Зенкина И.В.доктор экономических наук, профессор департамента бизнес-аналитики факультета налогов, аудита и бизнес-анализа, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация zenkina_iv@mail.ru https://orcid.org/0000-0003-1020-4050 SPIN-код: 2949-0202
Предмет. Аналитическое обеспечение управления изменениями в условиях ориентации экономических субъектов на устойчивое развитие и цифровой трансформации бизнеса. Цели. Выявление современных особенностей бизнес-анализа, содержания основных видов бизнес-аналитики и влияния процессов цифровизации на развитие аналитической деятельности. Методология. Применены такие методы исследования, как анализ, синтез, сравнение, обобщение, абстрагирование, системный, стратегический и риск-ориентированный подходы. Результаты. В статье раскрыты содержание, области и задачи бизнес-анализа в соответствии с принятым в ноябре 2022 г. Международным институтом бизнес-анализа стандартом бизнес-анализа. Дана оценка новациям в области регламентации бизнес-анализа на глобальном уровне. Определены особенности бизнес-анализа и обоснованы предпосылки его совершенствования в условиях новых вызовов и масштабной цифровизации. Рассмотрено соотношение и взаимосвязь бизнес-анализа с бизнес-аналитикой. Представлена систематизация основных видов аналитики, охарактеризованы уровни ее развития. Проанализированы тенденции развития аналитической деятельности субъектов бизнеса, отражены приоритетные направления бизнес-аналитики, проведена их сравнительная оценка. Выводы. Цифровая трансформация бизнеса обеспечила импульс развитию бизнес-анализа как передового направления анализа деятельности организаций, приоритизирующего обоснование стратегических решений на основе стейкхолдерского подхода в целях устойчивого развития. Ключевыми предпосылками совершенствования бизнес-анализа выступают стремительный рост деловой информации, потребность в новых методах обработки данных, а также необходимость повышения качества анализа и обоснования решений. Уровни аналитики в зависимости от характера используемых данных и цифровых инструментов дифференцируются от архаичной Аналитики 1.0 до актуальной Аналитики 3.0. Выявлена наметившаяся тенденция дивергенции бизнес-анализа и бизнес-аналитики как отдельных видов аналитической деятельности. В качестве наиболее перспективных направлений бизнес-аналитики определены Business Intelligence, Big Data Analytics и Data Science.
Ключевые слова: стандарт по бизнес-анализу, аналитика устойчивого развития, Business Intelligence, Big Data Analytics, Data Science
Список литературы:
Ендовицкий Д.А., Панина И.В., Панкратова М.В. Анализ сущности корпоративной устойчивости как реакции на цивилизационные изменения // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16. Вып. 6. С. 1043–1060. URL: Link
Любушин Н.П., Бабичева Н.Э., Лылов А.И., Пуляхин Е.И. Экономический анализ влияния «больших вызовов» на устойчивость и непрерывность деятельности субъектов хозяйствования // Экономический анализ: теория и практика. 2020. Т. 19. Вып. 12. С. 2253–2275. URL: Link
Бабичева Н.Э., Сёмкин С.А. Интегрированная отчетность как детерминанта изменения целевых установок экономического анализа устойчивого развития в условиях вызовов // Экономический анализ: теория и практика. 2021. Т. 20. Вып. 12. С. 2210–2232. URL: Link
Ефимова О.В., Волков М.А., Королёва Д.А. Анализ влияния принципов ESG на доходность активов: эмпирическое исследование // Финансы: теория и практика. 2021. Т. 25. № 4. С. 82–97. URL: Link
Зенкина И.В. Методические подходы и инструменты анализа устойчивого развития организации // Экономический анализ: теория и практика. 2019. Т. 18. Вып. 9. С. 1667–1686. URL: Link
Зенкина И.В. Содержание и стратегические возможности анализа цепей поставок как инструмента обеспечения устойчивого развития организаций // Экономический анализ: теория и практика. 2022. Т. 21. Вып. 1. С. 35–59. URL: Link
Magretta J. Why Business Models Matter. Harvard Business Review, 2002, vol. 80, iss. 5, pp. 86–92. URL: Link
Casadesus-Masanell R., Ricart J.E. From Strategy to Business Models and onto Tactics. Long Range Planning, 2010, vol. 43, iss. 2-3, pp. 195–215. URL: Link
Osterwalder A., Pigneur Y. Business Model Generation: A Handbook for Visionaries, Game Changers, and Challengers. Hoboken, NJ, John Wiley & Sons, 2010, 288 p.
Süß A., Höse K., Götze U. Sustainability-Oriented Business Model Evaluation: A Literature Review. Sustainability, 2021, vol. 13, iss. 19. URL: Link
Hernández-Chea R., Jain A., Bocken N.M.P., Gurtoo A. The Business Model in Sustainability Transitions: A Conceptualization. Sustainability, 2021, vol. 13, iss. 11. URL: Link
Bhatnagar R., Keskin D., Kirkels A. et al. Design Principles for Sustainability Assessments in the Business Model Innovation Process. Journal of Cleaner Production, 2022, vol. 377, no. 134313. URL: Link
Méndez-León E., Reyes-Carrillo T., Díaz-Pichardo R. Towards a Holistic Framework for Sustainable Value Analysis in Business Models: A Tool for Sustainable Development. Business Strategy and Environment, 2022, vol. 31, iss. 1, pp. 15–31. URL: Link
Майер-Шенбергер В., Кукьер К. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. 240 с.
Фрэнкс Б. Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики. М.: Альпина Паблишер, 2020. 316 с.
Когденко В.Г. Описательная, прогностическая и предписывающая аналитика: данные, методы и алгоритмы // Экономический анализ: теория и практика. 2019. Т. 18. Вып. 3. С. 447–461. URL: Link
Дэвенпорт Т., Ким Джин Хо. О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. 224 с.
Luhn H.P. A Business Intelligence System. IBM Journal of Research and Development, 1958, vol. 2, iss. 4, pp. 314–319. URL: Link 10.1147/rd.24.0314
