аспирант
В условиях стремительной цифровизации бизнеса цифровые следы становятся важным инструментом для всесторонней экономической оценки компаний. Актуальность исследования определяется необходимостью систематизации и анализа цифровых данных, которые формируются в процессе деятельности организаций в цифровой среде. Несмотря на их значимость, методологические подходы к изучению и использованию цифровых следов пока остаются фрагментарными, что обуславливает необходимость углублённого научного анализа.
Цель исследования – определить роль цифровых следов как инструмента оценки деятельности организаций и разработать классификацию для их систематизации и практического применения.
Научная и практическая значимость работы заключается в создании теоретической и методической основы для систематизации и интерпретации цифровых следов. Разработанная классификация позволит бизнесу использовать цифровые данные для оценки текущего состояния, выявления точек роста и повышения прозрачности процессов. Практическое применение результатов будет способствовать эффективному мониторингу репутации, финансовой стабильности и операционной производительности компаний.
In the conditions of rapid digitalization of business, digital footprints are becoming an important tool for comprehensive economic evaluation of companies. The relevance of the study is determined by the need to systematize and analyze digital data that are formed in the process of organizations' activities in the digital environment. Despite their importance, methodological approaches to the study and use of digital footprints remain fragmented, which necessitates an in-depth scientific analysis.
The aim of the study is to determine the role of digital footprints as a tool for assessing the activities of organizations and to develop a classification for their systematization and practical application.
The scientific and practical significance of the work lies in the creation of a theoretical and methodological basis for the systematization and interpretation of digital footprints. The developed classification will allow businesses to use digital data to assess the current state, identify growth points and increase the transparency of processes. Practical application of the results will contribute to effective monitoring of reputation, financial stability and operational performance of companies.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.