Digital Transformation of Industry: Assessing the Maturity of Organizations

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The global trend of digital transformation, as a natural stage in the development of any organization, takes place in new socio-economic conditions for it and requires the development of general models for the flow of this process, as well as systems for assessing the achievements of the main indicators of digital development. The purpose of the work is to analyze approaches to determining and assessing the digital maturity of economic entities and identifying trends in the development of its methods. The object of the study is the process of digital transformation of the economy. The subject of the study is the methodology for assessing the level of digital maturity of organizations. The methodological basis of this study is the fundamentals of systemic and comparative analysis, methods of synthesis, induction and deduction. The authors demonstrate that the term «digital maturity» has become widespread in almost all areas of the economy. Using the example of domestic experience, it is shown that the issues of assessing digital maturity are relevant at all levels of government, including the state. The main components of the growth of digital maturity of organizations are identified. As a result of the analysis of the methods, it was revealed that the number of analyzed areas of the organization's activities to assess the level of its digital maturity is expanding-from the analysis of the technical and technological foundations of activity to the qualifications of personnel and IT-philosophy.

Авторлар туралы

Olesya Dontsova

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: oidontsova@fa.ru
Cand. Sci. (Econ.), Associate Professor; Associate Professor of the Academic Department of Economic theory, Leading researcher of the Institute Moscow, Russian Federation

Niyaz Abdikeev

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: nabdikeev@fa.ru
Dr. Sci. (Eng.), Professor, Director of the Institute of Financial and Industrial Policy Moscow, Russian Federation

Susanna Bekulova

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: srbekulova@fa.ru
Junior Researcher at the Institute of Financial and Industrial Policy Moscow, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Chanias S., Hess T. Understanding Digital Transformation Strategy Formation: Insights from Europe's Automotive Industry. Pacis, 2016. 296 p. URL: https://www.researchgate.net/publication/311443349_Understanding_Digital_Transformation_Strategy_Formation_Insights_from_Europe's_Automotive_Industry (дата обращения: 07.09.2022).
  2. Chapo D., Kalyazina S.E., Bagaeva I.V., Zotova E.A. Assessing the resilience of industrial enterprises to digital transformation. Global scientific potential = Global'nyj nauchnyj potencial. 2019; 9(102):140-145. (In Russ.).
  3. B. Wernicke, Stehn L., Sezer A., Thunberg M. Introduction of a digital maturity assessment framework for construction site operations. International Journal of Construction Management. 2021. doi: 10.1080/15623599.2021.1943629
  4. Teichert R. Digital Transformation Maturity: A Systematic Review of Literature. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, 2019; 67(6):1673-1687.
  5. Kirillina Yu.V. Digital transformation and digital maturity of the organization. Actual scientific research in the modern world = Aktual'nye nauchnye issledovaniya v sovremennom mire. 2020; 7(63):72-80. (In Russ.).
  6. Gileva T.A. Enterprise Digital Maturity: Assessment and Management Methods. Vestnik UGNTU. Science, education, economics. Series: Economy = Vestnik UGNTU. Nauka, obrazovanie, ekonomika. Seriya: Ekonomika. 2019;1(27):38-52. doi: 10.17122/2541-8904-2019-1-27-38-52. (In Russ.).
  7. Medvedeva L.F., Arkhipova L.I. Digital maturity as a factor of competitive advantage in business. Big Data and Advanced Analytics = Big Data and Advanced Analytics. 2021; 7:86-98. (In Russ.).
  8. Lahrmann G., Marx F., Winter R., Wortmann F. Business Intelligence Maturity: Development and Evaluation of a Theoretical Model. 2011 44th Hawaii International Conference on System Sciences. Washington: IEEE, 2011: 1-10. doi: 10.1109/HICSS.2011.90.
  9. Leipzig T., Gamp M., Manz D., Schöttle K., Ohlhausen P., Oosthuizen G., Palm D., Leipzig K. Initialising customer-oriented digital transformation in enterprises. Procedia Manufacturing. 2017, vol. 8, pp. 517-524. doi: 10.1016/j.promfg.2017.02.066.
  10. Derizemlya V.E., Ter-Grigoryants A.A. Methodological provisions for assessing the digital maturity of economic systems. Bulletin of the Peoples' Friendship University of Russia. Series: Economics = Vestnik Rossijskogo universiteta druzhby narodov. Seriya: Ekonomika. 2021; 1:39-55. doi: 10.22363/2313-2329-2021-29-1-39-55 (In Russ.).
  11. Ustundag A., Cevikcan E. Industry 4.0: Managing the Digital Transformation, Springer Series in Advanced Manufacturing. Switzerland: Springer International Publishing; 2018. 286 р. doi: 10.1007/978-3-319-57870-5
  12. Carolis D., Macchi M., Negri E., Terzi S. Guiding manufacturing companies towards digitalization a methodology for supporting manufacturing companies in defining their digitalization roadmap. 2017 International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC). Madeira: IEEE, 2017, pp. 487-495. doi: 10.1109/ICE.2017.8279925.
  13. Philipp R. Digital readiness index assessment towards smart port development. Sustainability Management Forum. 2020; 28: 49-60. doi: 10.1007/s00550-020-00501-5
  14. Bannykh G.A. Conceptualization of the digital concept of university maturity in a high degree of digital transformation of higher education. Bulletin of Maikop State Technological University = Vestnik Majkopskogo gosudarstvennogo tekhnologicheskogo universiteta. 2022; 1:110-120. doi: 10.47370/2078-1024-2022-14-1-110-120.
  15. Popov E.V., Simonova V.L., Cherepanov V.V. Levels of digital maturity of an industrial enterprise. Journal of New Economics = Journal of New Economics. 2021; 2:88-109. doi: 10.29141/2658-5081-2021-22-2-5 (In Russ.).
  16. Kurlov V.V., Kosukhina M.A., Kurlov A.V. Model for assessing the digital maturity of an industrial enterprise. Economics and Management = Ekonomika i upravlenie. 2022;28(5):439-451. doi: 10.35854/1998-1627-2022-5-439-451(In Russ.)
  17. Kuzmin P.S. Industrial digitalization: аn empirical assessment of the digital maturity of enterprises. Strategic decisions and risk management = Strategicheskie resheniya i risk-menedzhment. 2021;12(3):220-235. doi: 10.17747/2618-947X-2021-3-220-235 (In Russ.)

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».