Исследовательская деятельность менеджера: сущность, методы, влияние и этические аспекты в цифровую эпоху

В 2023 году глобальные расходы на исследования и разработки (НИОКР) составили около 2,4 триллионов долларов США. Эта внушительная цифра не просто демонстрирует масштаб инвестиций; она кристально ясно показывает, что в XXI веке исследование перестало быть уделом узких научных кругов и прочно вошло в арсенал каждого, кто стремится к успеху в динамичном мире бизнеса. Для современного менеджера способность к исследовательской деятельности — это не просто желаемый навык, а критически важная компетенция, краеугольный камень эффективного управления. В условиях непрерывных изменений, глобальной конкуренции и беспрецедентного объема информации, принятие решений, основанных исключительно на интуиции или прошлом опыте, становится архаичным и рискованным подходом. Исследование позволяет не только распознавать возникающие проблемы и определять их истинные причины, но и находить оптимальные пути их решения, предвосхищать будущие вызовы и использовать новые возможности.

Представленный ниже материал призван дать исчерпывающее представление о сущности, роли и значении исследовательской деятельности в работе менеджера. Мы углубимся в классификацию видов и этапов исследований, рассмотрим многообразие методов и инструментов, от классических до самых современных, включая анализ больших данных. Особое внимание будет уделено влиянию исследовательской работы на инновационное развитие и конкурентоспособность организаций, а также этическим аспектам, которые приобретают особую остроту в цифровую эпоху. Этот анализ позволит понять, как интеграция исследовательского подхода в повседневную управленческую практику может стать мощным драйвером для повышения эффективности и достижения стратегических целей.

Введение: Исследование как фундамент современного менеджмента

В условиях непрерывных изменений, глобальной конкуренции и беспрецедентного объема информации, принятие решений, основанных исключительно на интуиции или прошлом опыте, становится архаичным и рискованным подходом. Исследование позволяет не только распознавать возникающие проблемы и определять их истинные причины, но и находить оптимальные пути их решения, предвосхищать будущие вызовы и использовать новые возможности. Разве не это является ключевым условием для адаптации и роста любой компании?

Сущность и роль исследовательской деятельности менеджера

Понятие менеджмента и управленческого решения

Прежде чем погрузиться в мир управленческих исследований, необходимо четко определить базовые понятия, составляющие его фундамент. Менеджмент — это не просто набор административных действий, а сложный, многогранный процесс, направленный на достижение поставленных целей организации или проекта через эффективное планирование, организацию, мотивацию и контроль распределения ресурсов. Это динамичная система, где каждый элемент взаимосвязан и воздействует на другие. Классическая модель P-O-L-C (Планирование, Организация, Лидерство, Контроль) наглядно демонстрирует цикличность этих функций, каждая из которых требует глубокого понимания контекста и постоянной корректировки.

В сердце менеджмента лежит управленческое решение. Это не спонтанный акт, а обдуманный выбор конкретного курса действий из множества альтернатив. Его основная задача — решить текущие проблемы, преодолеть препятствия и обеспечить движение компании или подразделения к намеченным целям. Качество такого решения, определяемое как совокупность его характеристик в момент принятия, независимо от последующего результата, напрямую зависит от глубины и достоверности информации, на которой оно базируется. Именно здесь проявляется критическая роль исследовательской деятельности, ведь без качественных данных любое решение становится шагом в неизвестность.

Исследовательская деятельность как ключевая функция менеджера

В контексте современного управления, исследовательская деятельность (или исследование) представляет собой систематический процесс распознавания проблемных ситуаций, определения их генезиса, выявления сущностных свойств и содержания, а также поиска наиболее эффективных путей и средств для их разрешения. Это не роскошь, а насущная необходимость, поскольку в XXI веке менеджер не может принимать решения, опираясь исключительно на интуицию, накопленный опыт или теоретические знания, усвоенные в прошлом. Динамика внешней среды, скорость технологических изменений и возрастающая сложность бизнес-процессов требуют постоянного, проактивного изучения факторов, влияющих на деятельность организации.

Исследование выступает как одна из основных функций управления, обеспечивая не просто принятие решений, а принятие высококачественных управленческих решений. Это позволяет не только повысить общую эффективность и результативность управленческих действий, но и способствует непрерывному совершенствованию всей системы управления. По сути, исследование является своего рода «детектором» для выявления скрытых резервов, неочевидных препятствий для развития, а также помогает определить, какие направления следует активно поддерживать, а какие потенциальные риски необходимо предотвратить. В современном управленческом ландшафте, где изменения происходят экспоненциально, исследовательский подход становится главным фактором успеха. По оценкам экспертов, в современном управлении исследовательская деятельность должна занимать не менее 30% рабочего времени и усилий менеджера, что подчеркивает ее возрастающую значимость. Это означает, что без целенаправленного исследования менеджер рискует не просто отстать, но и проиграть в гонке за эффективность и инновации.

Менеджер исследовательского типа: черты и компетенции

Эта новая парадигма управления породила концепцию «менеджера исследовательского типа» или «креативного менеджера». Это не просто руководитель, владеющий базовыми управленческими функциями; это лидер, для которого исследовательский подход является центральным элементом мышления и действия. Такие менеджеры отличаются усиленным вниманием к систематическому анализу как внешних, так и внутренних ситуаций, а также к разработке управленческих решений, основанных на глубоком понимании данных.

Ключевые черты и компетенции менеджера исследовательского типа включают:

• Проблемное видение мира: Способность не просто реагировать на уже возникшие проблемы, но и превентивно идентифицировать потенциальные вызовы, видеть невидимые связи и скрытые угрозы.
• Системное и панорамное восприятие действительности: Умение рассматривать организацию как целостную систему, где все элементы взаимосвязаны, а также анализировать ее в широком контексте внешней среды.
• Умение воспринимать отличные точки зрения: Открытость к критике, способность слышать и учитывать мнения, отличающиеся от собственных, что способствует более полному и объективному анализу.
• Способность делать верные заключения при дефиците информации: Это не интуиция в чистом виде, а умение логически достраивать картину, используя ограниченные данные и критическое мышление.
• Развитая психологическая саморегуляция: Способность сохранять объективность, не поддаваться эмоциям и стрессу при работе со сложными, неопределенными ситуациями.
• Инновационность мышления: Готовность к поиску нестандартных решений, поощрение экспериментов и внедрение новых подходов.
• Способность привлекать людей к совместной деятельности: Умение формировать команды для проведения исследований, мотивировать сотрудников на генерацию идей и совместный поиск решений.

Таким образом, менеджер исследовательского типа — это не просто управленец, а своего рода «ученый-практик», который непрерывно учится, адаптируется и генерирует новые знания для обеспечения устойчивого развития своей организации.

Виды и этапы исследовательской деятельности в управленческой практике

Классификация исследований в менеджменте

Исследовательская деятельность в управленческой практике многообразна и может быть классифицирована по различным критериям, что позволяет менеджерам выбрать наиболее адекватный подход в зависимости от поставленных задач.

Рассмотрим основные классификации:

1. По цели:
   • Практические исследования: Ориентированы на непосредственное решение конкретных управленческих задач, таких как оптимизация процессов, повышение лояльности клиентов или снижение издержек. Результаты таких исследований часто принимают форму рекомендаций к действию.
   • Научно-практические исследования: Сочетают в себе элементы фундаментальной науки и прикладной практики. Они направлены на разработку новых методологий, моделей или концепций, которые могут быть применены для решения широкого круга управленческих задач в будущем, а также на проверку существующих теорий в реальных условиях.
2. По аппарату научного анализа:
   • Эмпирические исследования: Основаны на сборе и анализе первичных данных из реального мира. Это могут быть опросы, наблюдения, эксперименты. Они направлены на выявление фактов, закономерностей и взаимосвязей.
   • Научные исследования: Используют более глубокий теоретический аппарат, предполагают построение гипотез, их проверку через эмпирические данные и последующее формирование новых знаний или теорий.
3. По используемым ресурсам:
   • Ресурсоемкие исследования: Требуют значительных финансовых, временных и человеческих ресурсов. К ним можно отнести крупномасштабные маркетинговые исследования, разработку новых продуктов или комплексные аудиты.
   • Незначительные по ресурсоемкости исследования: Могут проводиться с минимальными затратами, например, анализ открытых источников, небольшие опросы внутри команды или анализ внутренней отчетности.
4. По времени:
   • Продолжительные исследования: Могут длиться месяцы или даже годы. Обычно это стратегические исследования, направленные на долгосрочное планирование или глубокое изучение рыночных тенденций.
   • Непродолжительные исследования: Ориентированы на быстрое получение результатов для оперативных управленческих решений. Примером могут служить экспресс-опросы или быстрый анализ данных для корректировки текущей кампании.

Эта многомерная классификация помогает менеджеру осознанно подходить к выбору типа исследования, адекватно оценивая его потенциал и необходимые ресурсы.

Этапы исследовательского цикла менеджера

Исследование в деятельности менеджера — это не хаотичный процесс, а структурированный цикл, состоящий из нескольких взаимосвязанных блоков операций. Эта система обследований, как правило, включает четыре ключевых этапа:

1. Сбор информации: На этом этапе происходит аккумулирование всех релевантных данных, необходимых для понимания проблемы. Это может быть как первичная информация (полученная в ходе опросов, интервью, наблюдений), так и вторичная (отчеты, статистика, публикации). Важно обеспечить полноту и достоверность собираемых данных, поскольку от этого напрямую зависит качество последующего анализа.
2. Документирование информации: Собранные данные должны быть систематизированы и зафиксированы в удобной для дальнейшего анализа форме. Это могут быть базы данных, отчеты, протоколы интервью, анкеты. Правильное документирование обеспечивает прозрачность и возможность повторного использования информации.
3. Анализ информации: На этом этапе происходит критическая оценка, интерпретация и структурирование собранных данных. Менеджер использует различные методы (статистические, экспертные, качественные) для выявления закономерностей, причинно-следственных связей и формулирования выводов. Именно здесь распознаются проблемные ситуации, определяются причины их происхождения, выявляются свойства и содержание.
4. Использование информации: Результаты анализа становятся основой для принятия управленческих решений. На этом этапе происходит установление места проблем в общей системе организации, нахождение путей использования новых знаний, разработка вариантов и выбор оптимального решения. Это кульминация исследовательского цикла, когда полученные инсайты трансформируются в конкретные действия и стратегии, обеспечивая реальную ценность для бизнеса.

По сути, исследование как вид деятельности в процессе управления организаций включает в себя полный цикл от первоначального распознавания проблемной ситуации до разработки и выбора оптимального решения, что делает его непрерывным и итеративным процессом.

Анализ внутренней и внешней среды как основа исследования

Любое эффективное исследование в менеджменте начинается с глубокого и всестороннего анализа среды, в которой функционирует организация. Это позволяет не только определить проблемные зоны, но и выявить потенциальные возможности, а также сформировать адекватную стратегию развития. Среда организации традиционно подразделяется на внутреннюю и внешнюю.

1. Анализ внутренней среды: Этот аспект исследования сфокусирован на изучении внутренних ресурсов, процессов и компетенций компании. Он позволяет понять, какими преимуществами и недостатками обладает организация. К ключевым элементам внутренней среды относятся:
   • Структура организации: Иерархия, распределение полномочий, взаимодействие между подразделениями.
   • Корпоративная культура: Ценности, нормы, принципы поведения, влияющие на эффективность работы и принятие решений.
   • Ресурсы: Финансовые активы, техническое оснащение (оборудование, ПО), производственные мощности, кадровый потенциал (квалификация, опыт персонала).
   • Компетенции персонала: Уникальные знания, навыки и способности сотрудников, являющиеся источником конкурентного преимущества.
   • Используемые технологии: Уровень технологического развития, инновационность, применение передовых решений.
   • Эффективность процессов: Оптимизация логистики, снабжения, складского учета, производственных циклов.
   • Имидж: Репутация компании на рынке, ее узнаваемость и восприятие заинтересованными сторонами.
   • Маркетинг: Эффективность маркетинговых стратегий, каналы продвижения, работа с клиентами.

   Глубокий анализ этих факторов позволяет выявить сильные стороны, которые можно использовать для развития, и слабые стороны, требующие корректировки.

2. Анализ внешней среды: Внешняя среда, в свою очередь, делится на факторы прямого и косвенного воздействия. Их изучение критически важно для понимания возможностей и угроз, исходящих извне.
   • Факторы прямого воздействия: Это те элементы внешней среды, которые непосредственно влияют на деятельность организации и с которыми она постоянно взаимодействует. К ним относятся:
     • Поставщики: Доступность ресурсов, условия поставок, их надежность.
     • Потребители: Изменение потребностей, предпочтений, уровня доходов.
     • Конкуренты: Их стратегии, продукты, рыночная доля, инновации.
     • Государственные органы и нормативные акты: Законодательство, регулирование, налоговая политика.
   • Факторы косвенного воздействия (макросреда): Эти факторы оказывают влияние на всю отрасль и экономику в целом, создавая фон для деятельности организации. Для их анализа часто используется PESTEL-анализ:
     • Политические (P): Стабильность правительства, налоговая политика, торговые соглашения, антимонопольное регулирование.
     • Экономические (E): Уровень инфляции, процентные ставки, курсы валют, экономический рост, уровень безработицы.
     • Социальные (S): Демографические изменения, культурные тенденции, образ жизни, уровень образования населения.
     • Технологические (T): Темпы технологических инноваций, НИОКР, автоматизация, цифровизация.
     • Экологические (E): Экологическое законодательство, изменение климата, доступность природных ресурсов, общественная озабоченность экологией.
     • Законодательные (L): Трудовое законодательство, законы о защите прав потребителей, здравоохранение.

Комплексный анализ внутренней и внешней среды является отправной точкой для любого управленческого исследования. Он позволяет менеджеру точно формулировать проблемы, определять приоритеты и разрабатывать стратегии, максимально соответствующие реальному положению дел и потенциалу организации. Эти исследования являются фундаментом для того, чтобы перейти к практической значимости исследования.

Методы и инструменты исследования, применимые для менеджера

Общенаучные и специфические методы исследования

Для современного менеджера владение методологией исследования и разнообразными инструментами является неотъемлемой частью профессионализма. Метод исследования — это не просто инструментарий, а системный способ получения нового знания. В менеджменте методы исследования нацелены на практическое применение и охватывают как категориальный аппарат, так и эмпирический сбор данных.

Рассмотрим ключевые группы методов, применимых в управленческой практике:

1. Общенаучные методы: Эти методы являются фундаментом для любого исследования и используются на различных этапах:
   • Анализ и синтез: Разложение сложного объекта на составляющие и последующее их объединение для получения целостного представления.
   • Индукция и дедукция: Выведение общих закономерностей из частных наблюдений и применение общих принципов к конкретным ситуациям.
   • Системный подход: Рассмотрение объекта как системы взаимосвязанных элементов.
   • Сравнительный анализ: Сопоставление различных объектов, процессов или явлений для выявления сходств и различий.
2. Специфические методы исследования в менеджменте:
   • SWOT-анализ: Один из наиболее широко используемых методов стратегического планирования, впервые представленный Кеннетом Эндрюсом в 1963 году. Он позволяет структурировать внутренние (сильные — Strengths, и слабые — Weaknesses стороны) и внешние (возможности — Opportunities, и угрозы — Threats) факторы, влияющие на организацию. Результаты SWOT-анализа формируют основу для разработки стратегий, направленных на использование преимуществ и возможностей, а также минимизацию угроз и устранение недостатков.
   • Матричные методы:
     • Метод анализа иерархий (МАИ): Используется для структурирования сложных проблем и принятия решений путем сравнения альтернатив по различным критериям.
     • Метод морфологического анализа: Помогает генерировать новые идеи и решения путем систематического перебора всех возможных комбинаций характеристик объекта.
     • Матрица БКГ (Boston Consulting Group): Инструмент для анализа продуктового портфеля компании, классифицирующий продукты по доле рынка и темпам его роста («звезды», «дойные коровы», «трудные дети», «собаки»).
   • Экспертные методы: Применяются для сбора и обобщения мнений специалистов в условиях неопределенности или отсутствия достаточной информации:
     • Мозговой штурм: Коллективная генерация идей в неформальной обстановке.
     • Метод «Дельфи»: Многоразовый опрос экспертов с анонимностью и обратной связью, направленный на достижение консенсуса.
     • Методы творческих совещаний, деловые игры, конференции идей, коллективный блокнот, метод сценариев.
   • Эмпирические методы: Направлены на сбор первичных данных непосредственно из реальной среды:
     • Наблюдение: Систематическое и целенаправленное восприятие явлений.
     • Эксперимент: Изучение влияния одного или нескольких факторов на результат в контролируемых условиях.
     • Тестирование: Оценка качеств или способностей объекта (например, персонала).
     • Анкетирование и интервью: Сбор информации путем опроса респондентов.
     • Изучение документации организации: Анализ отчетов, приказов, планов.

Количественные и качественные методы анализа

Эффективность управленческого исследования часто зависит от умения менеджера комбинировать различные подходы, используя как количественные, так и качественные методы анализа. Исследование в любой функциональной подсистеме менеджмента должно сопровождаться расчетами и анализом количественных и качественных параметров.

1. Количественные методы (статистические): Используются для работы с числовыми данными и выявления статистически значимых закономерностей. Экономические исследования систем управления широко применяют эти методы для анализа риска и определения перспектив деятельности организации.
   • Классификация и группировки: Систематизация данных по определенным признакам (например, сегментация клиентов).
   • Расчет и анализ средних характеристик: Определение средних значений (среднее арифметическое, медиана, мода) для характеристики массива данных.
   • Исследование вариации, концентрации и степени дифференциации: Анализ распределения данных, выявление их разброса и неоднородности.
   • Выборочный метод: Изучение части совокупности (выборки) для формирования выводов обо всей совокупности.
   • Корреляционно-регрессионный анализ: Изучение взаимосвязей между переменными. Например, определение, как изменение рекламного бюджета влияет на объем продаж.
     

     Пример: Если менеджер хочет понять, как рекламные расходы влияют на продажи, он может использовать линейную регрессию.
     Формула линейной регрессии: Y = a + bX,
     Где:
     Y — зависимая переменная (продажи),
     X — независимая переменная (рекламные расходы),
     a — свободный член (продажи при нулевых рекламных расходах),
     b — коэффициент регрессии (изменение продаж при изменении рекламных расходов на единицу).
     Допустим, на основе исторических данных было установлено, что a = 100 000 руб., b = 2. Это означает, что при отсутствии рекламных расходов продажи составляют 100 000 руб., а каждый дополнительный рубль, потраченный на рекламу, увеличивает продажи на 2 рубля.

   • Анализ временных рядов: Изучение данных, собранных через равные промежутки времени, для выявления трендов, сезонных колебаний и прогнозирования.
   • Индексный метод: Используется для измерения относительных изменений сложных экономических явлений (например, индексы цен, объемов производства).
2. Качественные методы: Направлены на глубокое понимание мотивов, мнений, восприятия, а не на статистическую оценку.
   • Глубинные интервью: Проведение структурированных или полуструктурированных бесед с респондентами для получения детальной информации.
   • Фокус-группы: Обсуждение заданной темы группой респондентов под руководством модератора для выявления общих мнений и реакций.
   • Кейс-стади: Детальное изучение одного или нескольких случаев (компании, проекта) для получения глубоких инсайтов.
3. Методы формализованного представления систем управления: Включают математическое моделирование, которое позволяет выявлять особенности функционирования экономического объекта и прогнозировать его поведение при изменении параметров. Это могут быть имитационные модели, модели оптимизации, сетевые модели (например, для управления проектами).

Выбор конкретных методов всегда зависит от целей исследования, доступных ресурсов и специфики объекта изучения. Часто наиболее эффективным является комбинированный подход, сочетающий в себе преимущества количественных и качественных методов.

Выбор методов и практическая значимость исследования

Для того чтобы исследование было успешным и принесло реальную пользу, менеджеру необходимо четко определить ряд ключевых параметров. Это своего рода «дорожная карта» для исследовательской деятельности:

1. Объект исследования: Что именно изучается (например, система управления персоналом, процесс логистики, рыночный сегмент).
2. Предмет исследования: Какие конкретные аспекты, свойства или характеристики объекта изучаются (например, факторы текучести кадров, эффективность каналов дистрибуции, потребительские предпочтения).
3. Новизна исследования: В чем заключается уникальность, оригинальность подхода или результатов. Это может быть новая методика, выявление ранее неизвестных закономерностей или применение существующих знаний в новом контексте.
4. Практическая значимость: Какую конкретную пользу принесет исследование для организации. Как его результаты будут использованы для улучшения деятельности, принятия решений или достижения стратегических целей.
5. Выбранные методы: Обоснование выбора конкретных методов и инструментов, их адекватность поставленным задачам и объекту исследования.

Примеры успешного применения методов в различных областях менеджмента:

• Стратегическое планирование: Использование SWOT-анализа и матрицы БКГ позволяет определить текущее положение компании, выявить привлекательные рыночные сегменты и сформулировать долгосрочные стратегии. Например, компания, анализирующая свой продуктовый портфель с помощью матрицы БКГ, может принять решение о реинвестировании прибыли от «дойных коров» в «звезды» для поддержания роста, или о выводе «собак» с рынка.
• Маркетинг: Эмпирические методы (анкетирование, фокус-группы) помогают понять потребности и предпочтения потребителей, оценить эффективность рекламных кампаний. Статистические методы (корреляционный анализ) могут выявить связь между затратами на рекламу и объемом продаж. Математическое моделирование позволяет прогнозировать рыночный спрос.
• Управление персоналом (HR): Тестирование и интервью используются для оценки компетенций кандидатов и выявления причин текучести кадров. Экспертные методы (мозговой штурм с HR-специалистами) могут помочь в разработке программ мотивации. Анализ временных рядов по показателям производительности труда позволяет выявить тренды и сезонные колебания.
• Управление проектами: Метод анализа иерархий может быть использован для выбора оптимального поставщика или технологического решения, а математическое моделирование — для оптимизации сроков и ресурсов проекта.

Таким образом, арсенал методов исследования в менеджменте обширен и разнообразен. Главное для менеджера — не просто знать эти методы, но уметь их применять, адаптировать к конкретным условиям и выбирать наиболее подходящие инструменты для достижения поставленных целей.

Влияние результатов исследовательской деятельности на инновационное развитие и конкурентоспособность

Исследования и разработки (НИОКР) как фактор конкурентоспособности

В условиях глобальной экономики, где рынки насыщены, а потребительские ожидания постоянно растут, исследования и разработки (НИОКР) выступают не просто как вспомогательная функция, а как один из ключевых факторов конкурентоспособности предприятия. Наряду с качеством продукции, ценовой политикой, эффективностью рекламы и высоким уровнем обслуживания, НИОКР формируют базис для создания устойчивых конкурентных преимуществ.

Масштаб инвестиций в эту сферу говорит сам за себя: глобальные расходы на НИОКР в 2023 году достигли внушительных 2,4 триллионов долларов США. Эта цифра подчеркивает, что ведущие мировые компании и экономики осознают критическую важность постоянного поиска новых знаний, технологий и решений для сохранения своих позиций.

В России также наблюдается растущее понимание значимости инновационной деятельности. В 2021 году 17,4% промышленных предприятий в стране осуществляли инновационную деятельность, что на 2,3 процентных пункта больше, чем в 2019 году. Эта динамика свидетельствует о том, что российский бизнес все активнее включается в процессы исследований и разработок. При этом наблюдается дифференциация подходов: крупный бизнес чаще ведет научно-исследовательскую деятельность самостоятельно, обладая необходимыми ресурсами и инфраструктурой. Малый же бизнес, обладая большей гибкостью, может эффективно пробовать прототипы, основанные на исследованиях, и быстро давать обратную связь, способствуя итеративному улучшению продуктов и услуг.

Сотрудничество с научными организациями также является важным аспектом: среди крупных и средних инновационно активных компаний 32,9% взаимодействуют с научными учреждениями, а среди малых — 26,2%. Это говорит о формировании инновационного симбиоза между бизнесом и наукой, который является мощным катализатором развития. Инвестиции в научные исследования, как показывают многочисленные данные, напрямую повышают экономическую эффективность бизнеса, создавая новые продукты, оптимизируя процессы и открывая новые рынки. Таким образом, инвестиции в НИОКР — это не расходы, а стратегические вложения в будущее компании, обеспечивающие ей лидерство и стабильность на рынке.

Оценка и повышение конкурентоспособности через исследования

Конкурентоспособность предприятия — это его свойство, характеризующееся степенью реального или потенциального удовлетворения конкретной потребности рынка по сравнению с аналогичными предложениями конкурентов. Понимание и постоянное повышение конкурентоспособности является основой для выживания и процветания в рыночной среде.

Анализ конкурентоспособности — это основной этап управленческой деятельности, который помогает менеджменту определить как сильные, так и слабые стороны предприятия относительно его соперников. Для оценки конкурентоспособности применяются различные методы:

• Матричные методы: Включают уже упомянутую матрицу БКГ, а также матрицу General Electric/McKinsey, которые помогают оценивать позиции продуктов или бизнес-единиц на рынке.
• Продуктовые методы: Фокусируются на сравнении характеристик и потребительских свойств продукции компании с продукцией конкурентов.
• Операционные методы: Оценивают эффективность внутренних процессов, издержки, качество обслуживания.
• Методы оценки стоимости бизнеса: Сравнивают рыночную капитализацию или стоимость активов.
• Динамические методы: Анализируют изменение конкурентных позиций во времени.

Одним из способов количественной оценки является коэффициент конкурентоспособности (K), который может быть рассчитан как произведение коэффициента операционной эффективности (K_оэ) и коэффициента стратегического позиционирования (K_сп), то есть:

K = Kоэ × Kсп

Если K > 1, это указывает на более высокую конкурентоспособность предприятия по сравнению с конкурентами. Получение и анализ информации о конкурентных позициях позволяет предприятиям четко определять свои преимущества и узкие места. Это, в свою очередь, является фундаментальной основой для выбора правильной стратегии и тактики поведения на рынке. Невозможно сформировать адекватные стратегические планы организации без глубокой и систематической оценки ее конкурентоспособности, полученной в результате всесторонних исследований.

Инновации как результат исследовательской деятельности

Исследовательская деятельность является питательной средой для инноваций и движущей силой развития организаций. Именно через систематические исследования создаются условия для внедрения новых идей, технологий, продуктов и бизнес-моделей. Инновация — это не просто новое изобретение, а его успешное внедрение в практику, приносящее экономическую или социальную ценность.

Инвестиции в НИОКР напрямую коррелируют с инновационным потенциалом компании. Компании, которые активно вкладывают средства в научные изыскания, разработку прототипов и тестирование новых решений, значительно увеличивают свои шансы на создание прорывных продуктов или услуг. Более того, не менее важным является создание культуры, поощряющей эксперименты. Если сотрудники боятся ошибаться или их инициативы не поощряются, инновационный процесс замедляется. Исследования, проведенные в атмосфере открытости и готовности к рискам, генерируют больше ценных инсайтов.

По данным 2021 года, 17,4% промышленных предприятий в России осуществляли инновационную деятельность, что является позитивной тенденцией. Это подтверждает, что бизнес все активнее осознает необходимость постоянного обновления и адаптации. Примечательно, что крупные и средние инновационно активные компании (32,9%) и малые (26,2%) активно сотрудничают с научными организациями, демонстрируя синергетический эффект от взаимодействия бизнеса и науки.

В конечном итоге, именно результаты исследовательской деятельности, воплощенные в инновациях, позволяют организации не просто выживать, но и лидировать на рынке, постоянно предлагая потребителям что-то новое и лучшее, а также оптимизируя свои внутренние процессы для повышения эффективности и снижения издержек. Инновации, рожденные из глубоких исследований, являются тем фундаментом, на котором строится долгосрочное конкурентное преимущество.

Проблемы, ограничения и этическая составляющая исследовательской деятельности

Типичные проблемы и ограничения в исследованиях

Исследовательская деятельность, несмотря на свою критическую важность, сопряжена с рядом проблем и ограничений, которые менеджеру необходимо учитывать и по возможности преодолевать:

1. Дефицит информации: Одной из наиболее распространенных проблем является недостаточность или полное отсутствие релевантных данных, особенно в условиях быстро меняющихся рынков или появления новых технологий. Это может затруднять глубокий анализ и заставлять принимать решения в условиях высокой неопределенности.
2. Недостоверность и низкое качество информации: Даже при наличии большого объема данных, их качество может быть сомнительным. Неточные, устаревшие или предвзятые данные могут привести к ошибочным выводам и, как следствие, к неверным управленческим решениям.
3. Временные рамки: Проведение глубоких исследований часто требует значительного времени, что может быть критично в условиях, когда решения нужно принимать быстро. Баланс между скоростью и глубиной анализа становится постоянной дилеммой.
4. Ограниченные ресурсы: Недостаток финансовых средств, квалифицированного персонала или технологической инфраструктуры может существенно ограничивать возможности проведения масштабных и комплексных исследований.
5. Преодоление предвзятости: Менеджеры, как и любые люди, могут быть подвержены когнитивным искажениям, желанию подтвердить уже существующие гипотезы (предвзятость подтверждения) или игнорировать неудобные факты. Объективность в исследовании требует постоянного самоконтроля.
6. Сопротивление изменениям: Результаты исследований часто указывают на необходимость изменений, которые могут встречать сопротивление со стороны сотрудников, привыкших к устоявшимся процессам. Внедрение инноваций, основанных на исследованиях, требует навыков управления изменениями.
7. Повторение исследований: Не всегда есть возможность избежать повторения уже проведенных исследований, особенно если доступ к предыдущим результатам затруднен или они устарели. Важно уважать результаты других авторов и не допускать случаев повторения их научных изысканий.
8. Информационный шум: В условиях цифровизации и Big Data возникает проблема избытка информации, когда найти действительно ценные данные среди огромного массива становится крайне сложно.

Эффективный менеджер-исследователь должен быть способен не только выявлять эти ограничения, но и разрабатывать стратегии для их минимизации, используя креативные подходы и доступные ресурсы. Именно в способности преодолевать эти преграды проявляется истинное мастерство исследователя, позволяющее превращать вызовы в возможности.

Этические принципы и кодекс менеджера-исследователя

Специфика управленческих исследований, затрагивающих интересы множества стейкхолдеров — сотрудников, клиентов, партнеров, общества в целом — требует, чтобы менеджеры-исследователи и профессиональные исследователи руководствовались строгим этическим кодексом. Этические нормы обеспечивают объективность и честность в научных исследованиях, формируя основу доверия.

Ключевые этические принципы в исследованиях включают:

1. Честность и справедливость:
   • Взаимовыгодное формирование условий: Все участники исследования (интервьюируемые, респонденты, эксперты) должны быть информированы о целях и условиях, а их участие должно быть добровольным и, по возможности, взаимовыгодным.
   • Прозрачность: Методы, источники данных и ход исследования должны быть прозрачными и проверяемыми.
   • Объективность: Исследователь должен стремиться к максимальной объективности в сборе, анализе и интерпретации данных, избегая предвзятости и подтасовки фактов.
2. Ответственность:
   • За соблюдение условий: Менеджер несет ответственность за выполнение всех обещанных условий участникам исследования (например, конфиденциальность).
   • За результаты: Ответственность за достоверность, точность и обоснованность представленных результатов. Недопустимо искажать данные или делать необоснованные выводы.
3. Добросовестность:
   • Оперативность и качество: Проведение исследования должно быть своевременным и соответствовать высоким стандартам качества.
   • Полнота информации о заказчике и достаточность информации для заказчиков и контролирующих органов: Все заинтересованные стороны должны получить необходимую и достаточную информацию для принятия решений.
4. Защита прав участников исследований:
   • Конфиденциальность: Обеспечение анонимности и неразглашения личных данных респондентов, если это не оговорено и не согласовано.
   • Информированное согласие: Участники должны четко понимать, в чем заключается их участие, и дать добровольное согласие.
   • Минимизация вреда: Исследование не должно наносить физического, психологического или репутационного вреда его участникам.
5. Уважение к интеллектуальной собственности: Необходимость цитировать источники, уважать результаты других авторов и не допускать плагиата.
6. Нравственные качества менеджера: Высокие нравственные качества, такие как честность, порядочность, отсутствие эгоизма и стремление к общему благу, формируют основу доверия, необходимого для успешной командной работы и этичного проведения исследований. Эти качества особенно важны при решении таких деликатных вопросов, как аттестация кадров на руководящие должности, где требуется максимально объективный и беспристрастный подход.

Соблюдение этих принципов не только повышает доверие к результатам исследований, но и формирует позитивную репутацию менеджера и организации в целом.

Этические вызовы в условиях цифровизации и Big Data

Эпоха цифровизации и повсеместного распространения Big Data привнесла новые, беспрецедентные этические вызовы в исследовательскую деятельность менеджера. Если традиционные этические нормы фокусировались на взаимодействии человека с человеком, то теперь в центр внимания встает взаимодействие человека с данными, алгоритмами и искусственным интеллектом.

1. Конфиденциальность и безопасность данных: Сбор и обработка огромных массивов данных (Big Data) неизбежно затрагивают вопросы личной информации.
   • Риски кибератак и утечек: Использование облачных технологий и централизованных баз данных значительно увеличивает риски несанкционированного доступа, кибератак и утечек конфиденциальной информации. Менеджер-исследователь несет ответственность за создание надежных систем защиты данных.
   • Трансграничная передача данных: В глобализированном мире данные часто перемещаются через границы юрисдикций, что создает сложности с соблюдением различных законодательств о защите данных (например, GDPR в Европе).
   • Деанонимизация: Даже если данные изначально анонимизированы, существует риск их деанонимизации путем сопоставления с другими источниками, что может раскрыть личную информацию.
2. Проблема «информационного шума»: Цифровизация, несмотря на свои преимущества, может создавать «информационный шум» — переизбыток данных, которые не несут ценности или даже вводят в заблуждение. Менеджер должен обладать компетенциями для фильтрации, проверки и верификации данных, чтобы избежать принятия решений на основе нерелевантной или ошибочной информации.
3. Этика данных (дата-этика): Это отдельный вид прикладной цифровой этической парадигмы, которая занимается вопросами этичного и безопасного использования больших массивов данных. Она охватывает широкий спектр проблем, включая:
   • Справедливость и предвзятость алгоритмов: Алгоритмы машинного обучения, используемые для анализа Big Data, могут быть предвзятыми, если обучались на нерепрезентативных или дискриминационных данных, что приводит к несправедливым решениям.
   • Прозрачность алгоритмов: Часто бывает сложно понять, как именно алгоритм пришел к тому или иному выводу (проблема «черного ящика»), что затрудняет этическую оценку и возможность оспаривания решений.
   • Ответственность за решения, основанные на данных: Кто несет ответственность, если решение, принятое на основе анализа Big Data, приводит к негативным последствиям? Менеджер, разработчик алгоритма, или сама система?
4. Доверие и безопасность: Строгие этические стандарты управления данными не только обеспечивают соблюдение законодательства, но и способствуют улучшению финансовых результатов и укреплению доверия пользователей и инвесторов. Компании, демонстрирующие ответственное отношение к данным, вызывают большее доверие.

Для преодоления этих вызовов необходимо создавать условия для применения адекватных систем менеджмента риска и конфиденциальности на законодательном уровне. Организациям требуется поддерживать точные и надежные данные, постоянно проверяя их источники, очищая и организуя, а также регулярно отслеживая их целостность. В конечном счете, этическая составляющая в эпоху цифровизации становится не просто вопросом «правильного поведения», а критически важным элементом устойчивого развития и конкурентоспособности. Именно об этом мы поговорим в следующем разделе, рассматривая Цифровизацию и Big Data.

Цифровизация и Big Data как новые горизонты исследовательской деятельности

Влияние цифровизации на управленческие решения

Цифровизация не просто изменила инструменты, но радикально трансформировала саму суть исследовательской деятельности менеджера и процесс принятия управленческих решений. Это эпоха, когда оперативность, качество аналитической обработки информации и объем используемых данных вышли на принципиально новый уровень.

Ключевые аспекты влияния цифровизации:

1. Ускорение принятия решений: Цифровые технологии позволяют мгновенно собирать, обрабатывать и анализировать информацию из различных источников. Это сокращает время от возникновения проблемы до принятия решения, что критически важно в условиях быстро меняющегося рынка.
2. Повышение качества аналитической обработки: Использование продвинутых аналитических инструментов, основанных на искусственном интеллекте и машинном обучении, позволяет выявлять неочевидные закономерности, строить более точные прогнозы и глубже понимать причинно-следственные связи.
3. Значительное увеличение объема используемых данных: Если раньше менеджеры работали с относительно небольшими массивами данных, то теперь они могут оперировать петабайтами информации, что открывает новые возможности для всестороннего анализа.
4. Снижение риска человеческого фактора: Автоматизация сбора и обработки данных минимизирует ошибки, связанные с ручным вводом и анализом, повышая точность и достоверность информации.
5. Повышение прозрачности и ускорение операционных процессов: Цифровые платформы и системы обеспечивают ответственным лицам доступ к актуальным и детализированным данным в режиме реального времени. Это создает единое информационное пространство, улучшает координацию и значительно ускоряет операционные процессы.
6. Уменьшение количества вовлеченных сотрудников: Некоторые рутинные задачи по сбору и первичной обработке данных теперь могут выполняться автоматически, высвобождая человеческие ресурсы для более сложных аналитических и креативных задач.
7. Инновационная трансформация управления проектами: Цифровая трансформация в управлении проектами значительно улучшает коммуникацию (через платформы для совместной работы), мониторинг (интегрированные дашборды) и аналитику (прогнозирование рисков). Она также усиливает управление качеством через цифровые инструменты контроля и отслеживания.

Однако важно отметить, что цифровизация может создавать и угрозы, такие как информационный шум (переизбыток информации), который, парадоксально, усложняет процессы принятия решений и потенциально снижает их качество, если менеджер не умеет эффективно фильтровать и интерпретировать данные.

Big Data как стратегический актив: возможности и методы анализа

Big Data (Большие данные) — это не просто большой объем информации, а стратегически важный актив для бизнеса, характеризующийся комплексом «V-параметров»:

• Volume (Объем): Колоссальные объемы данных, которые невозможно обработать традиционными методами.
• Velocity (Скорость): Данные генерируются и обрабатываются в реальном времени, требуя высокой скорости анализа.
• Variety (Многообразие): Данные поступают из различных источников и в разных форматах (структурированные, неструктурированные – тексты, изображения, видео).
• Veracity (Достоверность): Качество и надежность данных, их точность и правдивость.
• Viability (Жизнеспособность/ценность): Способность извлекать из данных реальную ценность для бизнеса.
• Variability (Переменчивость): Непостоянство и изменчивость потоков данных.
• Visualization (Визуализация): Необходимость наглядного представления сложных данных.

Основное преимущество Big Data — это возможность извлекать новые знания, неочевидные закономерности и инсайты из огромных информационных массивов. Это позволяет менеджерам принимать решения не на основе интуиции, традиции или прошлого опыта, а на базе актуальной информации и точных, подкрепленных данными знаний.

Возможности Big Data для менеджера:

• Конкурентные преимущества: Компании, эффективно использующие Big Data, получают глубокое понимание рынка, потребителей и конкурентов, что позволяет опережать соперников.
• Улучшение бизнес-процессов: Оптимизация операций, снижение издержек, повышение эффективности логистики и производства.
• Повышение финансовых результатов: Принятие обоснованных решений ведет к росту доходов и прибыльности.
• Построение более точных прогнозов: Анализ исторических данных и текущих трендов позволяет с высокой точностью предсказывать будущее поведение рынка, спрос и риски.
• Выявление неочевидных закономерностей: Big Data помогает обнаружить скрытые корреляции и взаимосвязи, которые невозможно увидеть при традиционном анализе.

Методы анализа больших данных:

Для работы с Big Data используются специализированные методы и технологии:

• Статистическая методика: Расширенные статистические модели для обработки больших выборок.
• Машинное обучение:
  • Нейронные сети: Используются для распознавания образов, прогнозирования и классификации.
  • Деревья принятия решений: Помогают принимать решения на основе последовательности правил.
  • Кластеризация: Группировка схожих объектов в кластеры.
• Разбор текстов и изображений (Text and Image Mining): Анализ неструктурированных данных для извлечения ценной информации.
• Графовый анализ: Изучение взаимосвязей между сущностями (например, социальные сети, цепочки поставок).
• Методы обработки естественного языка (NLP): Понимание и анализ человеческой речи и текста.

Применение этих методов позволяет менеджерам проводить исследования совершенно нового уровня, превращая сырые данные в мощный источник стратегических инсайтов. По данным 2021 года, 25,8% российских организаций использовали технологии сбора, обработки и анализа больших данных, что на 3,4% больше, чем в 2020 году. Среди крупных российских компаний этот показатель достигает 62%. Наиболее активно Big Data применяется в финансовом секторе (45,5%), гостиничном и ресторанном бизнесе (31,9%), а также в высшем образовании (31,5%). Самыми популярными источниками данных являются веб-сайты компаний (9,2%), учетные системы (ERP, CRM) (8%) и социальные сети (7,2%).

Проблемы и вызовы использования Big Data в менеджменте

Несмотря на колоссальные возможности, внедрение и эффективное использование Big Data в управленческой деятельности сопряжено со значительными проблемами и вызовами:

1. Сложности обработки и анализа в реальном времени: Хотя Big Data характеризуется высокой скоростью, обработка и анализ гигантских объемов данных в реальном времени требует мощных вычислительных ресурсов и сложных алгоритмов, что не всегда достижимо для всех компаний.
2. Высокая стоимость решений: Внедрение Big Data-решений требует значительных инвестиций в инфраструктуру (серверы, хранилища данных), специализированное программное обеспечение и оплату труда высококвалифицированных специалистов. Это может стать серьезным барьером для малого и среднего бизнеса.
3. Проблемы качества и надежности данных: «Мусор на входе — мусор на выходе». Если исходные данные содержат ошибки, неполны или недостоверны, то даже самый совершенный анализ приведет к ошибочным выводам. Обеспечение качества данных — это непрерывный и ресурсоемкий процесс.
4. Конфиденциальность и безопасность данных: Как уже отмечалось, обработка больших объемов личной и корпоративной информации создает повышенные риски утечек, кибератак и нарушений конфиденциальности. Необходимо строго соблюдать законодательные нормы и этические стандарты, что требует дополнительных ресурсов и экспертизы.
5. Дефицит квалифицированных специалистов: Это одна из наиболее острых проблем. Для эффективного управления и анализа данных требуются специалисты с уникальным сочетанием навыков: да��а-сайентисты, инженеры по данным, аналитики, владеющие математикой, статистикой, программированием и предметной областью. По оценкам, 32% компаний сталкиваются с нехваткой кадров, а 80% опрошенных участников назвали дефицит специалистов по Big Data барьером для развития. Значительная часть высококвалифицированных специалистов с опытом построения высоконагруженной Big Data архитектуры работает на зарубежных проектах, что создает трудности для российского рынка.
6. «Информационный шум» и перегрузка информацией: Менеджеры могут столкнуться с параличом анализа, когда из-за огромного объема данных становится сложно выделить главное и принять решение.
7. Интеграция с существующими системами: Внедрение Big Data часто требует интеграции с устаревшими IT-системами компании, что может быть сложным и дорогостоящим процессом.
8. Этические дилеммы: Использование Big Data порождает множество этических вопросов, связанных с приватностью, справедливостью алгоритмов и ответственностью.

Таким образом, хотя Big Data открывает грандиозные горизонты для исследовательской деятельности менеджера, ее эффективное использование требует не только технологических инвестиций, но и развития новых компетенций, решения организационных и этических проблем, а также стратегического подхода к управлению данными. В конечном итоге, успех в использовании Больших данных зависит от способности менеджера преодолевать эти вызовы и превращать их в конкурентные преимущества.

Заключение

Исследовательская деятельность, некогда воспринимаемая как прерогатива ученых, сегодня прочно утвердилась в статусе неотъемлемой и критически важной функции современного менеджера. В условиях экспоненциального роста информации, глобальной конкуренции и постоянных технологических сдвигов, принятие обоснованных управленческих решений, способных обеспечить устойчивое развитие организации, невозможно без глубокого и систематического анализа. Исследование позволяет не только выявлять проблемы и определять их корни, но и предвидеть будущие вызовы, открывать новые возможности, формировать инновационные стратегии и, в конечном итоге, значительно повышать эффективность управления.

Мы увидели, что исследование не является однородным процессом, но представляет собой многомерную деятельность, классифицируемую по целям, аппарату анализа, ресурсам и времени. Его цикл, включающий сбор, документирование, анализ и использование информации, начинается с тщательного изучения внутренней и внешней среды организации – от структуры и корпоративной культуры до PESTEL-факторов макросреды. В арсенале менеджера-исследователя широкий спектр методов: от классического SWOT-анализа и экспертных оценок до сложных статистических моделей и математического моделирования. Умение выбирать и комбинировать эти инструменты, а также четко определять объект, предмет и практическую значимость исследования, является залогом его успеха.

Прямая связь между качеством исследовательской деятельности и инновационным развитием, а также конкурентоспособностью организации неоспорима. Глобальные инвестиции в НИОКР, растущий процент инновационно активных предприятий в России и примеры успешного взаимодействия бизнеса и науки демонстрируют, что исследования являются двигателем прогресса. Они позволяют не просто оценивать текущие конкурентные позиции, но и формировать стратегические планы, создавая уникальные преимущества на рынке.

Однако путь менеджера-исследователя не лишен проблем и ограничений: дефицит и недостоверность информации, временные рамки, ограниченные ресурсы и когнитивные искажения требуют постоянного критического подхода. Особое значение приобретает этическая составляющая, которая в эпоху цифровизации трансформируется, добавляя новые вызовы, связанные с конфиденциальностью данных, кибербезопасностью, «информационным шумом» и этикой алгоритмов. Принципы честности, ответственности, добросовестности и защиты прав участников исследований должны стать краеугольным камнем в работе каждого менеджера.

Наконец, цифровизация и Big Data открывают новые, беспрецедентные горизонты для исследовательской деятельности. Они ускоряют принятие решений, повышают качество анализа, многократно увеличивают объем используемых данных и позволяют выявлять неочевидные закономерности. Big Data — это стратегический актив, однако его эффективное использование требует преодоления сложностей обработки в реальном времени, высоких инвестиций, обеспечения качества данных и, что критически важно, решения проблемы дефицита квалифицированных специалистов.

Таким образом, исследовательская деятельность — это не просто опция, а императив для современного менеджера. В быстро меняющемся мире способность непрерывно учиться, анализировать, адаптироваться и внедрять инновации, основанные на глубоком понимании данных и этических принципов, становится ключевым фактором успеха. Постоянное совершенствование исследовательских компетенций — это инвестиция в будущее как самого менеджера, так и организации, которую он возглавляет.

1. Бьерн, Андерсен Бизнес-процессы. Инструменты для совершенствования (Серия: Практический менеджмент). М.: Стандарты и качество, 2007. 272 с. ISBN 978-5-94938-058-1.
2. Веснин B. P. Ocнoвы мeнeджмeнтa (Kypc лeкций для стyдeнтoв Bыcшиx Учeбныx Зaвeдeний). М.: Институт международного права, 1996. 360 с.
3. Герчикова И. Н. Менеджмент. Практикум (Серия: Золотой фонд российских учебников). М.: Юнити-Дана, 2005. 800 с. ISBN 5-238-00889-9.
4. Дип С., Сасмен Л. 2000 советов бизнесмену. М.: Вече, 2000. 384 с. ISBN 5-318-00170-Х.
5. Мильнер Б. З., Румянцева З. П., Смирнова В. Г., Блинникова А. В. Управление знаниями в корпорациях (Серия: Управление корпорацией). М.: Дело, 2006. 304 с. ISBN 5-7749-0438-5.
6. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие. М.: Издательство «Март», 2004. 656 с. URL: http://www.aup.ru/books/m157/3_4.htm (дата обращения: 18.10.2025).
7. Потапов С. В. Как управлять временем (Серия: В курсе!). М.: Эксмо, 2007. 160 с. ISBN 978-5-699-18251-0.
8. Влияние цифровизации на принятие управленческих решений. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=43292 (дата обращения: 18.10.2025).
9. Анализ больших данных: как использовать Big Data для бизнеса. URL: https://korusconsulting.ru/blog/analiz-bolshikh-dannykh-kak-ispolzovat-big-data-dlya-biznesa/ (дата обращения: 18.10.2025).
10. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ BIG DATA В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СОВРЕМЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ. URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=1337 (дата обращения: 18.10.2025).
11. Что такое аналитика больших данных и как Big Data помогает бизнесу — Блог Platrum. URL: https://platrum.ru/blog/big-data-v-biznese (дата обращения: 18.10.2025).
12. Влияние больших данных на принятие решений в бизнесе — ЗдороваяКожа. URL: https://zdorovayakozha.ru/eto-interesno/vliyanie-bolshih-dannyh-na-prinyatie-reshenij-v-biznese.html (дата обращения: 18.10.2025).
13. Что такое технология больших данных — где и как используются Big Data и кто занимается их обработкой — Яндекс Практикум. URL: https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-big-data/ (дата обращения: 18.10.2025).
14. УДК 004.9 Влияние цифровой трансформации на управление проектами Понач — Век качества. URL: http://www.agequal.ru/pdf/2023/223008.pdf (дата обращения: 18.10.2025).
15. Этика управления данными и ее эффект на ИТ-компании — Журнал «Инновации». URL: https://innovation-journal.ru/2024/02/09/etika-upravleniya-dannymi-i-ee-effekt-na-it-kompanii/ (дата обращения: 18.10.2025).
16. Влияние цифровизации на управленческую деятельность в правовой сфере / Studgen. URL: https://studgen.ru/vliyanie-tsifrovizatsii-na-upravlencheskuyu-deyatelnost-v-pravovoj-sfere/ (дата обращения: 18.10.2025).
17. BIG DATA КАК ИНСТРУМЕНТ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭФФЕКТИВНЫХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ОРГАНИЗАЦИИ В ОБЛАСТИ ПЛАНИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/big-data-kak-instrument-obespecheniya-effektivnyh-upravlencheskih-resheniy-organizatsii-v-oblasti-planirovaniya-i (дата обращения: 18.10.2025).
18. Положительные и отрицательные стороны Big Data — подробный обзор плюсов и минусов использования больших данных. URL: https://www.it-world.ru/it-news/big-data/193258.html (дата обращения: 18.10.2025).
19. ВЛИЯНИЕ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ПРОЦЕССЫ ГОСУДАРСТВЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ Текст научной статьи по специальности «Право — КиберЛенинка». URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-tsifrovyh-tehnologiy-na-protsessy-gosudarstvennogo-upravleniya (дата обращения: 18.10.2025).
20. Цифровая этика и этика данных как основа рациональной деятельности экономических субъектов в условиях цифровой трансформации — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-etika-i-etika-dannyh-kak-osnova-ratsionalnoy-deyatelnosti-ekonomicheskih-subektov-v-usloviyah-tsifrovoy (дата обращения: 18.10.2025).
21. ВЛИЯНИЕ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА СОВРЕМЕННЫЕ ЗАДАЧИ МЕНЕДЖМЕНТА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка». URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-tsifrovyh-tehnologiy-na-sovremennye-zadachi-menedzhmenta (дата обращения: 18.10.2025).
22. ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ В МЕНЕДЖМЕНТЕ: ИНСТРУМЕНТЫ И СТРАТЕГИИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ. URL: https://7universum.com/ru/economy/archive/item/17132 (дата обращения: 18.10.2025).
23. Big Data: что это такое, характеристики, технология сбора, обработки и анализа больших данных — Mango Office. URL: https://www.mango-office.ru/articles/big-data/ (дата обращения: 18.10.2025).
24. Big Data: что такое большие данные и как их обрабатывают — Skillfactory media. URL: https://skillfactory.ru/blog/big-data-chto-eto-takoe (дата обращения: 18.10.2025).
25. Этика данных: как обеспечить этичное и ответственное использование ваших бизнес-данных — FasterCapital. URL: https://fastercapital.com/ru/content/etika-dannyh—kak-obespechit-etichnoe-i-otvetstvennoe-ispolzovanie-vashih-biznes-dannyh.html (дата обращения: 18.10.2025).
26. Королев В. И. ТРАНСФОРМАЦИЯ МЕНЕДЖМЕНТА В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ. URL: https://www.vavt.ru/filecontent.ashx?fileid=12301 (дата обращения: 18.10.2025).
27. Этика и безопасность данных в цифровом управленческом учете — САБ компания. URL: https://sabcompany.ru/blog/etika-i-bezopasnost-dannyx-v-tsifrovom-upravlencheskom-uchete/ (дата обращения: 18.10.2025).
28. Этика данных: этика данных и ответственное использование данных в бизнесе — FasterCapital. URL: https://fastercapital.com/ru/content/etika-dannyh—etika-dannyh-i-otvetstvennoe-ispolzovanie-dannyh-v-biznese.html (дата обращения: 18.10.2025).
29. Использование Big Data для увеличения эффективности бизнеса — Wezom. URL: https://wezom.com/blog/ispolzovanie-big-data-dlya-uvelicheniya-effektivnosti-biznesa (дата обращения: 18.10.2025).
30. Цифровизация и цифровой менеджмент в современном управлении Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-i-tsifrovoy-menedzhment-v-sovremennom-upravlenii (дата обращения: 18.10.2025).
31. ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ Текст научной статьи по специальности — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-problemy-ispolzovaniya-bolshih-dannyh-v-sovremennyh-informatsionnyh-sistemah (дата обращения: 18.10.2025).
32. Недостатки в работе Big data: описание и примеры — DECO systems. URL: https://decos.ru/blog/nedostatki-v-rabote-big-data-opisanie-i-primery/ (дата обращения: 18.10.2025).
33. Big Data и их влияние на бизнес — AllSee. URL: https://allsee.ru/big-data-i-ih-vliyanie-na-biznes (дата обращения: 18.10.2025).
34. Когда научные исследования встречаются с аналитикой Big Data — Школа HRM. URL: https://hrm.school/ru/blog/kogda-nauchnye-issledovaniya-vstrechayutsya-s-analitikoy-big-data/ (дата обращения: 18.10.2025).
35. Цифровые технологии в бизнесе: практики и барьеры использования. URL: https://issek.hse.ru/news/902792019.html (дата обращения: 18.10.2025).
36. Управленческие решения: что это, этапы принятия и ключевые особенности. URL: https://mbschool.ru/articles/upravlencheskie-resheniya-chto-eto-etapy-prinyatiya-i-klyuchevye-osobennosti (дата обращения: 18.10.2025).
37. Менеджмент: основные понятия, предмет менеджмента, функции менеджмента: планирование, организация, мотивация контроль. URL: https://studfile.net/preview/1709420/page:2/ (дата обращения: 18.10.2025).
38. Что такое менеджмент, основные виды, функции и задачи — Совкомбанк. URL: https://www.sovcombank.ru/blog/sovcomblog/chto-takoe-menedzhment/ (дата обращения: 18.10.2025).
39. Управленческое решение: понятие и определение Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlencheskoe-reshenie-ponyatie-i-opredelenie (дата обращения: 18.10.2025).
40. Управленческие решения — Бизнес-школа SRC. URL: https://www.src-master.ru/article/upravlencheskie-resheniya-82606.html (дата обращения: 18.10.2025).
41. Что такое менеджмент и для чего он нужен — Calltouch. URL: https://www.calltouch.ru/blog/chto-takoe-menedzhment/ (дата обращения: 18.10.2025).
42. Управленческое решение — Современные технологии управления. URL: https://www.it-management.ru/wiki/Upravlencheskoe_reshenie (дата обращения: 18.10.2025).
43. Основные функции менеджера. URL: https://ppt-online.org/346808 (дата обращения: 18.10.2025).
44. Менеджмент: что это такое, его функции, виды и цели — Productstar. URL: https://productstar.ru/blog/chto-takoe-menedzhment/ (дата обращения: 18.10.2025).
45. Роль менеджера — Корпоративный менеджмент. URL: https://www.cfin.ru/management/tqm/manager_role.shtml (дата обращения: 18.10.2025).
46. Кто такой менеджер, чем занимается и как им стать / Skillbox Media. URL: https://skillbox.ru/media/management/kto-takoy-menedzher-chem-zanimaetsya-i-kak-im-stat/ (дата обращения: 18.10.2025).
47. Менеджер: чем занимается, за что отвечает, суть и особенности профессии. URL: https://www.uchiru.ru/blog/professiya-menedzher/ (дата обращения: 18.10.2025).
48. Исследовательская функция в деятельности менеджера. URL: https://www.cfin.ru/press/management/2003-1/05.shtml (дата обращения: 18.10.2025).
49. 1. Роль исследования в развитии управления. URL: https://studfile.net/preview/435134/page:4/ (дата обращения: 18.10.2025).
50. Характеристика исследования систем управления. URL: https://studfile.net/preview/1709420/page:17/ (дата обращения: 18.10.2025).
51. Конкурентоспособность предприятия: методы оценки, стратегии повышения Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/konkurentosposobnost-predpriyatiya-metody-otsenki-strategii-povysheniya (дата обращения: 18.10.2025).
52. Раздел 1. Исследования в современном менеджменте. URL: https://studfile.net/preview/1709420/page:16/ (дата обращения: 18.10.2025).
53. Методы исследований в менеджменте. URL: https://studfile.net/preview/5753086/page:9/ (дата обращения: 18.10.2025).
54. Исследования систем управления — Корпоративный менеджмент. URL: https://www.cfin.ru/management/isu/isu.shtml (дата обращения: 18.10.2025).
55. 6: Значение исследований в профессиональной деятельности менеджера. URL: https://studfile.net/preview/435134/page:7/ (дата обращения: 18.10.2025).
56. Исследования в деятельности организаций — Современные технологии управления. URL: https://www.it-management.ru/wiki/Issledovaniya_v_deyatelnosti_organizatsiy (дата обращения: 18.10.2025).
57. Менеджмент и менеджер — ключевые компоненты эффективности бизнеса — beSeller. URL: https://beseller.ru/blog/chto-takoe-menedzhment-i-menedzher/ (дата обращения: 18.10.2025).
58. Исследование конкурентоспособности предприятия на основе инструмен. URL: https://studfile.net/preview/7968482/page:3/ (дата обращения: 18.10.2025).
59. Тема 2. Менеджер исследовательского типа. URL: https://studfile.net/preview/435134/page:8/ (дата обращения: 18.10.2025).
60. Менеджер исследовательского типа — Центр креативных технологий. URL: https://www.cfin.ru/management/creative/05.shtml (дата обращения: 18.10.2025).
61. «Методы исследования в менеджменте» — КАМЧАТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ. URL: http://kgtu.ru/sites/default/files/u_files/rpd_metody_issledovaniya_v_menedzhmente.pdf (дата обращения: 18.10.2025).
62. ЧЕРТЫ МЕНЕДЖЕРА ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ТИПА — Научный лидер. URL: https://scientific-leader.com/images/PDF/2021/41/Chertyi-menedzhera-issledovatelskogo-tipa.pdf (дата обращения: 18.10.2025).
63. ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ — Электронная библиотека ПГУАС. URL: https://lib.pguas.ru/files/books/teoria_i_praktika_issled_sistem_upravl.pdf (дата обращения: 18.10.2025).
64. Обзор методов оценки конкурентоспособности предприятия. URL: https://studfile.net/preview/9991206/page:3/ (дата обращения: 18.10.2025).
65. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ В МЕНЕДЖМЕНТЕ — Elibrary. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_36750053_81802905.pdf (дата обращения: 18.10.2025).
66. Основные черты менеджера исследовательского типа. URL: https://studfile.net/preview/8099395/page:36/ (дата обращения: 18.10.2025).
67. Основы научно-исследовательской деятельности. URL: https://studfile.net/preview/2600276/page:3/ (дата обращения: 18.10.2025).
68. ПОЛОЖЕНИЕ об исследовательской этике. URL: https://ksu.edu.kz/upload/pages/%D0%9F%D0%9E%D0%9B%D0%9E%D0%96%D0%95%D0%9D%D0%98%D0%95%20%D0%BE%D0%B1%20%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9%20%D1%8D%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B5.pdf (дата обращения: 18.10.2025).
69. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ ЭТИКИ МЕНЕДЖМЕНТА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-printsipy-etiki-menedzhmenta (дата обращения: 18.10.2025).