3Методы и показатели оценки уровня цифровизации компаний ТЭК
Маракова Наталья Игоревна
к.э.н., доцент кафедры Математических методов и бизнес-информатики ФГБОУ ВО «Московский государственный университет международных отношений (МГИМО)», n.marakova@odin.mgimo.ru
Гайт Михаил Адамович
аспирант, факультет международного энергетического бизнеса Российского государственного университета нефти и газа (национального исследовательского университета) имени И.М. Губкина, mgayt0910@gmail.com
Серапиао Анастасия Карлосовна
магистр Российского государственного университета нефти и газа (национального исследовательского университета) имени И. М. Губкина, serapiao.a@gubkin.ru
В современном мире цифровизация становится основополагающим фактором развития всех сфер жизни общества, включая топливно-энергетический комплекс (ТЭК). Эффективное внедрение цифровых технологий в этой отрасли не только способствует повышению её конкурентоспособности, но и обеспечивает устойчивое развитие на фоне глобальных вызовов. В связи с этим, актуальность исследования методов и показателей оценки уровня цифровизации в компаниях ТЭК становится особенно значимой. Целью данной научной статьи является анализ существующих методов и показателей оценки уровня цифровизации в компаниях ТЭК, а также разработка рекомендаций по их оптимизации и эффективному применению. В статье рассматриваются как количественные, так и качественные методы оценки, включая индекс цифровой трансформации, модель зрелости цифровой трансформации, модель линейного многофакторного корреляционно-регрессионного анализа; SWOT и PEST-анализы в контексте цифровизации и некоторые другие. Особое внимание уделяется анализу KPI: технологических, организационных и экономических показателей, которые позволяют всесторонне оценить степень внедрения цифровых технологий в деятельность компаний ТЭК. На примере гипотетической компании ТЭК авторы демонстрируют применение различных методов оценки, выявляют ключевые факторы, влияющие на успешность цифровой трансформации компании и предлагают матрицы стратегий, основываясь на показателях уровня ее цифровизации. Ключевые слова: Цифровая трансформация; топливно-энергетический комплекс, искусственный интеллект; большие данные; автоматизация ТЭК, роботизация; уровень цифровизации ТЭК; методы оценки цифровизации ТЭК, показатели оценки цифровизации ТЭК.
Цифровизация ТЭК представляет собой комплексный процесс, включающий внедрение современных информационных технологий во все аспекты деятельности отрасли, начиная от добычи и переработки, заканчивая распределением и потреблением энергоресурсов. Эффективная цифровизация способствует повышению эффективности, снижению затрат, улучшению безопасности и минимизации воздействия на окружающую среду.
Стоит отметить, что в последние годы в научном сообществе наблюдается значительный интерес к изучению процессов цифровизации в различных отраслях, включая ТЭК. В работах таких авторов, как McAfee A., Brynjolfsson Е., подчеркивается значимость интеграции искусственного интеллекта и больших данных в производственные процессы ТЭК для оптимизации решений и повышения эффективности добычи и переработки [6]. Trzaska, R., Sulich, A., Organa, M., Niemczyk, J., & Jasinski, B. в своем исследовании рассматривают цифровую трансформацию в нефтегазовой отрасли, акцентируя внимание на важности разработки и внедрения цифровых двойников, которые позволяют моделировать и анализировать производственные процессы в реальном времени [8].
Brown, M., & Woodhouse, S. обращают внимание на роль цифровизации в повышении безопасности и надежности энергетических систем. Авторы подчеркивают, что использование современных цифровых технологий способствует более эффективному мониторингу и управлению рисками [9].
А.В. Козырев, В.А. Соколов, В.А. Черноусенко в своей статье "Анализ методологий оценки уровня цифровизации предприятий" предлагают обзор различных методологий оценки уровня цифровизации предприятий. Они описывают основные показатели, которые могут быть использованы для измерения этого уровня, включая индекс цифровой зрелости, уровень автоматизации, наличие цифровых платформ и технологий и т.д. [1]
В целом, отечественные и зарубежные ученые сходятся во мнении что цифровизация в контексте ТЭК может быть определена как применение цифровых технологий для создания новых или модификации существующих бизнес-процессов, культуры и опыта потребителей, чтобы отвечать меняющимся бизнес- и рыночным требованиям [2,3,4]. Это включает в себя применение таких технологий, как искусственный интеллект (ИИ), большие данные, интернет вещей (loT), облачные вычисления и блокчейн [7].
Оценка уровня цифровизации в топливно-энергетическом комплексе (ТЭК) является ключевым этапом для понимания текущего состояния цифровой трансформации и определения направлений для дальнейшего развития. Условно методы оценки цифровизации компаний ТЭК можно разделить на количественные и качественные [10]:
А. Количественные методы оценки - представляют собой подходы к исследованию, которые фокусируются на сборе и анализе численных данных, благодаря чему исследователь может количественно оценить и сравнить различные явления или переменные. В области оценки уровня цифровизации ТЭК распространены следующие количественные методы:
1. Анализ ключевых показателей эффективности (KPI) - определение и измерение KPl, связанных с цифровизацией, таких как уровень автоматизации процессов, инвестиции в ИТ, количество цифровых проектов
0
г
1
о г s
г
о
4 •в о
5
ч
ф
а т
о ч
и ш
*
сч о сч
и т.д. Пример применения: Ежегодное отслеживание прогресса цифровых инициатив через установленные КР1.
Приведем классификацию показателей для оценки уровня цифровизации компании ТЭК, которые могут быть использованы в качестве КР1: Количественные показатели 1. Уровень автоматизации процессов (XI): Количество автоматизированных процессов
XI =
х100
Общее количество процессов Пример: В компании 100 процессов, из них 70 автоматизировано.
70
XI = ™ х100 = 70% 100
2. Инвестиции в ИТ (Х2): Х2=Сумма инвестиций в ИТ (млн. руб.)
Пример: Компания инвестировала 100 млн. рублей в ИТ. Х2=100 млн. руб.
3. Число ИТ-специалистов (Х3): ХЗ=Количество ИТ-специалистов
Пример: В компании работают 50 ИТ-специалистов. ХЗ=50
4. Количество цифровых проектов (Х4): Х4=Количество активных цифровых проектов Пример: В компании реализуются 15 цифровых проектов. Х4=15
5. Объем данных (Х5):
Х5=Количество данных, обрабатываемых компанией (ТБ)
Пример: Компания обрабатывает 200 ТБ данных. Х5=200
6. Использование облачных технологий (Х6): Количество процессов, перенесенных в облако
Х6 =----х100
Общее количество процессов
Пример: 40 процессов перенесены в облако из 100.
40
Х6 =-х100 = 40%
100
7. Скорость внедрения новых технологий (Х7):
Х7
Количество новых технологий, внедренных за год
=-т-—-^^ х100
Общее количество внедренных технологий
Пример: Из 10 новых технологий 7 внедрены за последний год. Х7=7/10х100=70%
7
Х7 = — х100 = 70% 10
8. Доля ИТ-расходов в общем бюджете (Х8):
Расходы на ИТ
Х8 = —--х100
Общий бюджет
Пример: Расходы на ИТ составляют 50 млн. руб. из общего бюджета 500 млн руб. Х8=50 / 500x100=10%
Х8=Юх1°°=10%
9. Уровень цифровой зрелости сотрудников (Х9): Оценка цифровой грамотности сотрудников (от 0 до
100) по результатам тестирования.
Пример: По результатам тестирования средний уровень цифровой зрелости сотрудников составляет 75. Х9=75
10. Процент использования мобильных технологий (Х10):
Количество мобильных решений
Х10 =
х100
Оценка на основе внутренних и внешних аудитов (интегральный индекс от 0 до 100).
Пример: По результатам аудита уровень безопасности оценен в 85 баллов. Х11=85
2. Пользовательский опыт (Х12):
Индекс удовлетворенности сотрудников и клиентов по результатам опросов (от 0 до 100).
Пример: По результатам опросов уровень удовлетворенности пользователей составляет 80 баллов. Х12=80
3. Степень интеграции систем (Х13):
Оценка уровня интеграции различных информационных систем компании (от 0 до 100).
Пример: Уровень интеграции систем оценен в 70 баллов. Х1З=70
4. Уровень инновационности (Х14):
Оценка степени внедрения инноваций в компании (от 0 до 100).
Пример: Степень внедрения инноваций оценена в 60 баллов. Х14=60
5. Качество ИТ-инфраструктуры (Х15):
Оценка состояния ИТ-инфраструктуры компании (от 0 до 100).
Пример: Качество ИТ-инфраструктуры оценено в 75 баллов. Х15=75
6. Уровень клиентской удовлетворенности цифровыми продуктами (Х16): Оценка уровня удовлетворенности клиентов цифровыми продуктами компании (от 0 до 100).
Пример: Клиентская удовлетворенность цифровыми продуктами составляет 85 баллов. Х16=85
6. Уровень гибкости ИТ-систем (Х17):
Оценка гибкости и адаптивности ИТ-систем компании (от 0 до 100).
Пример: Гибкость ИТ-систем оценена в 80 баллов. Х17=80
7. Степень вовлеченности сотрудников в цифрови-зацию (Х18):
Оценка вовлеченности сотрудников в процессы цифровизации (от 0 до 100).
Пример: Вовлеченность сотрудников оценена в 65 баллов. Х18=65
8. Уровень использования аналитики данных (Х19):
Оценка степени использования аналитики данных для
принятия решений (от 0 до 100).
Пример: Уровень использования аналитики данных оценен в 75 баллов. Х19=75
9. Качество цифровых услуг (Х20):
Оценка качества предоставляемых цифровых услуг (от 0 до 100).
Пример: Качество цифровых услуг оценено в 85 баллов. Х20=85
Приведем обобщение данных по КР1 в гипотетической компании ТЭК в таблице 1.
Таблица 1
Обобщение показателей КР1 для оценки уровня цифровизации гипотетической компании ТЭК
Общее количество цифровых решений Пример: Из 20 цифровых решений 10 являются мобильными.
10
Х10 = — х100 = 50%
Качественные показатели (балльная оценка от 0 до 100 баллов на основе опроса внутренних / внешних экспертов):
1. Уровень информационной безопасности (Х11):
Переменная Значение
Уровень автоматизации процессов (Х1) 70%
Инвестиции в ИТ (Х2) 100млн руб
Число ИТ-специалистов (ХЗ) 50
Количество цифровых проектов (Х4) 15
Уровень информационной безопасности (Х5) 85
Объем данных (Х6) 200 ТБ
Использование облачных технологий (Х7) 40%
Пользовательский опыт (Х8) 80
Скорость внедрения новых технологий (Х9) 70%
Доля ИТ-расходов в общем бюджете 10%
(Х10)
Уровень цифровой зрелости сотрудников (Х11) 75
Процент использования мобильных технологий (Х12) 50%
Степень интеграции систем (Х13) 70
Уровень инновационности (Х14) 60
Качество ИТ-инфраструктуры (Х15) 75
Уровень клиентской удовлетворенности цифровыми продуктами (Х16) 85
Уровень гибкости ИТ-систем (Х17) 80
Степень вовлеченности сотрудников в цифровизацию (Х18) 65
Уровень использования аналитики данных (Х19) 75
Качество цифровых услуг (Х20) 85
2. Анализ бизнес-процессов (BPA) - исследование и оценка текущих бизнес-процессов с целью выявления возможностей для их цифровизации.
Пример применения: Проведение BPMN (Business Process Model and Notation) анализа для визуализации и оптимизации бизнес-процессов.
3. Оценка информационной безопасности - проведение внутренних и внешних аудитов информационной безопасности для оценки защищенности цифровых систем и данных.
Пример применения: Регулярные аудиты по стандартам ISO/IEC27001.
4. Индекс цифровой трансформации: этот метод предполагает создание композитного индекса, который включает в себя ряд показателей, таких как уровень автоматизации процессов, степень использования облачных технологий, наличие и использование данных и аналитики, и другие. Индекс позволяет получить обобщенную оценку уровня цифровизации и сравнивать её между разными компаниями или подразделениями [11].
Для разработки индекса оценки уровня цифровизации компании ТЭК можно использовать интегральный показатель, который включает несколько ключевых аспектов цифровизации. Применим метод весовых коэффициентов для каждой переменной, определяя их вклад в общий индекс. Каждой переменной на основе экспертных оценок присвоим вес, который отражает ее важность для уровня цифровизации компании. Пусть веса будут следующими: w1=0,15;1 w2=0,10; w3=0,10; w4=0,15; w5=0,20; w6=0,15; w7=0,10; w8=0,05. Общая формула индекса цифровизации:
DI =
^ wiXi
Переменная Нормализованное значение
Качество ИТ-инфраструктуры (Х1) 0,7
Уровень инновационности (Х2) 0,5
Число ИТ-специалистов (Х3) 0,6
Количество цифровых проектов (Х4) 0,75
Процент использования мобильных технологий (Х5) 0,85
Доля ИТ-расходов в общем бюджете (Х6) 0,9
Уровень гибкости ИТ-систем (Х7) 0,4
Уровень использования аналитики данных (Х8) 0,8
01=0,15x0,7+0,10x0,5+0,10x0,6+0,15x0,75+0,20x0,85+ 0,15x0,9+0,10x0,4+0,05x0,8 01=0,7125
Итак, индекс цифровизации компании составляет 0,7125.
Индекс цифровизации можно интерпретировать в зависимости от шкалы:
0.0 - 0.2: Низкий уровень цифровизации 0.2 - 0.4: Ниже среднего уровня цифровизации 0.4 - 0.6: Средний уровень цифровизации 0.6 - 0.8: Выше среднего уровня цифровизации 0.8 - 1.0: Высокий уровень цифровизации Для гипотетической компании индекс 0,7125 указывает на уровень цифровизации выше среднего, что свидетельствует о значительном прогрессе в цифровых инициативах и внедрении современных технологий.
Далее, на основе индекса компания может разрабатывать стратегические управленческие решения по совершенствованию процесса цифровизации. Нами приведена разработка подобной матрицы стратегий на основе индекса цифровизации, которая поможет компании ТЭК определить конкретные действия для улучшения уровня цифровизации. В представленной авторами матрице стратегии будут представлены для различных уровней индекса цифровизации (табл. 3).
Таблица 3
Условный пример. Предположим, что у нас есть следующие нормализованные значения для гипотетической компании ТЭК (табл. 2):
Таблица 2
Нормализованные значения для гипотетической компании ТЭК
основе индекса цифровизации
Уровень индекса цифровизации Категория Стратегия
0.0-0.2 Низкий 1. Провести аудит текущих процессов и систем. 2. Начать с базовой автоматизации основных процессов. 3. Инвестировать в начальную инфраструктуру Ит.
0.2 - 0.4 Ниже среднего 1. Увеличить инвестиции вИТ и цифровые проекты. 2. Начать обучение сотрудников в области ИТ и цифровизации. 3. Разработать план по улучшению информационной безопасности.
0.4 - 0.6 Средний 1. Расширить количество цифровых проектов и внедрить более продвинутые технологии. 2. Усилить фокус на информационной безопасности. 3. Внедрить облачные решения для некоторых процессов.
0.6-0.8 Выше среднего 1. Оптимизировать и интегрировать существующие цифровые системы. 2. Активно использовать данные для принятия решений. 3. Развивать и поддерживать высокий уровень пользовательского опыта.
0.8-1.0 Высокий 1. Инвестировать в передовые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение. 2. Постоянно повышать квалификацию ИТ-специалистов. 3. Фокус на инновациях и лидерстве в цифровизации.
Теперь рассчитаем индекс цифровизации (DI):
5. Анализ зрелости цифровых процессов (Digital Maturity Assessment): модели зрелости используются для оценки стадии, на которой находится компания в процессе цифровой трансформации. Модель включает несколько уровней зрелости, начиная от начального (например, цифровые технологии используются ограниченно), до оптимизированного (цифровизация проникает во все аспекты деятельности компании).
Пример применения: Использование моделей, таких как модель цифровой зрелости Deloitte или McKinsey, для определения уровня цифровой зрелости.
Описание модели: Для оценки цифровой зрелости компании предлагается использовать методику, основан-
0
г
1
о г s
в
о
4
TJ
о
5
ч
ф
а т
о ч
и ш
*
сч
0 сч
г-
01
ную на оценке нескольких ключевых аспектов цифровиза-ции, таких как использование технологий, наличие цифровой стратегии, эффективность процессов и операций, уровень цифровой культуры и клиентский опыт. Каждый аспект может быть оценен по шкале от 1 до 5, где 1 - низкий уровень цифровой зрелости, 5 - высокий уровень. Интегральный показатель оценки цифровой зрелости (ИПОЦЗ) может быть рассчитан как среднее арифметическое всех оценок по аспектам цифровой зрелости:
Сумма оценок по всем оцениваемым аспектам
ИПОЦЗ = —-----
Количество аспектов
Например, представим, что гипотетическая компания ТЭК оценивается по следующим аспектам цифровой зрелости: Использование технологий и инфраструктуры - 4; Цифровая стратегия и лидерство - З; Процессы и операции - 5; Культура и навыки - 2; Клиентский опыт - 4.
ИПОЦЗ для компании ТЭК будет рассчитываться следующим образом:
4+3+5+2+4 ипоцз =-5-= 3,6
Таким образом, гипотетическая компания ТЭК имеет цифровую зрелость на уровне З.6 по шкале от 1 до 5.
Также данный подход может быть дополнен матрицей стратегий на основе индекса цифровизации и зрелости цифровых процессов компании. Для разработки данной матрицы мы будем использовать две переменные: уровень цифровизации компании (низкий, средний, высокий) и зрелость цифровых процессов компании (зарождение, рост, зрелость, спад) (табл. 4).
Таблица 4
Матрица стратегий на основе индекса цифровизации и зрело-
Зрелость цифровых процессов/ Индекс цифровизации Зарождение Рост Зрелость Спад
Низкий 1. Внедрение базовых цифровых инструментов 2. Начальная цифровая стратегия 1. Развитие цифровой инфраструктуры 2. Обучение персонала 1. Оптимизация процессов 2. Усиление цифровой культуры 1. Реинжиниринг процессов 2. Внедрение инноваций для поддержки
Средний 1. Расширение цифровых решений 2. Интеграция цифровых инструментов 1. Модернизация цифровых технологий 2. Автоматизация процессов 1. Совершенствование аналитических систем 2. Оптимизация ИТ-ресурсов 1. Поиск новых цифровых возможностей 2. Пересмотр бизнес-моделей
Высокий 1. Внедрение передовых технологий 2. Разработка инновационных продуктов 1. Масштабирование цифровых решений 2. Расширение инновационных проектов 1. Углубленный анализ данных 2. Управление цифровыми экосистемами 1. Дифференциация услуг 2. Акцент на устойчивое развитие
Р1,Р2,...,Рп - коэффициенты регрессии, £ - ошибка модели.
С целью оценки уровня цифровизации компании ТЭК необходимо подобрать факторные признаки, влияющие на результативную целевую переменную. Модно включать в модель любое количество факторных признаков, однако рекомендуется включать не более 10, чтобы не перегружать модель излишними признаками и информацией, снижающей ее общее качество.
В нашем случае для оценки уровня цифровизации компании ТЭК с помощью многофакторного корреляционно-регрессионного анализа можно использовать следующие переменные (Х1..Х8), представленных в табл. 5.
Целевая переменная (У): в нашем случае - уровень цифровизации - может быть рассчитана как интегральный индекс на основе вышеперечисленных факторов в модели линейного многофакторного корреляционно-регрессионного анализа.
Таблица 5
Значения факторных признаков (Х1, Х2...Х8) для гипотетической компании ТЭК
Переменная Значение
Уровень автоматизации процессов (Х1) 70%
Инвестиции в ИТ (Х2) 100 млн. руб.
Число ИТ-специалистов (ХЗ) 50
Количество цифровых проектов (Х4) 15
Уровень информационной безопасности (Х5) 85
Объем данных (Х6) 200 ТБ
Использование облачных технологий (Х7) 40%
Пользовательский опыт (Х8) 80
Сначала нормализуем данные, чтобы все переменные были сопоставимы (например, от 0 до 1). Это можно сделать с использованием мин.-макс. нормализации (табл. 6):
Хг — Хтгх
Хгпогт =-
Хтах — Хтт
Таблица 6
Нормализация данных значений факторных признаков (Х1, Х2...Х8) для гипотетической компании ТЭК
Переменная Нормализованное значение
Уровень автоматизации процессов (Х1) 0,7
Инвестиции в ИТ (Х2) 0,5
Число ИТ-специалистов (ХЗ) 0,6
Количество цифровых проектов (Х4) 0,75
Уровень информационной безопасности (Х5) 0,85
Объем данных (Х6) 0,9
Использование облачных технологий (Х7) 0,4
Пользовательский опыт (Х8) 0,8
6. Методы эконометрического моделирования и прогнозирования, среди которых наибольшее распространение имеют многофакторный корреляционно-регрессионный анализ, сценарное моделирование и метод Монте-Карло [12].
Рассмотрим подробнее применение модели многофакторного корреляционно-регрессионного анализа.
Модель многофакторной линейной регрессии имеет следующий вид:
У=Р0+Р1Х1+Р2Х2+РЗХЗ+Р4Х4+Р5Х5+Р6Х6+Р7Х7+...Р пХп+£
где р0 - свободный член,
Пусть коэффициенты регрессии (на основании исторических данных и проведенного регрессионного анализа) следующие: Р0=0,1; (31=0,15; Р2=0,10; Р3=0,12; Р4=0,18; Р5=0,20; (6=0,25; (7=0,10; (8=0,15.
Данные коэффициенты можно получить путем решения систем уравнений по методу наименьших квадратов (МНК), также существуют пакеты прикладных программ, таких как Excel, Stata и т.д., которые позволяют автоматизированным способом найти значение этих параметров. Получив необходимые коэффициенты Р, можно провести в дальнейшем расчет уровня цифровизации компании. Например, в нашей гипотетической компании ТЭК уровень цифровизации компании в модели линейного много-
факторного корреляционно-регрессионного анализа рассчитывался бы следующим образом:
Y=0,1+0,15x0,7+0,10x0,5+0,12x0,6+0,18x0,75+0,20x0, 85+0,25x0,9+0,10x0,4+0,15x0,8
Y=1,017
Итак, уровень цифровизации рассматриваемой компании составляет 1,017, что может быть затем интерпретировано в зависимости от шкалы, используемой для оценки цифровизации в компании. Однако, стоит отметить, чтобы данная модель была адекватной - необходимо проводить оценку качества модели при помощи специальных параметров. К ним относятся такие, как: R2, критерий Фишера, t-критерий Стьюдента, расчет доверительных интервалов для отдельных Р - к-тов модели.
B. Качественные методы оценки - ориентированы на сбор нечисловых данных и их глубокий анализ для понимания социальных, культурных и личностных аспектов изучаемых явлений. Качественные методы часто используются для исследования новых, малоизученных областей, где требуется глубокое понимание контекста. В приложении к оценке уровня цифровизации компаний ТЭК целесообразно использовать следующие качественные методы оценки:
1. Экспертные оценки: экспертные оценки включают сбор мнений специалистов в области цифровизации о текущем уровне цифровой зрелости компании. Этот метод позволяет учитывать не только количественные показатели, но и качественные аспекты, такие как культура инноваций, лидерство и стратегия в области цифровизации.
2. Метод кейс-стади или анализ практических случаев (Case Study): метод анализа конкретных случаев позволяет глубоко изучить успешные проекты цифровизации в компании и выявить факторы успеха. Кейсо-вый метод может включать описание процесса внедрения определенных цифровых решений, их влияние на производительность и эффективность, а также вызовы и проблемы, возникшие в процессе реализации.
C. Смешанные методы оценки - сочетают в себе элементы как количественных, так и качественных методов. Использование смешанных методов позволяет углубить и расширить анализ, сопоставить и дополнить результаты, полученные разными способами, что повышает надежность и валидность исследовательских выводов [13]. Примеры смешанных методов в области оценки уровня цифровизации ТЭК включают последовательное применение качественного и количественного анализа, одновременный сбор качественных и количественных данных, а также интеграцию результатов обоих видов анализа для обобщения исследовательских выводов. Также к смешанным методам можно отнести:
1. SWOT-анализ цифровизации: SWOT-анализ позволяет оценить сильные и слабые стороны компании в области цифровизации, а также выявить внешние возможности и угрозы. Этот метод помогает комплексно оценить текущее положение компании и определить стратегические направления развития.
2. PEST-анализ в контексте цифровизации: PEST-анализ оценивает влияние внешних факторов (политических, экономических, социальных и технологических) на процесс цифровой трансформации компании. Метод позволяет учитывать внешние условия, которые могут повлиять на успех цифровизации.
3. Бенчмаркинг - сравнение уровня цифровизации компании с аналогичными предприятиями в отрасли для определения позиций и выявления лучших практик [14].
Пример применения: Использование отчетов Gartner или Forrester для бенчмаркинга.
4. Анализ данных и метрик - использование аналитических инструментов и метрик для анализа больших данных, связанных с цифровыми инициативами.
Пример применения: Применение Bl-систем (например, Power Bl, Tableau) для визуализации и анализа данных о цифровизации.
5. Использование и анализ отраслевых индексов цифровизации - применение существующих индексов и рейтингов для оценки уровня цифровизации компании, таких как DESI (Digital Economy and Society Index) или Индекс цифровой зрелости.
Пример применения: Сравнение показателей компании с результатами отраслевых индексов и рейтингов.
Комбинирование различных методов оценки позволяет получить всестороннее представление об уровне цифровизации компаниий ТЭК, выявить ключевые области для улучшения и разработать эффективную стратегию цифровой трансформации.
Заключение
В эпоху цифровой трансформации, когда технологические инновации стремительно изменяют ландшафт топливно-энергетического комплекса (ТЭК), оценка уровня цифровизации компаний становится не только актуальной, но и необходимой задачей. Наши исследования показали, что комплексное применение количественных, качественных и смешанных методов оценки позволяет получить всестороннее представление о степени интеграции цифровых технологий в деятельность компаний ТЭК.
Количественные методы, такие как индекс цифровой трансформации, оценка KPI компании, корреляционно-регрессионные модели и модель зрелости цифровой трансформации, предоставляют численные данные, которые могут быть использованы для сравнения и ранжирования компаний по уровню их цифровизации. Однако без глубокого качественного анализа, включающего экспертные оценки и анализ конкретных случаев, невозможно полностью понять, как именно цифровые технологии влияют на эффективность и конкурентоспособность предприятий. Смешанные методы, сочетающие в себе элементы обоих подходов, позволяют наиболее полно раскрыть потенциал цифровизации и выявить перспективные направления для дальнейшего развития.
Проведенные исследования подтверждают, что циф-ровизация имеет огромный потенциал для повышения эффективности и устойчивого развития в ТЭК. Однако для реализации этого потенциала необходимо системное и стратегическое подход к цифровой трансформации, основанное на глубоком понимании как технологических возможностей, так и организационных и экономических аспектов. Таким образом, оценка уровня цифровизации в компаниях ТЭК является сложной, но чрезвычайно важной задачей, которая требует применения множества методов и подходов. Результаты такой оценки могут служить основой для разработки эффективных стратегий цифровой трансформации, способствующих дальнейшему развитию и процветанию компаний в современном цифровом мире.
Литература
1. А.В. Козырев, В.А. Соколов, В.А. Черноусенко "Анализ методологий оценки уровня цифровизации предприятий", 2020. Ссылка: https://cyberleninka.ru/article/nZanaliz-metodologiy-otsenki-urovnya-tsifrovizatsii-predpriyatiy
2. В.В. Изуров, А.И. Потапов, Е.А. Михайлова "Определение критериев оценки уровня цифровизации топливно-энергетического комплекса", 2021. Ссылка: https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=32622
3. В.В. Зюзин, А.А. Осипов "Методология оценки уровня цифровизации промышленных предприятий", 2019. Ссылка: https://cyberleninka.ru/article/n/metodologiya-otsenki-urovnya-tsifrovizatsii-promyshlennyh-predpriyatiy
0
г
1
о г s
г
о
4 •в о
5
ч
ф
а т
о ч
и ш
4. Е.И. Молодцова, Н.В. Козлова, Н.О. Степанова. Индикаторный подход к оценке уровня цифровизации предприятия. - 2020. Ссылка: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43191426
5. Петров И.М., Леонтьев А.А., Семенов В.В. Цифро-визация: стратегии внедрения на примере промышленных предприятий // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. - 2020. -№4.- С. 97-106.
6. Локшина О.С., Рудакова А.А. Цифровая трансформация бизнеса: сущность и основные тенденции // Молодой ученый. - 2021. -№15.1.- С. 42-44.
7. Swiatowiec-Szczepanska, J., & St^pien, B. (2022). Drivers of digitalization in the energy sector—the managerial perspective from the catching up economy. Energies, 15(4), 1437. Ссылка: https://www.mdpi.com/1996-1073/15/4/1437
8. Baidya, S., Potdar, V., Ray, P. P., & Nandi, C. (2021). Reviewing the opportunities, challenges, and future directions for the digitalization of energy. Energy Research & Social Science, 70, 101683.
9. Alekseev, A. N., Lobova, S. V., & Bogoviz, A. V. (2019). Digitalization of the Russian energy sector: State-of-the-art and potential for future research. International Journal of Energy Economics and Policy, 9(1), 1-12. Ссылка: https://www.zbw.eu/econis-archiv/bitstream/11159/5103/1/1747626716.pdf
10. "Digitalization business strategies in energy sector: Solving problems with uncertainty under industry 4.0 conditions" - Р. Тжаска, А. Сулич, М. Органа, Я. Ниемчик, Б. Ясински. - Энергии, 2021. Ссылка: https://www.mdpi.com/1996-1073/14/23/7997
11. "Drivers of digitalization in the energy sector—the managerial perspective from the catching up economy" - Я. Швятовец-Щепанска, Б. Степень. - Энергии, 2022. Ссылка: https://www.mdpi.com/1996-1073/15/4/1437
12. "Reviewing the opportunities, challenges, and future directions for the digitalization of energy" - С. Байдя, В. Пот-дар, П. П. Рэй, С. Нанди. - Энергетические исследования и социальная наука, 2021.
13. Hagiu A., Wright J. Multi-sided platforms // International Journal of Industrial Organization. 2019. Vol. 63. P. 314-332.
References
1. A.V. Kozyrev, V.A. Sokolov, V.A. Chernousenko "Analysis of methodologies
for assessing the level of digitalization of enterprises", 2020. Link:
https://cyberleninka.ru/article/nZanaliz-metodologiy-otsenki-urovnya-
tsifrovizatsii-predpriyatiy
2. V.V. Izurov, A.I. Potapov, E.A. Mikhailova "Definition of criteria for assessing
the level of digitalization of the fuel and energy complex", 2021. Link: https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=32622
3. V.V. Zyuzin, A.A. Osipov "Methodology for assessing the level of digitalization
of industrial enterprises", 2019. Link:
https://cyberleninka.ru/article/n/metodologiya-otsenki-urovnya-
tsifrovizatsii-promyshlennyh-predpriyatiy
4. E.I. Molodtsova, N.V. Kozlova, N.O. Stepanova. Indicator approach to
assessing the level of digitalization of an enterprise. - 2020. Link: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43191426
5. Petrov I.M., Leontiev A.A., Semenov V.V. Digitalization: implementation
strategies on the example of industrial enterprises // Bulletin of the Southwest State University. Series: Economics. Sociology. Management. - 2020. -No. 4.-P. 97-106.
6. Lokshina, O. S. and Rudakova, A. A. Digital transformation of business:
essence and main trends // Young scientist. - 2021. - No. 15.1.- P. 42-44.
7. Swiatowiec-Szczepanska, J., & St^pien, B. (2022). Drivers of digitalization in
the energy sector—the managerial perspective from the catching up economy. Energies, 15(4), 1437. Link: https://www.mdpi.com/1996-1073/15/4/1437
8. Baidya, S., Potdar, V., Ray, P. P., & Nandi, C. (2021). Reviewing the
opportunities, challenges, and future directions for the digitalization of energy. Energy Research & Social Science, 70, 101683. 9. Alekseev, A. N., Lobova, S. V., & Bogoviz, A. V. (2019). Digitalization of the Russian energy sector: State-of-the-art and potential for future research. International Journal of Energy Economics and Policy, 9(1), 1-12. Link: https://www.zbw.eu/econis-
archiv/bitstream/11159/5103/1/1747626716.pdf 10. "Digitalization business strategies in the energy sector: Solving problems with uncertainty under industry 4.0 conditions" - R. Trzaska, A. Sulich, M. Organa, J. Niemczyk, B. Jasinski. - Energies, 2021. Link: https://www.mdpi.com/1996-1073/14/23/7997
11. "Drivers of digitalization in the energy sector—the managerial perspective from the catching up economy" - J. Sviatowiec-Szczepanska, B. Stepien. -Energies, 2022. Link: https://www.mdpi.com/1996-1073/15/4/1437
12. "Reviewing the opportunities, challenges, and future directions for the digitalization of energy" - S. Bajdya, V. Potdar, P. P. Ray, S. Nandy. -Energy Research and Social Science, 2021.
13. Hagiu A., Wright J. Multi-sided platforms // International Journal of Industrial Organization. 2019. Vol. 63. P. 314-332.
Methods and Indicators for Assessing the Level of Digitalization in the
Energy Sector Companies Marakova N.I., Gait M.A., Serapiao A.K.
Moscow State University of International Relations (MGIMO), Gubkin Russian
State University ofOil and Gas (National Research University) In the modern world, digitalization is becoming a foundational factor in the development of all spheres of society's life, including the energy sector. The effective implementation of digital technologies in this industry not only contributes to increasing its competitiveness but also ensures sustainable development amid global challenges. Consequently, the relevance of researching methods and indicators for assessing the level of digitalization in energy sector companies becomes particularly significant. The purpose of this scientific article is to analyze the existing methods and indicators for assessing the level of digitalization in energy sector companies, as well as to develop recommendations for their optimization and effective application. The article considers both quantitative and qualitative assessment methods, including the digital transformation index, digital transformation maturity model, linear multifactor correlation-regression analysis model; SWOT and PEST analyses in the context of digitalization, among others. Special attention is given to the analysis of KpIs: technological, organizational, and economic indicators that allow for a comprehensive assessment of the degree of digital technology implementation in the activities of energy sector companies. Using a hypothetical energy sector company as an example, the authors demonstrate the application of various assessment methods, identify key factors influencing the success of the company's digital transformation, and propose strategy matrices based on the indicators of its digitalization level. Keywords: Digital transformation; energy sector; artificial intelligence; big data; energy sector automation, robotics; digitalization level in the energy sector; digitalization assessment methods in the energy sector, digitalization assessment indicators in the energy sector.
