Особливості Data Science для конкурентоспроможного управління інтелектуальним капіталом сталих підприємств державного сектору економіки в періоди турбулентностей або криз

Abstract

В статті досліджені особливості та напрямки застосування технологій Data Science для адаптивного та конкурентоспроможного управління інтелектуальним капіталом підприємств державного сектора економіки в умовах турбулентності та кризових трансформацій. Актуальність роботи обумовлена зростанням нестабільності зовнішнього середовища, обмеженістю бюджетних ресурсів, посиленням вимог до прозорості та соціальної результативності діяльності державних організацій, що вимагає переходу від інтуїтивних та ретроспективних підходів до доказового, аналітично обґрунтованого управління. Обґрунтовано, що саме інтелектуальний капітал – сукупність людських компетенцій, організаційних знань, цифрової інфраструктури та реляційних зв’язків – стає ключовим фактором стійкості, інноваційності та довгострокової конкурентоспроможності державних підприємств. Показано, що традиційні методи урахування нематеріальних активів не забезпечують достатньої точності вимірювання та прогнозування їх динаміки, формуючи інформаційні розриви між фактичним станом ресурсів та керованими рішеннями. Розкрита роль Data Science як інтегративної аналітичної платформи, об'єднуючої методи статистики, економіко-математичного моделювання, машинного навчання, інтелектуального аналізу даних і обробки великих інформаційних масивів для трансформації розрізнених даних в управлінські знання. Показано, що впровадження прогнозної та передписуваної аналітики, потокового моніторингу, інструментів процесу інтелектуального аналізу, аналізу текстових та комунікаційних даних, а також система підтримки прийняття рішень дозволяє здійснювати комплексну діагностику стану людського, структурного та реляційного капіталу, виявляти сховані закономірності, прогнозувати ризики втрати компетенцій та формувати обґрунтовані антикризові заходи. Особливе увагу уділено специфікою державного сектора, де потрібно між економічною ефективністю, соціальною відповідальністю та поясненням алгоритмічних рішень. Запропонована концепція адаптивного управління інтелектуальним капіталом на основі постійного аналізу даних, сценарного моделювання та інтеграції цифрових платформ, що забезпечують оперативну, тактичну та стратегічну адаптацію організації. Зроблений висновок, що Data Science виступає не допоміжним ІТ-інструментом, а когнітивним ядром системи управління, що формує основу для науково-обґрунтованого менеджменту та підвищує стійкість державних підприємств до криз. Отримані результати створюють методологічні пропозиції для побудови комплексної керованої даними моделі управління нематеріальними активами в публічному секторі. The article explores the features and directions of applying Data Science technologies for adaptive and competitive management of intellectual capital of public sector enterprises in conditions of turbulence and crisis transformations. The relevance of the work is due to the increasing instability of the external environment, limited budgetary resources, increased requirements for transparency and social effectiveness of the activities of public organizations, which requires a transition from intuitive and retrospective approaches to evidence-based, analytically based management. It is substantiated that it is intellectual capital - a set of human competencies, organizational knowledge, digital infrastructure and relational connections – that becomes a key factor in the sustainability, innovation and long-term competitiveness of public enterprises. It is shown that traditional methods of accounting for intangible assets do not provide sufficient accuracy in measuring and predicting their dynamics, forming information gaps between the actual state of resources and managed decisions. The role of Data Science as an integrative analytical platform combining statistical methods, economic and mathematical modeling, machine learning, data mining and processing of large information arrays for the transformation of disparate data into managerial knowledge is revealed. It is shown that the implementation of predictive and prescriptive analytics, streaming monitoring, tools for the process of intelligent analysis, analysis of text and communication data, as well as a decision support system allows for comprehensive diagnostics of the state of human, structural and relational capital, to identify hidden patterns, predict risks of loss of competencies and form justified anti-crisis measures. Particular attention is paid to the specifics of the public sector, where a balance between economic efficiency, social responsibility and explanation of algorithmic solutions is required. The concept of adaptive management of intellectual capital is proposed based on continuous data analysis, scenario modeling and integration of digital platforms that ensure operational, tactical and strategic adaptation of the organization. It is concluded that Data Science is not an auxiliary IT tool, but the cognitive core of the management system, which forms the basis for scientifically based management and increases the resilience of state-owned enterprises to crises. The results obtained create methodological proposals for building a comprehensive data-driven model of intangible asset management in the public sector.