The relevance of the study is determined by the need for high-performance data processing architectures to increase the efficiency of human resource management (HR) in the context of digital transformation and the increasing complexity of analytical processes. The aim of the research is to create an optimized data-driven human resource (HR) decision-making architecture with the integration of machine learning (ML) modules, adaptive pipelines, and streaming analytics, verified by Unified Modelling Language (UML) and metric comparison. Research methods: SWOT analysis, metric comparison, structural optimization decomposition, UML, comparative analysis of UML models, metric comparison of optimized architecture. Optimized HR Data-Driven Decision-Making architecture provided an increase in predictive accuracy to 0.962 (+8.4%), metric stability (+9.1%), and discriminability (+7.8%). SWOT analysis identified 6 strengths, 5 critical weaknesses, 4 risks; comparison confirmed the superiority of SAP Analytics Cloud (0.94; 0.91; 0.89) over the market average (0.81; 0.78; 0.75). UML integration of adaptive feature engineering pipelines, cognitively optimized ML modules, and streaming analytics increased interoperability (+14.6%), modular integrity (+12.3%) and algorithmic resilience (+15.1%). The academic novelty of the study is the formalization and verification of an optimized HR Data-Driven Decision-Making architecture that integrates ML modules, feature engineering, and stream analytics, providing a predictive accuracy of 0.962 (+8.4%) and interoperability of +14.6%. Prospects for further research include localized implementation of the architecture in a test environment with metric and cognitive functional verification, iterative optimization of modules based on the results of institutional contextual empirical testing.
This study explores the transformative role of big data tools in enhancing business efficiency within Ukraine's digital economy. Using a cross-sectional design, data were collected from 200 managers and experts across diverse industries through a semi-structured questionnaire. The analysis encompassed descriptive statistics, reliability testing, exploratory factor analysis (EFA), regression analysis, and cluster analysis to examine the adoption of predictive analytics, business intelligence, and process automation. Results highlight process automation as the most significant efficiency driver, followed by predictive analytics and business intelligence, enabling streamlined workflows, faster decision-making, and reduced operational costs. Cluster analysis identified three distinct groups of organizations: high adopters achieving notable efficiency gains, moderate adopters facing substantial barriers, and low adopters with targeted benefits but limited efficiency gains. Barriers such as skill shortages, infrastructure gaps, and organizational resistance were prominent among moderate adopters, underscoring the need for targeted interventions. Larger organizations and those led by experienced managers demonstrated greater efficiency, highlighting the importance of resources and leadership in digital transformation. The study emphasizes the need for investment in infrastructure, workforce development, and tailored support for SMEs to unlock the full potential of big data. Future research should focus on longitudinal impacts, sector-specific challenges, and integrating emerging technologies such as AI and IoT. These findings provide actionable insights for policymakers and organizations to foster a data-driven, competitive, and inclusive digital economy in Ukraine.
The application of data analytics tools in the field of human resource (HR) management is becoming the most urgent issue in view of the growing need to optimize management processes. The aim of this research is to study the influence of analytical technologies on the improvement of decision- making processes in HR management. The research employs the methods of statistical analysis, comparative and survey methods with secondary data processing. The article outlines key data analytics tools: Tableau, Power BI and SAP SuccessFactors; their role in increasing productivity and reducing staff turnover is determined. The results of the study demonstrate that the effective implementation of analytical solutions enables companies to increase the accuracy of forecasts regarding employee productivity and improve management processes. The article also analyses the main challenges that organizations face when integrating analytical systems, including the lack of skilled personnel and the complexity of technology integration. The practical significance of the study is recommendations for optimizing the implementation of analytical tools to increase the effectiveness of HR management. Further research can be aimed at exploring innovative approaches to integrating analytics into business processes and further improving technologies for HR management.
У статті досліджено вплив диджиталізації на трансформацію бізнес-моделей у ювелірній галузі. Обґрунтовано, що використання цифрових технологій сприяє розвитку нових моделей ведення бізнесу, зокрема цифрових платформ, соціальних медіа як каналів продажу, персоналізованих бізнес-стратегій. Визначено ключові диджитальні тенденції, що впливають на ринок ювелірної продукції, включаючи підвищення рівня клієнтоорієнтованості, розширення тематичних та цінових сегментів, вихід на міжнародні ринки. Запропоновано модель адаптації ювелірного бізнесу до цифрової економіки на основі концепції AIDA. Доведено, що впровадження диджитал-технологій забезпечує стійкість та конкурентоспроможність ювелірних компаній, навіть в умовах воєнного стану. Практична значущість дослідження полягає у формуванні рекомендацій щодо ефективної інтеграції цифрових інструментів у діяльність українських ювелірних брендів.
Штучний інтелект (ШІ) стрімко трансформує сферу управління персоналом, автоматизуючи рутинні процеси та підвищуючи ефективність кадрових рішень. У статті проаналізовано застосування інструментів ШІ в HR-менеджменті, визначено їхні переваги, виклики та перспективи впровадження.
Зокрема, досліджено вплив ШІ на рекрутинг, адаптацію, розвиток персоналу, оцінку продуктивності та внутрішню комунікацію. Використання чат-ботів, алгоритмів аналізу резюме, цифрових асистентів і систем прогнозування поведінки співробітників дозволяє підвищити швидкість прийняття кадрових рішень і покращити взаємодію між HR-фахівцями та працівниками. Одним із ключових напрямів є автоматизація підбору персоналу, де алгоритми штучного інтелекту забезпечують сортування резюме, аналіз soft skills кандидатів і проведення попередніх співбесід.
Разом із перевагами, такими як зменшення трудовитрат, мінімізація суб’єктивізму в ухваленні рішень та покращення аналітики персоналу, визначено і виклики: шаблонність рішень, ризики порушення конфіденційності даних, відсутність емоційного компонента у взаємодії з кандидатами та складність впровадження цифрових рішень у консервативних організаціях.
Результати дослідження мають практичне значення для компаній, що прагнуть підвищити ефективність HR-процесів через цифровізацію. Перспективним напрямом подальших досліджень є розробка комплексних моделей інтеграції ШІ в кадрову політику, що забезпечують оптимальне поєднання технологій і людського фактору. Також важливо дослідити вплив алгоритмічного упередження на процеси прийняття рішень у HR і розробити механізми його мінімізації. Подальше впровадження штучного інтелекту потребує розвитку нових підходів до навчання HR-фахівців, що дозволить максимально ефективно використовувати цифрові технології у сфері управління персоналом.
The article explores the role of digital tools in the process of employer branding in the banking sector, which is driven by the growing importance of human capital as a key resource for the competitiveness of modern organizations. In the context of economic digital transformation and intensifying competition for highly qualified personnel, the use of innovative technologies for building an attractive employer image is gaining particular relevance. Attention is drawn to the specifics of the banking sector as an industry that is both highly sensitive to changes in workforce structure and deeply integrated into digital processes, necessitating the development of new approaches to employer brand management through digital technologies. The purpose of the study is to uncover the essence and mechanisms of using digital tools in employer brand formation, to determine their role in ensuring the positive positioning of a banking institution in the labor market, and to identify the advantages, risks, and challenges associated with their application. The theoretical and methodological basis of the study includes general scientific methods such as analysis, synthesis, induction, generalization, and modeling, as well as a systems approach to the study of HR branding in the context of digitalization. Special attention is paid to the case method, which made it possible to analyze specific examples of digital tool implementation by leading Ukrainian banks. The study outlines the key stages of employer brand development. An original typology of digital tools is proposed, each analyzed in terms of its potential to strengthen corporate culture, increase employee engagement, promote the employer brand among target audiences, and optimize HR processes. The main advantages of digital technologies are highlighted, alongside the risks and challenges associated with their use. The practical value of the article lies in the development of a structured approach to employer branding using digital tools, adapted to the specifics of the banking sector. The proposed recommendations can be applied by HR managers in banking institutions to create a competitive employer brand in the labor market, attract and retain highly qualified specialists, enhance internal communication, and strengthen the organization’s image. The results of the study provide a theoretical and practical foundation for further research in the field of digital HR branding across various sectors of the economy.