АНАЛІТИЧНІ ІНСТРУМЕНТИ ПІДТРИМКИ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ: МЕТОДОЛОГІЯ ТА ПРАКТИКА ВПРОВАДЖЕННЯ
Ескіз недоступний
Дата
2026
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Дніпро: УКРАЇНСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ УНІВЕРСИТЕТ НАУКИ І ТЕХНОЛОГІЙ
Анотація
У статті досліджено методологічні засади та практику впровадження аналітичних інструментів підтримки управлінських рішень в умовах цифрової трансформації. На основі системного й порівняльного аналізу, узагальнення наукових джерел та кейс-стаді систематизовано підходи до класифікації аналітичних інструментів за рівнями аналітичної зрілості, обґрунтовано п'ятиетапну схему їх впровадження та запропоновано інтегральний індекс аналітичної зрілості підприємства. Виокремлено ключові організаційні й технологічні чинники успіху, типові бар'єри та межі застосування аналітичних рішень. Практичне значення результатів полягає у можливості використання запропонованої рамки для діагностики поточного стану підприємства, вибору пріоритетів впровадження, порівняльного позиціювання підприємств та моніторингу змін за системою KPI.
Опис
The modern business environment is characterised by high uncertainty, rapid market shifts, and exponential growth in data volumes. The capacity of organisations to transform raw data into informed management decisions has become a strategic competitive advantage: data-driven enterprises emonstrate higher forecast accuracy, lower operational costs, and stronger adaptability to market change. Despite the wide availability of analytical solutions — from traditional OLAP tools to machine learning platforms and artificial intelligence — the majority of organisations remain at the level of descriptive analytics, failing to leverage predictive and prescriptive capabilities. This gap stems not only from a shortage of technological competencies but, more critically, from the absence of an integrated methodological framework that would allow organisations to systematically assess their analytical maturity and prioritise implementation
accordingly. For Ukrainian enterprises operating under wartime conditions and preparing for post-war recovery, resilient and adaptive data-driven management models are of particular strategic importance. The purpose of the study is to systematise the methodological foundations and implementation practice of analytical tools for management decision support, to develop a classification framework, a structured implementation scheme, and an approach to assessing enterprise analytical maturity. The study employs a combination of systematic and comparative analysis, synthesis of scientific sources, and the case study method. Systematic analysis allowed the examination of analytical tools as elements of a coherent decision support system; comparative analysis was used to juxtapose classification approaches and implementation practices across industries; case studies provided empirical grounding for the theoretical constructs. The information base comprises scientific publications, industry reports, and statistical data for 2018–2025. A five-level classification of analytical tools is proposed — descriptive, diagnostic, predictive, prescriptive, and cognitive — each
defined by distinct instruments, objectives, advantages, and competency requirements. A five-stage implementation framework is substantiated: diagnostic assessment, analytical architecture design, development and integration, testing and validation, and scaling with ongoing support. An integral index of enterprise analytical maturity is developed on the basis of eight indicators grouped into four blocks — data and infrastructure, tool utilisation, organisational competencies, and managerial formalisation. Approbation on five conditional enterprise profiles confirmed its reproducibility, distributing organisations into three typological categories: beginners, transitional, and leaders. Key success factors — executive support, clear business objectives, quality data, and cross-functional teams — alongside typical barriers such as resistance to change, data fragmentation, and talent shortage are systematised. The proposed framework is directly applicable for diagnosing the current state of an enterprise’s analytical capabilities, setting implementation priorities, benchmarking organisations, and monitoring transformation progress through KPIs. The five-stage roadmap provides a structured guide for planning analytical transformation under resource, staffing, and infrastructure constraints typical of Ukrainian enterprises at various stages of digital development.
Ключові слова
управлінські рішення, аналітичні інструменти, системи підтримки прийняття рішень, бізнес-аналітика, методологія впровадження, управління на основі даних, цифрова трансформація, прогностична аналітика, аналітична зрілість підприємства, management decisions, analytical tools, decision support systems, business analytics, implementation methodology, data-driven management, digital transformation, predictive analytics, enterprise analytical maturity