ІНДЕКСНІ МЕТОДИ ОЦІНКИ ВИКОРИСТАННЯ BIG DATA НАЦІОНАЛЬНОЮ ЕКОНОМІКОЮ
DOI:
https://doi.org/10.31732/2663-2209-2025-77-155-169Ключові слова:
індексна оцінка, великі дані, індекс датафікації, ключові фактори успіхуАнотація
У статті досліджено міжнародні індекси та рейтинги, що оцінюють використання big data на макроекономічному рівні. Встановлено, що Big data readiness index — єдиний специфічний індекс, що здійснює оцінку цього феномену. Проаналізовано проблемні моменти щодо згаданого інструменту індексної оцінки в площині універсальності та методології. Доведено, що побудова індексу використання big data потребує глибокого розуміння процесів у цифровій економіці, їх меж та контексту. Розглянуто роль big data в контексті промисловості 4.0, звʼязок процесу датафікації з іншими явищами цифрової економіки: оцифровуванням, цифровізацією та цифровою трансформацією. Встановлено, що датафікація є водночас і наслідком, і каталізатором інших явищ цифрової економіки, у звʼязку з чим її опосередковано оцінюють наявні індекси цифрового перетворення. Сформульовано визначення індексу датафікації національної економіки, як схильності та спроможності до використання дата-орієнтованих інструментів у економічній діяльності. Запропоновано підхід до побудови індексу датафікації на основі узагальнених ключових факторів успіху big data для компаній в таких категоріях: організація, дані, люди, технології, регулювання. Окремі фактори успіху, визначені на макроекономічному рівні, узагальнено задля впорядкування і видалення дублікатів. Показано, що наявні індекси оцінки цифрової трансформації світової економіки співвідносяться з окремими компонентами індексу датафікації, і можуть надалі використовуватись для його розрахунку. Розглянуто напрямки подальших досліджень, зокрема уточнення компонентів і розробка методики розрахунку індексу.
Завантаження
Посилання
Anderson, S. P., & de Palma, A. (2022). GDPR and the lost generation of innovative apps (NBER Working Paper No. 30028). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w30028
Al-Sai, Z. A., Abdullah, R., & Husin, M. H. (2020). Critical success factors for big data: A systematic literature review. IEEE Access, 8, 118940-118956. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3005461
Андрієнко, В. Ю. (2004). Статистичні індекси в економічних дослідженнях. – К. : 2004 р., с. 13–17. https://www.myslenedrevo.com.ua/uk/Sci/Economics/StatIndices/IndexMethod/LinksOtherMethods.html
Василенко, В. М. (2017). Концепція Big Data в Україні: Перспективи застосування в державних органах. Серія: Державне управління, 4. http://pa.stateandregions.zp.ua/archive/4_2017/19.pdf
Digitization, digitalization, digital and transformation: The differences. (n.d.). Retrieved from https://www.i-scoop.eu/digital-transformation/digitization-digitalization-digital-transformation-disruption/
Gartner’s IT glossary. (n.d.). Retrieved from https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary
Joubert, A., Murawski, M., & Bick, M. (2019). Big Data readiness index – Africa in the age of analytics. In I. O. Pappas, P. Mikalef, Y. K. Dwivedi, L. Jaccheri, J. Krogstie, & M. Mäntymäki (Eds.), Digital transformation for a sustainable society in the 21st century (pp. 91–101). Lecture Notes in Computer Science, vol 11701. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-29374-1_9
Malecki, E., & Moriset, B. (2007). The digital economy: Business organization, production processes, and regional developments (1st ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203933633
Mesenbourg, T. L. (2001). Measuring the digital economy (US Bureau of the Census). Retrieved from https://www.census.gov/content/dam/Census/library/workingpapers/2001/econ/umdigital.pdf
Panda, S. (2022). Digitization of knowledge management methods: An essential approach. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7760149
Погорєлова, Т. В., & Тарасова, К. І. (2021). Індексний метод у сучасних дослідженнях грошового обігу України. Вісник соціально-економічних досліджень: зб. наук. праць, 1(76), 100-112.
Tang, L., Lu, B., & Tian, T. (2021). Spatial correlation network and regional differences for the development of digital economy in China. Entropy, 23(12), 1575. https://doi.org/10.3390/e23121575
Toolkit for measuring the digital economy: G20 report. (2018). Retrieved from https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/g20-detf-toolkit_FINAL.pdf

Downloads
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.