CC BY
1ЗАДАЧИ БИЗНЕС-АНАЛИТИКИ ДЛЯ ЗЕЛЕНОЙ ЭКОНОМИКИ
И.А. Брусакова, А.И. Васильев
2Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» имени В.И.Ульянова (Ленина), заведующая кафедрой «Инновационного менеджмента»,
Действительный член Метрологической академии РФ, действительный член Международной академии высшей школы, доктор технических наук, профессор. https://doi.org/10.5281/zenodo.11001634
Аннотация. В условиях перехода от технологий управления цифровыми экосистемами как сложными динамическими системами Индустрии 4.0 к технологиям Индустрии 5.0 особую роль приобретают процедуры обработки и интерпретации измерительной информации о внешней и внутренней средах экосистем для формирования управленческих решений. Формирование требований управления процессами для экосистем Зеленой экономики должны быть сформулированы применительно к сквозной интеграции разноформатных, неструктурированных данных в концепции ITSM технологий. В статье представлен подход анализа данных для формирования управленческих решений по эффективности маркетинговых цифровых экосистем в условиях зеленой экономики.
Ключевые слова: цифровая экосистема, цифровые трансформации, ESG и ITSM концепции, Зеленая экономика, сквозная интеграция данных, управленческое решение, бизнес-аналитика.
BUSINESS INTELLIGENCE CHALLENGES FOR THE GREEN
ECONOMY I.A. Brusakova, A.I. Vasiliev
St. Petersburg State Electrotechnical University "LETI" named after. V.I.Ulyanova (Lenina) Russia, 197002, St. Petersburg, st. Prof. Popova, 5
Abstract. In the context of the transition from digital ecosystem management technologies as complex dynamic systems of Industry 4.0 to Industry 5.0 technologies, procedures for processing and interpreting measuring information about the external and internal environments of ecosystems to form management decisions take a special role. The formation of process management requirements for Green Economy ecosystems should be formulated in relation to the end-to-end integration of multi-format, unstructured data into the ITSM technology concept. The article presents an approach to data analysis to form management decisions on the effectiveness of marketing digital ecosystems in a green economy.
Keywords: digital ecosystem, digital transformations, ESG and ITSM concepts, Green economy, end-to-end data integration, management solution, business analytics.
Введение
Зеленая экономика в условиях перехода от технологий Индустрии 4.0 к Индустрии 5.0 рассматривается с точки зрения комплексного описания процессов управления внешней и внутренней средами цифровых экосистем [1-2]. Переход на полностью автоматизированное цифровое производство, управляемое интеллектуальными системами в режиме реального времени в постоянном взаимодействии с внешней средой, выходящее за границы одного предприятия, с перспективой объединения в глобальную
промышленную «сеть вещей и услуг». Решение задач построения управленческих решений связано с выявлением системы ключевых показателей эффективности и представления их в системах поддержки и принятия решений с помощью технологий визуализации, 3D, AD технологий позволит обеспечить ESG принцип управления цифровыми экосистемами. Приобретение добавленной стоимости цифровыми экосистемами обеспечивается созданием необходимого информационно-алгоритмического обеспечения бизнес-аналитики. Данные являются сырьем для принятия управленческих решений.
1. Бизнес-модели цифровых экосистем
Цифровые экосистемы применительно к задачам устойчивого развития и требований Зеленой экономики используют многомерные корпоративные данные для анализа особенностей внешней и внутренней сред [3-4]. Экосистему называют цифровой, потому что все задачи управления в настоящее время решаются в единой информационной среде - информационно-коммуникационной инфраструктуре. В эту инфраструктуру встроены: программно-аппаратная часть приобретения информации, SCADA, ERP, BPM системы, цифровые коммуникации с внешней средой (социальные сети, ИТ-сервисы и т.д.). ITSM (IT Service Management) концепция позволяет организовать консолидацию, синхронизацию, интерпретацию различных наборов данных для управленческих решений.
Задачи бизнес-аналитики - выработки управленческих решений - связаны с анализом данных и о технической, и о социально-экономической подсистемах цифровых экосистем.. И та, и другая подсистемы образуют сложную динамическую систему, которую мы описываем в виде модели цифрового предприятия. Эта сложная динамическая система в концепции Индустрии 4.0 и 5.0 называется киберфизической системой.
Для задач бизнес-аналитики необходимо определить модель условий для управления цифровой экосистемой. Существенным, определяющим в этом случае является тип архитектуры предприятия, тип бизнес-модели предприятия, тип ИТ-архитектуры предприятия, описание бизнес-процессов предприятия.
Бизнес-решение определим как состояние бизнес-системы в определенный момент времени для определенной бизнес-архитектуры. Бизнес-решение связано с выработкой оценки эффективности деятельности корпорации (метрики системы сбалансированных показателей BSC, ключевых индикаторов эффективности KPI, CVT и т.д.).
Бизнес-модель предприятия позволяет описать его позиции на рынке произведенных продуктов, участников, взаимосвязи, коммуникации, способы получения прибыли и т.д.
Существует множество подходов к классификации различных бизнес-моделей. Так, например:
- классификация из 16 бизнес-моделей «Архетипы бизнес-моделей MIT» (MIT Business Model Archetypes (BMAs) разработана группой специалистов из Массачуссетского технологического института (2004), включает в себя различные ситуации покупателей и продавцов физических и финансовых активов компании [5].
- классификация бизнес-моделей (Business model framework (BMF), разработанную H. Chesbrough (2006) с точки зрения ориентации на внутренний (ориентация на внутренние цели компании) и внешний (ориентация на покупателя) бизнес компании [6 ].
- применение модели Санкт-Галлена (St. Gallen) для каждого участника сетевого взаимодействия (роли в цепочке создания стоимости) по четырем признакам: Кто (Who -Customer, Заказчик ценности), Что (What - Value proposition, Предложение ценности, продукт или услуга), Как (How - Value Chain, Внутренняя цепочка создания ценности как набор взаимосвязанных видов деятельности), Ценность (Value - Revenue mechanism, Стоимость, структура затрат и применяемые меха- низмы доходов). Единая концепция бизнеса рассматривается с учетом сетевых эффектов для всех взаимодействующих участников цепочки создания стоимости. Если хотя бы один из участников взаимодействия не получает эффект, то бизнес- модель становится нежизнеспособной [6].
-в [7] предложена дополнительная классификация бизнес-моделей, ориентированных на применение для концепции Индустрии 5.0. Модель платформы Интернета вещей; Модель услуг в цепочке создания стоимости; Модель торговой площадки (брокерская платформа); Модель доверенного доступа к данным.
- известны традиционные бизнес-модели, ранжированные по принципу организации бизнеса и взаимоотношений с потребителем: Freemium ("Начни пользоваться бесплатно"; Long Tail ("Длинный хвост"); Lock-In ("Бритва и лезвие"); Crowdfunding (Краудфандинг, "вскладчину"); P2P (Peer-to-Peer) "Ты мне - я тебе"/Без посредников; Аренда вместо покупки; Аукцион; Долевая собственность; Подписка; Самообслуживание; Двусторонний рынок; Айкидо (дифференциация).
Роль архитектуры бизнес-моделей важна для формирования начальных условий бизнес-аналитики: только определив архитектуру цифровых экосистем можно организовать направленный сбор данных о процессах, инфраструктуре, внешней среде и т.д.
2. Роль данных в принятии управленческих решений
Авторы [9] отмечают, что для разработки управленческих решений важным аспектом является анализ внутренней и внешней среды организации, а также прогноз их динамики. В данном случае совершенно очевидно, что анализ внутренней и внешней среды организации предполагает сбор и систематизацию данных, необходимых для принятия решений.
В [10] подчеркивается важность качества управленческого решения, которое определяется как степень соответствия «совокупности параметров решения общей стратегии развития предприятия и сложившейся проблемной ситуации при общей реальности его реализации». В формулировке также отражена роль данных, так как для увеличения соответствия решения стратегии компании и проблемной ситуации решение должно базироваться на данных о проблеме и о стратегии компании.
В [11] подчеркивается, что управленческие решения должны быть обоснованными техническими и экономическими расчетами. Они не должны противоречить трудовому законодательству и должны дать положительный эффект. «Принимая решение, требуется точно определить суть проблемы, что конкретно надо сделать, когда, какого результата добиться, что помешает и что поможет, кого и как это затронет». Автор отдельно подчеркнул важность непротиворечия именно трудовому законодательству. В то время, как в рамках данной статьи важно подчеркнуть, что решения не должны идти в разрез с любыми законами и подзаконными документами. Однако в данном источнике подчеркивается
важность данных различного содержания и, что особенно ценно, важность обработки этих данных для принятия управленческого решения.
По мнению автора [12], процесс принятия управленческого решения можно представить в виде 7 обязательных этапов:
1. Понимание, какое решение необходимо принять
a. Оценка проблемы
b. Постановка цели
c. Выявление критериев успеха
2. Поиск и аккумуляция требуемой информации
a. Сбор внутренней информации
b. Поиск внешней информации
c. Аккумуляция всего массива данных
3. Создание стека всех возможных альтернативных решений с точки зрения различных стейкхолдеров.
4. Оценка каждого из возможных вариантов решения
5. Выбор варианта решения на основе критериев успеха
6. Реализация принятого решения
7. Оценка последствий принятого решения.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что критерием качества принятого управленческого решения является его соответствие внутреннему состоянию компании, факторам внешней среды и проблемам, стоящим перед компанией. А принять качественное управленческое решение без сбора, анализа, обработки и интерпретации данных фактически невозможно. Составляющими управленческих решений являются: технологическая; экономическая; организационная; социальная; правовая; маркетинговая.
Управленческие решения, таким образом, должны содержать данные (Таблица) обо всех источниках формирования управленческого решения.
Таблица. Источники данных управленческих решений
Наименование части Наименование данных Краткая характеристика
Технологическая часть Внутренние технологические данные Информация о технологиях, используемых в компании, о технологических проблемах, ожидаемых изменениях в технологиях
Внешняя технологическая информация Технологии, применяемые сегодня в сфере работы организации и смежных сферах
Экономическая часть Внутренние экономические данные Финансово-экономическая диагностика организации, ожидаемые результаты экономического состояния
Внешняя экономическая информация Экономическая ситуация на рынке и в сфере деятельности организации. Тренды в экономике
Организационная Внутренние данные Ситуация с персоналом в
часть персонала компании, количество, качество, слабые и сильные стороны организации труда
Внешнее окружение Конкуренция на рынке труда,
кадрами степень заинтересованности потенциальных работников в сотрудничестве с организацией
Социальная часть Внутренние данные социальные Взаимоотношения в коллективе компании, отношение сотрудников к бренду работодателя
Внешние социальные Описание внешних целевых
данные аудиторий и из взаимоотношений с компанией
Правовая часть Внутренние данные правовые Внутренние документы компании, факты нарушения внутренних регламентов, способы устранения данных нарушений
Внешние правовые данные Информация о законах и
подзаконных актах,
правоприменительной практике по
тематике деятельности компании
Маркетинговая часть Внутренние маркетинговые Цели и задачи маркетинга
данные компании, маркетинговая стратегия, используемые маркетинговые инструменты и их эффективность
Внешняя маркетинговая Конкурентное окружение,
информация поставщики, потребители. Маркетинговое состояние рынка
Заключение
Для концепции Индустрии 4.0 очень важным фактором является гибкость и оперативность принимаемых решений. Параллельный инжиниринг ресурсов цифровых экосистем, выбор архитектуры сетевого взаимодействия составляющих экосистему, интеграция в единое инфокоммуникационное пространство, подготовка управленческих решений по многим видам деятельности - залог успеха Зеленой экономики. Для качественного принятия управленческого решения необходимо учитывать все его составные части, которые, в свою очередь, представляются различными сведениями и наборами данных. При этом важно наладить постоянный сбор, аккумулирование и обработку внутренних и внешних данных. Решение задач бизнес-аналитики для цифровой экосистемы в условиях ESG, ITSM технологий позволит реализовать принцип сквозной интеграции данных о внутренней и внешней средах. сможет встроится в инновационную Зеленую экономику и обеспечить в ее рамках свой устойчивый рост.
Кроме того, экосистемный подход предполагает унификацию решений в рамках компаний одной экосистемы. Для обеспечения этой унификации также важнейшую роль играют получаемые данные и обмен ими в рамках экосистемы. В случае налаживания обмена информации скорость и качестве принимаемых управленческих решений кратно возрастают, что обеспечивает эффективный рост всей экосистеме в целом.
Список источников
1. Теоретическая инноватика/Под ред. И.А. Брусаковой. - М.: Изд-во Юрайт, 2023 - 333 с.
2. https://ecoprom.misis.ru/jour/artide/view/961?locale=ru_RU Бабкин А.В., Федоров А.А., Либерман И.В., Клачек П.М. Индустрия 5.0: понятие, формирование и развитие. Экономика промышленности / Russian Journal of Industrial Economics. 2021;14(4):375-395.
3. Клейнер Г.Б. Экономика экосистем: шаг в будущее // Экономическое возрождение России. — 2019. — № 1. — С. 40-45.
4. Клейнер Г.Б. Социально-экономические экосистемы в свете системной парадигмы // Системный анализ в экономике-2018: материалы V Международной научно-практической конференции — биеннале (г. Москва, 21-23 ноября 2018 г.) / Под общ. ред. Г.Б. Клейнера, С.Е. Щепетовой. — М.: Прометей, 2018. — С. 5-14.
5. Oliver Gassmann, Karolin Frankenberger, Michaela Csik St. Gallen Business Model Navigator - www.bmi-lab.chhttps://bmilab.com/business-model-navigator-full-paper
6. https://bizmodelgu.ru/klassifikaciya-business-models-mit-2/] Ремесло бизнес-моделирования
7. Тельнов Ю.Ф., Брызгалов А.А., Козырев П.А., Королева Д.С. Выбор типа бизнес-модели для реализации стратегии цифровой трансформации сетевого предприятия/Бизнес-информатика, том 16. - №4 .2022. С.50-62.
8. https://www.litres.ru/book/oliver-gassman/biznes-modeli-55-luchshih-shablonov-21130203/chitat-onlayn/0ливер Гассман, Каролин Франкенбергер, Микаэла Шик Бизнес-модели: 55 лучших шаблонов.- Изд-во «Альпина Бизнес Паблишер», 2016.
9. Найденова, Л. И. Разработка и принятие управленческих решений : учеб. пособие / Л. И. Найденова, Л. Ф. Каримова. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2020. - 56 с.
10. Мусагаджиева М.К., Магомедбеков ГУ. СОВРЕМЕННЫЕ ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ // Теория и практика современной науки. 2021. №1 (67). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-osobennosti-upravlencheskih-resheniy-na-predpriyatiyah (дата обращения: 22.12.2023).
11. Зиновьев Ф. В. ТРАНСФОРМАЦИЯ ВОЗЗРЕНИЙ НА СУЩНОСТЬ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ // Ученые записки Крымского федерального университета имени В. И. Вернадского. Экономика и управление. 2022. №2.
12. База знаний компании Asana [Электронный ресурс] URL: https://asana.com/ru/resources/decision-making-process (дата обращения: 01.02.2024)
