CC BY
152
Аренков И.А. 1, Салихова Я.Ю. 1, Сайфутдинов А.А. 2
1 Санкт-Петербургский государственный экономический университет, Санкт-Петербург, Рос-
2 АО «ПрайсвотерхаусКуперс Аудит», Санкт-Петербург, Россия
Цифровая трансформация: направления исследований и цифровые риски
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Аренков И.А., Салихова Я.Ю., Сайфутдинов А.А. Цифровая трансформация: направления исследований и цифровые риски // Креативная экономика. -2021. - Том 15. - № 7. - С. 2757-2776. сЫ: 10.18334/се.15.7.112414
АННОТАЦИЯ:_
В статье приведена систематизация научных публикаций по цифровой трансформации в зависимости от основных направлений исследований. На основании проведенного анализа выявлен рост публикаций, посвященных теме учета рисков в цифровой трансформации, за последние 2 года. С учетом текущих тенденций были рассмотрено влияние цифровых рисков на оценку привлекательности цифрового проекта и предложены возможные методы их учета.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: цифровая трансформация, цифровая экономика, бизнес, бизнес-модель, риски, оценка привлекательности проекта
ОБ АВТОРАХ_
Аренков Игорь Анатольевич, профессор кафедры маркетинга, доктор экономических наук, профессор (igorarenkov@gmail.com) Салихова Яна Юрьевна, доцент кафедры маркетинга, кандидат экономических наук, доцент (yana.salichova@mail.ru)
Сайфутдинов Артем Антонович, консультант (sayfutCinovartem.5@ gmail.com)
L-
>4
Е о с
> +J
та ш
L.
и
издател ьство
КРЕАТИВНАЯ ЭКОНОМИКА
- 2757 -
Arenkov I.A. 1, Salikhova Ya.Yu. 1, Sayfutdinov A.A. 2
1 Saint Petersburg State University of Economics, Russia
2 PricewaterhouseCoopers Audit JSC, Russia
«¡t
CT> CT>
i/i i/i
Digital transformation: research trends and digital risks
CITE AS:_
Arenkov I.A., Salikhova Ya.Yu., Sayfutdinov A.A. (2021) Tsifrovaya transformat-siya: napravleniya issledovaniy i tsifrovye riski [Digital transformation: research trends and digital risks]. Kreativnaya ekonomika. 15. (7). - 2757-2776. doi: 10.18334/ce.15.7.112414
ABSTRACT:_
The systematization of scientific publications on digital transformation, depending on the main areas of research, is given. Based on the analysis, the growth of publications devoted to risk accounting in digital transformation has been revealed over the past 2 years. Taking into account the current trends, the impact of digital risks on the assessment of the attractiveness of a digital project was considered; and possible methods of accounting for them were proposed.
KEYWORDS: digital transformation, digital economy, business, business model, risks, project attractiveness evaluation
JEL Classification: O31, O32, O33, M11, M21
Received: 17.07.2021 / Published: 31.07.2021 © Author(s) / Publication: CREATIVE ECONOMY Publishers For correspondence: Arenkov I.A. (igorarenkov@gmail.com)
- 2758 -
ш
Введение
Процесс цифровой трансформации активно изучается среди отечественных и зарубежных авторов. В статье Аренкова И.А., Смирновой С.А. и др. «Трансформация системы управления предприятия при переходе к цифровой экономике» [2, с. 1716] (Arenkov, Smirnova, Sharafutdinov, Yaburova, 2018, р. 1716) процесс трансформации рассмотрен с позиции кадровой экосистемы и менеджмента. Авторами подмечается, что изменения в цифровой экономике носят такой быстрый характер, что осмысление всех их преимуществ не всегда успевает за практикой. Несмотря на то, что роль воздействия цифровых технологий на трансформацию социально-экономических явлений в достаточной мере очевидна, многочисленные проблемы, связанные с внедрением цифровых технологий в систему управления предприятиями, остаются слабоизученными. Однако в сфере изучения цифровой трансформации появляется все больше исследований, посвященных различным направлениям, начиная от узких аспектов и особенностей цифровой трансформации в различных отраслях и сферах, развития цифровых платформ и управления данными, заканчивая цифровой трансформацией экономики в целом. Отдельно был отмечен рост количества публикаций, связанных с изучением цифровых рисков, за последние 2 года.
Также на большую долю цифровых рисков приходятся риски, связанные с угрозой кибератак. Несомненно, что утечка наиболее ценной информации для компании может отрицательно сказаться на всем бизнесе в целом. Компаниям при разработке стратегии цифровизации бизнеса особое внимание стоит уделять разработке стратегии управления данными рисками, поскольку неблагоприятный сценарий, связанный с утечкой информации, может негативно отразиться на финансовых результатах компании и на ее рыночной стоимости.
Целью статьи является систематизация исследований в сфере цифровой трансформации и выявление основных направлений на основе анализа научных публикаций и данных консалтинговых компаний. Также в статье предложены возможные способы учета цифровых рисков.
Систематизация исследований в области цифровой трансформации
Развитие цифровой экономики во многом обусловлено ростом информационно-коммуникационных технологий, развитием стратегий цифровых технологий и появлением цифровых фирм. Распространение цифровых технологий оказывает существенное влияние на все сферы экономической жизни. С одной стороны, перед бизнесом открываются широкие возможности, свя-
- 2759 -
занные с появлением новых способов создания ценности, а с другой стороны, высокий уровень неопределенности и рост цифровых рисков приводят к сложности выбора стратегических направлений развития и управления процессами цифровой трансформации.
Цифровая экономика находится на ранней стадии развития, и поэтому сегодня пока отсутствует единый подход к определению ее ключевых терминов. Однако следует отметить, что в общем виде цифровую информацию можно рассматривать на микро- и макроуровне. На глобальном уровне цифровая трансформация определяется как «переходное состояние экономики, в которой цифровые технологии становятся ключевой и неотъемлемой детер-минантой развития производства, в том числе международного, определяющей устойчивое развитие экономических систем и эффективное управление ими» [1] (Aturin, Moga, Smagulova, 2020). На микроуровне под цифровой трансформацией понимается изменение бизнеса под влиянием цифровых технологий и данных.
Появление новых вызовов, связанных с процессами цифровой трансформации, привело к росту публикаций, посвященных данной теме, которые можно выделить в несколько основных направлений.
1. Специфика внедрения цифровых технологий в бизнес-модель компании и ее экосистему
В статьях изучались преимущества цифровых технологий в конкретных экосистемах компаний, будь то маркетинг, производство или управление цепочкой поставок. Например, в статье Dureen Jayaram, Ajay K. Manrai [15] (Jayaram, Manrai, Manrai, 2015) «Effective use of marketing technology in Eastern Europe: Web analytics, social media, customer analytics, digital campaigns and mobile application» изучается повышение эффективности маркетингового отдела за счет внедрения изучения клиентского поведения с помощью сбора и анализа больших данных (Big Data), адаптации социальных сетей и запуска собственных мобильных приложений [19, с. 122-131] (Alvear-Sosa, Garcia-Alcaraz, Castrellón-Torres, 2015, р. 122-131). В двух других статьях, также изучаются преимущества и повышение эффективности деятельности компании при внедрении цифровых технологий в бизнес-модель компании, отличием лишь являются сферы применения цифровых изменений [27, 28] (Prakash Agrawal, Rakesh Narain, 2018; Rozeia Mustafa, Werthner, 2011).
Так, Leonardus W. Wasono Mihardjoa, Sasmokoa, Firdaus Alamsyaha, Elidjena разработали трансформационную модель, отражающую взаимосвязь стратегии совместного создания ценности, опыта работы с клиентами и отличительных особенностей компании [20] (Leonardus Wasono Mihardjoa, Sasmokoa,
- 2760 -
Firdaus Alamsyaha, Elidjena, 2020). Авторы считают, что Индустрия 4.0 делает бизнес более сложным и динамичным, а значит, цепочки создания стоимости не могут формироваться лишь внутренними возможностями компании, и сотрудничество с заинтересованными сторонами (стейкхолдерами) имеет важное значение для ускорения различных процессов и совершенствования бизнес-моделей. Совместное создание ценности будет управлять персонали-зацией услуг и продуктов для клиентов, оптимизируя цифровые технологии, такие как большие данные или CRM, а цифровой маркетинг будет использовать ценность для клиентов, ожидая, что клиенты приобретут необходимый опыт.
Концепция совместного создания ценности предполагает, что клиент является частью бизнес-цепочки создания стоимости и частью открытого инновационного взаимодействия с другими людьми. Глядя на преимущества совместного создания ценности и опыта клиентов для поддержания бизнеса в цифровом контексте, необходимо расширить сферу совместного создания ценности не только для клиентов, но также и для заинтересованных сторон (стейкхолдеров) и возвести ее на уровень стратегии, что повысит конкурентоспособность компании.
Таким образом, авторами дается оценка влияния стратегии совместного создания ценности как части цифрового преобразования в Индустрии 4.0 на управление цепочкой поставок: концепция стратегии перешла от конкурентной стратегии к стратегии совместного создания ценности, основанной на ценности сотрудничества. При разработке этой стратегии исходные данные определяются внешними факторами, связанными с опытом работы с клиентами, и внутренними факторами, связанными с отличительными способностями компании, и оба ориентированы на развитие основной компетенции в управлении цепочками поставок.
В свою очередь, Daniel Schallmo, Christofer A. Williams, Luke Boardman говорят о необходимости внедрения цифровых технологий, которые позволят повысить эффективность бизнес-модели и удовлетворенность клиентов [13] (Daniel Schallmo, Christofer Williams, Luke Boardman, 2018).
Рост делового мира сегодня создал более жесткую рыночную конкуренцию, поскольку существующие промышленные рынки глобализировались и вышли за международные границы. В то же время, чтобы выжить и сохранить устойчивое конкурентное преимущество на этом глобальном рынке, организациям необходимо определить новые цифровые технологии, которые можно использовать для разработки новой бизнес-модели. В современном конкурентном мире способ выполнения производственных операций выну-
- 2761 -
дил организации внедрить передовые производственные технологии, такие как 3Б-печать, быстрое создание прототипов, использование Интернета вещей. Сейчас целью каждого бизнеса является удовлетворение клиента точным качеством продукции, количеством и ценой в оптимальные сроки. Эти цели эффективно достигаются путем управления цепочками поставок, которое включает управление операциями, закупками, производством, информационными технологиями и логистикой. Поэтому необходимо представить текущие разработки в этих областях и то, как новые технологии могут использоваться в этих процессах для достижения конкурентного преимущества. Сегодня помимо высокой стандартизированной и эффективной цепочки поставок компаниям также необходимо изменить бизнес-потоки в соответствии с требованиями клиентов. Исследователи предсказывают движение в цифровой мир и ожидают появления цифрового SCM в ближайшие годы. Традиционные цепочки поставок, по мнению авторов, превратятся в сети, чувствительные к спросу [13] (Daniel Schallmo, Christofer Williams, Luke Boardman, 2018).
Эксперты PwC рассматривают процесс трансформации более комплексно и предлагают взглянуть на него как на тесную взаимосвязь изменений всех экосистем бизнес-модели. По их мнению, цифровая трансформация затрагивает четыре основные экосистемы: «Экосистема Решений для клиентов», «Операционная экосистема», «Технологическая экосистема» и «Кадровая экосистема» [5, с. 11-13]. При планировании проведения цифровой трансформации возникает логичный вопрос, с каких экосистем или процессов лучше всего начать преобразования. На данную тему появляется статья «Digital Transformation of Business Models - Best Practice, Enablers, and Roadmap» Daniel Schallmo, Christofer A. Williams и др., авторы которой предложили дорожную карту цифровой трансформации, состоящую из пяти этапов: осознание цифровой реальности; выявление цифровых амбиций; изучение цифрового потенциала; определение цифрового соответствия; цифровая реализация. При следовании данной дорожной карте трансформация также рассматривается как изменение целостной бизнес-модели [13, с. 7] (Daniel Schallmo, Christofer A. Williams, Luke Boardman, 2018, р. 7).
Таким образом, исследования можно охарактеризовать как изучение циф-ровизации конкретных отдельных процессов внутри экосистем компании.
2. Особенности внедрения и использования цифровых технологий в различных отраслях и сферах
В рамках данного направления исследуется феномен цифровых платформ и их влияние на рынок труда, а также как цифровые технологии меняют про-
- 2762 -
цесс производства и модели потребления в различных отраслях и сферах деятельности.
Цифровые платформы, такие как Amazon, Uber и AirBnB, позволили появиться различным новым формам взаимодействия. В контексте работы на платформе Matti Mantymakia, Abayomi Baiyereb, A.K. M Najmul Islam определяют цифровую платформу как цифровую инфраструктуру, правила и процессы которых обеспечивают обмен ресурсами между внешними производителями и потребителями [21] (Matti Mäntymäkia, Abayomi Baiyereb, A.K. M Najmul Islam, 2019). Все большее число людей во всем мире получают свой основной или дополнительный доход от работы на платформе. Например, количество поездок, выполненных с помощью Uber, увеличилось с 5 миллиардов до 10 миллиардов в период с июня 2017 года по июнь 2018 года. Это увеличение стало возможным благодаря достижениям в области информа-
ционных технологий (ИТ), которые позволили снизить операционные издер-
жки, тем самым увеличив относительную конкурентоспособность рыночного
подхода к организации работы по сравнению с традиционными организационными иерархиями. С точки зрения работников, цифровые платформы являются средством трудоустройства и источником дохода для многих людей, которые в противном случае не смогли бы участвовать на рынке труда. Для лиц, выполняющих работу, цифровая платформа является основной точкой контакта, которая заменяет взаимодействие с работодателем или представителем работодателя. Вездесущность цифровой платформы наряду с физическим отсутствием работодателя или представителя работодателя играет ключевую роль в формировании восприятия работниками своей работы и влияет на многие аспекты трудовых отношений [21] (Matti Mäntymäkia, Abayomi Baiyereb, Najmul Islam, 2019).
Одновременно условия работы и устойчивость работы, которую обеспечивают цифровые платформы, стали спорным вопросом. Например, тот же Uber и Lyft дают доход большому количеству водителей, однако многие из них изо всех сил пытаются получить хотя бы минимальный доход от такой работы. В целом цифровые платформы имеют глубокие экономические и социальные последствия, поскольку они бросают вызов традиционным бизнес-моделям и общей структуре «работодатель - работник» [21] (Matti Mäntymäkia, Abayomi Baiyereb, Najmul Islam, 2019).
В работе Yoo, Henfridsson, Lyytinen изучают рыночные позиции цифровых платформ и их влияние на традиционные рынки, а также стратегии и процессы управления фирм-платформ [33] (Yoo, Henfridsson, Lyytinen, 2010).
- 2763 -
Статья Pirnau C., Pirnau M., Titu S., Titu A.M. посвящена особенностям использования цифровых технологий в образовательной сфере [26] (Pirnau, Pirnau, Titu, Titu, 2017). Авторы проводили анализ с образовательной точки зрения взаимодействия между онлайн- и офлайн-системами, исходя из набора ценностей, которые способствуют стабильности и функциональности экономики, основанной на знаниях. Авторы выделили четыре фактора, которые позволяют интегрировать и обмениваться ценностями посредством интерактивного и автономного взаимодействия: организационная культура, цифровые технологии, внедрение креативных методологий и цифровая трансформация. В этом отношении были проанализированы взаимодействия, характерные для систем, основанных на открытом управлении. Взаимодействие между онлайн- и офлайн-системами также очень важно в образовательном процессе, по мнению авторов. По этой причине была разработана новая модель под названием TOTO («Teaching Online, Transfer Offline», «Transfer Offline, Teaching Online»). Поскольку социальные сети являются распространенным инструментом для большинства социально-экономических видов деятельности, было сочтено необходимым провести тематическое исследование о взаимодействиях, характерных для этой среды.
Среда, специфичная для внедрения и развития технологий онлайн-обуче-ния, обычно называется Virtual Learning Environment (VLE). Обучение в Интернете во многом связано с распространением таких систем, как массовые открытые онлайн-курсы (MOOC). Важную роль также играют персональные учебные сети (PLN). Им необходимо пройти процесс специализации в различных сферах деятельности (техническое, экономическое, правовое, социально-гуманитарное образование; управление на основе знаний, сквозное управление, творчество и т. д.). Взаимодействие между личными сетями онлайн-обучения и командами автономного обучения приводит к двум ситуациям, благоприятным для развития общества: появлению смешанных групп обучения/исследования (онлайн и офлайн, по возрастным группам) и появлению новых доменов, поддоменов или специализаций, создавая новые рабочие места [26] (Pirnau, Pirnau, Titu, Titu, 2017).
3. Управление данными в условиях цифровой трансформации
В рамках данного направления исследователи занимаются разработкой методологии по управлению данными. Так, компания IBM выделяет несколько задач в области управления данными: управление качеством данных, управление безопасностью данных, управление архитектурой данных и управление метаданными. В свою очередь, DMBoK (Data Management Body of Knowledge) включает 13 функциональных областей управления данными, для
- 2764 -
которых определяются модели управления [16] (Earley, 2Ql7). Следует отметить, что все методологии по управлению данными имеют общие элементы, касающиеся качества данных, их безопасности и управления метаданными. Однако подход DMBoK считается более полным и универсальным [8].
Кроме этого, ряд работ посвящены планированию и контролю в процессе управления данными (Data Governance) [25, 12, 23] (Otto, 2Qll; Barenfanger, Otto, Gizanis, 2QlS; Meulin, 2Ql8). Основными направлениями исследований здесь выступают проблемы качества данных [16, 4, 17] (Earley, 2Ql7; Jugulum, Gray, 2Ql4), процессы DG [23] (Meulin, 2Ql8), оценка зрелости данных и процессов управления ими [29] (Sun, Sean Xu, Silverstein, 2Ql2).
S. Цифровая трансформация экономики Одним из значимых факторов развития современной экономики является ее цифровизация. В связи с этим актуальными вопросами для изучения ста-
новятся готовность реальной экономики перейти на цифровую основу [8],
управление процессами цифрового перехода, механизмы
управленческого воздействия и меры экономической политики в условиях цифровой трансформации экономики [1] (Aturin, Moga, Smagulova, 2020).
Наиболее популярными здесь являются исследования влияния процессов цифровизации на все сферы деятельности компании. В частности, в работах М. Улиеру и Д. Вердон рассматриваются вопросы деловой культуры, роли сотрудников и системы обучения в условиях цифровизации экономики [32] (Ulieru, Verdón, 2009).
А. Кунцман также считает, что развитие компетенций сотрудников в области цифровых технологий и формирование человеческого и организационного капиталов являются ключевыми факторами при проведении цифровой трансформации [7] (Kuntsman, 2016).
Однако в статье Mariam H. Ismail, Mohamed Khater, Mohamed Zaki отмечают, что успех компаний определяется не только цифровыми технологиями, которые они используют, а в большей степени выбранными стратегиями цифровой трансформации [22] (Mariam Ismail, Mohamed Khater, Mohamed Zaki, 2017).
В свою очередь, В.В. Атурин, И.С. Мога, С.М. Смагулова исследуют «проблемы и тенденции цифровой трансформации экономики в условиях революционных изменений в технологической сфере, нестабильного состояния ряда национальных экономик и международной торговли» [1] (Aturin, Moga, Smagulova, 2020).
В рамках цифровой трансформации экономики исследуются разные аспекты влияний цифровых технологий на бизнес и общество в целом.
- 2765 -
Большинство авторов отмечают сложность изучаемых процессов и влияние множество факторов на эффективность цифровой трансформации. 6. Оценка цифровых рисков В более современных публикациях рассматриваются темы, которые практически не учитывались в предшествующих периодах и которые остаются слабоизученными и на сегодняшний день. Одной из таких тем является оценка цифровых рисков и возможных способов управления ими. Одной из предложенных мер управления цифровыми рисками является модель SVIDT (Strengths, Vulnerability, and Intervention Assessment related to Digital Threats method), предложенная авторами Scholz, R.W., Czichos, R. и др. [30, с. 630] (Scholz, Czichos, Parycek, Lampoltshammer, 2020, р. 630). Данная модель позволяет структурировать проблемы, возникающие при трансформации бизнеса, оценивать наиболее уязвимые места при цифровой трансформации и направлять оперативные решения на управление устойчивостью компании в процессе изменений.
При систематизации цифровых рисков можно выделить наиболее значимые в настоящее время:
Риск утечки персональных данных и штрафы
Одним из существенных рисков в цифровой трансформации является риск утечки информации. «Согласно приведенным в исследовании McKinsey оценкам, если компании и государственные органы не примут эффективных мер по противодействию киберугрозам, то к 2020 г. общемировые убытки от киберпреступлений могут составить около 3 млрд долл. США» [6, с. 193] (Kulagin, Sukharevski, Meffert, 2019, р. 193).
Мерами урегулирования рисков, связанных с утечкой информации, может выступать государство, вводя соответствующие штрафы. Так, в 2016 году компании Uber был предъявлен самый крупный на сегодняшний день штраф на сумму 148 млн долларов за утечку конфиденциальной информации 57 млн пользователей [31].
Несомненно, в эпоху цифровой экономики информация о пользователях становится более ценным активом компании, и использование таких данных не только в коммерческих целях может привести к снижению доверия пользователей, что приведет к подрыву репутации компании и, как следствие, к уменьшению ее рыночной капитализации. Особенно заметны изменения для публичных компаний, где рынок быстро реагирует на сведения об утечке конфиденциальной информации.
- 2766 -
Рост требований к защите данных и влияние цифровых рисков на эффективность реализации проектов
Помимо системы штрафов за наступление неблагоприятного исхода в отношении клиентской информации появляется все больше требований к компаниям относительно защиты конфиденциальной информации, что тоже негативно влияет на бизнес. «Чтобы противостоять современным угрозам, необходимы такие решения, которые будут учитывать требования безопасности уже на этапе разработке процессов» [6, с. 194] (КШа&п, БикНатеузЫ, Ме^^еН, 2019, р. 194). Необходимость внедрения дополнительных мер безопасности при реализации проектов должна учитываться в оценке привлекательности проекта, поскольку риск кибератак может существенно снизить чистую приведенную стоимость (МРУ) данного проекта.
Примеры влияния цифровых рисков на чистую приведенную стоимость проекта приведены в таблице 1.
Таблица 1
Влияние цифровых рисков на привлекательность проекта на примере ИРУ
Наименование риска Последствия появления риска Влияние на ИРУ проекта
Риск кибератак, нацеленных на получение конфиденциальной информации Штрафы Снижение привлекательности компании среди текущих и потенциальных клиентов Снижение денежных потоков в связи со снижением доходов и увеличением расходов
Риск кибератак, нацеленных на получение информации «Ноу-Хау» Упущение монопольного права в области новой технологии Снижение денежных потоков в связи со снижением доходов
Риск увеличения законодательных требований в области хранения и обработки цифровых данных Откладывание реализации проекта на более поздний срок Больший объем инвестиций, связанных с выполнением мер для усиления защиты информации и соответствия разработки законодательным требованиям Рост инвестиций и отнесение положительных денежных потоков на более поздний срок
Риск появления новых цифровых игроков Снижение доходов в связи с появлением технологии конкурента Снижение денежных потоков в связи со снижением доходов
>ч
Е о с о
и
ш .>
та ш
Источник: составлено авторами.
- 2767 -
Безусловно, риски, свойственные цифровой экономике, влияют на решение о принятии того или иного цифрового проекта. Соответственно, при построении моделей NPV, EVA, CVA или RIM данный риск может быть учтен с позиции 3 факторов:
• учета рисков в денежном потоке (или в альтернативном показателе);
• учета рисков в ставке дисконтирования;
• момента получения положительных денежных потоков.
Для DBO-компаний (Digital Born Organizations) наиболее предпочтительным методом оценки привлекательности проекта является NPV, а для компаний с традиционной бизнес-моделью - методы EVA, CVA, RIM, поскольку данные методы позволяют определить не только влияние будущих доходов цифрового проекта, но и его синергетический эффект, на рыночные активы компании, в том числе на оценку неидентифицируемых нематериальных активов.
Заключение
В статье были рассмотрены и сгруппированы публикации на тему цифровой трансформации в разрезе ключевых направлений исследований. В качестве основных направлений были выделены исследования, направленные на изучение особенностей цифровой трансформации в различных отраслях и сферах, влияние цифровых технологий на изменение бизнес-модели и экосистемы бизнеса, оценку цифровых рисков, управление данными в цифровой экономике и общим вопросам цифровой трансформации экономики.
Кроме этого анализ исследований во временной перспективе позволил выявить следующую тенденцию: на более ранних периодах авторов интересовали в большей степени преимущества и возможности цифровой трансформации для компаний, в более поздних статьях в качестве предмета исследования рассматриваются ключевые вопросы, стоящие перед руководством компаний в проведении цифровой трансформации, в том числе оценка цифровых рисков и поиск ответных мер на них.
В действительности с ростом практических кейсов цифровых преобразований бизнес-моделей компаний возрастают цифровые риски, свойственные современным бизнес-моделям. В статье было рассмотрено влияние возможных цифровых рисков при оценке привлекательности цифровых проектов. Учет данных рисков важен при анализе привлекательности цифровых проектов, поскольку его недоучет может завышать чистую приведенную стоимость проекта, что, в свою очередь, может привести к ошибкам при принятии решений о целесообразности того или иного проекта.
- 2768 -
Дальнейшее направление исследования
Дальнейшие теоретические, концептуальные и эмпирические исследования в рамках цифровой экономики могут касаться выбора сценариев цифровой трансформации и построения интегральной оценки уязвимости компаний.
Другим направлением является расширение контекстуального охвата исследования на различные виды цифровых платформ (иные сферы деятельности). Кроме того, будущие исследования могли бы детально изучить вопросы, связанные с безопасностью и ответственностью трудовых отношений. Наконец, Uber и Lyft меняют свои бизнес-модели и стратегии, чтобы адаптироваться к местным рынкам. Например, в некоторых странах, таких как Южная Африка, пассажиры имеют возможность платить наличными. Таким образом, положительные и отрицательные результаты, выявленные в
о
предыдущих исследованиях, ни в коем случае не являются исчерпывающим описанием сложностей и проблем, связанных с работой, выполняемой для цифровых платформ. Следовательно, будущие исследования могут быть сосредоточены на более глубоких запросах в конкретном регионе или стране, чтобы обеспечить контекстуальное понимание влияния совместного использования транспорта на рабочие отношения.
Авторы в рамках собственного исследования отмечают необходимость выявления количественной оценки рисков, характерных для цифровой экономики. Данная оценка позволит наиболее точно закладывать величину цифровых рисков в ставке дисконтирования или денежном потоке в моделях при анализе привлекательности цифрового проекта.
ИСТОЧНИКИ:
1. Атурин В.В., Мога И.С., Смагулова С.М. Управление цифровой трансформацией: научные подходы и экономическая политика // Управленец. - 2020. - № 2. - с. 67-76. - doi: 10.29141/2218-5003-2020-11-2-6.
2. Аренков И.А., Смирнова С. А., Шарафутдинов Д.Р., Ябурова Д.В. Трансформация системы управления предприятием при переходе к цифровой экономике // Российское предпринимательство. - 2018. - № 5. - с. 17111722.
3. Глобальное исследование утечек конфиденциальной информации в 2018. [Электронный ресурс]. URL: https://www.infowatch.ru/sites/default/files/report/ analytics/russ/InfoWatch Global Report 2018 year.pdf?rel=1 (дата обращения: 07.07.2021).
4. ГОСТ Р 56215-1-2014/IS0/ TS8000-150:2011 / Качество данных, Ч. 1: Основные данные. Структура управления качеством. М., 2014.
- 2769 -
5. Как лидеры создают интегрированные операционные экосистемы для разработки комплексных решений для потребителей. PwC. [Электронный ресурс]. URL: URL: https://www.pwc.ru/ru/iot/digital-champions.pdf (дата обращения: 20.05.2020).
6. Кулагин В., Сухаревски А., Мефферт Ю. Digital @Scale: Настольная книга по
цифровизации бизнеса. - М.: Интеллектуальная Литература, 2019. - 293 с.
7. Кунцман А.А. Трансформация внутренней и внешней среды бизнеса в условиях цифровой экономики // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - 2016. - № 11(93). - с. 1.
8. Управление бизнесом в цифровой экономике: вызовы и решения. / под ред. И.А. Аренкова, Т.А. Лезиной, М.К. Ценжарик, Е.Г. Черновой. - Спб.: Изд-во С.- Петерб. ун-та, 2019.
9. Прохоров А., Коник Л. Цифровая трансформация. Анализ, тренды, мировой опыт. - М.: ООО «АльянсПринт», 2019.
10. Ranganathan C., Thompson S. H., Jasbir Dhaliwal Web-enabled supply chain management: Key antecedents and performance impacts // International Journal of Information Management. - 2011. - № 31 (6). - p. 533-545.
11. Chesbrough H. Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology. - Harvard Business Press, 2006.
12. Barenfanger R., Otto B., Gizanis D. Business and data management capabilities for digital economy. - White paper, 2015.
13. Daniel Schallmo, Christofer A. Williams, Luke Boardman Digital Transformation of Business Models - Best Practice, Enablers, and Roadmap // XXVIII ISPIM Innovation Conference - Composing the Innovation Symphony, Austria, Vienna on 18-21 June. Vienna, 2018.
14. Digital 20/20, Discover your digital future. McKinsey. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/how-we-help-clients/digital-2020/overview (дата обращения: 07.07.2021).
15. Dureen Jayaram, Ajay K. Manrai, Lalita A. Manrai Effective use of marketing technology in Eastern Europe: Web analytics, social media, customer analytics, digital campaigns and mobile application // Journal of Economics, Finance and Administrative Science. - 2015. - № 20. - p. 118-132.
16. Earley S. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge. - New Jersey, 2017.
17. Jugulum R., Gray D.H. Competing with high quality data: concept, tools and techniques for building a successful approach to data quality. - New York, 2014. -304 p.
- 2770 -
18. Kara Finley and [others] Agile Project Delivery Confidence Mitigate project risks and deliver value to your business. PwC. [Электронный ресурс]. URL: http:// www.pwc.com/us/riskassurance (дата обращения: 12.12.2019).
19. Alvear-Sosa L., Garcia-Alcaraz J. L., Castrellón-Torres J.P. Effective use of marketing technology in Eastern Europe: Web analytics, social media, customer analytics, digital campaigns and mobile applicating // Journal of Economics, Finance and Administrative Science. - 2015. - № 20. - p. 118-132.
20. Leonardus W. Wasono Mihardjoa, Sasmokoa, Firdaus Alamsyaha and Elidjena Maximizing co-creation strategy through integration of distinctive capabilities and customer experiences in supply chain management // Uncertain Supply Chain Management. - 2020. - № 8 (1). - p. 187-196.
21. Matti Mantymakia, Abayomi Baiyereb, Najmul Islam A.K. M. Digital platforms and the changing nature of physical work: Insights from Tride-hailing // International Journal of Information Management. - 2019. - № 49. - p. 452-460.
22. Mariam H. Ismail, Mohamed Khater, Mohamed Zaki Digital Business Transformation and Strategy: What Do We Know So Far?. - Cambridge Service Alliance, 2017.
23. Meulin R. van der First 100 days of a Chief Data Officer // Gartner, November 20. - 2018.
24. Osterwalder А., Pigneur Ую, Tucci C. Clarifying Business Models: Origins, Present, and Future of the Concept // Communications of the Association for Information Systems. - 2010. - № 16(1). - doi: 10.17705/1CAIS.01601.
25. Otto B. A Morphology of organization of data governance. - ECIS Proccedings, 2011.
26. Pirnau C., Pirnau M., Titu S., Titu A.M. Comparative educational study between online and offline interactions in the knowledge-based economy // Balkan Region Conference on Engineering and Business Education. - 2017. - № 3(1). - p. 320327. - doi: 10.1515/cplbu-2017-0042.
27. Prakash Agrawal, Rakesh Narain Digital supply chain management: An Overview // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - 2018. - № 455(1).
- p. 012074. - doi: 10.1088/1757-899X/455/1/012074.
28. Rozeia Mustafa, Werthner H. Models and Business Strategy - Phenomenon of Explicitnes // International Journal of Global Business & Competitiveness. - 2011.
- № 1. - p. 15.
29. Sun H., Sean Xu S., Silverstein P. Oracle enterprise architecture framework: information architecture domain. / An Oracle White Paper in enterprise architecture., 2012.
- 2771 -
Scholz R.W., Czichos R., Parycek P., Lampoltshammer T.J. Organizational vulnerability of digital threats: a first validation of an assessment method // European Journal of Operational Research. - 2020. - № 282(2). - p. 627-643. Uber to Pay $148 Million in Settlement Over 2016 Data Breach. Bloomberg. [Электронный ресурс]. URL: https://www.bloomberg.com/news/ articles/2018-09-26/uber-to-pay-148-million-in-settlement-over-2016-data-breach (дата обращения: 17.05.2020).
Ulieru M., Verdon J. Organizational transformation in the digital economy // 7th IEEE International conference on industrial informatics. Cardif, 2009. - p. 17-24. Yoo Y., Henfridsson O., Lyytinen K. The new organizing logic of digital innovation: An agenda for information systems research // Information Systems Research. - 2010. - № 21(4). - p. 724-735. - doi: 10.1287/isre.1100.0322.
REFERENCES:
Upravlenie biznesom v tsifrovoy ekonomike: vyzovy i resheniya [Business management in the digital economy: challenges and solutions] (2019). (in Russian).
Alvear-Sosa L., Garcia-Alcaraz J. L., Castrellón-Torres J.P. (2015). Effective use of marketing technology in Eastern Europe: Web analytics, social media, customer analytics, digital campaigns and mobile applicating Journal of Economics, Finance and Administrative Science. (20). 118-132.
Arenkov I.A., Smirnova S. A., Sharafutdinov D.R., Yaburova D.V. (2018). Transformatsiya sistemy upravleniya predpriyatiem pri perekhode k tsifrovoy ekonomike [Transformation of the enterprise management system in the transition to the digital economy]. Russian Journal of Entrepreneurship. (5). 1711-1722. (in Russian).
Aturin V.V., Moga I.S., Smagulova S.M. (2020). Upravlenie tsifrovoy transformat-siey: nauchnye podkhody i ekonomicheskaya politika [Digital transformation management: scientific approaches and economic policy]. The Manager. (2). 67-76. (in Russian). doi: 10.29141/2218-5003-2020-11-2-6.
Barenfanger R., Otto B., Gizanis D. (2015). Business and data management capabilities for digital economy
Chesbrough H. (2006). Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology
<r>
fM
o>
Ю
o>
CT>
31.
1Л 1Л
32.
33.
- 2772 -
Daniel Schallmo, Christofer A. Williams, Luke Boardman (2018). Digital Transformation of Business Models - Best Practice, Enablers, and Roadmap XXVIIIISPIM Innovation Conference - Composing the Innovation Symphony, Austria, Vienna on 18-21 June.
Digital 20/20, Discover your digital futureMcKinsey. Retrieved July 07, 2021, from https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/how-we-help-clients/digital-2020/overview
Dureen Jayaram, Ajay K. Manrai, Lalita A. Manrai (2015). Effective use of marketing technology in Eastern Europe: Web analytics, social media, customer analytics, digital campaigns and mobile application Journal of Economics, Finance and Administrative Science. (20). 118-132.
Earley S. (2017). DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge
Jugulum R., Gray D.H. (2014). Competing with high quality data: concept, tools and techniques for building a successful approach to data quality
Kara Finley and [others] Agile Project Delivery Confidence Mitigate project risks and deliver value to your businessPwC. Retrieved December 12, 2019, from URL.:http://www.pwc.com/us/riskassurance
Kulagin V., Sukharevski A., Meffert Yu. (2019). Digital @Scale: Nastolnaya kniga po tsifrovizatsii biznesa [Digital @Scale: A desktop book on digitalization of business] (in Russian).
Kuntsman A.A. (2016). Transformatsiya vnutrenney i vneshney sredy biznesa v usloviyakh tsifrovoy ekonomiki [Transformation of the internal and external business environment in the digital economy]. Management of economic systems: scientific electronic journal. (11(93)). 1. (in Russian).
Leonardus W. Wasono Mihardjoa, Sasmokoa, Firdaus Alamsyaha and Elidjena (2020). Maximizing co-creation strategy through integration of distinctive capabilities and customer experiences in supply chain management Uncertain Supply Chain Management. (8 (1)). 187-196.
Mariam H. Ismail, Mohamed Khater, Mohamed Zaki (2017). Digital Business Transformation and Strategy: What Do We Know So Far?
Matti Mantymakia, Abayomi Baiyereb, Najmul Islam A.K. M. (2019). Digital platforms and the changing nature of physical work: Insights from Tride-hailing International Journal of Information Management. (49). 452-460.
>4
E о с о
и
ш >
та ш
- 2773 -
<r>
IN CT> lO
CT>
o>
l/l l/l
Meulin R. van der (2018). First 100 days of a Chief Data Officer Gartner, November 20.
Osterwalder A., Pigneur Yyu, Tucci C. (2010). Clarifying Business Models: Origins, Present, and Future of the Concept Communications of the Association for Information Systems. (16(1)). doi: 10.17705/1CAIS.01601.
Otto B. (2011). A Morphology of organization of data governance
Pirnau C., Pirnau M., Titu S., Titu A.M. (2017). Comparative educational study between online and offline interactions in the knowledge-based economy Balkan Region Conference on Engineering and Business Education. (3(1)). 320-327. doi: 10.1515/cplbu-2017-0042.
Prakash Agrawal, Rakesh Narain (2018). Digital supply chain management: An Overview IOP Conference Series. (455(1)). 012074. doi: 10.1088/1757-899X/455/1/012074.
Prokhorov A., Konik L. (2019). Tsifrovaya transformatsiya. Analiz, trendy, mirovoy opyt [Digital transformation. Analysis, trends, world experience] (in Russian).
Ranganathan C., Thompson S. H., Jasbir Dhaliwal (2011). Web-enabled supply chain management: Key antecedents and performance impacts International Journal of Information Management. (31 (6)). 533-545.
Rozeia Mustafa, Werthner H. (2011). Models and Business Strategy - Phenomenon of Explicitnes International Journal of Global Business & Competitiveness. (1). 15.
Scholz R.W., Czichos R., Parycek P., Lampoltshammer T.J. (2020). Organizational vulnerability of digital threats: a first validation of an assessment method European Journal of Operational Research. (282(2)). 627-643.
Sun H., Sean Xu S., Silverstein P. (2012). Oracle enterprise architecture framework: information architecture domain
Uber to Pay $148 Million in Settlement Over 2016 Data BreachBloomberg. Retrieved May 17, 2020, from https://www.bloomberg.com/news/arti-cles/2018-09-26/uber-to-pay-148-million-in-settlement-over-2016-data-breach
- 2774 -
Ulieru M., Verdon J. (2009). Organizational transformation in the digital economy 7th IEEE International conference on industrial informatics. 17-24.
Yoo Y., Henfridsson O., Lyytinen K. (2010). The new organizing logic of digital innovation: An agenda for information systems research Information Systems Research. (21(4)). 724-735. doi: 10.1287/isre.1100.0322.
>4
E о с о
и
ш >
та ш
- 2775 -
ISSN 1994-6929
NJ vj vj СП
О
П —!
ГО
ш <'
ГО m
Г) О
<
О
NJ О NJ
