МОДЕЛЮВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНО-АНАЛІТИЧНОГО СЕРЕДОВИЩА ДЛЯ УПРАВЛІННЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСАМИ ПІДПРИЄМСТВА
Анотація
У статті представлено концептуальну модель інформаційно-аналітичного середовища, призначену для підвищення ефективності управління бізнес-процесами підприємства в умовах цифрової трансформації. Актуальність тематики зумовлена зростаючою потребою в адаптивних і комплексних управлінських рішеннях, здатних об’єднувати дані з різних джерел, забезпечувати аналітичну підтримку в режимі реального часу та сприяти прийняттю обґрунтованих рішень у динамічному бізнес-середовищі. Дослідження ґрунтується на аналізі сучасних підходів до управління бізнес-процесами та інформаційного забезпечення на підприємствах різних галузей, зокрема виявлено обмеження традиційних ERP-систем, недостатню інтегрованість ІТ-інфраструктури, фрагментарність обробки даних та низький рівень гнучкості при зміні зовнішніх умов. Модель, що пропонується, охоплює структурно-функціональні компоненти, зокрема підсистему збору, зберігання та обробки даних, аналітичний блок із вбудованими інструментами бізнес-аналітики, модуль користувацького інтерфейсу з можливістю персоналізації доступу, а також засоби забезпечення інформаційної безпеки. Взаємозв’язки між компонентами базуються на принципах модульності, масштабованості та сумісності з наявними корпоративними платформами. У статті подано методику побудови моделі із використанням сучасних засобів моделювання – BPMN для опису бізнес-процесів, UML для структурування взаємодій між компонентами системи, а також Data Flow Diagram для опису потоків інформації. Умовний кейс впровадження моделі на підприємстві харчової промисловості демонструє практичну реалізацію окремих компонентів моделі та позитивні зміни, що супроводжували її застосування. Зокрема, спостерігалося підвищення узгодженості між підрозділами, зниження часових витрат на виконання стандартних операцій, покращення оперативного контролю за ключовими показниками діяльності, а також підвищення точності аналітичних прогнозів. Запропонований підхід порівнюється з традиційними рішеннями, в яких переважає ізольоване функціонування систем без комплексної інтеграції. У висновках обґрунтовано універсальність моделі, її здатність до масштабування, адаптації та подальшого вдосконалення. Серед перспектив розвитку визначено використання інтелектуальних алгоритмів, засобів обробки неструктурованих даних, хмарних технологій, а також впровадження механізмів самонавчання для підвищення ефективності управлінських рішень і стійкості підприємства в умовах змінного середовища.
Посилання
Gounaris A. (2016) Towards automated performance optimization of BPMN business processes. In East European conference on advances in databases and information systems. Cham: Springer International Publishing, pp. 19–28.
Stefanovic N., Stefanovic D. (2009) Supply chain business intelligence: technologies, issues and trends. In Artificial Intelligence An International Perspective: An International Perspective. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp. 217–245.
Boukhers Z., Lange C., Beyan O. (2023) Enhancing data space semantic interoperability through machine learning: a visionary perspective. Proceedings of the ACM Web Conference, pp. 1462–1467.
Gurcan F., Ayaz A., Menekse Dalveren G. G., Derawi M. (2023) Business Intelligence Strategies, Best Practices, and Latest Trends: Analysis of Scientometric Data from 2003 to 2023 Using Machine Learning. Sustainability, no. 15(13). DOI: https://doi.org/10.3390/su15139854
Krutikov O., Derzhypilskyi Yu. (2025) Modeliuvannia biznes-protsesiv dlia pidvyshchennia efektyvnosti diialnosti pidpryiemstva [Business process modeling to improve enterprise performance]. Doslidzhennia ta innovatsii - Research and innovation, vol. 1(2(5)), pp. 92–98. (in Ukrainian)
Satyr L., Zadorozhna R., Novikova V., Vasylenko O. (2022) Modeliuvannia i optymizatsiia biznes-protsesiv ta vizualizatsiia eksabaitovykh danykh [Business process modeling and optimization and exabyte data visualization]. In I. L. Tatomyr, Yu. O. Shulzhyk (Eds.). Eksabaitova ekonomika: pidruchnyk [Exabyte economy: textbook]. Truskavets: POSVIT, pp. 50–60. (in Ukrainian)
Mangler J., Rinderle-Ma S. (2022) Cloud process execution engine: architecture and interfaces. Cornell university. arXiv:2208.12214v2. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.12214
Shkrabak I. V., Latysheva O. V., Shevchenko N. Yu. (2022) Upravlinnia materialnymy resursamy v biznes-protsesakh hirnycho-metalurhiinykh kompaniy na zasadakh Perfomance Management [Management of material resources in business processes of mining and metallurgical companies based on Performance Management]. Ekonomichnyi visnyk Donbasu - Economic Bulletin of Donbas, no. 3(69), pp. 66–73. (in Ukrainian)
Gounaris A. Towards automated performance optimization of BPMN business processes. In East European conference on advances in databases and information systems. Cham: Springer International Publishing. 2016. pp. 19-28.
Stefanovic N., Stefanovic D. Supply chain business intelligence: technologies, issues and trends. In Artificial Intelligence An International Perspective: An International Perspective. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. 2009. pp. 217-245.
Boukhers Z., Lange C., Beyan O. Enhancing data space semantic interoperability through machine learning: a visionary perspective. Proceedings of the ACM Web Conference 2023. pp. 1462-1467.
Gurcan F., Ayaz A., Menekse Dalveren G. G., Derawi M. Business Intelligence Strategies, Best Practices, and Latest Trends: Analysis of Scientometric Data from 2003 to 2023 Using Machine Learning. Sustainability. 2023. №15(13). DOI: https://doi.org/10.3390/su15139854
Крутіков О., Держипільський Ю. Моделювання бізнес-процесів для підвищення ефективності діяльності підприємства. Дослідження та інновації, 2025. Том 1(2 (5)). С. 92-98.
Сатир Л., Задорожна Р., Новікова В., Василенко О. Моделювання й оптимізація бізнес-процесів та візуалізація ексабайтових даних. Ексабайтова економіка: підручник. За науковою ред. к.е.н., доц. Татомир І.Л., к.техн.н., доц. Шульжика Ю.О. Трускавець: ПОСВІТ, 2022. С. 50-60.
Mangler J., Rinderle-Ma S. Cloud process execution engine: architecture and interfaces. Cornell university. arXiv:2208.12214v2. 2022. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.12214.
Шкрабак І. В., Латишева О. В., Шевченко Н. Ю. Управління матеріальними ресурсами в бізнес-процесах гірничо-металургійних компаній на засадах Perfomance Management. Економічний вісник Донбасу. 2022. №3 (69). С.66-73.
