Диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия в условиях цифровой экономики: теоретические основы и практический инструментарий (Курсовая работа)

Введение: Актуальность, цели и задачи исследования

В условиях нарастающей экономической неопределенности, геополитических вызовов и беспрецедентной скорости технологических изменений, традиционный экономический анализ, ориентированный преимущественно на ретроспективную оценку, перестал быть достаточным инструментом управления. Сегодня для обеспечения устойчивости и конкурентоспособности предприятиям необходим проактивный механизм, способный не только констатировать проблемы, но и распознавать их признаки на ранних стадиях, прогнозируя возможные отклонения. Это означает, что пассивное наблюдение за показателями должно уступить место проактивному управлению рисками.

Этим механизмом выступает диагностика деятельности предприятия. Ее актуальность в 2024–2025 годах продиктована не только цифровизацией, предоставившей доступ к огромным массивам данных (Big Data), но и формированием новой правовой экосистемы, требующей постоянного мониторинга фискальных и операционных рисков. Неспособность адекватно оценить и предсказать влияние этих факторов ведет к стратегическим ошибкам, потере эффективности и, в конечном счете, к кризису, что подчеркивает ее критическую важность для выживания бизнеса.

Целью настоящей курсовой работы является разработка актуального, глубоко проработанного и структурированного плана для написания академической работы, посвященной теоретическим основам, предмету, задачам, содержанию анализа и практической сущности диагностики финансово-хозяйственной деятельности современного предприятия.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть современную сущность диагностики, четко отграничив ее от традиционного анализа, и определить ее предмет и объект.
2. Проанализировать роль диагностики в системе управления, учитывая новейшие регуляторные требования Российской Федерации.
3. Систематизировать методологические подходы, уделив особое внимание детальному применению ключевых аналитических инструментов, таких как метод цепных подстановок.
4. Обосновать роль информационного обеспечения (ERP, Big Data, ИИ) в повышении точности и прогностической ценности диагностики.
5. Сформулировать критерии оценки результатов диагностики и разработать алгоритм для выработки аргументированных управленческих рекомендаций.

Структура работы соответствует поставленным задачам, последовательно раскрывая теоретико-методологические основы, инструментарий и практическое применение диагностики в современной экономике.

Теоретические основы и сущность диагностики деятельности предприятия

Диагностика и анализ: определение, предмет и объект исследования

Экономическая наука четко разграничивает понятия «анализ» и «диагностика», хотя на практике они часто используются как синонимы. Традиционный анализ (от греч. analysis — разложение) направлен на расчленение исследуемого явления на составляющие части с целью изучения их взаимосвязи и влияния на общий результат. Анализ, как правило, ориентирован на оценку уже свершившихся фактов (ретроспективный анализ). Именно анализ позволяет понять, почему в прошлом были достигнуты те или иные показатели.

В отличие от этого, диагностика (от греч. diagnosis — распознавание) представляет собой установление и изучение признаков, характеризующих состояние систем (организаций), для предсказания возможных отклонений и предотвращения нарушений нормального режима их работы и деятельности. Таким образом, если анализ отвечает на вопрос «Что произошло и почему?», то диагностика — на вопрос «В каком состоянии находится система, и что, скорее всего, произойдет в будущем, если не принять мер?». Отсюда следует, что диагностика является инструментом проактивного управления.

Понятие диагностики включает в себя три ключевых аспекта:

1. Комплектность изучения экономического состояния (с учетом внешних и внутренних факторов).
2. Способность распознать признаки, присущие различным экономическим состояниям (от надежного до кризисного).
3. Возможность предсказания последствий выявленных отклонений.

Предметом диагностики финансово-хозяйственной деятельности являются причинно-следственные связи и закономерности, определяющие состояние и динамику развития предприятия. Объектом диагностики выступает само предприятие как сложная социально-экономическая система, включая его финансовые потоки, операционные процессы, стратегические цели и организационную структуру.

Роль диагностики в системе управления устойчивым развитием предприятия

В условиях перманентных изменений, диагностика становится не просто инструментом контроля, а необходимым этапом в процессе принятия управленческих решений, направленных на достижение устойчивого развития. Устойчивое развитие требует не только финансовой стабильности, но и операционной гибкости, а также способности адаптироваться к внешним шокам. Иными словами, не станет ли финансовая стабильность сегодняшнего дня причиной операционной негибкости завтра?

Основными задачами диагностики являются:

• Понимание природы изменений во внешнем окружении (рыночная конъюнктура, регуляторная среда).
• Оценка степени их влияния на организацию и ее ключевые показатели.
• Выбор вариантов реагирования на меняющиеся условия, что требует всестороннего изучения проблемы.
• Предупреждение возмущений или своевременное реагирование на них.

Диагностика позволяет руководству предприятия выработать или скорректировать стратегию и тактику устойчивого развития, обосновать планы и управленческие решения, а также выявить резервы повышения устойчивости. Она трансформирует пассивное наблюдение за показателями в проактивное управление рисками, обеспечивая тем самым долгосрочную жизнеспособность компании.

Особенности диагностики в контексте новой правовой экосистемы РФ

Цифровизация и изменение государственной регуляторной политики привели к формированию новой правовой экосистемы в России, что требует от компаний проведения комплексной диагностики для оценки действующих налоговых льгот, соответствия операционных процессов и снижения фискальных рисков. Это та сфера, где финансовая диагностика пересекается с юридическим аудитом.

Наиболее значимые направления для диагностического анализа в 2025 году:

Направление диагностики	Регуляторный контекст (2025–2026 гг.)	Значение для предприятия
Фискально-правовая диагностика	Изменения в части первой Налогового кодекса РФ, вступающие в силу с 2026 года, касающиеся новых правил Единого налогового счета (ЕНС) и налогового контроля.	Оценка фискальных рисков, пересмотр финансового планирования, корректировка сроков и порядка уплаты налогов.
Правовая оценка ЦФА	Активное законодательное регулирование цифровых финансовых активов (ЦФА), включая их налогообложение и вопросы квалификации долговых ЦФА в качестве долга.	Необходимость регулярного правового диагностического анализа для компаний, работающих с ЦФА, с целью минимизации фискальных рисков и корректного бухгалтерского учета.
Операционная диагностика соответствия	Обязательное подключение производителей в ряде отраслей (например, растительного масла и кормов для животных) к системе обязательной маркировки «Честный знак» (ФЗ № 425-ФЗ от 31 июля 2025 года).	Диагностика операционной готовности, инвестиции в ИТ-инфраструктуру, обеспечение соответствия новым правилам прослеживаемости продукции для избежания штрафов и остановки деятельности.

Таким образом, современная диагностика выходит за рамки чисто финансового анализа. Она включает юридический и операционный аудит, направленный на оценку соответствия деятельности предприятия динамично меняющемуся законодательству, что является прямым следствием перехода к цифровой экономике.

Методологические подходы и аналитический инструментарий комплексной диагностики

Обзор методик оценки финансового состояния: коэффициенты, интегральные показатели и модели

Диагностический анализ направлен на оценку состояния исследуемых объектов в условиях неполной информации, что необходимо для выявления факторов, определяющих проблему и для подготовки всей информации для принятия управленческих решений. Оценка изменения финансового состояния базируется на следующих методологических подходах:

1. Система финансовых коэффициентов. Классический метод, основанный на расчете ключевых показателей ликвидности, финансовой устойчивости, деловой активности и рентабельности. Например, коэффициент абсолютной ликвидности, коэффициент автономии, рентабельность активов (ROA). Диагностика через коэффициенты позволяет быстро идентифицировать отклонения от нормативных или отраслевых значений.
2. Интегральные показатели. Представляют собой сводные метрики, объединяющие несколько коэффициентов в единый агрегированный показатель. Примером является Рейтинг кредитоспособности, присваиваемый рейтинговыми агентствами (например, АКРА), который основывается на комплексной оценке финансового, операционного и отраслевого профиля компании.
3. Многофакторные и дискриминантные модели. Используются для прогнозирования вероятности банкротства или финансового кризиса. Наиболее известна Z-счет Альтмана, которая позволяет предсказать вероятность финансовой несостоятельности на горизонте 1–2 лет на основе комбинации пяти финансовых коэффициентов.
4. Модели декомпозиции. Позволяют глубоко проанализировать причины изменения рентабельности. Классическим примером является модель Du Pont, которая раскладывает рентабельность собственного капитала (ROE) на произведение трех факторов: чистая прибыль/выручка (рентабельность продаж), выручка/активы (оборачиваемость активов) и активы/собственный капитал (финансовый леверидж).

Детерминированный факторный анализ: детальное применение метода цепных подстановок

Среди элементарных экономико-математических методов, факторный анализ занимает центральное место в диагностике, поскольку позволяет не просто констатировать изменение показателя, но и точно измерить, какой фактор и в какой степени повлиял на это изменение. Данный подход является мостом между ретроспективным анализом и проактивной диагностикой.

Ключевым аналитическим инструментом детерминированного факторного анализа является метод цепных подстановок. Он позволяет определить количественное влияние каждого фактора на общее изменение результативного показателя путем последовательной замены базисных значений факторов на фактические. Этот метод обеспечивает высокую точность диагностики причин отклонений, что критически важно для принятия обоснованных управленческих решений.

Рассмотрим его применение на примере мультипликативной факторной модели, где результативный показатель $Y$ зависит от трех факторов: $A, B, C$.

Исходная модель: Y = A * B * C

Пусть:

• $Y_{0}, A_{0}, B_{0}, C_{0}$ — базисные (плановые или прошлогодние) значения.
• $Y_{1}, A_{1}, B_{1}, C_{1}$ — фактические (отчетные) значения.

Общее изменение результативного показателя ($\Delta Y$) равно:

ΔY = Y1 - Y0 = (A1 · B1 · C1) - (A0 · B0 · C0)

Метод цепных подстановок позволяет разложить это общее изменение на влияние каждого фактора ($\Delta Y_{A}, \Delta Y_{B}, \Delta Y_{C}$).

Пошаговое применение метода цепных подстановок:

1. Определение влияния фактора A (первый по порядку):
   Влияние фактора A определяется путем замены базисного значения $A_{0}$ на фактическое $A_{1}$, при этом остальные факторы ($B$ и $C$) остаются на базисном уровне.
   ΔYA = (A1 · B0 · C0) - (A0 · B0 · C0)
2. Определение влияния фактора B (второй по порядку):
   Влияние фактора B определяется путем замены базисного значения $B_{0}$ на фактическое $B_{1}$ в условном показателе, где фактор A уже учтен по фактическому значению.
   ΔYB = (A1 · B1 · C0) - (A1 · B0 · C0)
3. Определение влияния фактора C (третий по порядку):
   Влияние фактора C определяется путем замены базисного значения $C_{0}$ на фактическое $C_{1}$ в условном показателе, где факторы A и B уже учтены по фактическим значениям.
   ΔYC = (A1 · B1 · C1) - (A1 · B1 · C0)

Проверка сходимости:
Сумма влияний отдельных факторов должна быть равна общему изменению результативного показателя:

ΔY = ΔYA + ΔYB + ΔYC

Пример (гипотетические данные):
Пусть $A_{0}=10, B_{0}=5, C_{0}=2$. Тогда $Y_{0} = 10 \cdot 5 \cdot 2 = 100$.
Пусть $A_{1}=12, B_{1}=6, C_{1}=3$. Тогда $Y_{1} = 12 \cdot 6 \cdot 3 = 216$.
$\Delta Y = 216 — 100 = 116$.

Фактор	Формула влияния	Расчет	Влияние
$\Delta Y_{A}$	$(A_{1} \cdot B_{0} \cdot C_{0}) — Y_{0}$	$(12 \cdot 5 \cdot 2) — 100$	$120 — 100 = 20$
$\Delta Y_{B}$	$(A_{1} \cdot B_{1} \cdot C_{0}) — (A_{1} \cdot B_{0} \cdot C_{0})$	$(12 \cdot 6 \cdot 2) — 120$	$144 — 120 = 24$
$\Delta Y_{C}$	$Y_{1} — (A_{1} \cdot B_{1} \cdot C_{0})$	$216 — 144$	$72$
Итого	$\Delta Y_{A} + \Delta Y_{B} + \Delta Y_{C}$	$20 + 24 + 72$	116

Совпадение общего изменения с суммой факторных влияний подтверждает корректность расчетов.

Информационное обеспечение диагностики: интеграция ERP, Big Data и Искусственного Интеллекта

ERP-системы как традиционный источник структурированных данных

Традиционно основой для диагностики финансово-хозяйственной деятельности служили и продолжают служить системы управления ресурсами предприятия (ERP). ERP-системы интегрируют ключевые бизнес-процессы (бухгалтерия, закупки, продажи, производство, управление запасами) и являются надежным источником структурированных данных.

Ключевая роль ERP в диагностике:

• Источники первичных данных: ERP предоставляет стандартизированные данные, необходимые для расчета классических финансовых коэффициентов (баланс, отчет о финансовых результатах).
• Обеспечение операционного контроля: Фиксация транзакций позволяет проводить операционный анализ и отслеживать эффективность производственных процессов в реальном времени.

Однако в эпоху Big Data данных, содержащихся только в ERP, уже недостаточно. ERP-системы нуждаются в интеграции с более продвинутыми аналитическими технологиями для повышения эффективности вычислений и получения прогностических результатов.

Big Data и Data-Driven подход: количественное обоснование преимуществ

Big Data (большие данные) — это объёмные, разнородные и быстрорастущие наборы данных, поступающие из различных источников (базы данных, IoT-устройства, социальные сети, рыночные котировки), требующие специальных алгоритмов и технологий для обработки и анализа. Как можно принимать стратегические решения, игнорируя эту колоссальную информационную мощь?

Внедрение Big Data и технологий искусственного интеллекта (ИИ) кардинально меняет возможности диагностики:

1. Прогностическая диагностика: Алгоритмы ИИ и машинного обучения способны анализировать огромные потоки информации из разнородных источников и исторические данные для прогнозирования рыночной ситуации, выявления тенденций и скрытых закономерностей в производственной деятельности, которые не видны при традиционном анализе.
2. Неструктурированные данные: В отличие от ERP, Big Data позволяет интегрировать неструктурированные данные (например, отзывы клиентов, данные о погоде, новости конкурентов) для формирования более полной картины внешней среды, что критично для стратегической диагностики.
3. Поддержка принятия решений (Data-driven approach): Big Data используется для поддержки принятия решений руководителем (анализ финансовых показателей из учетной системы) или маркетологом (анализ предпочтений клиентов из социальных сетей).

Переход к Data-Driven (управляемому данными) подходу дает ощутимые экономические преимущества, что подтверждается эмпирическими исследованиями:

• Компании, которые принимают решения на основе анализа больших данных, в среднем в 23 раза чаще превосходят конкурентов в привлечении клиентов.
• Эти компании имеют в 19 раз более высокие шансы на рост прибыльности в условиях кризиса.
• В среднем, data-driven компании, интегрировавшие аналитику и машинное обучение в ключевые бизнес-процессы, демонстрируют рост более чем на 30% в год за счет повышения операционной эффективности, минимизации сбоев и точного прогнозирования спроса.

Таким образом, если ERP обеспечивает основу для ретроспективного анализа, то Big Data и ИИ обеспечивают прогностический потенциал диагностики, позволяя руководству принимать более обоснованные и своевременные решен��я, что напрямую влияет на устойчивость предприятия.

Оценка результатов диагностики и формулирование управленческих рекомендаций

Критерии оценки эффективности и устойчивости, выявленные в ходе диагностики

Завершающий этап диагностики — это интерпретация полученных результатов и их оценка с точки зрения устойчивости и эффективности деятельности предприятия. Диагностика должна обеспечить четкий ответ на вопрос: насколько хорошо компания адаптирована к текущим и прогнозируемым условиям? Характер изменения финансового состояния хозяйствующих субъектов является одним из ключевых критериев оценки эффективности принятых управленческих решений, а также разработанной тактики и стратегии.

Критерии оценки можно разделить на три уровня:

Уровень оценки	Основные критерии	Результат диагностики
1. Финансовая устойчивость	Коэффициенты автономии, ликвидности, платежеспособности. Чистый оборотный капитал.	Выявление зон финансового риска (например, чрезмерная зависимость от заемного капитала, низкая ликвидность).
2. Операционная эффективность	Факторный анализ (например, влияния оборачиваемости активов на рентабельность), показатели использования ресурсов, себестоимость.	Определение узких мест в производственных и логистических процессах, требующих оптимизации.
3. Стратегическое соответствие	Benchmarking, анализ рыночной доли, адаптация к регуляторным изменениям (например, соответствие требованиям ФЗ № 425-ФЗ о маркировке).	Оценка способности предприятия реализовать свою стратегию и соответствовать внешним требованиям, предотвращение стратегического дрейфа.

Именно через комплексное сопоставление этих критериев (финансовое положение, операционная готовность и соответствие правовому полю) диагностика позволяет оценить реальную устойчивость предприятия.

Разработка аргументированных управленческих рекомендаций по результатам диагностики

Результаты диагностики не должны оставаться набором цифр и графиков; они обязаны трансформироваться в конкретные, реализуемые управленческие решения. В академической работе прикладного характера должны быть приведены сведения о практическом использовании полученных научных результатов, а в теоретическом — рекомендации по использованию научных выводов.

Процесс формулирования рекомендаций включает следующие шаги:

1. Аргументация на основе фактов: Каждая рекомендация должна быть напрямую связана с конкретным, количественно измеренным отклонением, выявленным в ходе диагностики (например, «Низкая рентабельность продаж, выявленная в модели Du Pont, обусловлена ростом себестоимости на 72 млн руб. за счет фактора С, как показал метод цепных подстановок«).
2. Сравнение с альтернативами: Предлагаемые решения, сформулированные по результатам диагностики, должны быть аргументированы и оценены путем сравнения с другими известными альтернативными решениями. Например, если проблема — низкая ликвидность, необходимо сравнить варианты: привлечение краткосрочного кредита (риск удорожания) vs. ускорение оборачиваемости дебиторской задолженности (требует операционных изменений).
3. Оценка реализуемости: Рекомендации должны учитывать внутренние ресурсы предприятия (финансовые, кадровые, технологические) и внешние ограничения (рынок, регуляторы). Например, рекомендация о внедрении системы Big Data должна сопровождаться оценкой требуемых инвестиций и квалификации персонала.

Пример рекомендаций, основанных на диагностике:

Выявленная проблема (диагностический вывод)	Аргументированная рекомендация	Ожидаемый эффект
Высокий фискальный риск из-за изменений в НК РФ о ЕНС с 2026 г.	Провести правовой аудит учетной политики и ввести механизм ежеквартального стресс-тестирования налоговых обязательств.	Снижение фискальных рисков, оптимизация налогового планирования.
Падение рентабельности продаж на 1.5 п.п. (из-за роста затрат на сырье, Фактор С = +72)	Внедрить систему операционной диагностики сырьевой базы, включая автоматизированный мониторинг закупочных цен и поиск альтернативных поставщиков.	Восстановление рентабельности, повышение операционной эффективности.
Недостаточное использование данных о клиентах из соцсетей.	Интегрировать данные CRM с алгоритмами машинного обучения для точного прогнозирования спроса и персонализации предложений.	Рост прибыльности и привлечение клиентов (согласно статистике, Data-Driven компании растут до +30% в год).

Заключение

Диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия в современных условиях перестала быть синонимом ретроспективного анализа. Она трансформировалась в комплексный, проактивный управленческий инструмент, чья ключевая функция — распознавание признаков отклонений и предсказание будущих состояний системы.

Теоретический и методологический фундамент: Современная диагностика опирается на синтез классических методик (таких как анализ коэффициентов и модели банкротства) с мощными инструментами детерминированного факторного анализа. Детальное владение такими инструментами, как метод цепных подстановок, является обязательным требованием для академической работы, поскольку позволяет точно измерить влияние каждого фактора на результат.

Роль цифровизации и регуляторного контекста: В условиях цифровой экономики диагностика должна учитывать ультра-актуальную повестку:

1. Информационная основа: Использование Big Data и алгоритмов ИИ выходит на первый план. Интеграция традиционных ERP-систем с новыми источниками данных позволяет перейти к Data-Driven подходу, что, согласно статистике, является прямым путем к повышению конкурентоспособности и росту прибыльности.
2. Правовая проактивность: Новейшие изменения в российском законодательстве (регулирование ЦФА, новые правила ЕНС с 2026 года, обязательная маркировка «Честный знак») требуют от предприятий постоянного проведения правового и операционного диагностического анализа для минимизации фискальных и штрафных рисков.

Результаты комплексной диагностики, основанные на количественных расчетах и прогностических моделях, служат надежной основой для выработки аргументированных управленческих рекомендаций. Только путем сопоставления выявленных проблем с альтернативными вариантами решений и оценки их реализуемости, руководство предприятия может обеспечить себе устойчивое развитие и эффективность в условиях высокой экономической неопределенности.

Список использованной литературы

1. Финансовый менеджмент : учебник для вузов по экон. спец. / Н. Ф. Самсонов [и др.] ; под ред. Н. Ф. Самсонова. – Москва : Финансы, ЮНИТИ, 2000. – 495 с.
2. Авдошина З. А. Разработка управленческих решений в организациях // Корпоративный менеджмент. – 2009. – N 2. – С. 23–25.
3. Смирнов Э. А. Управленческие решения : учебник для вузов. – Москва : РИОР, 2009. – 362 с.
4. Кулапов М. Н. Управление кадрами. – Москва, 2009. – С. 67.
5. Бочкарев А., Кондратьев В., Краснова В. и др. Семь нот менеджмента. – Москва : Эксперт, 2009. – 386 с.
6. Юданов А. Ю. Бакалавр: Микроэкономика : электронная версия / Кол. авторов. – Москва : КНОРУС, 2009.
7. Елиферов В. Г., Репин В. В. Бизнес-процессы: регламентация и управление : учебник. – Москва : ИНФРА-М, 2010. – С. 98.
8. Котлер Ф. Маркетинг. Менеджмент. – Санкт-Петербург : Питер, 2010. – 640 с.
9. Керимов В. Э. Учет затрат, калькулирование и бюджетирование в отдельных отраслях производственной сферы : учебник. – Москва : Дашков и К, 2010. – 484 с.
10. Коттер Д. П. Впереди перемен / пер. с англ. – Москва : Бизнес-Олимп, 2010. – 256 с.
11. Фалько С. Г. Контроллинг для руководителей и специалистов. – Москва : Финансы и статистика, 2010. – С. 151.
12. Архипова Н. И., Кульба В. В. Организационное управление. – Москва : РГГУ, 2010. – 19 с.
13. Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа : учебник. – Москва : Финансы и статистика, 2010. – 416 с.
14. Басапов М. И. Анализ хозяйственной деятельности. – Москва : Экономика, 2011. – 342 с.
15. Виноградова С. Н. Коммерческая деятельность : учебное пособие. – Минск : Высшая школа, 2011. – 366 с.
16. Карданская Н. Л. Принятие управленческих решений. – Москва : Дело, 2011. – 284 с.
17. Зубарева Е. В. Оперативный учет и контроль как составляющие процесса бюджетирования организаций // Экономический анализ: теория и практика. – 2011. – N 12. – С. 42–49.
18. Зименкова Е. Р. Управление трудовыми ресурсами // США: экономика, политика, идеология. – 2011. – N 7.
19. Сорина Г. В. Основы принятия решений. – Москва : Экономистъ, 2011. – 187 с.
20. Глобальные экономические трансформации XXI века. – Москва : Экономика, 2011. – 382 с.
21. Пястолов С. М. Экономический анализ деятельности предприятий : учеб. пособие для вузов. – Москва : Академический Проект, 2011. – 572 с.
22. Белкин В. Н., Белкина Н. А. Как управлять трудом. – Екатеринбург : Институт экономики УрО РАН, 2011. – С. 131.
23. Русак Н. А., Русак В. А. Финансовый анализ субъекта хозяйствования. – Минск : Высшая школа, 2011. – 309 с.
24. Волошин Д. А. Стратегический управленческий учет как современный информационный метод // Аудиторские ведомости. – 2012. – N 12.
25. Стрижов С. Г. Повышение квалификации управленческих кадров // Российский экономический журнал. – 2012. – N 7.
26. Аудит Монтгомери / Ф. Л. Дефлиз [и др.] ; пер. с англ. С. М. Бычковой ; под ред. Я. В. Соколова. – Москва : Аудит, ЮНИТИ, 2012. – 542 с.
27. Приказ Министерства промышленности и торговли Российской Федерации от 15 октября 2025 г. № 5073 «Об утверждении Методических рекомендаций…». – URL: garant.ru (Дата обращения: 30.10.2025).
28. Место и роль диагностики организации в процессе управления устойчивым развитием. – URL: cyberleninka.ru (Дата обращения: 30.10.2025).
29. Особенности диагностики эффективности принятия управленческих решений. – URL: cyberleninka.ru (Дата обращения: 30.10.2025).
30. Диагностика проблемы в процессе принятия управленческого решения. – URL: researchgate.net (Дата обращения: 30.10.2025).
31. Big Data: анализ больших данных и технологии обработки. – URL: denvic.ru (Дата обращения: 30.10.2025).
32. ERP в эру больших данных: как повысить производительность? – URL: cnews.ru (Дата обращения: 30.10.2025).
33. Анализ и диагностика ситуации принятия управленческих решений. – URL: bibliofond.ru (Дата обращения: 30.10.2025).
34. Что такое Big Data (Анализ Больших Данных) — ERP. – URL: clouderp.ru (Дата обращения: 30.10.2025).
35. О балансе между инновациями и регулированием: что обсудили на Форуме ЦИФРАПРАВА. – URL: pravo.ru (Дата обращения: 30.10.2025).
36. ERP-системы (мировой рынок). – URL: tadviser.ru (Дата обращения: 30.10.2025).
37. Критерии, которым должны отвечать диссертации на соискание ученых степеней (Постановление Правительства РФ). – URL: consultant.ru (Дата обращения: 30.10.2025).
38. ЗАКЛЮЧЕНИЕ О СООТВЕТСТВИИ ФИНАНСОВОГО ИНСТРУМЕНТА… (АКРА). – URL: acra-ratings.ru (Дата обращения: 30.10.2025).