Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorAdler, О.en
dc.contributor.authorАдлер, О. О.uk
dc.date.accessioned2026-08-10T11:02:25Z
dc.date.available2026-08-10T11:02:25Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationAdler 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.issn2786-5940
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52240
dc.description.abstractThe 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.abstractАктуальність 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.isoen_USen_US
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofInnovation and Sustainability. № 2 (6) : 46-60.en
dc.relation.urihttps://inns.vn.ua/en/journals/tom-6-2-2026/vikoristannya-open-data-dlya-strategichnogo-planuvannya-pidpriyemstv-mashinobuduvannya-v-umovakh-innovatsiynogo-ta-stalogo-rozvitku
dc.subjectindustrial managementen
dc.subjectpublicly available datasetsen
dc.subjectevidence-based decision-makingen
dc.subjecttechnological modernisationen
dc.subjectenterprise competitivenessen
dc.subjectdigital economyen
dc.subjectпромислове управлінняuk
dc.subjectзагальнодоступні набори данихuk
dc.subjectобґрунтоване прийняття рішеньuk
dc.subjectтехнологічна модернізаціяuk
dc.subjectконкурентоспроможність підприємствuk
dc.subjectцифрова економікаuk
dc.subjectпромислові інноваціїuk
dc.subjectindustrial innovationen
dc.titleThe use of Open Data for strategic planning of machine-building enterprises in the context of innovative and sustainable developmenten
dc.title.alternativeВикористання Open Data для стратегічного планування підприємств машинобудування в умовах інноваційного та сталого розвиткуuk
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc658.012
dc.relation.referencesBaecker, 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.referencesBryson, J.M. (2017). Strategic planning for public and nonprofit organizations: A guide to strengthening and sustaining organizational achievementen
dc.relation.referencesDhlamini, 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.referencesDubey, 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.referencesEuropean Commission. (2023). Annual single market report 2023: Commission staff working document. Brussels: European Commission.en
dc.relation.referencesEurostat. (n.d.). Structural business statistics. Retrieved from https://ec.europa.eu/eurostat/web/structural-businessstatistics.en
dc.relation.referencesGeorge, 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.referencesGrant, R.M. (2021). Contemporary strategy analysis (11th ed.). Hoboken: John Wiley & Sonsen
dc.relation.referencesHetmanczyk, 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.referencesKannan, 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.referencesKraus, 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.referencesMcKinsey & 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.referencesMubarak, 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.referencesNambisan, 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.referencesÖberg, 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.referencesOECD. (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.referencesOECD. (n.d.). Trade in value added. Retrieved from https://www.oecd.org/sti/ind/tiva.en
dc.relation.referencesPascu, 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.referencesProject Management Institute. (2021). PMBOK® guide: A guide to the project management body of knowledge (8th ed.). Newtown Square: Project Management Institute.en
dc.relation.referencesRodrigues, 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.referencesRomsdal, 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.referencesSchwertner, 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.referencesState 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.referencesTahiduzzaman, 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.referencesTeece, D.J. (2025). Dynamic capabilities: Foundational concepts. Cambridge: Cambridge University Press.en
dc.relation.referencesUnited Nations. (2021). The sustainable development goals report 2021. New York: United Nations.en
dc.relation.referencesVerhoef, 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.referencesWamba, 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.doihttps://doi.org/10.31649/vis/2.2026.46
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4673-366X


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію