ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ В СОВРЕМЕННОМ МЕНЕДЖМЕНТЕ

DIGITAL TRANSFORMATION IN MODERN MANAGEMENT

Nikita Kochukhay

Postgraduate student, Department of Commerce and Customs Donetsk State University,

Russia, Donetsk

АННОТАЦИЯ

Цель статьи состоит в исследовании цифровой трансформации в современном менеджменте. Рассмотрены ключевые элементы цифровой трансформации в современном менеджменте. Приведены примеры бизнес-процессов, прошедших цифровую трансформацию. Определено, что, цифровая трансформация стала необходимым условием успешного функционирования и роста бизнеса в условиях современной экономики.

ABSTRACT

The purpose of the article is to study digital transformation in modern management. The key elements of digital transformation in modern management are considered. Examples of business processes that have undergone digital transformation are given. It is determined that digital transformation has become a necessary condition for the successful functioning and growth of a business in a modern economy.

Ключевые слова: цифровая трансформация, большие данные, искусственный интеллект, интернет вещей, автоматизация процессов, облачные вычисления.

Keywords:  digital transformation, Big Data, Artificial Intelligence, The Internet of Things, Robotic Process Automation, cloud computing.

Цифровая трансформация представляет собой глобальное изменение способов ведения бизнеса, обусловленное активным использованием цифровых технологий для улучшения операционной эффективности, ускорения роста и адаптации к современным экономическим реалиям. Данный подход оказывает значительное влияние на современный менеджмент, приводя к изменению традиционных моделей управления компаниями [2, с.53].

Ключевые элементы цифровой трансформации:

1. Использование больших данных (Big Data). Большие объемы данных позволяют менеджерам получать ценную информацию относительно поведения потребителей, рынков и внутренних процессов компании. Анализ этих данных позволяет создавать персонализированные продукты и услуги, повышать лояльность клиентов и снижать операционные риски.

Основные направления использования Big Data:

1. Розничная торговля. Магазины используют Big Data для анализа покупательского поведения, управления запасами товаров и персонализации маркетинга. Благодаря этому удается снизить убытки от устаревших запасов и увеличить доход за счет адресных рекламных кампаний.

2. Финансовый сектор. Банковские учреждения применяют большие данные для оценки кредитных рисков, выявления мошенничества и автоматизации принятия решений по выдаче кредитов. Анализ транзакционных данных также используется для улучшения клиентских предложений и предотвращения финансовых потерь.

3. Медицина. Применение больших данных позволяет быстрее диагностировать заболевания, проводить научные исследования и разрабатывать эффективные методы лечения. Биомедицинская информация, полученная от пациентов, используется для точного подбора лекарств и профилактики заболеваний.

4. Транспорт и логистика. Автоматизированные системы обработки данных помогают отслеживать транспортные потоки, планировать маршруты доставки грузов и сокращать расходы на топливо и обслуживание транспортных средств.

5. Энергетика. Производители электроэнергии используют большие данные для мониторинга состояния сетей, прогнозирования потребления энергии и минимизации аварийных ситуаций.

Например, российский ритейлер «Яндекс.Маркет» применяет Big Data для оптимизации ассортимента, предсказания спроса и выявления потребительских предпочтений.

2. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Применение алгоритмов ИИ позволяет значительно ускорить обработку данных, повысить точность прогнозов и снизить затраты на рутинные операции. Машинное обучение способно автоматически выявлять скрытые закономерности, помогая менеджерам принимать обоснованные стратегические решения [1, с.82].

Можно выделить ключевые аспекты применения ИИ в менеджменте:

1. Автоматизация рутинных задач.

ИИ способен брать на себя выполнение повторяющихся действий, освобождая менеджеров для выполнения более сложных и творческих задач. Роботы-консультанты, чат-боты и виртуальные ассистенты снижают нагрузку на персонал и повышают скорость обработки запросов клиентов.

2. Аналитические способности.

Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения обрабатывают большие объемы данных и выявляют скрытые закономерности, помогающие менеджерам принимать более информированные решения. Например, анализ данных о клиентах позволяет точно сегментировать аудиторию и формировать персонифицированные предложения.

3. Предсказательная аналитика.

Прогностическое моделирование позволяет заранее предвидеть изменения на рынке, спрогнозировать поведение конкурентов и подготовить стратегию реагирования. Такие модели используются для определения оптимального времени выхода продукта на рынок, выбора стратегии ценообразования и планирования ресурсов.

4. Управление персоналом.

HR-аналитика с использованием ИИ помогает эффективно подбирать кадры, анализировать мотивацию сотрудников и строить прогнозы по увольнению персонала. Например, алгоритмы могут определять уровень удовлетворенности работников и рекомендовать мероприятия по повышению вовлечённости.

5. Усовершенствование процесса принятия решений.

Инструменты ИИ способствуют улучшению качества принимаемых решений путем предоставления объективных данных и рекомендаций. Они обеспечивают поддержку менеджерам в выборе наилучшего варианта действий, основываясь на детальном анализе ситуации.

Примером является компания «Сбер», которая активно внедряет AI-технологии в различных сферах своего бизнеса, начиная от автоматизации банковских операций и заканчивая разработкой медицинских диагностических систем.

3. Интернет вещей (IoT). Подключение физических объектов к сети позволяет собирать и анализировать огромное количество данных в режиме реального времени. IoT открывает возможности для удаленного мониторинга оборудования, оперативного контроля производственных процессов и повышения безопасности работников.

Ключевые компоненты IoT:

1. Датчики: физические элементы, измеряющие различные показатели (температуру, влажность, давление, свет).

2. Устройства передачи данных: модули Wi-Fi, Bluetooth, NFC, GSM/GPRS и др., обеспечивающие связь между устройствами.

3. Платформы сбора и анализа данных: серверы и облака, хранящие и обрабатывающие поступающую информацию.

4. Приложения и интерфейсы: программы и веб-сервисы, предоставляющие пользователям доступ к данным и управлению системой.

Технологии и стандарты:

Для успешной реализации концепции IoT необходимы стандартизованные протоколы обмена данными и архитектуры систем. Среди наиболее распространенных стандартов можно отметить:

• IPv6 — расширение возможностей адресации устройств в Интернете.
• MQTT — легкий протокол обмена сообщениями для небольших устройств с ограниченными ресурсами.
• CoAP — облегченный аналог HTTP для низкоскоростных сетей.
• LoRaWAN — технология широкополосной радиосвязи для удаленного подключения маломощных устройств.

Российский оператор «Ростелеком» активно развивает проекты IoT, такие как умные города и промышленные решения, позволяющие существенно экономить ресурсы и минимизировать потери.

4. Автоматизация процессов (Robotic Process Automation, RPA). RPA обеспечивает замену ручного труда автоматизированными системами, уменьшая вероятность ошибок и ускоряя выполнение повседневных задач. Автоматизация особенно эффективна в сфере бухгалтерии, HR и маркетинга [3, с.40].

Методы и подходы к внедрению автоматизации:

1. Диагностика текущих процессов и оценка потребностей в автоматизации.

2. Выбор подходящей ИТ-платформы и поставщика решений.

3. Организация пилотного проекта и тестирование выбранных решений.

4. Масштабирование успешных практик на всю организацию.

5. Постоянное совершенствование используемых методов и подходов.

Компания «Газпром нефть» активно внедряет RPA для автоматизации административных функций, что позволило сократить временные затраты и повысить уровень точности выполняемых операций.

5. Облачные вычисления. Переход на облачную инфраструктуру снижает капитальные расходы, улучшает масштабируемость и доступность ИТ-ресурсов. Облако также упрощает сотрудничество между подразделениями и филиалами компании, повышая скорость обмена информацией и координацию действий.

«Почта России» перешла на облачные технологии для хранения и обработки данных, что обеспечило высокую надежность и безопасность информационной инфраструктуры.

Таким образом, цифровая трансформация стала неотъемлемой частью современного менеджмента, предоставляя бизнесу возможность уверенно двигаться вперед и справляться с вызовами постоянно меняющегося мира.

Список литературы:

1. Инновационный менеджмент / под ред. В. А. Антонца, Б. И. Бедного. — М.: Юрайт. 2024. 304 с.
2. Малюк В. И. Стратегический менеджмент. Организация стратегического развития. — М.: Юрайт. 2024. 362 с.
3. Трофимова Л. А., Трофимов В. В. Менеджмент. Методы принятия управленческих решений. — М.: Юрайт. 2023. 313 с.