РАЗВИТИЕ ЦИФРОВЫХ СИСТЕМ И ОБЗОР ИНСТРУМЕНТОВ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20800618##article.subject##:
цифровые системы, цифровая трансформация, бизнес-аналитика, принятие решений, менеджмент.##article.abstract##
В данной статье рассматриваются этапы развития цифровых систем управления
бизнесом и современных инструментов принятия решений. Исследование основано на анализе научных
публикаций зарубежных ученых, посвященных вопросам цифровой трансформации и применения
цифровых платформ в управленческой деятельности. Изучены технологические основы цифровых
систем поддержки принятия решений, проведены качественный анализ и систематизация современных
аналитических инструментов. Результаты исследования обобщены и представлены с использованием
методов визуализации, что позволяет более наглядно раскрыть особенности развития цифровых
технологий и их значение для повышения эффективности управления
Библиографические ссылки
1. Delen, D. (2015). Real-World Data Mining: Applied Business Analytics and Decision Making. Upper
Saddle River, NJ: FT Press (a Pearson Company).
2. Delen, D., & Demirkan, H. (2013). Data, information and analytics as services. Decision Support
Systems, 55, 359–363.
3. Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2017). Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A
Managerial Perspective. Upper Saddle River, NJ: Pearson.
4. Robinson, A., Levis, J., & Bennett, G. (2010). INFORMS to officially join analytics movement. ORMS
Today, October 2010.
5. Delen, D., & Ram, S. (2018). Research challenges and opportunities in business analytics. Journal of
Business Analytics, 1(1), 2–12. DOI: 10.1080/2573234X.2018.1507324.
6. Delen, D., & Zolbanin, H. M. (2018). The analytics paradigm in business research. Journal of Business
Research, 90, 186–195.
7. Shmueli, G., & Koppius, O. R. (2011). Predictive analytics in information systems research. MIS
Quarterly, 35(3), 553–572. DOI: 10.2307/23042796.
8. Breiman, L. (2001). Statistical modeling: The two cultures. Statistical Science, 16(3), 199–231.
9. Putka, D. J., Beatty, A. S., & Reeder, M. C. (2018). Modern prediction methods: New perspectives on
a common problem. Organizational Research Methods, 21(3), 689–732. DOI: 10.1177/1094428117697041.
10. Zhang, K., Bhattacharyya, S., & Ram, S. (2016). Large-scale network analysis for online social brand
advertising. MIS Quarterly, 40(3), 849–868. DOI: 10.25300/MISQ.
11. Bhattacharya, D., & Ram, S. (2015). RT @News: An analysis of news agency ego networks in a microblogging
environment. ACM Transactions on Management Information Systems, 6(3), 1–25.
12. Lismont, J., Ram, S., Vanthienen, V., Lemahieu, W., & Baesens, B. (2018). Predicting interpurchase
time in a retail environment using customer product networks: An empirical study and evaluation. Expert
Systems with Applications, 104, 22–32. DOI: 10.1016/j.eswa.2018.03.016.
13. Liu, J., & Ram, S. (2018). Using big data and network analysis to understand Wikipedia article quality.
Data & Knowledge Engineering, 115, 80–93. DOI: 10.1016/j.datak.2018.02.004.
14. Srinivasan, K., Currim, F., & Ram, S. (2018). Predicting high-cost patients at the point of admission
using network science. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. DOI: 10.1109/JBHI.2017.2783049.
15. Ram, S., Wang, Y., Currim, F., & Currim, S. (2015). Using big data for predicting freshman retention. In
Proceedings of the International Conference on Information Systems. Fort Worth, Texas, USA.
16. Wang, Y., Ram, S., Currim, F., Dantas, E., & Sabóia, L. A. (2016). A big data approach for smart
transportation management on bus networks. In 2016 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2) (pp.
1–6). Trento, Italy.
17. Hauser, O., & Luca, M. (2015). How to design and analyze a business experiment. Harvard Business
Review.
18. Zoumpoulis, A., Simenter, D., & Evgeniou, T. (2015). Run field experiments to make sense of your big
data. Harvard Business Review.
Загрузки
##submissions.published##
Как цитировать
##issue.issue##
##section.section##
Лицензия
Copyright (c) 2026 YASHIL IQTISODIYOT VA TARAQQIYOT

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.