EnglishНа русском

Переглянути у форматі pdf

ВЕЛИКІ ДАНІ ТА БІЗНЕС-МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМ
Т. О. Шматковська, О. В. Стащук, М. І. Дзямулич

DOI: 10.32702/2307-2105-2021.5.96

УДК: 658.012.2

Т. О. Шматковська, О. В. Стащук, М. І. Дзямулич

ВЕЛИКІ ДАНІ ТА БІЗНЕС-МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМ

Анотація

У статті досліджено особливості формування підходів до бізнес-моделювання в умовах трансформації існуючої системи економічних відносин і переходу до цифрової економіки, що має наслідком інтенсивне розповсюдження Великих даних. Визначено, що сучасні підходи до бізнес-моделювання значною мірою залежать від ефективності застосування апаратних засобів програмного аналізу великих даних, що дозволяє формувати більш досконалі, але разом з тим – більш складні моделі. Усе це потребує застосування все більш складних методів економетричного аналізу та дослідження економічних процесів, що відбуваються в складних економічних системах. Визначено, що потоки Великих даних, на основі яких формуються нові бізнес-моделі, варто розглядати як елемент інноваційного вирішення проблем у бізнес-процесах, що відбуваються у різних складних економічних системах. Відповідно, основною перевагою застосування Великих даних в бізнес-моделюванні є можливості максимальної деталізації усіх аспектів діяльності підприємства.

Ключові слова: бізнес-моделювання; Великі дані; бізнес-процеси; економічні системи; принципи бізнес-моделювання.

Література

1. Becker, J., Rosemann, M., Von Uthmann, C. Guidelines of business process modeling. Business process management. Springer, Berlin, Heidelberg, 2000. Pp. 30-49.
2. Davenport, T. H., Short, J. E.. The New Industrial Engineering: Information Technology and Business Process Redesing. Sloan Management Review. 2000. Vol. 31 (4). Pp. 11-27
3. Einav, L., Levin, J. Economics in the age of big data. Science. 2014. Vol. 346. Issue 6210. Pp. 715–721.
4. Harding, M. “A Good Public Data Policy" The Future of Data-Driven Innovation. US Chamber of Commerce Foundation. 2014. Pp. 42–51.
5. Leymann, F., Altenhuber, W. Managing business processes as information resources. IBM Systems Journal. 1994. Vol. 33 (2). Pp. 326-348.
6. Rosemann, M., Mühlen, M. Evaluation of Workflow Management Systems – a Meta Model Approach. Australian Journal of Information Systems. 1998. Vol. 6 (1). Pp. 103-116.
7. Taylor, L., Schroeder, R., Meyer, E. Emerging practices and perspectives on Big Data analysis in economics: Bigger and better or more of the same?. Big Data & Society. 2014. Vol. 1. Iss. 2.
8. Varian, H. R. Big data: New tricks for econometrics. Journal of Economic Perspectives. 2014. Vol. 28 (2). Pp. 3–28.

T. Shmatkovska, O. Stashchuk, M. Dziamulych

BIG DATA AND BUSINESS MODELING OF ECONOMIC SYSTEMS

Summary

The articles study the peculiarities of the formation of approaches to business modeling in the conditions of transformation of the existing system of economic relations and the transition to the digital economy, which results in the intensive dissemination of Big Data. It is determined that modern approaches to business modeling largely depend on the effectiveness of hardware software analysis of large data, which can form more advanced, but at the same time – more complex models. All this requires the use of increasingly complex methods of economic analysis and study of economic processes in complex economic systems. This complication has also led to the emergence of new, more complex business models that require specially trained staff for their practical use. In addition, there is a growing need to integrate big data processing systems that are constantly provided and processed online and have a significant impact on various business processes. It has been found that in practice Big information allows to increase the efficiency of traditional business modeling for the conditions of their integration through the use of business modeling guidelines. It is determined that the process of adapting elements of existing approaches to the evaluation of information models is not simple. Practical recommendations for the formation of effective business models in the context of constant and intensive growth of Big Data flows, based on the application of six principles designed to improve the quality of these business models. It is investigated that the formation of approaches to business modeling based on the use of big data involves the use of special guidelines for the formation of such models, as well as possible use by enterprises to address the necessary specialists to develop these models, as well as hardware and software and data speed, processing of which will be possible in the process of functioning of the business model. It is determined that the flows of large messages, on the basis of which new business models are formulated, should be considered as elements of innovative problem solving in business processes located in various complex economic systems. In response, the key advantage of Big Data in business modeling is the ability to maximize the detail of all aspects of the enterprise, including modeling its relationships with consumers.

Keywords: usiness modeling; Big Data; business processes; economic systems; principles of business modeling.

References

1. Becker, J., Rosemann, M., Von Uthmann, C. Guidelines of business process modeling. Business process management. Springer, Berlin, Heidelberg, 2000. Pp. 30-49.
2. Davenport, T. H., Short, J. E.. The New Industrial Engineering: Information Technology and Business Process Redesing. Sloan Management Review. 2000. Vol. 31 (4). Pp. 11-27
3. Einav, L., Levin, J. Economics in the age of big data. Science. 2014. Vol. 346. Issue 6210. Pp. 715–721.
4. Harding, M. “A Good Public Data Policy" The Future of Data-Driven Innovation. US Chamber of Commerce Foundation. 2014. Pp. 42–51.
5. Leymann, F., Altenhuber, W. Managing business processes as information resources. IBM Systems Journal. 1994. Vol. 33 (2). Pp. 326-348.
6. Rosemann, M., Mühlen, M. Evaluation of Workflow Management Systems – a Meta Model Approach. Australian Journal of Information Systems. 1998. Vol. 6 (1). Pp. 103-116.
7. Taylor, L., Schroeder, R., Meyer, E. Emerging practices and perspectives on Big Data analysis in economics: Bigger and better or more of the same?. Big Data & Society. 2014. Vol. 1. Iss. 2.
8. Varian, H. R. Big data: New tricks for econometrics. Journal of Economic Perspectives. 2014. Vol. 28 (2). Pp. 3–28.

№ 5 2021

Дата публікації: 2021-05-27

Кількість переглядів: 8256

Відомості про авторів

Т. О. Шматковська

к. е. н., доцент, доцент кафедри обліку і оподаткування, Волинський національний університет імені Лесі Українки

T. Shmatkovska

PhD in Economics, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Accounting and Taxation, Lesya Ukrainka Volyn National University, Lutsk, Ukraine

ORCID:

0000-0003-2771-9982


О. В. Стащук

д. е. н., професор, завідувач кафедри фінансів, Волинський національний університет імені Лесі Українки

O. Stashchuk

Doctor of Economic Sciences, Professor, Head of the Department of Finance, Lesya Ukrainka Volyn National University, Lutsk, Ukraine

ORCID:

0000-0003-2622-7353


М. І. Дзямулич

к. е. н., доцент, доцент кафедри економіки, Луцький національний технічний університет

M. Dziamulych

PhD in Economics, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Economics, Lutsk National Technical University, Lutsk, Ukraine

ORCID:

0000-0003-3714-5062

Як цитувати статтю

Шматковська Т. О., Стащук О. В., Дзямулич М. І. Великі дані та бізнес-моделювання економічних систем. Ефективна економіка. 2021. № 5. – URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=8906 (дата звернення: 28.03.2024). DOI: 10.32702/2307-2105-2021.5.96

Shmatkovska, T., Stashchuk, O. and Dziamulych, M. (2021), “Big data and business modeling of economic systems”, Efektyvna ekonomika, [Online], vol. 5, available at: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=8906 (Accessed 28 Mar 2024). DOI: 10.32702/2307-2105-2021.5.96

Creative Commons License

Стаття розповсюджується за ліцензією
Creative Commons Attribution 4.0 Міжнародна.