ІНФОРМАЦІЙНО-АНАЛІТИЧНА СИСТЕМА ОЦІНЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ ТРАНСПОРТНО-ЛОГІСТИЧНИХ ПІДПРИЄМСТВ
DOI:
https://doi.org/10.30838/EP.210.395-400Ключові слова:
інформаційно-аналітична система, бізнес-аналітика, KPI, економічна ефективність, транспортно-логістичні підприємства, сховище даних, DEA, Balanced ScorecardАнотація
Розвиток транспортно-логістичного ринку супроводжується зростанням волатильності попиту, витрат на паливо й персонал, а також ускладненням сервісних моделей, що підвищує вимоги до оперативного та стратегічного контролю економічної ефективності. Традиційні підходи, які спираються на фрагментарні фінансові показники або розрізнені Key Performance Indicators (далі KPI), не забезпечують узгодженості даних, порівнюваності підрозділів і прозорого зв’язку між витратами, сервісом та результатом. У статті обґрунтовано концепцію інформаційно-аналітичної системи (ІАС) оцінювання ефективності транспортно-логістичних підприємств на основі інтегрованого сховища даних, панелі KPI та моделей відносної ефективності (DEA) у поєднанні зі стратегічною логікою Balanced Scorecard. Запропоновано склад показників, принципи якості даних і алгоритм формування інтегрального індексу ефективності для управлінських рішень.
Посилання
Govindan, K., et al. (2022). Supply Chain 4.0 performance measurement… Transportation Research Part E. Vol. 164. Art. 102725. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tre.2022.102725
Varadejsatitwong, P., Banomyong, R., & Julagasigorn, P. (2022). A proposed performance-measurement system for enabling supply-chain strategies. Sustainability, No. 14(19). Art. 11797. DOI: https://doi.org/10.3390/su141911797
Gonçalves, M., & Teixeira, L. (2025). Decision support system for port terminals: Design and development of a business intelligence tool. Procedia Computer Science, Vol. 253. Pp. 2438–2447. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.01.304
Václav, C., et al. (2021). Utilization of Business Intelligence Tools in Cargo Control. Transportation Research Procedia, Vol. 53. Pp. 212–223. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2021.02.028
Neves, M.D.L.G. (2025). Leveraging Business Intelligence for Sustainable Operations… Sustainability, Vol. 17(18). Art. 8120. DOI: https://doi.org/10.3390/su17188120
Petrović, N., et al. (2025). Logistics Companies’ Efficiency Analysis and Ranking by the DEA-Fuzzy AHP Approach. Applied Sciences, Vol. 15(17). Art. 9549. DOI: https://doi.org/10.3390/app15179549
Yang, C.-C., Wang, C.-N., & Ngo, T.-T. (2024). Evaluating the relative efficiency of third-party logistics companies using DEA… Research in Transportation Business & Management, No. 56. Art. 101181. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2024.101181
Kaplan, R.S., & Norton, D.P. (1992). The Balanced Scorecard—Measures That Drive Performance. Harvard Business Review, Vol. 70(1). Pp. 71–79. URL: https://www.researchgate.net/publication/298043780_The_Balanced_Scorecard_measures_that_drive_performance
Charnes, A., Cooper, W.W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, Vol. 2(6). Pp. 429–444. DOI: https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8
Cook, W.D., & Seiford, L.M. (2009). Data envelopment analysis (DEA) – Thirty years on. European Journal of Operational Research, Vol. 192(1). Pp. 1–17. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2008.01.032
