Data Science у системі управлінських рішень: методологія, практика, трансформація

Анотація

У статті здійснено ґрунтовний аналіз ролі Data Science у системі прийняття управлінських рішень в умовах цифрової трансформації. Розглянуто методологічні підходи до організації аналітичного циклу, зокрема CRISP-DM, KDD, SEMMA, TDSP, а також міжнародний стандарт ISO/IEC 20546:2019. Узагальнено переваги та обмеження кожної з моделей з точки зору практичного впровадження в управлінську діяльність.

Автори акцентують увагу на трансформаційному потенціалі аналітики на трьох рівнях: стратегічному (дані → раціональні рішення), операційному (автоматизація → ефективність), культурному (децентралізація → залучення).

Окремо висвітлено виклики, пов’язані з етикою даних, алгоритмічним упередженням, прозорістю моделей і потребою в аналітичній культурі. Аргументовано, що ефективне впровадження Data Science вимагає не лише технологічної інфраструктури, а й управлінського лідерства, міждисциплінарних команд, розвитку статистичної освіти та регуляторної підтримки. Data Science розглядається не як технічна опція, а як фундаментальний елемент сучасного управління.