Бізнес-аналітика ранжування показників економічної інформації при прийнятті управлінських рішень з інноваційного розвитку виробництва

Abstract

Інноваційний розвиток виробництва в сучасних умовах набуває актуальності у зв’язку із підвищенням рівня невизначеності, що вимагає від підприємств використовувати нові підходи для ведення бізнесу. Тому підприємства все більше уваги приділяють аналізу показників економічної інформації та їх ранжуванню, оскільки вони в цілому визначають характеристики інноваційного розвитку. Мета даної статті полягає у розробці методики бізнес-аналізу економічних показників і їх ранжування за пріоритетами інформативності. У роботі проаналізовано основні риси побудови шкали відносин, розглянуто перешкоди розв’язування завдань ранжування в умовах невизначеності. Запропоновано оцінку економічної інформації виконувати з використанням формули Байеса, яка дозволяє уточнити та перерахувати значення ймовірностей, використовуючи як відому інформацію так і дані нових спостережень. Запропоновано з метою виключення суб’єктивізму експертів мірою ранжування економічних показників вважати їх ентропію, яка є інформативним параметром бізнес-аналітики економічного зростання підприємств. Результати проведених досліджень слід використовувати під час формування рішень з інноваційного розвитку виробництв на основі ранжування інформації, що міститься в економічних показниках. У подальших дослідженнях планується науково-обґрунтована побудова трендів і визначення прогнозних значень фінансово-економічних показників в умовах дії змін зовнішнього середовища.

Innovative development of production in the current context becomes relevant due to an increase in the level of uncertainty. All this requires enterprises to use new approaches for doing business. Therefore, enterprises are increasingly focusing on the analysis of economic information indicators and their ranking, since they generally determine the features of innovative development. Economic data of business processes are classified as we akly structured and hardformalized, for which incompleteness, ambiguity and uncertainty of input data are typical. Therein, it is difficult to single out a sole formal criterion. When solving them, it is necessary to apply a complex of various indicators, which is based on the different degree of informational content.