2023 1 (44) 10

ТРАНСФОРМАЦІЯ АНАЛІТИКИ ВЕЛИКИХ БАЗ ДАНИХ В УПРАВЛІННІ ЗАКУПІВЛЯМИ З РОЗВИТКОМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Олексій Олександрович Постніков
здобувач ступеня PhD за ОНП «Маркетинг» в НАУ,
ORCID https://orcid.org/0000-0003-0581-2131
e-mail: alexseipost@gmail.com
Національний університет оборони України імені Івана Черняховського, м. Київ,
Світлана Василівна Cмерічевська
д-р екон. наук, проф.
ORCID https://orcid.org/0000-0003-0733-8525
e-mail: smerichevska.s@gmail.com,
Національний авіаційний університет, м. Київ

Формат цитування
Постніков О. О., Смерічевська С. В. Трансформація аналітики великих баз даних в управлінні закупівлями з розвитком штучного інтелекту. Вісник економічної науки України. 2023. № 1 (44). С. 77-85. DOI: https://doi.org/10.37405/1729-7206.2023.1(44).77-85.

Мова статті
Українська

Анотація
У статті представлена статистика, яка характеризує стан і темпи росту світового ринку аналітики великих баз даних, зокрема, аналітики в сфері закупівель. Продемонстровано вплив ефективної системи публічних закупівель на формування ВВП як в країнах Європейського СОЮЗУ, так і в Україні. Проаналізовано джерела отримання даних для обґрунтування управлінських рішень щодо закупівель, і наведено приклади використання аналітики даних при закупівлях в Україні. Охарактеризовано можливості та вигоди від використання штучного інтелекту для аналітики даних в процесі управління закупівлями, запропоновано алгоритм робочого процесу використання штучного інтелекту для аналізу даних, необхідних для прийняття обґрунтованих рішень щодо закупівель і зроблено акцент на можливих ризиках використання штучного інтелекту для аналізу великих баз даних.

Ключові слова
 управління закупівлями, аналітика, бази даних, цифрові платформи, інструменти аналізу, штучний інтелект.

Referensces

  1. Building resilience through procurement analytics. (2021). Retrieved from https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/building-resilience-through-procurement-analytics.
  2. Procurement Analytics Demystified Updated. (2023). Retrieved from https://sievo.com/resources/procurement-analytics-demystified.
  3. AI in Procurement Updated. (2023). Retrieved from https://sievo.com/resources/ai-in-procurement.
  4. Sandford, L. This is how and why you should use AI in procurement: A complete guide for 2023. Retrieved from https://oneflow.com/blog/ai-in-procurement-complete-guide/.
  5. Taylor, P. (2022). Global big data analytics market size 2021-2029. Retrieved from https://www.statista.com/statistics/.
  6. DIGITAL 2023: Global overview report. Retrieved from https://datareportal.com/reports/digital-2023-global-overview-report.
  7. Worldwide IDC Global DataSphere Forecast, 2022–2026: Enterprise Organizations Driving Most of the Data Growth. (2022). Retrieved from https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId.
  8. Procurement Analytics Market by Component. Retrieved from https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/.
  9. Volume of data/information created, captured, copied, and consumed worldwide from 2010 to 2020, with forecasts from 2021 to 2025. Retrieved from https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/.
  10. Examining the Impact of E-Procurement in Ukraine. Retrieved from https://www.cgdev.org/sites/default/files/examining-impact.
  11. Ofitsiinyi sait Dozorro [Official website dozorrо]. Retrieved from https://dozorro.org/tools [in Ukrainian].
  12. The Global Chief Procurement Officer Survey (2018). Retrieved from https://www2.deloitte.com/uk/en/pages/operations/articles/cpo-survey.html.
  13. Romanenko, K., Zborovska, O., Krasovska, O., Smerichevska, S., Pyvovarov, S., Uhodnikova, O. (2022). Information Technologies and Marketing Communications in Territories Management. XIV International Scientific Conference «Interagromash 2021». Vol 246, рр. 825-833. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-81619-3_92.
  14. Hnatyshyn, L., Dranus, L., Prokopyshyn, O., Trushkina, N. (2022). Transformatsiia pidkhodiv do marketynhovoho menedzhmentu pidpryiemstv ahropro­myslovoho kompleksu v umovakh didzhytalizatsii [Transformation of Approaches to Marketing Management of Enterprises of the Agro-Industrial Complex in Conditions of Digitalization]. Ekonomichnyi visnyk Donbasu – Economic Herald of the Donbas, 3(69), pp. 47-58. DOI: https://doi.org/10.12958/1817-3772-2022-3(69)-47-58 [in Ukrainian].
  15. Tulchynska, S., Derhaliuk, M., Kravchuk, N., Smerichevska, S., Desiatov, T. (2021). The Organizational and Economic Mechanism of the Determinants Activation of the Regional Development Intensification in the Conditions of Digitalization. Laplage em Revista (International), 7(3B), рр. 168-178. DOI: https://doi.org/10.24115/S2446-6220202173B1530p.168-178.
  16. Postnikov, O. (2023). Tsyfrova transformatsiia analityky danykh v protsesi upravlinnia zakupivliamy: aktualnist, vyklyky ta vyhody [Digital transformation of data analytics in the procurement management process: relevance, challenges and benefits]. Mizhnarodna bezpeka u svitli suchasnykh hlobalnykh vyklykiv. Krainy Baltii – Ukraina: yednist, pidtrymka, peremoha [International security in the light of modern global challenges. Baltic countries – Ukraine: unity, support, victory: collection of sciences works]. Kyiv, KNEU [in Ukrainian].
  17. Fedorov, Е., Smerichevska, S., Nechyporenko, О., Utkina, T., Remyha, Yu. (2022). Intellectualization of Lean Production Logistic Technology Based on Fuzzy Expert System and Multiagent Metaheuristics. 3rd International Conference. Communication and Intelligent Systems: Proceedings of ICCIS 2021. Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 461, рр. 447-462. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-19-2130-8_36.
  18. Jason Toy. (2023). 6 Ways AI Image Generators Can Help Marketers Written Retrieved from https://builtin.com/marketing/marketing-ai-image-generators.
  19. The Role of Artificial Intelligence in Procurement Services Optimization. (2023). Retrieved from https://utilitiesone.com/the-role-of-artificial.
  20. Artificial Intelligence Algorithm: Everything You Need To Know About It. Retrieved from https://rockcontent.com/blog/artificial-intelligence-algorithm/.
  21. Prokopyshyn, O., Trushkina, N., Serbina, T. (2022). Shchodo orhanizatsii zovnishnoekonomichnoi lohistychnoi diialnosti ahrarnykh pidpryiemstv v umovakh viiny [Regarding the Organization of Foreign Economic Logistics Activities of Agrarian Enterprises in the Conditions of War]. Visnyk ekonomichnoi nauky Ukrainy, 1(42), рр. 209-217. DOI: https://doi.org/10.37405/1729-7206.2022.1(42).209-217 [in Ukrainian].
  22. Sumak, B., Brdnik, S. (2022). Sensors and Artificial Intelligence Methods and Algorithms for Human–Computer Intelligent Interaction: A Systematic Mapping Study. Sensors, 22(1). DOI: https://doi.org/10.3390/s22010020.
  23. TED eTendering – systema eletronnykh zakupivel instytutsii YeS [TED eTendering is a system of electronic procurement of EU institutions]. Retrieved from https://etendering.ted.europa.eu.
  24. Artificial intelligence Last Updated. (2023). Retrieved from https://www.britannica.com/technology/.
  25. AI-powered marketing and sales reach new heights with generative AI. Retrieved from https://www.mckinsey.com/capabilities/.
  26. How Generative AI will Transform Sourcing and Procurement Operations Posted. (2023). Retrieved from https://www2.deloitte.com/us/en/blog/business.
  27. Analitychni instrumenty dlia kontroliu ta monitorynhu publichnykh zakupivel [Analytical tools for control and monitoring of public procurement]. Retrieved from https://dozorro.org/tools [in Ukrainian].
  28. Deveau, R., Griffin, J., Re, S. (2023). Al-powered marketing and sales reach new heights with generative Al. Retrieved from https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing.

 

Повний текст (.pdf)