Digital Economy & InnovationsDigital Economy & InnovationsЦифровая экономика и инновации3034-20743034-4204Togliatti State University82310.18323/2221-5689-2024-1-19-27ArticlesСтатьиUnknownDevelopment of tools to support the enterprise digital transformation project management system based on big dataРазработка инструментов поддержки системы управления проектами цифровой трансформации предприятия на основе больших данныхhttps://orcid.org/0000-0003-4624-5321IskoskovMaksim OlegovichИскосковМаксим Олегович
Russian Federation

Doctor of Sciences (Economics), Director of the Institute of Finance, Economics and Management

доктор экономических наук, директор Института финансов, экономики и управления

maksim250881@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4593-4152MitrofanovaYana SergeevnaМитрофановаЯна Сергеевна
Russian Federation

PhD (Economics), assistant professor of the Institute of Finance, Economics and Management

кандидат экономических наук, доцент Института финансов, экономики и управления

ya.mitrofanova@tltsu.ruTogliatti State UniversityТольяттинский государственный университет29032024119272703202427032024Copyright ©; 2024, Iskoskov M.O., Mitrofanova Y.S.Copyright ©; 2024, Искосков М.О., Митрофанова Я.С.2024Iskoskov M.O., Mitrofanova Y.S.Искосков М.О., Митрофанова Я.С.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://vektornaukieconomika.ru/jour/article/view/823

In the context of the digital economy development and the transition to the data economy, it is necessary to work out iteratively the strategy of digital transformation of the enterprise on an ongoing basis, as well as optimize the digital project portfolio to achieve strategic business goals and obtain new quality and value of the business model and business processes due to the digitalization advantages. The study identifies the directions for the formation of a management system model that correspond to modern trends in enterprise digitalization and intellectualization based on approaches, tools and standards of project management. The conducted theoretical research allowed developing a set of tools that includes a conceptual model of the digital transformation project management system, a methodology for evaluating the effectiveness of the analytical subsystem for managing digital transformation projects based on big data and a generalized model for forming a strategy for managing digital transformation projects of an enterprise. The proposed authors’ methodology for evaluating the effectiveness of the analytical subsystem for managing digital transformation projects based on big data can be used as one of the tools for assessing the digital maturity of an enterprise and the level of use of big data tools in management. This will allow identifying problem areas for the development of a management system based on big data, as well as reasonably forming an analytical infrastructure for digital transformation corresponding to the transition towards the data economy. The developed conceptual model of the digital transformation project management system is aimed at forming an effective portfolio taking into account risks, the external and internal context of the enterprise, and includes a mechanism for choosing an approach (flexible, classic, hybrid) to managing digital transformation projects.

В условиях развития цифровой экономики и перехода к экономике данных необходима итеративная проработка стратегии цифровой трансформации предприятия на постоянной основе, а также оптимизация портфеля цифровых проектов для достижения стратегических целей бизнеса и получения нового качества и ценности бизнес-модели и бизнес-процессов за счет преимуществ цифровизации. В исследовании определены направления формирования модели системы управления, соответствующие современным трендам цифровизации и интеллектуализации предприятия на основе подходов, инструментов и стандартов проектного менеджмента. Проведенное теоретическое исследование позволило разработать комплекс инструментов, который включает концептуальную модель системы управления проектами цифровой трансформации, методику оценки эффективности аналитической подсистемы управления проектами цифровой трансформации на основе больших данных и обобщенную модель формирования стратегии управления проектами цифровой трансформации предприятия. Предложенная авторская методика оценки эффективности аналитической подсистемы управления проектами цифровой трансформации на основе больших данных может быть использована в качестве одного из инструментов оценки цифровой зрелости предприятия и уровня использования инструментов больших данных в управлении. Это позволит выделять проблемные зоны развития системы управления на основе больших данных, а также обоснованно формировать аналитическую инфраструктуру цифровой трансформации, соответствующую переходу к экономике данных. Разработанная концептуальная модель системы управления проектами цифровой трансформации направлена на формирование эффективного портфеля с учетом рисков, внешнего и внутреннего контекста предприятия и включает механизм выбора подхода (гибкого, классического, гибридного) к управлению проектами цифровой трансформации.

project managementdigital transformation toolsdigital transformationdigital transformation project management systemdigital transformation managementproject portfoliobig datadigital economy technologiesdata economyIndustry 4.0 technologiesуправление проектамиинструменты цифровой трансформациицифровая трансформациясистема управления проектами цифровой трансформацииуправление цифровой трансформациейпортфель проектовбольшие данныетехнологии цифровой экономикиэкономика данныхтехнологии Индустрии 4.01. Semenov A.I., Gubaydullina A.D. Digital transformation of the organization’s business models. Ekonomika stroitelstva, 2021, no. 2, pp. 49–55. EDN: ASOVQR.Семенов А.И., Губайдуллина А.Д. Цифровая трансформация бизнес-моделей организации // Экономика строительства. 2021. № 2. С. 49–55. EDN: ASOVQR.2. Demil B., Lecocq X., Warnier V. “Business model thinking”, business ecosystems and platforms: The new perspective on the environment of the organization. Management (France), 2018, vol. 21, pp. 1213–1228. DOI: 10.3917/mana.214.1213.Demil B., Lecocq X., Warnier V. “Business model thinking”, business ecosystems and platforms: The new perspective on the environment of the organization // Management (France). 2018. Vol. 21. P. 1213–1228. DOI: 10.3917/mana.214.1213.3. Antonov I.S., Rodionova V.N. Digital transformation of an enterprise as a condition for ensuring its competitiveness. Organizator proizvodstva, 2023, vol. 31, no. 1, pp. 145–158. DOI: 10.36622/VSTU.2023.20.98.011.Антонов И.С., Родионова В.Н. Цифровая трансформация предприятия как условие обеспечение его конкурентоспособности // Организатор производства. 2023. Т. 31. № 1. С. 145–158. DOI: 10.36622/VSTU.2023.20.98.011.4. Shkarupeta E.V., Moisenko A.V. Research model of digital transformation of industrial systems. Organizator proizvodstva, 2021, vol. 29, no. 4, pp. 7–14. DOI: 10.36622/VSTU.2021.63.79.001.Шкарупета Е.В., Моисенко А.В. Модель исследования цифровой трансформации промышленных систем // Организатор производства. 2021. Т. 29. № 4. С. 7–14. DOI: 10.36622/VSTU.2021.63.79.001.5. Borangiu T., Morariu O., Raileanu S., Trentesaux D., Leitão P., Barata J. Digital transformation of manufacturing. Industry of the Future with Cyber-Physical Production Systems. Romanian journal of information science and technology, 2020, vol. 23, no. 1, pp. 3–37.Borangiu T., Morariu O., Raileanu S., Trentesaux D., Leitão P., Barata J. Digital transformation of manufacturing Industry of the Future with Cyber-Physical Production Systems // Romanian journal of information science and technology. 2020. Vol. 23. № 1. P. 3–37.6. Mitrofanova Ya.S., Gulyaev N.Yu. Development of the management system and digital infrastructure of an manufacturing enterprise based on Industry 4.0 technologies. Vestnik Volzhskogo universiteta im. V.N. Tatishcheva, 2023, vol. 2, no. 3, pp. 94–104. EDN: HLFIVT.Митрофанова Я.С., Гуляев Н.Ю. Развитие системы управления и цифровой инфраструктуры промышленного предприятия на основе технологий Индустрии 4.0 // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2023. Т. 2. № 3. С. 94–104. EDN: HLFIVT.7. Tarasov I.V. Approaches to developing a strategic program of company’s digital transformation. Strategicheskie resheniya i risk-menedzhment, 2019, vol. 10, no. 2, pp. 182–191. EDN: ZQFCIV.Тарасов И.В. Подходы к формированию стратегической программы цифровой трансформации предприятия // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2019. Т. 10. № 2. С. 182–191. EDN: ZQFCIV.8. Mitrofanova Ya.S. A hybrid approach to project management of business digital transformation. Vektor nauki Tolyattinskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomika i upravlenie, 2020, no. 3, pp. 42–48. EDN: WQTKLF.Митрофанова Я.С. Гибридный подход к управлению проектами цифровой трансформации бизнеса // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2020. № 3. С. 42–48. EDN: WQTKLF.9. Alsharif M.H., Kelechi A.H., Yahya K., Chaudhry S.A. Machine Learning Algorithms for Smart Data Analysis in Internet of Things Environment: Taxonomies and Research Trends. Symmetry, 2020, vol. 12, no. 1, article number 88. DOI: 10.3390/sym12010088.Alsharif M.H., Kelechi A.H., Yahya K., Chaudhry S.A. Machine Learning Algorithms for Smart Data Analysis in Internet of Things Environment: Taxonomies and Research Trends // Symmetry. 2020. Vol. 12. № 1. Article number 88. DOI: 10.3390/sym12010088.10. Cadavid J.P.U., Lamouri S., Grabot B., Pellerin R., Fortin A. Machine learning applied in production planning and control: a state-of-the-art in the era of industry 4.0. Journal of Intelligent Manufacturing, 2020, vol. 31, no. 6, pp. 1531–1558. DOI: 10.1007/s10845-019-01531-7.Cadavid J.P.U., Lamouri S., Grabot B., Pellerin R., Fortin A. Machine learning applied in production planning and control: a state-of-the-art in the era of industry 4.0 // Journal of Intelligent Manufacturing. 2020. Vol. 31. № 6. P. 1531–1558. DOI: 10.1007/s10845-019-01531-7.11. Tokuç A., Uran Z.E., Tekin A. Management of Big Data Projects. Agile Approaches for Successfully Managing and Executing Projects in the Fourth Industrial Revolution, 2019, pp. 279–293. DOI: 10.4018/978-1-5225-7865-9.ch015.Tokuç A., Uran Z.E., Tekin A. Management of Big Data Projects // Agile Approaches for Successfully Managing and Executing Projects in the Fourth Industrial Revolution. 2019. P. 279–293. DOI: 10.4018/978-1-5225-7865-9.ch015.12. Sang M. Lee, Trimi S. Convergence innovation in the digital age and in the COVID-19 pandemic crisis. Journal of Business Research, 2021, vol. 123, pp. 14–22. DOI: 10.1016/j.jbusres.2020.09.041.Sang M. Lee, Trimi S. Convergence innovation in the digital age and in the COVID-19 pandemic crisis // Journal of Business Research. 2021. Vol. 123. P. 14–22. DOI: 10.1016/j.jbusres.2020.09.041.13. Mitrofanova Ya.S., Gulyaev N.Yu. Development of project management strategy based on big data in a smart university. Vestnik Volzhskogo universiteta im. V.N. Tatishcheva, 2022, vol. 2, no. 3, pp. 138–146. DOI: 10.51965/20767919_2022_2_3_138.Митрофанова Я.С., Гуляев Н.Ю. Разработка стратегии управления проектами на основе больших данных в смарт университете // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2022. Т. 2. № 3. С. 138–146. DOI: 10.51965/20767919_2022_2_3_138.14. Modesti P.H., Fernandes E.C., Borsato M. Production Planning and Scheduling Using Machine Learning and Data Science Processes. Advances in Transdisciplinary Engineering, 2020, vol. 13, pp. 155–166. DOI: 10.3233/ATDE200153.Modesti P.H., Fernandes E.C., Borsato M. Production Planning and Scheduling Using Machine Learning and Data Science Processes // Advances in Transdisciplinary Engineering. 2020. Vol. 13. P. 155–166. DOI: 10.3233/ATDE200153.15. Kushwaha A.K., Kar A.K., Dwivedi Y.K. Applications of big data in emerging management disciplines: A literature review using text mining. International Journal of Information Management Data Insights, 2021, vol. 1, no. 2, article number 100017. DOI: 10.1016/j.jjimei.2021.100017.Kushwaha A.K., Kar A.K., Dwivedi Y.K. Applications of big data in emerging management disciplines: A literature review using text mining // International Journal of Information Management Data Insights. 2021. Vol. 1. № 2. Article number 100017. DOI: 10.1016/j.jjimei.2021.100017.16. Mikalef P., Boura M., Lekakos G., Krogstie J. The role of information governance in big data analytics driven innovation. Information & Management, 2020, vol. 57, no. 7, article number 103361. DOI: 10.1016/j.im.2020.103361.Mikalef P., Boura M., Lekakos G., Krogstie J. The role of information governance in big data analytics driven innovation // Information & Management. 2020. Vol. 57. № 7. Article number 103361. DOI: 10.1016/j.im.2020.103361.17. García Á., Bregon A., Martínez-Prieto M.A. Towards a connected Digital Twin Learning Ecosystem in manufacturing: Enablers and challenges. Computers & Industrial Engineering, 2022, vol. 171, article number 108463. DOI: 10.1016/j.cie.2022.108463.García Á., Bregon A., Martínez-Prieto M.A. Towards a connected Digital Twin Learning Ecosystem in manufacturing: Enablers and challenges // Computers & Industrial Engineering. 2022. Vol. 171. Article number 108463. DOI: 10.1016/j.cie.2022.108463.18. Mikalef P., Boura M., Lekakos G., Krogstie J. Big data analytics and firm performance: Findings from a mixed-method approach. Journal of Business Research, 2019, vol. 98, pp. 261–276. DOI: 10.1016/j.jbusres.2019.01.044.Mikalef P., Boura M., Lekakos G., Krogstie J. Big data analytics and firm performance: Findings from a mixed-method approach // Journal of Business Research. 2019. Vol. 98. P. 261–276. DOI: 10.1016/j.jbusres.2019.01.044.