Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту
За останнє десятиліття корпоративні системи аналітики швидко еволюціонували від ручної звітності до масштабованих платформ бізнес-інтелекту із розвинутими дашбордами, а також прогнозних і рекомендаційних моделей. Незважаючи на це, значна частина управлінських рішень і далі спирається на кореляційні...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Вісник економічної науки України |
|---|---|
| Дата: | 2025 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут економіки промисловості НАН України
2025
|
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211951 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту / А.М. Ткаченко, Р.С. Чорний // Вісник економічної науки України. — 2025. — № 2 (49). — С. 180–190. — Бібліогр.: 19 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862732911465201664 |
|---|---|
| author | Ткаченко А.М. Чорний Р.С. |
| author_facet | Ткаченко А.М. Чорний Р.С. |
| citation_txt | Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту / А.М. Ткаченко, Р.С. Чорний // Вісник економічної науки України. — 2025. — № 2 (49). — С. 180–190. — Бібліогр.: 19 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Вісник економічної науки України |
| description | За останнє десятиліття корпоративні системи аналітики швидко еволюціонували від ручної звітності до масштабованих платформ бізнес-інтелекту із розвинутими дашбордами, а також прогнозних і рекомендаційних моделей. Незважаючи на це, значна частина управлінських рішень і далі спирається на кореляційні залежності або евристики, які рідко відповідають на ключове контрфактичне питання: що станеться, якщо ми втрутимося і модифікуємо політику ціноутворення, рівень запасів, технологію, навчальні програми, маркетингові комунікації чи інституційні правила? Відсутність операційного мосту між «описом/прогнозом» і «причинністю» породжує системні ризики: помилкові атрибуції, масштабування «хибних перемог», надмірне довір’я до короткострокових кореляцій і хронічне недоінвестування в інтервенції з високою очікуваною цінністю, але слабким історичним слідом у даних. На цьому тлі зростає потреба в дорожній карті, яка переводить фірму з режиму «дивимося і здогадуємося» у режим керованої доречності. У статті наголошено на правилах back-door/front-door, ідентифікації через подієві дослідження та ваги у DiD для стагерованого впровадження, особливостях синтетичного контролю для одиничних втручань, суворих вимогах до інструментальних змінних (релевантність, екзогенність, LATE-інтерпретація), а також на перевагах doubly-robust і targeted learning оцінювачів, що поєднують модель результату та модель схильності до лікування. Окремо висвітлено каузальний ML (uplift-моделі, causal forests) як інструмент виявлення стабільної гетерогенності ефектів для управлінського таргетування.
Over the past decade, corporate analytics systems have rapidly evolved from manual reporting to scalable business intelligence platforms with advanced dashboards, as well as predictive and recommendation models. As a result, a significant portion of management decisions continue to rely on correlations that rarely answer the key question: what will happen if we intervene and modify pricing policy, inventory levels, technology, training programmes, marketing communications, or institutional rules? The lack of an operational bridge between ‘description/forecast’ and “causality” creates systemic risks: false attributions, scaling of ‘false victories,’ overconfidence in short-term correlations, and chronic underinvestment in interventions with high expected value but with a weak historical track record in the data. Therefore, there is a growing need for a roadmap that moves the firm from a ‘watch and guess’ mode to a mode of managed causality.
|
| first_indexed | 2026-04-17T15:42:15Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-211951 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1729-7206 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-04-17T15:42:15Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Інститут економіки промисловості НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Ткаченко А.М. Чорний Р.С. 2026-01-20T16:08:26Z 2025 Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту / А.М. Ткаченко, Р.С. Чорний // Вісник економічної науки України. — 2025. — № 2 (49). — С. 180–190. — Бібліогр.: 19 назв. — укр. 1729-7206 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211951 005.966:316.477 https://doі.org/10.37405/1729-7206.2025.2(49).180-190 За останнє десятиліття корпоративні системи аналітики швидко еволюціонували від ручної звітності до масштабованих платформ бізнес-інтелекту із розвинутими дашбордами, а також прогнозних і рекомендаційних моделей. Незважаючи на це, значна частина управлінських рішень і далі спирається на кореляційні залежності або евристики, які рідко відповідають на ключове контрфактичне питання: що станеться, якщо ми втрутимося і модифікуємо політику ціноутворення, рівень запасів, технологію, навчальні програми, маркетингові комунікації чи інституційні правила? Відсутність операційного мосту між «описом/прогнозом» і «причинністю» породжує системні ризики: помилкові атрибуції, масштабування «хибних перемог», надмірне довір’я до короткострокових кореляцій і хронічне недоінвестування в інтервенції з високою очікуваною цінністю, але слабким історичним слідом у даних. На цьому тлі зростає потреба в дорожній карті, яка переводить фірму з режиму «дивимося і здогадуємося» у режим керованої доречності. У статті наголошено на правилах back-door/front-door, ідентифікації через подієві дослідження та ваги у DiD для стагерованого впровадження, особливостях синтетичного контролю для одиничних втручань, суворих вимогах до інструментальних змінних (релевантність, екзогенність, LATE-інтерпретація), а також на перевагах doubly-robust і targeted learning оцінювачів, що поєднують модель результату та модель схильності до лікування. Окремо висвітлено каузальний ML (uplift-моделі, causal forests) як інструмент виявлення стабільної гетерогенності ефектів для управлінського таргетування. Over the past decade, corporate analytics systems have rapidly evolved from manual reporting to scalable business intelligence platforms with advanced dashboards, as well as predictive and recommendation models. As a result, a significant portion of management decisions continue to rely on correlations that rarely answer the key question: what will happen if we intervene and modify pricing policy, inventory levels, technology, training programmes, marketing communications, or institutional rules? The lack of an operational bridge between ‘description/forecast’ and “causality” creates systemic risks: false attributions, scaling of ‘false victories,’ overconfidence in short-term correlations, and chronic underinvestment in interventions with high expected value but with a weak historical track record in the data. Therefore, there is a growing need for a roadmap that moves the firm from a ‘watch and guess’ mode to a mode of managed causality. uk Інститут економіки промисловості НАН України Вісник економічної науки України Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту Roadmap for top managers from descriptive statistics to causal management Article published earlier |
| spellingShingle | Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту Ткаченко А.М. Чорний Р.С. |
| title | Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту |
| title_alt | Roadmap for top managers from descriptive statistics to causal management |
| title_full | Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту |
| title_fullStr | Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту |
| title_full_unstemmed | Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту |
| title_short | Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту |
| title_sort | дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211951 |
| work_keys_str_mv | AT tkačenkoam dorožnâkartadlâtopmenedžeravídopisovoístatistikidokauzalʹnogomenedžmentu AT čorniirs dorožnâkartadlâtopmenedžeravídopisovoístatistikidokauzalʹnogomenedžmentu AT tkačenkoam roadmapfortopmanagersfromdescriptivestatisticstocausalmanagement AT čorniirs roadmapfortopmanagersfromdescriptivestatisticstocausalmanagement |