
В статье рассматривается оценка процессов управления социально-экономической динамикой регионов на основе цифровых экосистем. Анализируется роль интегрированных цифровых платформ, сервисов и технологий в повышении эффективности управленческих решений, оптимизации потоков информации и адаптивности региональных систем к изменениям внешней и внутренней среды. Особое внимание уделено функциональным блокам экосистемы, включая аналитические платформы, модули прогнозирования, системы мониторинга и управления рисками, а также их взаимодействию для формирования единого информационного пространства. Исследование выявляет ключевые факторы, влияющие на результативность управления, и демонстрирует возможности моделирования сценариев развития региона с учётом социальных, экономических и инфраструктурных показателей. Описаны подходы к интеграции данных, визуализации процессов и оценке эффективности управленческих решений, а также определены основные вызовы внедрения цифровых экосистем, включая необходимость кадровой подготовки и обеспечения технологической и правовой поддержки. Полученные результаты подтверждают, что применение цифровых экосистем способствует повышению прозрачности, адаптивности и устойчивости региональных социально-экономических систем, а предложенные методические подходы могут быть использованы для совершенствования стратегий регионального управления и цифровой трансформации процессов принятия решений.
искусственный интеллект, моделирование сценариев, цифровая инфраструктура, цифровая экономика, большие данные, цифровая интеграция, региональное управление, киберфизические системы, мониторинг показателей, управленческие решения
искусственный интеллект, моделирование сценариев, цифровая инфраструктура, цифровая экономика, большие данные, цифровая интеграция, региональное управление, киберфизические системы, мониторинг показателей, управленческие решения
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
