УДК 330.46:65.011.56
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.11.02.004

Авторы

Юлия Валентиновна Пупкова,
Кубанский государственный технологический университет, Краснодар, Россия
Оксана Владимировна Косникова,
Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Краснодар, Россия

Аннотация

В статье рассматриваются теоретические и практические вопросы применения аналитики данных в процессе принятия управленческих решений. Актуальность темы обусловлена цифровой трансформацией экономики, в рамках которой данные являются главным ресурсом организаций. Проведен анализ научных подходов к использованию системного анализа, интеллектуальной и бизнес-аналитики как инструментов повышения эффективности управления. Эмпирическая часть исследования основана на результатах опроса кадровых специалистов коммерческих организаций города Краснодара, направленного на выявление степени цифровизации кадровых процессов и роли аналитики данных в управлении персоналом. Установлены статистически значимые корреляции между качеством данных, уровнем цифровой компетентности и оперативностью принятия решений. На основе анализа предложено концептуальное описание интегрированной системно-аналитической модели поддержки стратегических решений, отражающей циклический характер управленческого процесса – от постановки целей и обработки данных до визуализации, реализации решений и обратной связи. Применение данной модели способствует переходу от интуитивного управления к доказательному, повышает прозрачность, обоснованность и адаптивность управленческих решений в организациях.

Ключевые слова

аналитика данных, управление, системный анализ, BI-системы, цифровизация, качество данных, принятие решений

Список литературы

  1. Дадашова А. С., Ткаченко А. Л., Сунгатуллина А. М. Автоматизация процессов принятия решений: роль системного анализа и обработки информации // Научно-технический вестник Поволжья. – 2023. – № 12. – С. 242–244.
  2. Елизарова В. А., Юдина О. В. Аналитика больших данных // Проблемы развития предприятий: теория и практика. – 2022. – № 1-2. – С. 232–236. – DOI: 10.46554/ PEDTR-21-2022-2-pp.232.
  3. Заславская В. Л. Прикладной системный анализ как инструмент для достижения предметных целей в бизнес-аналитике // Хроноэкономика. – 2022. – № 4(38). – С. 51–65.
  4. Ибрагимов Ю. М., Потапов А. А., Авторханов И. Р. Управление данными и аналитика: использование информации в разработке стратегических решений // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2023. – Т. 1, № 12(141). – С. 20–26. – DOI: 10.36871/ ek.up.p.r.2023.12.01.003.
  5. Ивлиева А. А., Валько А. Ф. Интеллектуальный анализ данных для прогнозирования и поддержки принятия решений в системе высших учебных заведений // Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2021. – № 3-4(25-26). – С. 149–151.
  6. Измайлова Н. А., Агеенко Б. М., Косников С. Н. Сравнительный анализ компьютерных систем поддержки управленческих и организационных решений // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. – 2023. – № 189. – С. 28–45. – DOI: 10.21515/1990-4665-189-005.
  7. Андреев П. О., Ткаченко А. Л., Виноградская М. Ю., Федорова В. А. Использование аналитической платформы Deductor для интеллектуального анализа // Информационные технологии. Проблемы и решения. – 2022. – № 1(18). – С. 65–70.
  8. Макаров В. П. Применение аналитики данных для принятия управленческих решений в ритейле // Ученые записки Российской Академии предпринимательства. – 2024. – Т. 23, № 3. – С. 57–64. – DOI: 10.24182/2073-6258- 2024-23-3-57-64.
  9. Орлова А. Ю., Сорокин А. А. Роль визуальной аналитики в управлении данными // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. – 2021. – № 6(87). – С. 108–114. – DOI: 10.37493/2307-907X.2021.6.12.
  10. Шмелева С. А. Большие данные в процессе принятия решений: от анализа теорий к оценке эффективности практик // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2022. – № 3(135). – С. 205–212.
  11. Щербин А. А. Современное представление об анализе данных // Образование и наука без границ: социально-гуманитарные науки. – 2023. – № 21. – С. 134–138.