Search academic texts

Information × Registration Number 2124U004151, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title Building an effective system of information and analytical support for enterprise management: tasks and challenges popup.author Свір СтаніславSvir Stanislav popup.publication 26-11-2024 popup.source_user Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара popup.source https://cims.fti.dp.ua/j/article/view/259 popup.publisher Oles Honchar Dnipro National University Description Мета. Метою цього дослідження є визначення ключових викликів і напрямків вдосконалення на шляху створення ефективної системи інформаційно-аналітичної підтримки (IAS) для прийняття рішень на підприємстві. Дослідження розглядає важливі питання, необхідні для оптимізації інформаційних потоків, і досліджує, як поточні виклики впливають на функціональність IAS у сучасному динамічному бізнес-середовищі. Дизайн / Метод / Підхід. Застосовується підхід декомпозиції шляхом розділення процесу IAS на конкретні завдання, зосереджуючись на предметно-орієнтованих та організаційних аспектах. Системний аналіз використовується для оцінки взаємозалежностей в IAS і планування взаємодії між відділами, залученими до обробки даних. Результати. Дослідження визначає основні критерії ефективності IAS, такі як релевантність, своєчасність і порівнянність інформації, а також можливість детального аналізу даних. Він також висвітлює такі сучасні виклики, як керування великими обсягами даних, адаптація до швидких змін ринку та підтримка безпеки даних. Показано, що успіх впровадження ІАС залежить від міжвідомчої взаємодії та чіткого розподілу відповідальності. Теоретичне значення. Дослідження покращує теоретичне розуміння шляхом моделювання процесу IAS як структурованого компонента управління підприємством, де міжвідомчі процеси є важливими для успіху. Практичне значення. Результати цього дослідження допомагають менеджерам структурувати процеси IAS, роблячи їх більш чутливими, керованими даними та стійкими. Вони також можуть бути застосовані у процесі переходу компаній від застарілих систем до більш гнучких платформ. Оригінальність / Цінність. Це дослідження забезпечує комплексний підхід до викликів IAS шляхом інтеграції теоретичних моделей з обмеженнями реального світу, пропонуючи структуру для включення великих даних, ШІ та машинного навчання в IAS для ефективного прийняття рішень. Обмеження дослідження / Майбутні дослідження. Подальшого та більш глибокого аналізу потребують змістовні та організаційно-методологічні питання реагування на виклики, визначені в дослідженні. Тип статті. Прикладне дослідження. PURL: https://purl.org/cims/2403.028 popup.nrat_date 2025-04-07 Close