marketynhovii analitytsi: mozhlyvosti ta problemy vykorystannia [Big Data in marketing analytics: opportunities and problems of use]. Problemy teorii ta metodolohii bukhhalterskoho obliku, kontroliu i analizu - Problems of Theory and Methodology of Accounting, Control and Analysis, (1(54), 52-58. https://doi.org/10.26642/pbo-2023-1(54)-52-58 [in Ukrainian].
17. Lehenchuk, S. F., Zavalii, T. O., & Denysiuk, O. M. (2023). Big Data v stratehichnomu upravlinskomu obliku [Big Data in strategic management accounting]. Problemy teorii ta metodolohii bukhhalterskoho obliku, kontroliu i analizu - Problems of Theory and Methodology of Accounting, Control and Analysis, (3(56), 14-20. https://doi.org/10.26642/pbo-2023-3(56)-14-20 [in Ukrainian].
18. Mazur, N. A., & Nikolashyn, A. O. (2021). Analiz velykykh danykh u systemi upravlinnia pidpryiemstvom [Analysis of big data in the enterprise management system]. In Proceeding of IV Vseukrainskoi naukovo-praktychnoi konferentsii "Aktualni problemy ta perspektyvy rozvytku obliku, analizu ta kontroliu v sotsialno-oriientovanii systemi upravlinnia pidpryiemstvom " [4th All-Ukrainian Scientific and Practical Conference "Current problems and prospects for the development of accounting, analysis and control in a socially-oriented enterprise management system"] (pp. 339-341). Poltava. https://sci.ldubgd.edu.ua/bitstream/123456789/ 8310Л/Матерmли_конференщї_ПДАА_%20Ч.2.pdf#page=339 [in Ukrainian].
19. Yurchuk, N. P., & Kiporenko, S. S. (2021). Rozvytok tekhnolohii Big Data v umovakh tsyfrovykh transformatsii [Development of Big Data technologies in conditions of digital transformations]. Ahrosvit, (9-10), 60-68. https://doi.org/10.32702/2306&6792.2021.9--10.60 [in Ukrainian].
20. Arora, M., & Sharma, R. L. (2023). Artificial intelligence and big data: ontological and communicative perspectives in multi-sectoral scenarios of modern businesses. Foresight, 25(1), 126-143. https://doi.org/10.1108/FS-10-2021-0216
21. Surbakti, F. P. S., Wang, W., Indulska, M., & Sadiq, S. (2020). Factors influencing effective use of big data: A research framework. Information & Management, 57(1), Article 103146. https://doi.org/10.1016/_j.im.2019.02.001
22. Hamilton, R. H., & Sodeman, W. A. (2020). The questions we ask: Opportunities and challenges for using big data analytics to strategically manage human capital resources. Business Horizons, 63(1), 85-95. https://doi.org/10.1016/_j.bushor.2019.10.001
23. Big Data Market. Markets and Markets. https://www.marketsandmarkets.com/
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Стратегічне управління як складова частина банківського менеджменту. Аналіз стратегічного управління в АКБ "Форум". Шляхи використання методів стратегічного управління у банківському менеджменті. Сучасні методи стратегічного управління.
курсовая работа [58,0 K], добавлен 04.04.2007Вихідні передумови стратегічного управління, його значення та переваги. Інноваційні напрями стратегічного управління. Аналіз наступальної стратегії підприємства. Основні напрямки здійснення стратегічного управління на ВАТ "Луцький підшипниковий завод".
курсовая работа [122,0 K], добавлен 13.10.2012Теоретичні аспекти та концепція стратегічного управління підприємством. Методологія, еволюція розвитку, елементи та принципи стратегічного управління. Аналіз стратегічних факторів зовнішнього середовища, дослідження конкурентоспроможності підприємства.
дипломная работа [133,3 K], добавлен 10.08.2010Суть та зміст стратегічного управління державним підприємством. Організація управління економічною діяльністю підприємства, трудовими ресурсами та виробничою діяльністю. Реструктуризація та корпоратизація виробництва, як шлях стратегічного управління.
курсовая работа [247,1 K], добавлен 12.05.2009Поняття, суть та концепція стратегічного управління в організації. Визначення лідерства та його характерні риси. Основні відмінності між керівником та лідером. Умови успішної реалізації стратегії. Використання лідерства у стратегічному управлінні.
реферат [32,2 K], добавлен 15.04.2013Опис основних завдань стратегічного управління. Стратегія – детальний всебічний комплексний план управління фірмою, спрямований на зміцнення її позицій, задоволення споживачів і досягнення поставлених цілей. Формулювання стратегічного бачення менеджера.
реферат [23,1 K], добавлен 14.02.2011Поняття та структура стратегічного управління. Етапи здійснення стратегічного аналізу: обґрунтування ідеї, визначення наслідків, оцінка реальності виконання, розробка плану модернізації. Особливості стратегічного аналізу в умовах невизначеності.
контрольная работа [1,0 M], добавлен 26.11.2010Стратегічне управління та його роль у діяльності підприємства. Аналіз стану та розробка стратегічного плану підприємства ТОВ "АЛІСА". Посилення контролю за впровадженням системи управління. Підвищення продуктивності праці як засіб збільшення прибутку.
дипломная работа [233,9 K], добавлен 13.11.2011Характеристика системи показників організаційного розвитку підприємства. Аналіз політики його стратегічного розвитку. Розробка системи інформаційно-аналітичного забезпечення процесу стратегічного управління. Побудова моделі стратегічного розвитку.
дипломная работа [294,3 K], добавлен 10.04.2013Сутність стратегічного управління. Розробка стратегій функціональних підсистем. Визначення майбутнього бiзнесу компанії. Напрями виправлення недоліків в здійсненні процесу стратегічного управління підприємством. Оцiнка рiвня досягнень поставлених цілей.
дипломная работа [233,1 K], добавлен 05.07.2009Опис підприємства, його місія, характеристика основних напрямів діяльності, структура керівництва. Завдання підрозділу, його технологічні процеси, функції, аналіз розвиненості інформаційних технологій. Місце знаходження первинної і вторинної інформації.
отчет по практике [346,6 K], добавлен 10.02.2015Розкриття сутності та загальна характеристика стратегічного менеджменту. Призначення стратегічного планування та аналіз загальної схеми стратегічного управління. Характеристика моделей стратегічного управління та їх застосування в банківському секторі.
контрольная работа [293,2 K], добавлен 08.04.2011Поняття стратегії, стратегічного планування і стратегічного управління. Загальна характеристика діяльності приватного підприємства "АНСЕАЛ". Аналіз фінансового стану та середовища підприємства. Форми стратегічного контролю та реалізації стратегії.
дипломная работа [268,3 K], добавлен 04.12.2010Роль стратегічного менеджменту в організації. Об'єкти стратегічного управління. Процес планування стратегії организації. Спеціалізація підприємства ПАТ "Автотранспортне підприємство №2562". Цілі і задачі функціонування. Аналіз внутрішнього середовища.
дипломная работа [220,3 K], добавлен 19.03.2014Сутність стратегічного планування і його місце в системі стратегічного управління. Основні рівні та елементи стратегії, послідовність етапів її розробки. Аналіз управління господарською діяльністю ресторану "Декаданс Хаус", її недоліки та переваги.
курсовая работа [255,0 K], добавлен 22.02.2011Зміст інформаційно-документаційного забезпечення управління. Роль інформаційних технологій в забезпеченні оперативності та гнучкості прийняття рішень, в забезпеченні своєчасного та правильного створення документів. Структура інформаційної системи.
презентация [1,9 M], добавлен 20.04.2012Інноваційний процес та його основні стадії. Аналіз інноваційної діяльності на підприємствах України. Методики оцінки ефективності інноваційної діяльності компанії. Процес впровадження на підприємстві стратегічного управління інноваційною діяльністю.
реферат [26,0 K], добавлен 03.01.2011Інформація як один із факторів, який впливає на ефективність управління і розвиток організації. Джерела та носії інформації. Класифікація інформаційних систем і технологій. Особливості застосування інформаційних технологій в організаціях різного типу.
курсовая работа [60,7 K], добавлен 17.11.2014Сутність системи управління підприємством. Оцінка інформаційних технологій підтримки процесів прийняття управлінських рішень. Внутрішнє середовище підприємства. Впровадження CRM-концепції управління ДП завод "Пожспецмаш". Стандарти моделі управління.
дипломная работа [1,9 M], добавлен 08.04.2013Аналіз умов виникнення та поширеня стратегічного планування, а згодом і стратегічного управління в різних країнах і порівняння ціх процесів з поточною ситуацією в Україні, знайдення цільових орієнтирів, що є вирішальними для успіху підприємства.
дипломная работа [56,2 K], добавлен 19.07.2008
