Інституційний Репозитарій Білоцерківського НАУ
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://rep.btsau.edu.ua/handle/BNAU/13361| Назва: | Моделювання процесу бізнес-діагностики: математичні та комп'ютерні методи для оцінки ефективності підприємств |
| Інші назви: | Modeling the process of business diagnostics: mathematical and computer methods for evaluating the efficiency of enterprises |
| Автори: | Бондар, Олена Станіславівна Bondar, Olena Новікова, Вікторія Валеріївна Novikova, Victoria Трофимчук, Михайло Іванович Trofimchuk, Michael Ткаченко, Ольга Василівна Tkachenko, Olga |
| Ключові слова: | бізнес-діагностика;business diagnostics;математичне моделювання;mathematical modeling;комп'ютерні методи;computer methods;ефективність підприємства;enterprise efficiency;алгоритми штучного інтелекту;artificial intelligence algorithms;аналіз великих даних;big data analysis;прогнозування;forecasting;автоматизація бізнес-процесів;automation of business processes |
| Дата публікації: | 15-січ-2025 |
| Видавництво: | Дніпровський державний аграрно-економічний університет, ТОВ `ДКС Центр`. |
| Бібліографічний опис: | Бондар О. С. Моделювання процесу бізнес-діагностики: математичні та комп'ютерні методи для оцінки ефективності підприємств / О.С. Бондар, В.В. Новікова, М.І. Трофимчук // Агросвіт. - 2025. - № 1. - С. 39–49. DOI: https://doi.org/10.32702/2306-6792.2025.1 |
| Серія/номер: | Агросвіт. 2025. № 1. С. 39–49; |
| Короткий огляд (реферат): | У статті розглядаються математичні та комп'ютерні методи, що застосовуються для моделювання процесу бізнес-діагностики з метою оцінки ефективності підприємств. Акцент робиться на використанні сучасних підходів, таких як економетричні моделі, алгоритми штучного інтелекту, машинне навчання та аналіз великих даних, які дозволяють забезпечити точність, швидкість і об'єктивність оцінки діяльності підприємств. Описано основні етапи бізнес-діагностики, зокрема збирання, обробка та аналіз даних, а також методи прогнозування та оптимізації. Розглянуто переваги застосування комп'ютерних технологій для автоматизації процесів діагностики, що сприяє зниженню витрат часу і покращенню ефективності управлінських рішень. Визначено основні проблеми та обмеження впровадження таких методів, зокрема необхідність висококваліфікованих фахівців та інвестицій у технологічну інфраструктуру. В статті також підкреслюється важливість інтеграції цих методів у стратегію управління підприємствами для досягнення сталого розвитку в умовах швидко змінюваного економічного середовища. |
| Опис: | This article explores mathematical and computational methods used in modeling the business diagnostics process for evaluating the effectiveness of enterprises. It focuses on the application of modern approaches such as econometric models, artificial intelligence algorithms, machine learning, and big data analysis, which ensure accuracy, speed, and objectivity in assessing business performance. The article outlines the main stages of business diagnostics, including data collection, processing, analysis, and methods for forecasting and optimization. Emphasis is placed on the advantages of utilizing computer technologies to automate diagnostic processes, which helps reduce time consumption and improve the efficiency of managerial decisions. The importance of business diagnostics as a tool for continuous monitoring of an enterprise's operational health and strategic development is analyzed. The role of mathematical and computational methods in transforming business diagnostics from a manual, time-consuming task into a dynamic, real-time evaluation process is examined. It is noted that the increasing complexity of global markets, rapid technological advancements, and constant changes in the economic and regulatory landscape have made traditional methods of performance evaluation insufficient for modern businesses. Therefore, businesses need to adopt more advanced, data-driven approaches to maintain competitiveness. The article further emphasizes the key role that data analysis tools play in the decision-making process of enterprises, providing insights that would otherwise be difficult to obtain through traditional methods. By utilizing machine learning algorithms, artificial intelligence, and data analytics, companies can not only assess their current performance but also predict future trends, identify potential risks, and optimize their strategies for better long-term results. The integration of big data technologies has opened up new possibilities for real-time monitoring and the development of predictive models, which allow businesses to anticipate challenges before they arise and take proactive measures. Moreover, the potential for businesses to leverage these tools for continuous improvement and innovation is discussed. The convergence of various mathematical models, AI techniques, and business analytics has become a powerful tool for enterprises striving to adapt to fast-paced, volatile markets. The research also discusses the limitations of these methods, such as the need for specialized expertise and the financial costs associated with implementing advanced computational tools. Small and medium-sized enterprises, in particular, may face challenges related to the high costs of infrastructure and training, making the adoption of such technologies more difficult. However, the article suggests that overcoming these barriers is necessary for businesses to remain competitive in an increasingly complex market environment. In conclusion, the article emphasizes the growing importance of mathematical and computational methods in business diagnostics. These tools not only streamline the process of evaluating enterprise performance but also provide invaluable insights into strategic decision-making. For businesses to thrive in the modern world, it is imperative to invest in innovative technologies and integrate them into their management systems. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://rep.btsau.edu.ua/handle/BNAU/13361 |
| УДК: | 332.1 711. 519.8 005.31 |
| Розташовується у зібраннях: | Наукові публікації |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Bondar_A+1-2025_St6.pdf | 797,52 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.