| dc.contributor.author | Adler, О. | en |
| dc.contributor.author | Адлер, О. О. | uk |
| dc.date.accessioned | 2026-08-10T11:02:25Z | |
| dc.date.available | 2026-08-10T11:02:25Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Adler O. The use of Open Data for strategic planning of machine-building enterprises in the context of innovative and sustainable development // Innovation and Sustainability. 2026. № 2 (6). Р. 46-60. DOI: https://doi.org/10.31649/vis/2.2026.46. | en |
| dc.identifier.issn | 2786-5940 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52240 | |
| dc.description.abstract | The relevance was determined by the increasing importance of the machine-building industry in promoting
innovative development, strengthening national economic competitiveness, and supporting integration into global value
chains. Under conditions of digital transformation and the transition toward sustainable development during 2020-2025,
the use of openly accessible data emerged as an important instrument for improving the effectiveness of strategic planning
at industrial enterprises. The aim was to investigate the potential of openly accessible data for increasing the effectiveness
of strategic planning in machine-building enterprises under conditions of innovation and sustainable development.
The study was based on statistical and analytical data the State Statistics Service of Ukraine, Eurostat, the World
Bank, the OECD, UN Comtrade, and WIOD. The methodological framework included general scientific and specialised
methods, namely analysis and synthesis, comparative and statistical analysis, systemic and structural-logical approaches,
economic and analytical methods, as well as strategic assessment instruments for evaluating political, economic, social,
technological, strengths, weaknesses, opportunities, and threats factors. The results demonstrated that the use of openly
accessible data significantly improved the informational support of strategic decision-making and contributed to greater
adaptability of enterprises to changing market conditions. An algorithm for strategic planning of machine-building
enterprises based on data integration and analytical processing was developed and substantiated. A strategic development
map for the industry was designed, reflecting interconnections among financial, production, innovation, customer
oriented, and environmental priorities. The study also assessed the development indicators and structural characteristics
of Ukraine\"s machine-building industry in 2020-2025 and identified its development prospects in the context of European
integration and digital modernisation. In addition, the findings confirmed that integrating external data resources into
enterprise management strengthened forecasting capabilities, supported evidence-based planning, and increased long
term sustainability and competitiveness. The practical significance of the study consisted in providing methodological and
analytical support for managers and policymakers to improve strategic decision-making and enhance the resilience and
innovative capacity of machine-building enterprises. | en |
| dc.description.abstract | Актуальність була зумовлена зростанням ролі машинобудівної галузі у забезпеченні інноваційного
розвитку, підвищенні конкурентоспроможності національної економіки та інтеграції у глобальні виробничі
ланцюги. В умовах цифрової трансформації та переходу до сталого розвитку у 2020-2025 роках використання
відкритих даних набуло особливого значення як інструмент підвищення ефективності стратегічного планування
промислових підприємств. Метою статті було дослідження потенціалу відкритих даних для підвищення
ефективності стратегічного планування підприємств машинобудування в умовах інноваційного та сталого
розвитку. Дослідження ґрунтувалося на статистичних та аналітичних даних Держстату України, Eurostat,
Світового банку, OECD, UN Comtrade та WIOD. Методологічну основу становили загальнонаукові та спеціальні
методи дослідження, зокрема аналіз і синтез, порівняльний та статистичний аналіз, системний і структурно
логічний підходи, економіко-аналітичні методи, а також інструменти стратегічного оцінювання політичних,
економічних, соціальних і технологічних чинників та аналізу сильних і слабких сторін, можливостей і загроз.
Результати дослідження засвідчили, що використання відкритих даних суттєво покращило інформаційне
забезпечення стратегічних управлінських рішень і сприяло підвищенню адаптивності підприємств до змін
ринкового середовища. Було розроблено та обґрунтовано алгоритм стратегічного планування підприємств
машинобудування, заснований на інтеграції даних та їх аналітичному опрацюванні. Сформовано стратегічну
карту розвитку галузі, що відображала взаємозв"язки між фінансовими, виробничими, інноваційними,
клієнтоорієнтованими та екологічними пріоритетами. Також здійснено оцінювання тенденцій розвитку та
структурних характеристик машинобудівної галузі України у 2020-2025 роках та визначено перспективи її
розвитку в умовах європейської інтеграції та цифрової модернізації. Крім того, встановлено, що інтеграція
зовнішніх інформаційних ресурсів у систему управління підприємствами посилила можливості прогнозування,
сприяла прийняттю обґрунтованих рішень та підвищила довгострокову стійкість і конкурентоспроможність
підприємств. Практичне значення дослідження полягало у формуванні методичного та аналітичного
забезпечення для керівників підприємств і органів державного управління з метою підвищення якості
стратегічних рішень та посилення стійкості й інноваційного потенціалу підприємств машинобудування. | uk |
| dc.language.iso | en_US | en_US |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Innovation and Sustainability. № 2 (6) : 46-60. | en |
| dc.relation.uri | https://inns.vn.ua/en/journals/tom-6-2-2026/vikoristannya-open-data-dlya-strategichnogo-planuvannya-pidpriyemstv-mashinobuduvannya-v-umovakh-innovatsiynogo-ta-stalogo-rozvitku | |
| dc.subject | industrial management | en |
| dc.subject | publicly available datasets | en |
| dc.subject | evidence-based decision-making | en |
| dc.subject | technological modernisation | en |
| dc.subject | enterprise competitiveness | en |
| dc.subject | digital economy | en |
| dc.subject | промислове управління | uk |
| dc.subject | загальнодоступні набори даних | uk |
| dc.subject | обґрунтоване прийняття рішень | uk |
| dc.subject | технологічна модернізація | uk |
| dc.subject | конкурентоспроможність підприємств | uk |
| dc.subject | цифрова економіка | uk |
| dc.subject | промислові інновації | uk |
| dc.subject | industrial innovation | en |
| dc.title | The use of Open Data for strategic planning of machine-building enterprises in the context of innovative and sustainable development | en |
| dc.title.alternative | Використання Open Data для стратегічного планування підприємств машинобудування в умовах інноваційного та сталого розвитку | uk |
| dc.type | Article, professional native edition | |
| dc.type | Article | |
| dc.identifier.udc | 658.012 | |
| dc.relation.references | Baecker, J., Weking, J., Hein, A., & Krcmar, H. (2025). Organizational data strategy: Identifying key elements and
strategic types. Journal of Information Technology, 40(4), 337-361. doi: 10.1177/02683962251343921. | en |
| dc.relation.references | Bryson, J.M. (2017). Strategic planning for public and nonprofit organizations: A guide to strengthening and sustaining
organizational achievement | en |
| dc.relation.references | Dhlamini, J. (2025). Exploring the rise and fall of strategic planning: Is strategic planning still a useful management
practice in the 21st century? Strategy & Leadership, 53(4), 457-475. doi: 10.1108/SL-11-2024-0131. | en |
| dc.relation.references | Dubey, R., Gunasekaran, A., Bryde, D.J., Dwivedi, Y.K., & Papadopoulos, T. (2020). Big data analytics and artificial
intelligence pathway to operational performance under the effects of entrepreneurial orientation and environmental
dynamism. International Journal of Production Economics, 226, article number 107599. doi: 10.1016/j.ijpe.2019.107599. | en |
| dc.relation.references | European Commission. (2023). Annual single market report 2023: Commission staff working document. Brussels:
European Commission. | en |
| dc.relation.references | Eurostat. (n.d.). Structural business statistics. Retrieved from https://ec.europa.eu/eurostat/web/structural-businessstatistics. | en |
| dc.relation.references | George, G., Merrill, R.K., & Schillebeeckx, S.J.D. (2021). Digital sustainability and entrepreneurship: How digital
innovations are helping tackle climate change and sustainable development. Entrepreneurship Theory and Practice,
45(5), 999-1027. doi: 10.1177/1042258719899425. | en |
| dc.relation.references | Grant, R.M. (2021). Contemporary strategy analysis (11th ed.). Hoboken: John Wiley & Sons | en |
| dc.relation.references | Hetmanczyk, M.P. (2024). A method for evaluating the maturity level of production process automation in the
context of digital transformation – Polish case study. Applied Sciences, 14(11), article number 4380. doi: 10.3390/
app14114380. | |
| dc.relation.references | Kannan, D., Golpîra, P., & Bai, C. (2023). Smart manufacturing as a strategic tool for mitigating sustainable production
challenges: A case-based approach. Annals of Operations Research, 331, 543-579. doi: 10.1007/s10479-023-05472-6. | en |
| dc.relation.references | Kraus, S., Durst, S., Ferreira, J.J., Veiga, P., Kailer, N., & Weinmann, A. (2022). Digital transformation in business
and management research: An overview of the current status quo. International Journal of Information Management,
63, article number 102466. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2021.102466. | en |
| dc.relation.references | McKinsey & Company. (2022). The data‑driven enterprise of 2025. Retrieved from https://www.mckinsey.com/
capabilities/quantumblack/our-insights/the-data-driven-enterprise-of-2025. | en |
| dc.relation.references | Mubarak, M.F., Jucevicius, G., Shabbir, M., Petraite, M., Ghobakhloo, M., & Evans, R. (2025). Strategic foresight,
knowledge management, and open innovation: Drivers of new product development success. Journal of Innovation &
Knowledge, 10(2), article number 100654. doi: 10.1016/j.jik.2025.100654. | en |
| dc.relation.references | Nambisan, S., Wright, M., & Feldman, M. (2019). The digital transformation of innovation and entrepreneurship:
Progress, challenges and key themes. Research Policy, 48(8), article number 103773. doi: 10.1016/j.respol.2019.03.018. | en |
| dc.relation.references | Öberg, A.E., Machado, C.G., & Stålberg, L. (2024). Diagnostics of opportunities – a dialogue tool for addressing
digital factory maturity. Advances in Transdisciplinary Engineering, 52, 395-406. doi:10.3233/ATDE240183. | en |
| dc.relation.references | OECD. (2023). 2023 OECD open, useful and re-usable data (OURdata) index: Results and key findings. Paris: OECD
Publishing. doi: 10.1787/a37f51c3-en. | en |
| dc.relation.references | OECD. (n.d.). Trade in value added. Retrieved from https://www.oecd.org/sti/ind/tiva. | en |
| dc.relation.references | Pascu, C., & Burgelman, J.-C. (2022). Open data: The building block of 21st century (open) science. Data & Policy,
4,article number e15. doi: 10.1017/dap.2022.7. | en |
| dc.relation.references | Project Management Institute. (2021). PMBOK® guide: A guide to the project management body of knowledge (8th ed.).
Newtown Square: Project Management Institute. | en |
| dc.relation.references | Rodrigues, B.M. (2025). Data-driven manufacturing management: Strategic production planning with a resultsoriented approach. Brazilian Journal of Development, 11(5), article number e79892. doi: 10.34117/bjdv11n5-062. | en |
| dc.relation.references | Romsdal, A., Rahmani, M., Strandhagen, J.O., & Strandhagen, J.W. (2025). Exploring tactical production planning
practices: Master data quality, update practices, and planning tools. IFAC-PapersOnLine, 59(10), 2082-2087.
doi: 10.1016/j.ifacol.2025.09.350. | en |
| dc.relation.references | Schwertner, K. (2017). Digital transformation of business. Trakia Journal of Sciences, 15(1), 388-393. doi: 10.15547/
TJS.2017.S.01.065. | en |
| dc.relation.references | State Statistics Service of Ukraine. (n.d.). Output of industrial products (goods and services) by main types of industrial
activity. Retrieved from https://www.vn.ukrstat.gov.ua/index.php/statistical-information/7890-2024-12-11-10-00-52.
html. | en |
| dc.relation.references | Tahiduzzaman, M., Ghosh, A.K., & Ura, S. (2025). Manufacturing process optimization using open data and
different analysis methods. Journal of Manufacturing and Materials Processing, 9(4), article number 106. doi: 10.3390/
jmmp9040106. | en |
| dc.relation.references | Teece, D.J. (2025). Dynamic capabilities: Foundational concepts. Cambridge: Cambridge University Press. | en |
| dc.relation.references | United Nations. (2021). The sustainable development goals report 2021. New York: United Nations. | en |
| dc.relation.references | Verhoef, P.C., Broekhuizen, T., Bart, Y., Bhattacharya, A., Dong, J.Q., Fabian, N., & Haenlein, M. (2021). Digital
transformation: A multidisciplinary reflection and research agenda. Journal of Business Research, 122, 889-901.
doi: 10.1016/j.jbusres.2019.09.022. | en |
| dc.relation.references | Wamba, S., Gunasekaran, A., Dubey, R., & Ngai, E.W. (2018). Big data analytics in operations and supply chain
management. Annals of Operations Research, 270. | en |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/vis/2.2026.46 | |
| dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0002-4673-366X | |