Forecasting business processes in the management system of the corporation

• Autorzy: Yaremko Svetlana A. , Kuzmina Elena M. , Savina Nataliia B. , Yepifanova Iryna Yu. , Gordiichuk Halyna B. , Mussayeva Dinara

Identyfikatory

DOI

10.35784/iapgos.3249

Warianty tytułu

PL

Prognozowanie procesów biznesowych w systemie zarządzania korporacją

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

One of the key issues in corporate management is business process management. That is why the greatest interest for company analysts is the issue of effective forecasting of business processes. In today's digitalization of the economy, integration and automation of business processes have become the main priorities for achieving efficiency and effectiveness of companies, and especially for effective management decisions. This problem can be solved with the help of integrated systems, which are tools for effective management decisions, modeling and optimization of business processes. The article provides an analytical review of known forecasting methods and identifies the features of their application, analyzes the advantages and disadvantages that will take them into account in modeling the company and promote economic development, competitiveness and optimize business processes.

PL

Jednym z kluczowych zagadnień w zarządzaniu przedsiębiorstwem jest zarządzanie procesami biznesowymi. Dlatego też największym zainteresowaniem analityków firmowych jest kwestia skutecznego prognozowania procesów biznesowych. W dobie dzisiejszej cyfryzacji gospodarki integracja i automatyzacja procesów biznesowych stały się głównymi priorytetami dla osiągnięcia sprawności i efektywności przedsiębiorstw, a przede wszystkim dla skutecznych decyzji zarządczych. Problem ten można rozwiązać za pomocą systemów zintegrowanych, które są narzędziami do podejmowania skutecznych decyzji zarządczych, modelowania i optymalizacji procesów biznesowych. W artykule dokonano analitycznego przeglądu znanych metod prognozowania i wskazano cechy ich zastosowania, przeanalizowano zalety i wady, które pozwolą uwzględnić je w modelowaniu przedsiębiorstwa i wspierać rozwój gospodarczy, konkurencyjność oraz optymalizować procesy biznesowe.

Słowa kluczowe

EN

corporation; management; forecasting; business process; integrated system; making effective management decisions

PL

korporacja; zarządzanie; prognozowanie; proces biznesowy; zintegrowany system; podejmowanie efektywnych decyzji zarządczych

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
• Rocznik: 2022
• Tom: T. 12, nr 4
• Strony: 53--59
• Opis fizyczny: Bibliogr. 33 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Yaremko Svetlana A.

• Vinnitsa Institute of Trade and Economics State University of Trade and Economics, Vinnytsia, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0002-0605-9324

autor

Kuzmina Elena M.

• Vinnitsa Institute of Trade and Economics State University of Trade and Economics, Vinnytsia, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0002-0061-9933

autor

Savina Nataliia B.

• National University of Water and Environmental Engineering, Rivne, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0001-8339-1219

autor

Yepifanova Iryna Yu.

• Vinnytsia National Technical Uneversity, Vinnytsia, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0002-0391-9026

autor

Gordiichuk Halyna B.

• Vinnytsia Mykhailo Kotsiubynskyi State Pedagogical University, Vinnytsia, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0001-6400-5300

autor

Mussayeva Dinara

• Institute of Economics CS MES RK, Almaty, Kazakhstan

• https://orcid.org/0000-0002-8349-213X

Bibliografia

• [1] Azarova A.: Information Technologies and Neural Network Means for Building the Complex Goal Program “Improving the Management of Intellectual Capital”. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies 77, 2022, 534–547.
• [2] Azarova A., Zhytkevych O.: Mathematical methods of identification of ukrainian enterprises competitiveness level by fuzzy logic using. Economic Annals-XXI 9–10(2), 2013, 59–62.
• [3] Azarova A.O. et al.: Information technologies for assessing the quality of IT-specialties graduates' training of university by means of fuzzy logic and neural networks. International Journal of Electronics and Telecommunications, 66(3), 2020, 411–416.
• [4] Berk J. et al.: Fundamentals of Corporate Finance, Global Edition. Pearson Available, 2022.
• [5] Box G. et al.: Time Series Analysis: Forecasting and Control. Wiley, 2015.
• [6] Brealey R. et al.: ISE Fundamentals of Corporate Finance. Irwin McGraw-Hill Publishing Co. Ltd., 2022.
• [7] Brigham E., Houston J.: Fundamentals of Financial Management. Learning EMEA, 2021.
• [8] Bruskin S. N. et al.: Business performance management models based on the digital corporation’s paradigm. European Research Studies Journal. EU. 20(4A), 2017, 264–274.
• [9] Clayman M. et al.: Corporate Finance: A Practical Approach. Wiley, 2012.
• [10] Ehrhardt M. et al.: Financial Management EMEA: Theory and Practice. Cengage Learning EMEA, 2019.
• [11] Evans M. K.: Practical Business Forecasting. Wiley, 2008.
• [12] Garg P.K.: Forecasting Management: Futurism on Management. Global India Publications, 2009.
• [13] Hanke J. E., Wichern D. W., Reitsch A. G.: Business Forecasting. Prentice Hall, 2001.
• [14] Ihnatyeva I. A., Harafonova O. I.: Korporatyvne upravlinnya: Pidruchnyk. Tsentr uchbovoyi literatury, Kyiv 2013.
• [15] Kuzmina E. et al.: Methods and techniques for evaluating effectiveness of information technology implementation into business processes. Proc. of SPIE. 10808, 2018, 108081N.
• [16] Lawrence K. D. et al.: Advances in Business and Management Forecasting. Emerald Publishing Ltd., 2018.
• [17] Makridakis S. et al.: Forecasting methods and applications. Wiley India Pvt. Ltd., 2008.
• [18] Melicher R. et al.: Introduction to Finance: Markets, Investments, and Financial Management. Wiley, 2013.
• [19] Mescon M. H. et al.: The Fundamentals of Management. Williams, 2019.
• [20] Mittelhammer R. C.: Mathematical Statistics for Economics and Business. Springer, 2013.
• [21] Mostenska T. L. et al.: Korporatyvne upravlinnya. Karavela, Kyiv 2015.
• [22] Shyian A. A. et al.: Modeling communication between the public and the authorities while implementing innovative projects in the context of e-democracy and public administration. Science and Inn. 16(6), 2021, 18–27.
• [23] Shmueli G. et al.: Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R. Wiley, 2017.
• [24] Vandeput N.: Data Science for Supply Chain Forecasting. Business & Economics, 2021.
• [25] Van Horne J. et al.: Fundamentals of financial management. Pearson Ed. Ltd., 2009.
• [26] Voynarenko M. P. et al.: Managing the development of innovation business processes with automated information systems. Marketing and innovation management 4, 2017, 133–148.
• [27] Wade D. et al.: Corporate Performance Management. Routledge, 2001.
• [28] Westerfield R. et al.: Fundamentals of Corporate Finance. Irwin McGraw-Hill Publishing Co. Ltd., 2019.
• [29] Wilson H. et al.: Business Forecasting with Forecastx. McGraw-Hill Ed. 2009.
• [30] Yaremko S. A. et al.: Intelligent system in the context of business process modeling. International Journal of Electronics and Telecommunications 67(2), 2021, 163–168.
• [31] Yaremko S. et al.: Using artificial intelligence technologies for forecasting business processes. Computer-integrated technologies: education, science, production 23, 2021, 230–234.
• [32] Yarmolenko V. et al.: Practice Analysis of Effectiveness Components for the System Functioning Process: Energy Aspect, Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies 77, 2022, 282–296.
• [33] Zanda G.: Corporate Management in a Knowledge-Based Economy. Palgrave MacMillan, 2012.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).