DOI: https://doi.org/10.32515/2663-1636.2024.12(45).264-273

Порівняльний аналіз підходів до дата-аналітики в управлінні мережами роздрібної торгівлі

Д.В. Замуренко

Про авторів

Д.В. Замуренко , здобувач третього (освітньо-наукового) рівня вищої освіти, Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна, ORCID: https://orcid.org/0009-0008-4011-4674, e-mail: zamurenkodv@gmail.com

Анотація

Метою даного дослідження є здійснення порівняльного аналізу різних підходів до побудови системи дата-аналітики в управлінні мережами роздрібної торгівлі, враховуючи сучасні виклики ринку роздрібної торгівлі та необхідність впровадження інформаційно-аналітичних систем для підвищення конкурентоспроможності. Обґрунтовано, що значний вплив на цей процес має коректний відбір організаційних підходів до функціонування дата-аналітики. Проаналізовано три основні підходи до роботи з дата-аналітикою (централізований, децентралізований та демократизований), за такими критеріями, як: швидкість прийняття рішень, узгодженість даних, гнучкість, масштабованість, вартість впровадження, потреба в спеціалізованих кадрах. Визначено, що демократизований підхід, при якому ІТ-підрозділ забезпечує виключно технічну складову, а усі функції аналізу та інтерпретації даних покладають на бізнес-користувачів, вирізняється найвищою швидкістю прийняття рішень, високою масштабованістю та низькою вартістю впровадження, сприяє розширенню можливостей користувачів і впровадженню інновацій. Разом з тим, потребує навчання персоналу та створює ризики некоректної інтерпретації даних, неузгодженості даних при некерованому впроваджені такої технології, що вимагає розробки та використання функціоналів каталогів і глосаріїв даних. На основі аналізу чинників, які можуть призводити до некерованого демократизованого підходу, обґрунтовано необхідність та шляхи впровадження функціонала каталогів даних та функціонала глосарію даних. Перспективи подальших досліджень у цьому напрямку вбачаються в опрацюванні KPI, методів їх розрахунку, а також методів аналізу за ключовими об’єктами мереж роздрібної торгівлі.

Ключові слова

дата-аналітика, Data Driven підхід, роздрібна торгівля, бізнес-аналітика, цифрова трансформація, Self Service BI, Business Intelligence

Повний текст:

PDF

Посилання

1. Hrynkevych, O.S., Matkovskyi, S.O., & Sydorova, A.V, et al. (2022). Economic analytics in business: textbook. Lviv: Ivan Franko National University of Lviv. https://econom.lnu.edu.ua/wp-content/uploads/2016/04/Navchalnyy-posibnyk_2022.pdf [in Ukrainian].

2. Yelisieieva, O.K., & Belozertsev, V.S. (2024). Data analytics and prospects for managing the digital data space. Trade and Market of Ukraine, 1(55), 7–14 [in Ukrainian]. https://doi.org/10.33274/2079-4762-2024-55-1-7-14

3. Yermakova, Y., Symonenko, K. (2024). Retail is on the offensive: the turnover of retail chains in Ukraine exceeded 1.5 trillion UAH (infographics). RAU. https://rau.ua/novyni/oborot-torgovelnih-merezh-rau/ [in Ukrainian].

4. Liakh, S.M. (2024). Analysis of current digitalization trends in Ukraine’s retail trade. Innovative Economics, (4) [in Ukrainian]. https://doi.org/10.37332/2309-1533.2024.4.7

5. Naumenko, M. (2024). Analysis and analytics of big data in marketing and trade of a competitive enterprise. Grail of Science, 40, 117–128 [in Ukrainian]. https://doi.org/10.36074/grail-of-science.07.06.2024.013

6. Ovander, N., Katunina, O., & Didur, H. (2024). Application of big data and analytics for business process optimization and cost reduction. Via

7. Satyr, L.M., Kepko, V.M., Stadnik, L.I., & Nepochatenko, A.V. (2020). Business analytical work in commercial activity: justification of economic decisions in retail trade. Investments: Practice and Experience, (15–16), 17–21 [in Ukrainian]. https://doi.org/10.32702/2306-6814.2020.15-16.17

8. Analytics as a Source of Business Innovation. MIT Sloan Management Review, 2017. https://sloanreview.mit.edu/wp-content/uploads/2017/02/621756dfdd-1.pdf?cid=1 [in English].

9. Davenport, T.H. (2006). Competing on analytics. Harvard Business Review, 84(1), 98–107, 134. https://www.researchgate.net/publication/7327312_Competing_on_Analytics [in English].

10. Davenport, T.H., & Harris, J.G. (2007). Competing on analytics: The new science of winning. Harvard Business Press. https://books.google.com.ua/books/about/Competing_on_Analytics.html?id=n7Gp7 Q84hcsC&redir_esc=y [in English].

11. Gartner Survey Reveals 87% of Organizations Have Low BI and Analytics Maturity. Gartner Newsroom, 2021. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-12-06-gartner-data-shows-87-percent-of-organizations-have-low-bi-and-analytics-maturity [in English].

12. Global Consumer Insights Survey 2021. PwC, 2021. https://www.pwc.com/gx/en/consumer-markets/consumer-insights-survey/2021/gcis-june-2021.pdf [in English].

13. Global Powers of Retailing 2022. Deloitte, 2022. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/at/Documents/consumer-business/at-global-powers-retailing-2022.pdf [in English].

14. McAfee, A., & Brynjolfsson, E. (2012). Big data: The management revolution. Harvard Business Review, 90(10), 60–68. https://hbr.org/2012/10/big-data-the-management-revolution [in English].

15. The age of analytics: Competing in a data-driven world. McKinsey Global Institute, 2016. https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/public%20and%20social%20sector/our%20insights/the%20age%20of%20analytics%20competing%20in%20a%20data%20driven%20world/mgi-the-age-of-analytics-full-report.pdf [in English].

16. The Forrester Wave™: Big Data Hadoop Distributions, Q1 2016. Forrester, 2016. https://www.datascienceassn.org/sites/default/files/Hadoop%20Vendor%20Evaluations%202016.pdf [in English].

17. Top 10 Transformative Analytics Scenarios in Retail. Qlik, 2023. https://www.qlik.com/us/resource-library/top-10-transformative-analytics-scenarios-in-manufacturing [in English].

18. Vorobets, Ye., Khmeliuk, A., Moshkovska, O., Valiyev, V.I., & Moskalenko, O. (2024). The role of data analytics in making management decisions by the logistics intermediaries. Financial and Credit Activity: Problems of Theory and Practice, 4(57), 185–196 [in English]. https://doi.org/10.55643/fcaptp.4.57.2024.4422

Пристатейна бібліографія

  1. Економічна аналітика в бізнесі : навч. посібник / [О.С. Гринькевич, С.О. Матковський, А.В. Сидорова та ін.] ; за ред. О.С. Гринькевич, С.О. Матковського, А.В. Сидорової, Н.С. Струк. Львів : ЛНУ ім. Івана Франка, 2022. 480 с. https://econom.lnu.edu.ua/wp-content/uploads/2016/04/Navchalnyy-posibnyk_2022.pdf (дата звернення: 1.12.2024).
  2. Єлісєєва О. К., Бєлозерцев В. С. Дата-аналітика та перспективи управління цифровим простором даних. Торгівля і ринок України. 2024. 1(55). DOI: https://doi.org/10.33274/2079-4762-2024-55-1-7-14
  3. Єрмакова Я., Симоненко К. Ритейл іде у наступ: оборот торговельних мереж України перевищив 1,5 трлн грн (інфографіка). 2024. URL: https://rau.ua/novyni/oborot-torgovelnih-merezh-rau/ (дата звернення: 1.12.2024).
  4. Лях С.М. Аналіз сучасних трендів цифровізації в роздрібній торгівлі України. Інноваційна економіка. 2024. №4. DOI: https://doi.org/10.37332/2309-1533.2024.4.7
  5. Науменко М. Аналіз та аналітика великих даних в маркетингу та торгівлі конкурентного підприємства. Grail of Science. 2024. 40. C. 117–128. DOI: https://doi.org/10.36074/grail-of-science.07.06.2024.013
  6. Овандер Н., Катуніна О., Дідур Г. Застосування великих даних та аналітики для оптимізації бізнес-процесів і зниження витрат. Via economica. 2024. Випуск 4. С. 133-139. DOI: https://doi.org/10.32782/2786-8559/2024-4-18
  7. Сатир Л. М., Кепко В. М., Стаднік Л. І., Непочатенко А. В. Бізнес-аналітична робота в комерційній діяльності: обґрунтування господарських рішень щодо роздрібної торгівлі. Інвестиції: практика та досвід. 2020. № 15-16. С. 17–21. DOI: 10.32702/2306-6814.2020.15-16.17
  8. Analytics as a Source of Business Innovation. MIT Sloan Management Review, 2017. URL: https://sloanreview.mit.edu/wp-content/uploads/2017/02/621756dfdd-1.pdf?cid=1 (Last accessed: 20.11.2024).
  9. Davenport T. H. Competing on analytics. Harvard Business Review. February 2006. 84(1). P. 98-107, 134. URL: https://www.researchgate.net/publication/7327312_Competing_on_Analytics (Last accessed: 20.11.2024).
  10. Davenport T. H., Harris J. G. Competing on analytics: The new science of winning. Harvard Business Press, 2007. 218 p. URL: https://books.google.com.ua/books/about/Competing_on_Analytics.html? id=n7Gp7Q84hcsC&redir_esc=y (Last accessed: 20.11.2024).
  11. Gartner Survey Reveals 87% of Organizations Have Low BI and Analytics Maturity. Gartner Newsroom, 2021. URL: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-12-06-gartner-data-shows-87-percent-of-organizations-have-low-bi-and-analytics-maturity (Last accessed: 20.11.2024).
  12. Global Consumer Insights Survey 2021. PwC, 2021. URL: https://www.pwc.com/gx/en/consumer-markets/consumer-insights-survey/2021/gcis-june-2021.pdf (Last accessed: 20.11.2024).
  13. Global Powers of Retailing 2022. Deloitte, 2022. URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/at/Documents/consumer-business/at-global-powers-retailing-2022.pdf (Last accessed: 20.11.2024).
  14. McAfee A., Brynjolfsson E. Big data: The management revolution. Harvard Business Review. 2012. 90(10). P. 60-68. URL: https://hbr.org/2012/10/big-data-the-management-revolution або https://ailab-ua.github.io/courses/MIS510/big_data_-_the_management_revolution_0.pdf (Last accessed: 20.11.2024).
  15. The age of analytics: Competing in a data-driven world. McKinsey Global Institute, 2016. URL: https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/public%20and%20social%20sector/our%20insights/the%20age%20of%20analytics%20competing%20in%20a%20data%20driven%20world/mgi-the-age-of-analytics-full-report.pdf (Last accessed: 20.11.2024).
  16. The Forrester Wave™: Big Data Hadoop Distributions, Q1 2016. Forrester, 2016. URL: https://www.datascienceassn.org/sites/default/files/Hadoop%20Vendor%20Evaluations%202016.pdf (Last accessed: 20.11.2024).
  17. Top 10 Transformative Analytics Scenarios in Retail. Qlik, 2023. URL: https://www.qlik.com/us/resource-library/top-10-transformative-analytics-scenarios-in-manufacturing (Last accessed: 20.11.2024).
  18. Vorobets Ye., Khmeliuk A., Moshkovska O. Valiyev V. I., Moskalenko O. The Role of Data Analytics in Making Management Decisions by the Logistics Intermediaries. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice. 2024. 4(57). P. 185–196. DOI: https://doi.org/10.55643/fcaptp.4.57.2024.4422 (Last accessed: 20.11.2024).

Copyright (c) 2024 Д.В. Замуренко