Формування адаптивних механізмів управління підприємством на засадах інтелектуального аналізу Big Data

Abstract

The article examines the theoretical and methodological foundations for developing an adaptive enterprise management system based on Big Data technologies and intelligent data analysis. It argues that in the digital economy, the effectiveness of managerial decision-making is determined not only by the volume of available information but also by an organisation's ability to integrate analytical algorithms into a continuous decision-making cycle. The role of Big Data as a tool for reducing uncertainty and enhancing forecasting accuracy across the strategic, operational, and process dimensions of enterprise activity is substantiated. A conceptual model of adaptive management is proposed, integrating the management cycle with the stages of analytical data processing, thereby establishing an iterative feedback mechanism and a self-learning system. A formalised representation of the adaptive loop is developed in the form of functional relationships between environmental input parameters, the analytical module, and managerial actions, enabling management to be interpreted as a dynamic optimisation problem. The article also proposes an approach to the empirical validation of the model by assessing the impact of Big Data usage intensity and the level of algorithmic maturity on enterprise performance indicators. The main types of adaptive enterprise responses-namely strategic adaptation, operational resource optimisation, and process transformation-formed under the influence of Big Data analytics are systematised. It is demonstrated that the integration of intelligent technologies into the management system enhances organisational flexibility, responsiveness, and economic efficiency. The findings may be applied in the development of digital transformation strategies and in the improvement of the information and analytical infrastructure of modern organisations.

У статті обгрунтовано теоретико-методологічні засади формування адаптивної системи управління підприємством на основі технологій Big Data. Доведено, що ефективність менеджменту в цифровій економіці залежить від інтеграції аналітичних алгоритмів у безперервний контур прийняття рішень, що мінімізує невизначеність у стратегічному, операційному та процесному вимірах. Запропоновано концептуальну модель адаптивного управління, яка поєднує управлінський цикл із етапами інтелектуальної обробки даних, забезпечуючи ітераційне самонавчання системи. Формалізоване представлення адаптивного контуру у вигляді функціональних залежностей дозволяє інтерпретувати управління як динамічну оптимізаційну задачу. Розроблено підхід до валідації моделі через оцінювання впливу алгоритмічної зрілості на результативність організації. Систематизовано основні типи адаптивних реакцій (стратегічну, операційну та процесну), що формуються під впливом Big Data-аналітики. Доведено, що впровадження інтелектуальних технологій критично підвищує гнучкість та економічну ефективність підприємства. Результати дослідження є підгрунтям для вдосконалення цифрових стратегій та інформаційно-аналітичної інфраструктури сучасних організацій.