Разработка инструментов поддержки системы управления проектами цифровой трансформации предприятия на основе больших данных


Цитировать

Полный текст

Аннотация

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.

 

Об авторах

Максим Олегович Искосков

Тольяттинский государственный университет

Email: maksim250881@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4624-5321

доктор экономических наук, директор Института финансов, экономики и управления

Россия, 445020, Россия, г. Тольятти, ул. Белорусская, 14

Яна Сергеевна Митрофанова

Тольяттинский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: ya.mitrofanova@tltsu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4593-4152

кандидат экономических наук, доцент Института финансов, экономики и управления

Россия, 445020, Россия, г. Тольятти, ул. Белорусская, 14

Список литературы

  1. 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. P. 1213–1228. doi: 10.3917/mana.214.1213.
  3. 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. 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. № 1. P. 3–37.
  6. 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. 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. 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. № 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. № 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. 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. P. 14–22. doi: 10.1016/j.jbusres.2020.09.041.
  13. 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. 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. № 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. № 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.
  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. P. 261–276. doi: 10.1016/j.jbusres.2019.01.044.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Искосков М.О., Митрофанова Я.С., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах