РОЗРОБКА ДАТА-КЕРОВАНОЇ МОДЕЛІ ТРЕНДВОТЧІНГУ В ЄВРОПЕЙСЬКОМУ БІЗНЕС-СЕРЕДОВИЩІ: КЕЙС «AGENTIC AI»

Автор(и)

  • Варвара ЧЕРНЕНКО Комунальний заклад вищої освіти «Кременчуцька гуманітарнотехнологічна академія» Полтавської обласної ради, Кременчук, Україна.  https://orcid.org/0000-0002-2728-6876
  • Крістіна БАБЕНКО Школа бізнесу Ньюкаслського університету, Ньюкасл-апон-Тайн, Велика Британія.  https://orcid.org/0000-0001-7227-886X

Ключові слова:

інтеграція відкритих даних, матриця бізнес-тренду, моделювання сценаріїв, моніторинг інновацій, стратегічна адаптація бізнесу, цифрова трансформація.

Анотація

У статті досліджено проблему стратегічної адаптації бізнесу в умовах цифрової трансформації європейської економіки. Традиційні інтуїтивні методи прогнозування втрачають ефективність, що зумовлює необхідність переходу до дата-керованих підходів для швидкого виявлення ринкових можливостей. Метою дослідження є розробка та методологічне обґрунтування авторської моделі інтегрованого трендвотчінгу, яка поєднує інструменти вебаналітики з методами стратегічного планування. Запропонована методологія реалізована через трирівневий алгоритм: 1) ідентифікація «слабких сигналів» за допомогою адаптивного алгоритму фільтрації даних Google Trends; 2) аналітичне оцінювання через розроблену матрицю бізнес-тренду, що інтегрує SWOT-аналіз; 3) стратегічне моделювання сценаріїв розвитку. Апробацію моделі здійснено на прикладі висхідного технологічного тренду «Agentic AI» (Агентний ШІ). Проведено порівняльний аналіз динаміки пошукового інтересу за період з грудня 2024 р. по листопад 2025 р. Відповідно до ключових європейських економік (Велика Британія, Німеччина, Франція), країн Східної Європи (Польща, Україна) та США як глобального бенчмарку. Результати дослідження демонструють, що запропонована модель дозволяє не лише фіксувати факт появи інновації, а й оцінювати рівень ринкової готовності регіонів. Виявлено суттєву асиметрію в сприйнятті тренду між країнами ЄС та США, що відкриває специфічні «вікна можливостей» для європейського бізнесу. Практична цінність роботи полягає у наданні уніфікованого інструментарію для перетворення «сирих» даних у верифіковані бізнес-стратегії.

Класифікація за JEL: M15, O31, L86.

Біографії авторів

Варвара ЧЕРНЕНКО, Комунальний заклад вищої освіти «Кременчуцька гуманітарнотехнологічна академія» Полтавської обласної ради, Кременчук, Україна. 

кандидат фізико-математичних наук, доцент, кафедра менеджменту та інформаційних технологій

Крістіна БАБЕНКО, Школа бізнесу Ньюкаслського університету, Ньюкасл-апон-Тайн, Велика Британія. 

доктор економічних наук, професор, стипендіат програми RaR Британської академії

Посилання

Двуліт, З.П., & Мазник, Л.В. (2024). Роль бізнес-аналітики в епоху великих даних: нові можливості для ухвалення управлінських рішень. Менеджмент та підприємництво в Україні: етапи становлення та проблеми розвитку, 6(2), 152–165. https://doi.org/10.23939/smeu2024.02.152

Кащена, Н., Остапенко, Р., & Велієва, В. (2024). Бізнес-аналітика як інструмент обробки даних. Економіка та суспільство, (62). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-62-14

Філіпова, Л. Я. (2022). Системи бізнес-аналітики: сучасні тенденції розвитку. Бібліотекознавство. Документознавство. Інформологія, 18(1), 43–48. https://bdi.com.ua/web/uploads/pdf/CaC_№2_2023_Filipova.pdf

Adesina, A. A., Iyelolu, T. V., & Paul, P. O. (2024). Leveraging predictive analytics for strategic decision-making: Enhancing business performance through data-driven insights. World Journal of Advanced Research and Reviews, 22(3), 1927–1934. https://doi.org/10.30574/wjarr.2024.22.3.1961

Ajah, I. A., & Nweke, H. F. (2019). Big data and business analytics: Trends, platforms, success factors and applications. Big Data and Cognitive Computing, 3(2), Article 32. https://doi.org/10.3390/bdcc3020032

Ardito, L., Scuotto, V., Del Giudice, M., & Petruzzelli, A. M. (2019). A bibliometric analysis of research on Big Data analytics for business and management. Management Decision, 57(8), 1993–2009. https://doi.org/10.1108/MD-07-2018-0754

Asiri, A. M., Al-Somali, S. A., & Maghrabi, R. O. (2024). The integration of sustainable technology and big data analytics in Saudi Arabian SMEs: A path to improved business performance. Sustainability, 16(8), Article 3209. https://doi.org/10.3390/su16083209

Chen, Y., Li, C., & Wang, H. (2022). Big data and predictive analytics for business intelligence: A bibliographic study (2000–2021). Forecasting, 4(4), 767–786. https://doi.org/10.3390/forecast4040042

Falahat, M., Cheah, P. K., Jayabalan, J., Lee, C. M. J., & Sia, B. K. (2023). Big data analytics capability ecosystem model for SMEs. Sustainability, 15(1), Article 360. https://doi.org/10.3390/su15010360

Jun, S.-P., Yoo, H. S., & Choi, S. (2018). Ten years of research change using Google Trends: From the perspective of big data utilizations and applications. Technological Forecasting and Social Change, 130, 69–87. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.11.009

Raju, S., Ravinder, D., & Kumar, N. S. (2024). The role of data analytics in forecasting business trend – A study. AIP Conference Proceedings, 2971(1), Article 040041. https://doi.org/10.1063/5.0195754

Spaniol, M. J. (2024). Organizing foresight tools. World Futures Review, 16(3), 261–276. https://doi.org/10.1177/19467567241262951

Tawil, A.-R. H., Mohamed, M., Schmoor, X., Vlachos, K., & Haidar, D. (2024). Trends and challenges towards effective data-driven decision making in UK small and medium-sized enterprises: Case studies and lessons learnt from the analysis of 85 small and medium-sized enterprises. Big Data and Cognitive Computing, 8(7), Article 79. https://doi.org/10.3390/bdcc8070079

Отримано: 30 жовтня 2025 р.

Рецензовано: 30 листопада 2025 р.

Рекомендовано до друку: 16 грудня 2025 р.

##submission.downloads##

Опубліковано

31.12.2025

Як цитувати

ЧЕРНЕНКО, Варвара, і Крістіна БАБЕНКО. «РОЗРОБКА ДАТА-КЕРОВАНОЇ МОДЕЛІ ТРЕНДВОТЧІНГУ В ЄВРОПЕЙСЬКОМУ БІЗНЕС-СЕРЕДОВИЩІ: КЕЙС ‘AGENTIC AI’». Журнал європейської економіки, вип. 24, вип. 4, Грудень 2025, с. 639-52, https://jeej.wunu.edu.ua/index.php/ukjee/article/view/1902.

Номер

Том 24 № 4 (2025)

Розділ

ЄВРОПЕЙСЬКА ІНТЕГРАЦІЯ

Ліцензія

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).