Інформаційне забезпечення управління в умовах диджиталізації
DOI:
https://doi.org/10.31767/10.31767/su.3-4(102-103)2023.03-04.13Ключові слова:
управлінська інформація, цифрові технології, аналітика даних, бізнес-аналітика, Big Data, Data Science.Анотація
Зростання конкуренції, стрімкий розвиток технологій та нестабільність економічних умов ставлять перед підприємствами завдання ефективного відстеження та аналізу їхньої діяльності. Здатність адаптуватися до змін, швидко реагувати на ризики та вчасно коригувати стратегії є ключем до успіху. Створення відповідного інформаційного забезпечення дозволяє підприємствам не лише виживати в умовах нестабільності, але й активно розвиватися та займати лідируючі позиції на ринку. У статті розглянуто завдання, вирішення яких дозволить припасувати процеси формування інформаційного забезпечення управління до умов глобальної цифровізації суспільства й економіки з використанням Data Analysis, або аналітики даних. Сучасний світ переживає стрімкі зміни у сфері технологій, які призвели до диджиталізації більшості сфер життя. Цей процес знаменується переходом від паперової документації до цифрового формату, зростанням значення інформаційних технологій в управлінні та бізнес-діяльності. Диджиталізація суттєво змінює спосіб управління діяльністю організацій. Інформаційне забезпечення управління в умовах диджиталізації потребує впровадження сучасних технологій та ефективного використання інформації для досягнення стратегічних цілей. У сучасному світі для ефективного управління необхідно зосередитися на вдосконаленні інформаційних процесів та забезпеченні їх безпеки, що є ключовими факторами успіху в цифрову еру. Щоб реалізувати цифрову трансформацію на практиці, необхідно, перш за все, розглянути концепції, методи та інструменти, які для цього слід використовувати. Впровадження інноваційних інформаційних технологій є ключовим чинником підвищення конкурентоспроможності шляхом створення ефективної інформаційної бази управління бізнесом.
Завантаження
Посилання
Van Veldhoven, Z., Vanthienen, J. (2022). Digital transformation as an interaction-driven perspective between business, society, and technology. Electronic Markets, 32, 629–644. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s12525-021-00464-5
Li, J., Chen, L., Chen, Y., & He, J. (2022). Digital economy, technological innovation, and green economic efficiency – empirical evidence from 277 cities in China. Managerial and Decision Economics, 43, 616–629. Doi: 10.1002/mde.3406
Liu, Q., Trevisan, A., Yang, M., & Mascarenhas, J. (2022). A framework of digital technologies for the circular economy: Digital functions and mechanisms. Business Strategy and the Environment, 31, 16, 2171–2192. DOI: 10.1002/bse.3015
Buck, C., Clarke, J., Torres de Oliveira, R., Desouza, K. C., & Maroufkhani, P. (2023). Digital transformation in asset-intensive organisations: The light and the dark side. Journal of Innovation & Knowledge, 8, 2, 100335. Retrieved from https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jik.2023.100335
Davison, R. M., Wong, L. H. M., & Peng, J. (2023). The art of digital transformation as crafted by a chief digital officer. International Journal of Information Management, 69, 102617. Retrieved from https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2022.102617
Andersen, A. D., Frenken, K., Galaz, V., Kern, F., Klerkx, L., & Mouthaan, M., et al. (2021). On digitalization and sustainability transitions. Environmental Innovation and Societal Transitions, 41, 96–98. Retrieved from https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.eist.2021.09.013
Davenport Th. H., Harris, J. G. (2007). Competing on Analytics. The New Science of Winning. Boston, Massachusetts: Harvard Business School Press. Retrieved from https://books.google.com.ua/books/about/Competing_on_Analytics.html?id=n7Gp7Q84hcsC&redir_esc=y
Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, Inc.
Batko, K., & Ślęzak, A. (2022). The use of Big Data Analytics in healthcare. Journal of Big Data, 9, 1, 3. Doi: 10.1186/s40537-021-00553-4
McAfee, A., & Brynjolfsson, E. (2012). Big Data: The Management Revolution. Harvard Business Review. Retrieved from https://hbr.org/2012/10/big-data-the-management-revolution
Mandinach, E. B. (2012). A perfect time for data use: Using data-driven decision making to inform practice. Educational Psychologist, 47, 2, 71–85. Retrieved from https://doi.org/https://doi.org/10.1080/00461520.2012.667064
Siegel, E. (2016). Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons.
Lazim, M. A. (2011). Introductory business forecasting: a practical approach. (3d ed.). UiTM Press, Shah Alam, Selangor.
Laursen, G. H. N., & Thorlund, J. (2010). Business analytics: taking business intelligence beyond reporting. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons.
Mueller, J. P, & Massaron, L. (2021). Machine Learning For Dummies. (2nd ed.). Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons. Retrieved from https://electrovolt.ir/wp-content/uploads/2018/03/Machine-Learning-For-Dummies-ElectroVolt.ir_.pdf
