Methodological provisions for assessing the digital maturity of economic systems

封面

如何引用文章

全文:

详细

Digital transformation is a way of doing business that uses information and digital technologies. Readiness of companies for internal and external changes related to digitalization is called digital maturity. The research is devoted to the dynamics of growth of digital maturity of organizations in the Russian Federation and current methods of its assessment. The concept of assessing the digital maturity of economic systems as a stage in the implementation of digital transformation of the economy is revealed. The main directions of digital transformation in the country are highlighted and characterized. The dynamics of the level of digitalization and innovation implementation in Russian business in 2018-2020 are evaluated. A comparative analysis of methods for assessing digital maturity is carried out. Based on the results of the study, the prospects for further research in the field of digital maturity assessment are identified, and the main directions and obstacles to the digital transformation of the economy are formulated.

作者简介

Valeria Deryzemlya

North Caucasus Federal University

编辑信件的主要联系方式.
Email: statsenko-96@mail.ru

2nd year postgraduate student of the Institute of Economics and Management

1 Pushkina St, Stavropol, 355017, Russian Federation

Anna Ter-Grigoryants

North Caucasus Federal University

Email: ann_ter@mail.ru

Doctor of Economics, Professor of the Department of Economic Security and Audit of the Institute of Economics and Management

1 Pushkina St, Stavropol, 355017, Russian Federation

参考

  1. Apenko, S.N., & Fomina, I.A. (2019). Analysis of the maturity of sustainable project management in Russian enterprises in the transition to the digital economy. Journal of Siberian Federal University. Humanities and Social Sciences, 12(4), 530–544.
  2. Bandara, O., Vidanagamachchi, K., & Wickramarachchi, R. (2019). A model for assessing maturity of Industry 4.0 in the banking sector. Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, 2019(MAR), 1141–1150.
  3. Chonsawat, N., & Sopadang, A. (2019). The development of the maturity model to evaluate the smart SMEs 4.0 readiness. Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, 2019(MAR), 354–363.
  4. Dikhanbayeva, D., Shaikholla, S., Suleiman, Z., & Turkyilmaz, A. (2020). Assessment of Industry 4.0 maturity models by design principles. Sustainability, 12(23), 1–22.
  5. Eremina, Y., Lace, N., & Bistrova, J. (2019). Digital maturity and corporate performance: The case of the Baltic states. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 5(3), 54.
  6. Forrester. (2017). The Digital Maturity Model 4.0. Retrieved October 10, 2020, from https://www.forrester.com/report/The+Digital+Maturity+Model+50/-/ERES137561
  7. Government of Russia. (n.d.). Natsional'naya programma “Tsifrovaya ekonomika Rossiiskoi Federatsii” [The national program “Digital economy of the Russian Federation”]. Retrieved October 8, 2020, from http://government.ru/rugovclassifier/614/events/ (In Russ.)
  8. Gribanov, Yu.I. (2019). Cifrovaja transformacija social'nojekonomicheskih sistem na osnove razvitija instituta servisnoj integracii [Digital transformation of socio-economic systems on the basis of development institute of service integration]. PhD dissertation. Saint Petersburg State University of Economics, Saint Petersburg. (In Russ.)
  9. Gul, J., & Dauletbay, Z. (2019). Models of effective public administration in digitalization. Opcion, 35(Special Edition 24), 1517–1531.
  10. Ilin, I., Levaniuk, D., & Dubgorn, A. (2020). Assessment of digital maturity of enterprises. Advances in Intelligent Systems and Computing, 1259, 167–177.
  11. Isaev, E.A., Korovkina, N.L., & Tabakova M.S. (2018). Evaluation of the readiness of a company’s IT department for digital business transformation. Business Informatics, 2(44), 55–64. doi: 10.17323/1998-0663.2018.2.55.64. (In Russ.)
  12. KMDA. (2018). Tsifrovaya transformatsiya v Rossii 2018: Analiticheskii otchet [Digital transformation in Russia 2018: Analytical report] (pp. 167–181). Retrieved October 7, 2020, from https://komanda-a.pro/blog/dtr_2018 (In Russ.)
  13. KMDA. (2020). Tsifrovaya transformatsiya v Rossii 2020: Analiticheskii otchet [Digital transformation in Russia 2020: Analytical report] (pp. 11–17). Retrieved October 7, 2020, from https://komanda-a.pro/projects/dtr_2020 (In Russ.)
  14. Lezina, T., Stoianova, O., Ivanova, V., & Gadasina, L. (2019). Assessment the company’s readiness for digital transformation: Clarifying the issue. Lecture Notes in Business Information Processing, 358, 3–14.
  15. Ministry of Digital Development, Communications and Mass Media of the Russian Federation. (n.d.). Metodicheskie rekomendatsii po tsifrovoi transformatsii gosudarstvennykh korporatsii i kompanii s gosudarstvennym uchastiem [Guidelines for digital transformation of state-owned corporations and companies with state participation]. Retrieved October 8, 2020, from https://digital.gov.ru/uploaded/files/mr-po-tst-gk.pdf (In Russ.)
  16. Minonne, C., Wyss, R., Schwer, K., Wirz, D., & Hitz, C. (2018). Digital maturity variables and their impact on the enterprise architecture layers. Problems and Perspectives in Management, 16(4), 141–154.
  17. Prohorov, A., & Konik, L. (2019). Cifrovaja transformacija: Analiz, trendy, mirovoj opyt [Digital transformation: Analysis, trends, world experience]. Moscow, AljansPrint. (In Russ.)
  18. Rogers, D.L. (2017). Cifrovaja transformacija: Prakticheskoe posobie [Digital transformation: Practical guide]. Tochka Publ. (In Russ.)
  19. Santos, R.C., & Martinho, J.L. (2019). An Industry 4.0 maturity model proposal. Journal of Manufacturing Technology Management, 31(5), 1023–1043.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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