УДК 65.012 (004)
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.06.07.003

Авторы

Олеся Владимировна Ватолина,
Тихоокеанский государственный университет, Хабаровск, Россия

Аннотация

Сложность и неопределенность современных реалий создают условия, в которых организации вынуждены искать новые алгоритмы принятия управленческих решений и быть готовыми к различного рода изменениям. Процесс принятия управленческих решений в этих условиях требует гибкости, продуманности и учета рисков. В статье рассматривается процедура принятия управленческого решения на основе прогнозной аналитики. Результатом работы является унифицированная шестиуровневая модель, включающая формулировку цели, выбор, оценку, принятие, реализацию и контроль решения. Определены ключевые предикторы функциональных областей организаций.

Ключевые слова

предиктивная аналитика, принятие решения, управленческое решение, предикторы

Список литературы

  1. Абрамов В.И., Чуркин Д.А. Предиктивная аналитика взаимоотношений с клиентами как метод адаптации компании к изменениям и повышения ценности предложения // Экономика, предпринимательство и право. – 2022. – Т. 12, № 6. – С. 1709– 1722. DOI: 10.18334/epp.12.6.114842. EDN: GPPFPW.
  2. Гончар А.А. Использование предиктивной аналитики для повышения эффективности бизнеса // Актуальные исследования. – 2023. – № 50-4(180). – С. 22–46. EDN: KNTPIY.
  3. Григорьева Т.А., Баева А.Ю. Применение предиктивной аналитики в энергетике // Труды Братского государственного университета. Серия: Естественные и инженерные науки. – 2021. – Т. 1. – С. 16–19. EDN: DYOFMM.
  4. Дьяконов Н.А., Логунова О.С. Системы управления технологическим процессом на основе предиктивной аналитики: проектирование // Электротехнические системы и комплексы. – 2021. – № 1(50). – С. 58–64. DOI: 10.18503/2311-8318- 2021-1(50)-58-64. EDN: FIKTNY.
  5. Жарова А.К. Использование предиктивной аналитики в прогнозировании преступности: опыт США и отечественные практики // Информационное общество. – 2025. – № 5. – С. 40–52. DOI: 10.52605/16059921_2025_05_40. EDN: RPQVBD.
  6. Ившин А.А., Гусев А.В., Новицкий Р.Э. Искусственный интеллект: предиктивная аналитика перинатального риска // Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. – 2020. – Т. 19, № 6. – С. 133–144. DOI: 10.20953/1726-1678-2020-6- 133-144. EDN: RWPBIZ.
  7. Ковалев С.М., Суханов А.В., Ольгейзер И.А., Корниенко К.И. Идентификация критических состояний технологических процессов на основе методов предиктивной аналитики // Автоматика и телемеханика. – 2023. – № 4. – С. 115–130. DOI: 10.31857/S0005231023040074. EDN: QIGFPH.
  8. Маланина Ю.Н. Предиктивная аналитика в управлении персоналом // Экономика и предпринимательство. – 2019. – № 12(113). – С. 1219–1222. EDN: OHGZGZ.
  9. Никитин В.И., Леонтьев М.В. Обзор успешных практик применения методов предиктивной аналитики для моделирования процесса бурения // Ашировские чтения. – 2022. – Т. 2, № 1(14). – С. 90–94. EDN: VYWDXC.
  10. Предикативная (предиктивная) аналитика. Predictive Analytics. – URL: https://clck. ru/3TgSv7 (дата обращения: 21.06.2026).
  11. Пурыскина В.А. Предиктивная аналитика как современный инструментарий развития бизнеса // Учет и контроль. – 2025. – Т. 1, № 9. – С. 37–51. DOI: 10.36871/u.i.k.2025.09.01.005. EDN: NVYVPT.
  12. Рустамбеков И.Р., Турдиалиев М.П. Искусственный интеллект в правовой предиктивной аналитике: совершенствование судебных стратегий // Universum: экономика и юриспруденция. – 2023. – № 9-10(108). – С. 24–28. DOI: 10.32743/ UniLaw.2023.108.9-10.15924. EDN: COEJRC.
  13. Симонова Л.А., Бочаров О.Ю. Применение системы предиктивной аналитики при управлении технологическим процессом на основе нейронных сетей // Научно-технический вестник Поволжья. – 2024. – № 11. – С. 132–137. EDN: YXUZBG.