KNEU Logo Публікації КНЕУ імені Вадима Гетьмана Publications of KNEU named after Vadym Hetman
Switch to Ukrainian Switch to English
Modeling and Information System in Economics

Modeling and Information System in Economics

ISSN 2708-9746
Ващаєв Сергій Сергійович  
Serhii Vashchaiev  

Синергія Data-driven management і теорії прийняття рішень у сучасному бізнесі

Synergy of Data-driven management and decision-making theory in modern business

DOI:

10.33111/mise.105.3

Анотація: У статті досліджено удосконалення технології прийняття управлінських рішень на основі концепції Data-Driven Management у середо вищах із високим рівнем невизначеності. Обґрунтовано актуальність пе реходу від інтуїтивного управління до формалізованих моделей, що спи раються на аналітичні дані, кількісні критерії та системний аналіз. Особливу увагу приділено проблемам прийняття рішень в ІТ- та R&D-ко мандах, зокрема неузгодженості метрик, складності багатокритеріаль ного оцінювання, обмеженості історичних даних і ризикам субʼєктивності експертних суджень. Запропоновано модель підтримки управлінських рішень, яка поєднує підготовку даних, розрахунок багатокритеріальної функції корисності, моделювання невизначеності методом Монте-Карло та використання генетичного алгоритму для вибору оптимальної альтернативи. Практичне значення дослідження полягає у можливості застосування моделі для пріоритезації задач, оцінювання машинно-нав- чальних моделей, планування експериментів і створення внутрішніх decision-support систем у Data Science командах.
Abstract: The article examines the improvement of management decision making technology based on the concept of Data-Driven Management in environments characterized by a high level of uncertainty. The relevance of shifting from intuitive management practices to formalized models based on analytical data, quantitative criteria, and systems analysis is substantiated. Particular attention is paid to decision-making problems in IT and R&D teams, including inconsistent metrics, the complexity of multi-criteria evaluation, limited historical data, and the risks of subjective expert judgment. The article proposes a decision-support model that combines data preparation, calculation of a multi criteria utility function, uncertainty modeling using the Monte Carlo method, and the application of a genetic algorithm to select the optimal alternative. The practical value of the study lies in the possibility of applying the proposed model to task prioritization, machine learning model evaluation, experiment planning, and the development of internal decision-support systems for Data Science teams..
Ключові слова: Data-Driven Management, управлінські рішення, багатокритеріальна оптимізація, функція корисності, метод Монте-Карло, генетичний алгоритм, підтримка прийняття рішень.
Key words: Data-Driven Management, management decisions, multi-criteria optimization, utility function, Monte Carlo method, genetic algorithm, decision support.
УДК: 519.252
UDC: 519.252
To cite paper
In APA style
Vashchaiev, S. (2025). Synergy of Data-driven management and decision-making theory in modern business. Modeling and Information System in Economics, 105, 23-32. http://doi.org/10.33111/mise.105.3
In MON style
Ващаєв С.С. Синергія Data-driven management і теорії прийняття рішень у сучасному бізнесі. Моделювання та інформаційні системи в економіці. 2025. № 105. С. 23-32. http://doi.org/10.33111/mise.105.3 (дата звернення: 28.06.2026).
With transliteration
Vashchaiev, S. (2025) Synerhiia Data-driven management i teorii pryiniattia rishen u suchasnomu biznesi [Synergy of Data-driven management and decision-making theory in modern business]. Modeling and Information System in Economics, no. 105. pp. 23-32. http://doi.org/10.33111/mise.105.3 [in Ukrainian] (accessed 28 Jun 2026).
# 105 / 2025 # 105 / 2025
Download Paper
44
Views
7
Downloads
0
Cited by

1. Shmueli, G., Bruce, P. C., Stephens, M. L., & Patel, N. R. Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro. – Hoboken, New Jersey : John Wiley & Sons, 2017. – ISBN 9781118877432. – URL: https://content.e-bookshelf.de/media/reading/L 7771267-0e2ce5cf22.pdf (дата звернення: 18.12.2025).

2. Mao, L. Maximum Expected Utility and Decision Making. // Blog. – 2021. – URL: https://leimao.github.io/blog/Maximum-Expected-Utility Decision-Making (дата звернення: 18.12.2025).

3. Cao, G., Duan, Y., & Li, G. Linking Business Analytics to Decision Making Effectiveness: A Path Model Analysis. // Journal of Industrial 31 Engineering and Management. – 2022. – Vol. 15, No. 2. – URL: https://doi.org/10.3926/jiem.3030 (дата звернення: 18.12.2025).

4. Hanna, S. D. Utility Function U= Square Root of Wealth, Expected Wealth (EW) and Expected Utility (EU) Based on 50 % Chance of Zero Wealth and 50 % Chance of Wealth = $10,000. // ResearchGate. – 1989. – URL: https://www.researchgate.net/figure/Utility-Function-U-Square-Root of-Wealth-Expected-Wealth-EW-and-Expected-Utility_fig1_279197095 (дата звернення: 18.12.2025).

5. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 2009 (2nd ed.). – URL: https://hastie.su.domains/ElemStatLearn/ 18.12.2025). (дата звернення:

6. Yin, J., & Fernández, V. A Systematic Review on Business Analytics. (Systematic review/working paper). – 2020. – URL: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/261719/1/1741210682.pdf (дата звернення: 18.12.2025).

7. Kurpiela, S. et al. Linking business analytics affordances to corporate strategic planning outcomes. Information Systems and e-Business Management (Springer), 2024. – URL: https://link.springer.com/article/ 10.1007/s10257-023-00661-z (дата звернення: 18.12.2025).

8. Golionko, N. H. Зміна парадигми управління організацією на ос нові Data-Driven підходу. – матеріали міжнародної конференції/КНЕУ, 2023. (українською) – URL: https://ir.kneu.edu.ua/items/c5bbb6a1-8bf0 4b35-8375-8555d5f5ee07 (дата звернення: 18.12.2025).

8. Golionko, N. H. Зміна парадигми управління організацією на ос нові Data-Driven підходу. – матеріали міжнародної конференції/КНЕУ, 2023. (українською) – URL: https://ir.kneu.edu.ua/items/c5bbb6a1-8bf0 4b35-8375-8555d5f5ee07 (дата звернення: 18.12.2025).