Комплекс моделей управління бізнес-колабораціями
Анотація. Запропоновано комплекс економіко-математичних моделей, які підтримують процесу управління бізнес-колабораціями. Комплекс містить наступні змістовні блоки: формування інформаційної бази, попередній статистичний аналіз сформованого датасету, вибір партнерів для колаборації, вибір схеми колаборації, сценарний аналіз колаборації, прийняття рішення.
Процес управління бізнес-колабораціями є надскладним, характеризується наявністю величезної кількості підсистем та елементів, які у свою чергу пов’язані між собою складною мережею прямих та зворотних зв’язків [1-3]. Тому актуальним є питання розробки та впровадження комплексу економіко-математичних моделей, які б підтримували кожен етап процесу управління. Розглянемо зміст окремих блоків схеми.
Блок 1. Формування інформаційної бази. В рамках блоку вирішуються задачі створення інформаційної бази даних проекту. На цьому етапі потрібно зібрати базові критерії відбору кандидатів на створення колаборації та визначити цільові показники, за якими можна оцінювати результати. На виході блоку потрібно мати систему показників, які можна використовувати як входи для моделей наступних блоків.
Блок 2. Попередній статистичний аналіз сформованого датасету. Потрібно провести аналіз основних статистичних характеристик розподілу для досліджуваних показників, обробити аномальні значення та викиди.
Блок 3. Вибір партнерів для колаборації. В поточному блоці вирішуються задачі класифікації множини потенційних кандидатів на створення колаборації на однорідні групи, ранжування кандидатів за різними критеріями, відбір партнерів для конкретної компанії, яка розглядає стратегію колаборації з іншими брендами як потенційно можливу.
Модель класифікації об’єктів. Вихідна множина потенційних партнерів для колаборації розглядається як множина точок у багатофакторному просторі ознак: P^i=(p_i1,…,p_ij,…p_in), p_ij – значення j-го показника для і-го партнера. Для класифікації на однорідні групи пропонується використовувати ітеративний алгоритм k-medoids, особливістю якого є те, що у якості центрів тяжіння обираються саме об’єкти кластеризації, а не обчислюється штучний центроїд [4].
Модель ранжування. Для кожної з отриманих однорідних груп пропонується здійснити упорядкування вихідної множини потенційних партнерів у багатофакторному просторі. Для цього пропонується використовувати алгоритм рівня розвитку, основна ідея якого полягає в визначенні еталонного об’єкта та розрахунку відстаней кожної компанії від зазначеного еталону. Розраховані відстані є основою для отримання інтегрального узагальнюючого показника, на основі котрого можна здійснити бажане упорядкування [5].
Модель формування колаборації може бути реалізована двома шляхами в залежності від сформульованої цілі дослідження.
Якщо початково вже є компанія, яка шукає собі партнерів, тоді визначається група, отримана в попередній моделі, до якої потрапила цільова компанія. Далі визначається її ранг у поточній групі та поріг приросту інтегрального показника, який є прийнятним для того, щоб окреслити коло майбутніх партнерів. Остаточне рішення приймається з залученням додаткових критеріїв. Якщо метою дослідження є визначення групи компаній, які потенційно можуть створити успішну колаборацію, то за результатами попередніх моделей в кожній групі обирається компанія, яка відіграє роль центроїда. Потім здійснюється остаточний відбір компаній-партнерів за критеріями кількості партнерів в колаборації та/або відстані кандидатів від обраного центроїда. Остаточне рішення приймається з залученням додаткових критеріїв.
Блок 3. Вибір схеми колаборації. Прийняття рішення щодо схеми колаборації можливо здійснити за допомогою експертних методів. Коли є декілька варіантів і особи, що приймають рішення, не мають єдиної думки, можливо використання методу парних порівнянь. Якщо порівнюються k варіантів, формується квадратна матриця парних порівнянь розмірності k. Елементом цієї матриці b_ij є міра переваги j-го об’єкта у порівнянні з i-м об’єктом. Таким чином, і-й рядок матриці показує міру переваги і-го об’єкта над іншими (k-1) об’єктами і над самим собою. Міра переваги виражається експертом у шкалі Сааті і приймає значення від 1 до 9. У випадку, коли і = ј, міра переваги дорівнює 1. Для отримання ранжування альтернатив розраховуються головний власний вектор матриці та вектор пріоритетів: \(V_i=√(k&∏_(j=1)^k▒b_ij ), P_i=V_i/(∑_(i=1)^k▒V_i )\).
Блок 4. Сценарний аналіз колаборації. Сценарний аналіз – це метод прогнозування, що полягає в поділі всієї сукупності можливих подій на декілька груп та у визначенні логічної послідовності наслідків для кожної групи подій. Сценарій - можливий набір подій, що визначає розвиток тих чи інших факторів, які впливають на результат діяльності. Сценарій містить наступні базові елементи: операції, які виконуються в процесі виконання (кроки сценарію); зміст дій учасників на кожному кроці сценарію; ресурси (учасники сценарію, задіяні бази даних і бази знань, технічні та програмні); опис умов виконання та обмежень операцій сценарію. Для побудови сценарію використовується граф, вершини якого відображають різні етапи виконання, а дуги відповідають заданим послідовностям взаємодій.
Блок 5. Прийняття рішення. За результатами сценарного аналізу приймається остаточне рішення щодо втілення стратегії колаборації. Після того, як рішення почало діяти, необхідно встановити зворотний зв’язок для контролю та забезпечення відповідності фактичних результатів тим, що планувалися у період ухвалення рішення. На цій фазі відбувається вимірювання та оцінка наслідків рішення або зіставлення фактичних результатів із запланованими. Таким чином, запропонований комплекс моделей управління бізнес-колабораціями надає кількісне обґрунтування на усіх етапах відповідного процесу прийняття рішення. Для ефективної реалізації запропонованого модельного базису використовуються сучасні технології роботи з даними, а саме технології Big Data, методи машинного навчання та штучного інтелекту.
Література
- Petzer B. J. M., Wieczorek A., Verbong G. Collaborative Business Models and Platforms in Shared Mobility Transitions: The Case of Bikeshare Integration. In: Aagaard A., Lüdeke-Freund F., Wells P. (Eds.). Business Models for Sustainability Transitions. Palgrave Macmillan, Cham, 2021. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-77580-3_7
- Hassan Abdullahi, Emmanuel Bamidele Ajulo. (2023). Competition Versus Collaboration Business Model: A Review. International Journal of Innovative Science and Research Technology, 8(11). URL: https://doi.org/10.5281/zenodo.10250914.
- Oana-Maria Pop The Four Main Types of Business Collaboration (Feb 28, 2023) HYPE. URL: https://www.hypeinnovation.com/blog/the-four-main-types-of-business-collaboration.
- Erich Schubert, Peter J. Rousseeuw. Fast and eager k-medoids clustering: O(k) runtime improvement of the PAM, CLARA, and CLARANS algorithms. Information Systems, 101.,2021. URL: https://doi.org/10.1016/j.is.2021.101804.
- Бізнес-аналітика багатовимірних процесів : навчальний посібник / Т. С. Клебанова, Л. С. Гур’янова, Л. О. Чаговець та ін. Харків : ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2018. 272 с.