АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗИ ОСНОВНЫХ ФАКТОРОВ РАЗВИТИЯ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ БИЗНЕСА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

EDN: KTZNLC

Э.С. Гасанов - соискатель, Уфимский государственный нефтяной технический университет, Уфа, Россия, [email protected],

E.S. Gasanov - applicant, Ufa State Petroleum Technical University, Ufa, Russia.

АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗИ ОСНОВНЫХ ФАКТОРОВ РАЗВИТИЯ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ БИЗНЕСА ANALYSIS OF THE INTERCONNECTION OF MAJOR FACTORS IN THE DEVELOPMENT OF DIGITAL BUSINESS TRANSFORMATION

Аннотация. Для выявления тенденций развития цифровой трансформации бизнеса в первую очередь необходимо определить наличие и характер взаимосвязи между основными интегральными субиндексами, характеризующими данное явление. Такого рода субиндексы формируются на основе частных оценочных показателей, которые тесно связаны между собой и описывают состояние ключевых факторов цифровизации компании. Исследование такого рода субиндексов позволит определить основные принципы цифровой трансформации бизнеса, что может в дальнейшем способствовать развитию стратегий управления данным процессом. В статье на основе рассмотрения методов оценки цифровой трансформации бизнеса был представлен авторский комплексный подход к данному явлению, учитывающий существующие взаимосвязи и взаимозависимости развития интегральных субиндексов. Были выделены три интегральных субиндекса: уровень компетентностного развития персонала, уровень развития интрапренерства и уровень цифровизации деятельности компании. Проведенный анализ подтвердил гипотезу о существовании взаимосвязи между исследуемыми парами интегральных субиндексов, а построенные уравнения регрессии допустимо использовать для прогнозирования изменений выявленной парной взаимосвязи между субиндексами в перспективе. Автором также был построен прогноз динамики взаимосвязи исследуемых пар интегральных субиндексов на 5 прогнозных периодов и представлена их графическая визуализация.

Abstract. Abstract: To identify trends in the development of digital business transformation, it is essential to determine the existence and nature of the interconnection between key integral sub-indices that characterize this phenomenon. Such sub-indices are formed based on specific evaluative indicators that are closely interconnected and describe the state of key digitization factors within a company. Analyzing these sub-indices will help identify the fundamental principles of digital business transformation, which can subsequently contribute to the development of management strategies for this process. This article presents an original comprehensive approach to digital business transformation, based on the examination of methods for evaluating it, taking into account the existing interconnections and interdependencies in the development of integral sub-indices. Three integral sub-indices were identified: the level of personnel competency development, the level of intrapreneurship development, and the level of digital activity within the company. The conducted analysis confirmed the hypothesis of the interconnection between the examined pairs of integral subindices, and the regression equations constructed can be reasonably used for predicting changes in the identified pairwise relationship between the sub-indices in the future. Additionally, the author developed a forecast for the dynamics of the interconnection between the examined pairs of integral sub-indices for five forecast periods and presented their visual representation.

Ключевые слова: цифровая трансформация, бизнес, субиндекс, оценочные показатели.

Keywords: digital transformation, business, sub-index, evaluative indicators.

Введение

Проведенные исследования показали, что наибольшую роль в развитии цифровой трансформации бизнеса в корпоративной предпринимательской среде играет уровень развития цифровых компетенций персонала компании.

В частности, были рассмотрены следующие варианты индексов цифровой трансформации:

Были рассмотрены ряд исследований, посвященных цифровой трансформации бизнеса:

- Digital Competitiveness Ranking [1];

- Global Innovation Index [2];

- E-Participation Index [3];

- The Network Readiness Index [4];

- Digital Evolution Index [5];

- BCG e-Intensity Index [6];

- The UN Global E-Government Development Index [7];

- Huawei's GCI [8];

- The Digital Economy and Society Index [9];

- Индекс развития ИКТ [10];

Для определения тенденций развития цифровой трансформации бизнеса важным является определение наличия и анализ характера взаимосвязи между расчетными интегральными субиндексами, поскольку они составлены частными оценочными показателями, описывающими состояние ключевых факторов цифровизации компании и могут быть тесно связаны между собой [11-18].

Таким образом, рассмотрение вопроса управления развитием цифровой трансформации бизнеса в корпоративной предпринимательской должно выстраиваться с позиций системного и комплексного подхода и с учетом существующей взаимосвязи и взаимозависимости развития интегральных субиндексов.

Методология

Развитие цифровой трансформации бизнеса в корпоративной предпринимательской среде в соответствии с авторским подходом к его оценке, определяется тремя интегральными субиндексами, отражающими ключевые направления развития цифровой трансформации бизнеса.

Для анализа взаимосвязи между расчетными интегральными субиндексами «Уровень компетентностного развития персонала» (ИРП), «Уровень развития интрапренерства» (ИРИ) и «Уровень цифровизации деятельности компании» (ИРц) использован инструментарий статистического анализа, а именно:

1. Корреляционный анализ (расчет коэффициента корреляции Пирсона) для определения линейной парной корреляционной связи между субиндексами. Достоверность расчетного коэффициента корреляции проверена при помощи /-критерия;

2. Регрессионный анализ для построения линейной парной регрессиии одного субиндекса от другого, с расчетом коэффициента детерминации и остаточной дисперсии.

Результаты

Для определения параметров регрессионных уравнений, описывающих взаимосвязь субиндексов, использованы данные расчетной таблицы (таблица 1).

Таблица 1 - Данные для регрессионного анализа по парам интегральных субиндексов, составляющих интегральный индекс развития цифровой трансформации бизнеса в корпоративной пред_принимательской среде НИПИ НГ «ПЕТОН» за 2017-2021гг.__

ИРП ИРИ Ирп 2 ИРИ 2 Ири х Ирп

0.666 0.625 0.4436 0.3906 0.4163

0.841 0.671 0.7073 0.4502 0.5643

0.873 0.828 0.7621 0.6856 0.7228

0.940 0.930 0.8836 0.8649 0.8742

0.963 0.918 0.9274 0.8427 0.884

4.283 3.972 3.7239 3.2341 3.4616

ИРИ Ирц ИРИ 2 Ирц 2 Ири * ИРЦ

0.625 0.473 0.3906 0.2237 0.2956

0.671 0.659 0.4502 0.4343 0.4422

0.828 0.759 0.6856 0.5761 0.6285

0.930 0.839 0.8649 0.7039 0.7803

0.918 0.970 0.8427 0.9409 0.8905

3.972 3.7 3.2341 2.8789 3.037

Ирп Ирц Ирп 2 Ирц 2 Ирп * Ирц

0.666 0.473 0.4436 0.2237 0.315

0.841 0.659 0.7073 0.4343 0.5542

0.873 0.759 0.7621 0.5761 0.6626

0.94 0.839 0.8836 0.7039 0.7887

0.963 0.97 0.9274 0.9409 0.9341

4.283 3.7 3.7239 2.8789 3.2546

(Источник: разработано автором)

Составив по данным таблицы 1 и решив системы уравнений получаем следующие уравнения регрессии (эмпирические уравнения регрессии) для каждой оцениваемой пары субиндексов:

1. «Уровень компетентностного развития персонала» (ИРП) и «Уровень развития интрапренерства» (ИРИ):

ИРИ = 1.0745 ИРП - 0.126, (1)

где эмпирические коэффициенты регрессии а = - 0.126 и Ь = 1.0745, графическая интерпретация построенного уравнения регрессии представлена на рисунке 1;

2. «Уровень развития интрапренерства» (ИРИ) и «Уровень цифровизации деятельности компании» (Ирц):

ИРЦ = 1.2414 ИРИ - 0.2461, (2)

где эмпирические коэффициенты регрессии а = - 0.2461 и Ь = 1.2414, графическая интерпретация построенного уравнения регрессии представлена на рисунке 2;

3. «Уровень компетентностного развития персонала» (ИРП) и «Уровень цифровизации деятельности компании» (Ирц):

ИРЦ = 1.5457 ИРП - 0.584, (3)

где эмпирические коэффициенты регрессии а = - 0.584 и Ь = 1.5457, графическая интерпретация построенного уравнения регрессии представлена на рисунке 3.

Полученные уравнения отражают общую тенденцию в динамике исследуемых пар субиндексов.

Направленность связи между субиндексами определяется знаком коэффициента регрессии Ь (при Ь > 0 -связь прямая, при Ь < 0 связь обратная). В исследуемых парах субиндексов связи прямые.

их»

0,$50

г>,ио

0,550

V = 1,0745х - 0,126 9 (Р « 0..8084 ... *

•

•

0.600 0,650 0,700 0.750 0.300 0^50 0,900 0,950 1,000

Рисунок 1 - Графическая интерпретация уравнения регрессии для пары субиндексов «Уровень компетентностного развития персонала» (Ирп) и «Уровень развития интрапренерства» (Ири)

(Источник: разработано автором)

ОД

К3 = 0,8608 • •

• ..........

•

С.ЙО ЗДЕО 0,700 0,750 0,800 0Л50 0,900 0,950

Рисунок 2 - Графическая интерпретация уравнения регрессии для пары субиндексов «Уровень развития интрапренерства» (ИРИ) и «Уровень цифровизации деятельности компании» (Ирц)

(Источник: разработано автором)

1,2

0Л

у= 1 Р ,5457х- 0,584 !а = 0,9345 •

*

0,600 0/650 0,700 0,750 0.800 0,350 0,900 0,950 1,000

Рисунок 3 - Графическая интерпретация уравнения регрессии для пары субиндексов «Уровень компетентностного развития персонала» (ИРП) и «Уровень цифровизации деятельности компании» (Ирц)

(Источник: разработано автором)

Далее с использованием коэффициента регрессии Ь и расчетных значений среднеквадратических отклонений И¿)) рассчитаны коэффициенты линейной парной корреляции субиндексов гИ.И. по формуле:

г -и*Ш>. Расчетные данные представлены в таблице 2.

(4)

Таблица 2 - Расчет коэффицентов корреляции оцениваемых пар интегральных субиндексов,

составляющих интегральный индекс развития цифровой трансформации бизнеса в корпоративной предпринимательской среде НИПИ НГ «ПЕТОН» за 2017-2021гг.

Обозначение коэффи-цента корреляции Оцениваемые пары субиндексов ¡(И,) Ь Значение коэффицента корреляции

ГИрП,ИрИ - гх Интегральный субиндекс «Уровень компетентностного развития персонала» 0.105 1.0745 0.899

Интегральный субиндекс «Уровень развития предпринимательской инициативы (интрапренерства)» 0.125

ГИРИ,Ирц г2 Интегральный субиндекс «Уровень развития предпринимательской инициативы (интрапренерства)» 0.125 1.2414 0.928

Интегральный субиндекс «Уровень цифровизации деятельности компании» 0.168

гИрП,Ирц г3 Интегральный субиндекс «Уровень компетентностного развития персонала» 0.105 1.5457 0.967

Интегральный субиндекс «Уровень цифровизации деятельности компании» 0.168

(Источник: разработано автором)

Охарактеризовать силу корреляционной связи между парами оцениваемых субиндексов можно прибегнув к шкале Чеддока, в соответствии с которой между субиндексами «Уровень развития предпринимательской инициативы (интрапренерства)» и «Уровень компетентностного развития персонала» выявлена прямая сильная взаимосвязь, поскольку коэффициент корреляции принадлежит интервалу 0.7 < гИ^И .< 0.9.

Между субиндексами «Уровень развития предпринимательской инициатив (интрапренерства)» и «Уровень цифровизации деятельности компании», а также между субиндексами «Уровень компетентностного развития персонала» и «Уровень цифровизации деятельности компании» выявлена прямая весьма сильная взаимосвязь, поскольку коэффициент корреляции принадлежит интервалу 0.9 < гИ^И.< 1.

Исходя из того, что интегральные субиндексы имеют синтетический характер, достоверность рассчитанных коэффициентов корреляции можно оценить с помощью коэффициента Стьюдента.

По таблице Стьюдента с уровнем значимости а=0.05 и степенями свободы к=3 находим ^рит:

^рит (n-m-1; а/2) = ^ (3; 0.025) = 4.177, (5)

где т = 1 - количество объясняющих переменных.

По формуле (6) проведем расчет для каждого значения коэффициента корреляции оцениваемой пары субиндексов ( ).

_ Тп-2

^набл — ГИ ;,И,- Х I 2 , (6)

Если |tнабл| > tкритич, то расчетное значение коэффициента корреляции признается статистически значимым, при ^набл| < ^рит, расчетное значение коэффициента корреляции статистически не значимо.

|£Г1( 3.5 58)| < £крИТ(4. 1 7 7) - коэффициент корреляции статистически не значим;

|£Гг(4.308)| < £,фИТ(4. 1 7 7) - значение коэффициента корреляции статистически значимо;

|£Гз(6.543)| < £,фИТ(4. 1 7 7) - значение коэффициента корреляции статистически значимо.

В уравнениях регрессии коэффициенты регрессии Ь могут быть интерпретированы следующим образом:

- увеличение на 1 субиндекса «Уровень развития предпринимательской инициатив (интрапренерства)» влечет увеличение на 1.075 субиндекса «Уровень компетентностного развития персонала»;

- увеличение на 1 субиндекса «Уровень развития предпринимательской инициативы (интрапренерства)» обусловливает увеличение субиндекса «Уровень цифровизации деятельности компании» на 1.2414;

- увеличение на 1 субиндекса «Уровень компетентностного развития персонала» обусловливает увеличение субиндекса «Уровень цифровизации деятельности компании» на 1.5457.

Выявленные закономерности влияния одного субиндекса на другой в исследуемых парах подтверждается оценкой коэффициента эластичности, рассчитываемого по формуле (7):

Е — Щ— ь (7)

эи; и7- и/ у '

Еп — 1.0 7 — 1 . 1 5 9, коэффициент эластичности больше 1, что означает, что при изменении субиндекса «Уровень компетентностного развития персонала» на 1 %, субиндекс «Уровень развития предпринимательской инициатив (интрапренерства)» изменится более чем на 1 %. Таким образом влияние уровня развития компетенций персонала существенно влияет на уровень развития предпринимательской инициативы в корпоративной предпринимательской среде.

ЕГг — 1 . 2 4 — 1. 3 3 3 и ЕГ1 — 1.546^ — 1.789 - для двух других оцениваемых пар субиндексов коэффициент эластичности также больше 1, что означает, что при изменении субиндексов «Уровень развития предпринимательской инициативы (интрапренерства)» и «Уровень компетентностного развития персонала» на 1 %, субиндекс «Уровень цифровизации деятельности компании» изменится более чем на 1 %. Таким образом развитие предпринимательской инициативы и компетентностного потенциала персонала существенно влияют на цифровизацию деятельности компании.

Для дальнейшего использования в исследовании построенных эмпирических регрессионных моделей необходимо оценить их качество и точность.

Оценить качество построенных уравнений регрессии можно методом расчета средней ошибки аппроксимации формула (8):

д — £|Иг-0 0 % , (8)

п

Допустимые значения ошибки аппроксимации в должны находиться в пределах 5-7 %, что означает хороший подбор уравнения регрессии к исходным данным.

АГ1 — ^р100%о — 5.89%, в среднем, расчетные значения отклоняются от фактических на 5.89 %, что находится в указанном интервале допустимых значений. Поскольку ошибка меньше 7 %, то данное уравнение можно использовать в качестве регрессии

Ат2 — ^^ 100% — 8.42%, в данном случае отклонение составило 8.42 %, что несущественно больше 7%, то данное уравнение не желательно использовать в качестве регрессии.

АГг — ^.^^^100% — 5.13%, отклонение расчетных значений от фактических составило в среднем 5.13 %,

ошибка менее 7 %, следовательно уравнение можно использовать в качестве регрессии.

Следующим шагом в оценке точности уравнений регрессии является расчет и анализ коэффициента детерминации, равного квадрату коэффициента корреляции и показывающего долю вариации результативного признака, объясненную вариацией факторного признака. Чем ближе значение коэффициента детерминации к 1, тем лучше работает регрессионная модель и тем большую значимость она имеет.

гг2 = 0.8992 = 0.8084 , это означает, что в 80.84 % случаев изменения уровня развития компетентностного потенциала, приводят к изменению уровня развития интрапренерства в компании, то есть точность подбора уравнения регрессии - высокая. Оставшиеся 19.16 % изменений уровня интрапренерства в компании обусловлены факторами, не учтенными в модели.

г22 = 0.92 82 = 0.8608, во второй паре субиндексов изменение уровня развития предпринимательской инициативы в 86.08% влечет изменение уровня цифровизации деятельности компании, 13.92 % изменений обусловлены факторами, не учтенными в модели, соответственно точность подбора регрессионной модели - высокая.

, в третьей паре субиндексов изменение уровня компетентностного потенциала сотрудников компании приводит в 93.45 % случаев к изменению уровня цифровизации деятельности компании, то есть точность подбора модели регрессии - также высока.

В системном виде расчетные показатели оценки качества уравнений регрессии представлены в таблице 3.

Таблица 3 - Показатели качества эмпирических уравнений регрессии для исследуемых пар интегральных

субиндексов, составляющих интегральный индекс развития цифровой трансформации бизнеса _в корпоративной предпринимательской среде НИПИ НГ «ПЕТОН» за 2017-2021гг._

Показатель Коэффициент детерминации Средний коэффициент эластичности Средняя ошибка аппроксимации

ГИрп,ИрИ = Гх 0.8084 1.159 5.89

II 10 0.8608 1.333 8.42

ГИрп.Ирц - Г3 0.9345 1.789 5.13

(Источник: разработано автором)

По результатам проведенного анализа можно сделать следующие выводы:

1. Изучена зависимость интегрального субиндекса «Уровень развития предпринимательской инициативы (интрапренерства)» от интегрального субиндекса «Уровень компетентностного развития персонала». В качестве регрессионной модели была выбрана парная линейная регрессия, статистическая значимость построенного уравнения проверена с помощью коэффициента детерминации. Установлено, что в исследуемой паре субиндексов 80.84 % общей вариабельности субиндекса «Уровень развития предпринимательской инициативы (интрапренерства)» объясняется изменением субиндекса «Уровень компетентностного развития персонала». Экономическая интерпретация параметров полученной модели состоит в том, что увеличение субиндекса «Уровень компетентностного развития персонала» на 1 ед.изм. приводит к увеличению субиндекса «Уровень развития предпринимательской инициативы (интрапренерства)» в среднем на 1.075 ед.изм.

2. Изучена зависимость интегрального субиндекса «Уровень цифровизации деятельности компании» от интегрального субиндекса «Уровень развития предпринимательской инициативы (интрапренерства)». На этапе спецификации была выбрана парная линейная регрессия, проверка статистической значимости построенной регрессионной модели проверена с помощью коэффициента детерминации. Установлено, что в исследуемой паре субиндексов 86.08 % общей вариабельности субиндекса «Уровень цифровизации деятельности компании» обусловлено изменением субиндекса «Уровень развития предпринимательской инициативы (интрапренерства)». Установлено также, что допустимые значения ошибки аппроксимации в данной паре субиндексов незначительно превышают допустимый интервал, что свидетельствует о том, что использование данной регрессионной модели нежелательно, но допустимо. В качестве экономической интерпретации отметим, что увеличение интегрального субиндекса «Уровень развития предпринимательской инициативы (интрапренерства)» на 1 ед.изм. приводит к увеличению интегрального субиндекса «Уровень цифровизации деятельности компании» в среднем на 1.241 ед.изм.

3. Изучена зависимость интегрального субиндекса «Уровень цифровизации деятельности компании» от интегрального субиндекса «Уровень компетентностного развития персонала». В качестве регрессионной модели была выбрана парная линейная регрессия. Статистическая значимость уравнения проверена с помощью коэффициента детерминации. Установлено, что в исследуемой паре субиндексов 93.45 % общей вариабельности интегрального субиндекса «Уровень цифровизации деятельности компании» обусловливается изменением интегрального субиндекса «Уровень компетентностного развития персонала». Экономическая интерпретация параметров модели означает, что увеличение интегрального субиндекса «Уровень компетентностного развития персонала» на 1 ед.изм. приводит к увеличению интегрального субиндекса «Уровень цифровизации деятельности компании» в среднем на 1.546 ед.изм.

Таким образом проведенный анализ подтвердил гипотезу о существовании взаимосвязи между исследуемыми парами интегральных субиндексов, а построенные уравнения регрессии допустимо использовать для прогнозирования изменений выявленной парной взаимосвязи между субиндексами в перспективе. На основании этого используя полученные регрессионные модели построен прогноз динамики взаимосвязи исследуемых пар интегральных субиндексов на 5 прогнозных периодов, графическая визуализация которых представлена на рисунках 4-6.

Прогнозный анализ выявленной парной взаимосвязи между интегральными субиндексами, составляющими интегральный индекс развития цифровой экономики в корпоративной предпринимательской среде НИПИ НГ «ПЕТОН» за 2017-2021гг. на основе построенных регрессионных моделей показал, что в перспективе на пять лет взаимосвязь в исследуемых парах индексов стремительно возрастает, что свидетельствует о необходимости комплексного и системного подхода к управлению развитием цифровой трансформации бизнеса и рассмотренных факторов цифровизации в том числе.

7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0.000

,.1 ,0745x-0,126

Рисунок 4 - Графическая интерпретация уравнения регрессии для пары субиндексов «Уровень компетентностного развития персонала» (ИРП) и «Уровень развития интрапренерства» (ИРИ)

(Источник: разработано автором)

V = 1 ,2414x-C ,2461

Rz = 0,86t )8

Рисунок 5 - Графическая интерпретация уравнения регрессии для пары субиндексов «Уровень развития интрапренерства» (ИРИ) и «Уровень цифровизации деятельности компании» (ИРЦ)

(Источник: разработано автором)

о 0,000

l,5457x 0,584

R1 = 0,93 45

Рисунок 6 - Графическая интерпретация уравнения регрессии для пары субиндексов «Уровень компетентностного развития персонала» (ИРП) и «Уровень цифровизации деятельности компании» (Ирц)

(Источник: разработано автором)

Заключение

В качестве заключения отметим, что для определения стратегических направлений цифровой трансформации бизнеса в корпоративной предпринимательской среде необходимой представляется регулярная оценка уровня развития цифровой трансформации бизнеса. Исходя из этого, предложенный методический подход к оценке уровня развития цифровой трансформации бизнеса в корпоративной предпринимательской среде имеет непосредственную практическую значимость. Применение предложенного методического подхода в практике оценивания прогресса цифровой трансформации российскими корпоративными структурами позволит руководству компаний оперативно отслеживать динамику уровня развития цифровой экономики в корпоративной предпринимательской среде по ключевым параметрам, в целях своевременного регулирования и корректировки не только хода процессов цифровизации, но и выработки оптимального управления цифровым развитием всех бизнес-процессов компании в корпоративной предпринимательской среде.

Источники:

1. World Digital Competitiveness Ranking 2021. [Electronic resource] Mode of Access: https://www.imd.org/centers/world-competitiveness-center/rankings/world-digital-competitiveness/. (date of access: 15.09.2021).

2. Global Innovation Index (GII) 2021. [Electronic resource] - Mode of Access: https://www.globalinnovationindex.org/Home. (date of access: 15.09.2021).

3. E-Participation Index. [Electronic resource] - Mode of Access: https://publicadministration.un.org/egovkb/en-us/About/Overview/E-Participation-Index. (date of access: 15.09.2021).

4. The Network Readiness Index 2019: Towards a Future-Ready Society / Soumitra Dutta and Bruno Lanvin (editors), USA, Washington D.C., Portulans Institute. 2019. 310p. Mode of Access: https://networkreadinessindex.org/wp-content/uploads/2020/03/The-NetworkReadiness-Index-2019-New-version-March-2020.pdf

(date of access: 15.09.2021).

5. Digital Evolution Index (DEI). [Electronic resource] - Mode of Access: https://knoema.com/DEI2020/digital-evolution-index-dei. (date of access: 15.09.2021).

6. The 2015 BCG e-Intensity Index. (2015) // The Boston Consulting Group. - Mode of Access: https://www.bcg.com/ru-ru/publications/interactives/bcg-e-intensityindex.aspx (date of access: 15.09.2021).

7. The UN Global E-Government Development Index (EGDI). [Electronic resource] - Mode of Access: https://publicadministration.un.org/egovkb/en-us/About/Overview/-E-Government-Development-Index (date of access: 15.09.2021).

8. Welcome to Huawei's GCI 2020. [Electronic resource] - Mode of Access: https://www.huawei.com/minisite/gci/en/index.html. (date of access: 15.09.2021).

9. The Digital Economy and Society Index (DESI). [Electronic resource] Mode of Access: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/desi. (date of access: 15.09.2021).

10. Индекс развития ИКТ 2020 года: Предложение. Справочный документ. [Электронный pecypc].URL:https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/ events/egh2020/IDI2020_BackgroundDocument_R.pdf (дата обращения: 15.09.2021).

11. Цзя Ц., Родионов Д.Г. Применение цифровых двойников для развития промышленности / В сборнике: Цифровая трансформация экономических систем: проблемы и перспективы (ЭК0ПР0М-2022). сборник трудов VI Всероссийской научно-практической конференции с зарубежным участием. Санкт-Петербург, 2022. С. 159-162.

12. Родионов Д.Г. Влияние инфраструктурной компоненты на развитие региональной социально-экономической системы // В сборнике: Цифровой регион: опыт, компетенции, проекты. Сборник трудов IV Международной научно-практической конференции, приуроченной к Году науки и технологий в России. Брянск, 2021. С. 527-536.

13. Родионов Д.Г., Мугутдинов Р.М., Конников Е.А. Автоматизированный алгоритм системного анализа конкурентоспособности цифрового предприятия в рамках информационной среды // Экономические науки. 2021. № 200. С. 98-108.

14. Бабкин А. В., Чэнь Л., Жеребов Е. Д. Стратегия цифровой трансформации предприятий в цифровой экономике //Экономика и Индустрия 5.0 в условиях новой реальности (ИНПР0М-2022) - 2022. - С. 370-373.

15. Тюшняков, В. Н. Инструменты оценки уровня развития цифровой экономики / В.Н. Тюшняков // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. - 2020. - № 1 (76). - С. 158 - 165.

16. Шеремет, Т. Г. Международные и национальные методики оценки уровня развития цифровой экономики / Т.Г. Шеремет // Дистанционные образовательные технологии: Сб. трудов V Международной научно-практической конференции. Отв. редактор В. Н. Таран. Симферополь, 2020. - С. 350 - 355

17. Хахина, А. М. Инструментальные средства оценки уровня развития цифровой экономики / А. М. Хахина, Е. Д. Жеребов, Д. А. Лебедев // //Кластеризация цифровой экономики: Глобальные вызовы. - 2020. - С. 364-371.

18. Горбачев, М. И. Международный опыт определения уровня развития цифровой экономики с помощью индексов / М. И. Горбачев, А. П. Петренко, Н. А. Карпунин // Управление рисками в АПК. - 2019. - № 2(30). - С. 69-82.

EDN: KRSPQV

Э.С. Гасанов - соискатель, Уфимский государственный нефтяного технический университет, Уфа, Россия, [email protected],

E.S. Gasanov - applicant, Ufa State Petroleum Technical University, Ufa, Russia;

Е.В. Жогова - к.э.н., доцент, Высшая инженерно-экономическая школа, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия, [email protected],

E.V. Zhogova - candidate of economic sciences, Associate Professor at the Graduate School of Industrial Economics, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia.

ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ БИЗНЕСА В КОРПОРАТИВНОЙ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ

СРЕДЕ В УСЛОВИЯХ КИБЕРУГРОЗ DIGITAL BUSINESS TRANSFORMATION IN THE CORPORATE ENTREPRENEURIAL ENVIRONMENT UNDER THE CONDITIONS OF CYBER THREATS

Аннотация. В статье рассматриваются вопросы осуществления цифровой трансформации бизнеса в рамках корпоративной предпринимательской среды. Исследование данного вопроса представляет значительную важность, учитывая ускоренную цифровизацию экономики, в которой корпоративная предпринимательская среда выступает в роли "инкубатора" для цифровых трансформаций. Статья детализирует структуру цифрового предприятия, обращая внимание на ключевые аспекты, необходимые для успешной реализации цифровой трансформации. Особое внимание уделяется кибербезопасности, которая выделяется в качестве отдельного релевантного элемента. Поскольку цифровые трансформации часто сталкиваются с угрозами кибербезопасности, понимание и применение эффективных мер по обеспечению безопасности становится неотъемлемым аспектом успешной цифровой стратегии предприятия. Результаты и выводы данного исследования могут быть полезны как академическому сообществу, так и практикующим предпринимателям, с целью более эффективной реализации цифровых трансформаций в корпоративной среде. В рамках процессного подхода к реактивному управлению информационной безопасностью, осуществление управления событиями и инцидентами, связанными с информационной безопасностью, авторы предлагают определенную последовательность шагов, которая изложена в данной статье.

Abstract. The article examines the issues of implementing digital business transformation within the framework of the corporate entrepreneurial environment. Studying this issue is of significant importance, considering the accelerated digitalization of the economy, where the corporate entrepreneurial environment serves as an "incubator" for digital transformations. The article details the structure of a digital enterprise, highlighting key aspects necessary for successful digital transformation. Special attention is given to cybersecurity, which is emphasized as a separate relevant element. Since digital transformations often face cybersecurity threats, understanding and implementing effective security measures become integral aspects of a successful digital enterprise strategy. The results and conclusions of this research can be valuable to both the academic community and practicing entrepreneurs for the more effective implementation of digital transformations in the corporate setting. As part of the process-based approach to reactive information security management, the authors propose a specific sequence of steps for managing events and incidents related to information security, which is outlined in this article.

Ключевые слова: цифровая трансформация, корпоративная среда, кибер угрозы.

Keywords: digital transformation, corporate environment, cyber threats.

Благодарности. Работы выполнены в рамках реализации проекта "Разработка методологии формирования инструментальной базы анализа и моделирования пространственного социально-экономического развития систем в условиях цифровизации с опорой на внутренние резервы" (FSEG-2023-0008).

Acknowledgments. The work was carried out within the framework of the project "Development of a methodology for the formation of an instrumental base for the analysis and modeling of spatial socio-economic development of systems in the context of digitalization based on internal reserves" (FSEG-2023-0008).

Введение

В условиях развития цифровой экономики задача обеспечения бесперебойной и четкой работы системы информационной и экономической безопасности является одной из приоритетных стратегических задач любого бизнеса. Данные процессы неотделимы от развития цифровой трансформацией бизнеса, интенсивность и успешность которой во многом зависит от характеристик корпоративной предпринимательской среды.

В условиях ускоренной цифровизации экономики корпоративная предпринимательская среда становится своего рода «инкубатором» цифровых трансформаций.

Само по себе понятие корпоративной предпринимательской среды подразумевает по собой интегрированную совокупность экономических отношений, условий и факторов, обеспечивающих реализацию предпринима-