МОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ПРОМЫШЛЕННОГО КЛАСТЕРА: СБОР ИНФОРМАЦИИ – АУДИТ И ВАЛИДАЦИЯ В УСЛОВИЯХ КЛАСТЕРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
МОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ПРОМЫШЛЕННОГО КЛАСТЕРА: СБОР ИНФОРМАЦИИ – АУДИТ И ВАЛИДАЦИЯ В УСЛОВИЯХ КЛАСТЕРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
- Авторы:
Чекаданова М.В.
- Аннотация:
В статье рассматриваются методические подходы к моделированию бизнес-процессов промышленного кластера в условиях информационной неопределенности и асимметрии данных. Актуальность исследования обусловлена системными ограничениями сбора информации в кластерных структурах: технологической гетерогенностью, организационной разобщенностью, семантическими проблемами, а также оппортунистическим поведением участников. Автор выделяет и детализирует второй, наиболее трудоемкий этап моделирования – сбор информации, включающий аудит и валидацию данных. В работе предложена оригинальная трехфазная структура сбора информации: подготовительная (разработка инструментария и шаблонов, формирование команды, сегментация респондентов), полевая (комбинация глубинных интервью, метода «следуй за документом», наблюдения, анализа документов и картирования потока создания ценности) и верификационная (применение исследовательской, методологической и информационной триангуляции, включая метод «треугольника правды» и кросс-валидацию). Особое внимание уделено адаптации метода Value Stream Mapping для промышленного кластера, условиям его эффективного применения и агрегированным метрикам. Результатом этапа является «Отчет о текущем состоянии кластера», содержащий карту потока создания ценности, карту стыков, каталог проблем, матрицу потоков данных и процессные схемы. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании систем управления промышленными кластерами и цифровой трансформации межорганизационного взаимодействия.
- Ключевые слова:
промышленный кластер, моделирование бизнес-процессов, сбор информации, VSM, триангуляция, асимметрия информации, аудит процессов, неопределенность
- DOI: 10.54861/27131211_2026_6_551
- Цитировать статью:
Чекаданова М.В. Моделирование бизнес-процессов промышленного кластера: сбор информации – аудит и валидация в условиях кластерной неопределенности // Прогрессивная экономика. 2026. № 6. С. 551–565. https://doi.org/10.54861/27131211_2026_6_551.
MODELING OF INDUSTRIAL CLUSTER BUSINESS PROCESSES: INFORMATION COLLECTION — AUDIT AND VALIDATION UNDER CONDITIONS OF CLUSTER UNCERTAINTY
Authors:
Chekadanova M.V.
Chekadanova M.V.
Abstract:
This article examines methodological approaches to modeling industrial cluster business processes under conditions of information uncertainty and data asymmetry. The relevance of the study stems from the systemic limitations of data collection in cluster structures: technological heterogeneity, organizational fragmentation, semantic issues, and the opportunistic behavior of participants. The author identifies and details the second, most labor-intensive stage of modeling: data collection, including data audit and validation. The paper proposes an original three-phase structure for data collection: preparatory (development of tools and templates, team formation, respondent segmentation), field (a combination of in-depth interviews, the «follow the document» method, observation, document analysis, and value stream mapping), and verification (use of research, methodological, and information triangulation, including the «triangle of truth» method and cross-validation). Particular attention is paid to the adaptation of the Value Stream Mapping method for an industrial cluster, the conditions for its effective application, and aggregated metrics. The result of this stage is a «Current Cluster Status Report,» containing a value stream map, a link map, a problem catalog, a data flow matrix, and process diagrams. The results can be used in designing industrial cluster management systems and digitally transforming interorganizational collaboration.
This article examines methodological approaches to modeling industrial cluster business processes under conditions of information uncertainty and data asymmetry. The relevance of the study stems from the systemic limitations of data collection in cluster structures: technological heterogeneity, organizational fragmentation, semantic issues, and the opportunistic behavior of participants. The author identifies and details the second, most labor-intensive stage of modeling: data collection, including data audit and validation. The paper proposes an original three-phase structure for data collection: preparatory (development of tools and templates, team formation, respondent segmentation), field (a combination of in-depth interviews, the «follow the document» method, observation, document analysis, and value stream mapping), and verification (use of research, methodological, and information triangulation, including the «triangle of truth» method and cross-validation). Particular attention is paid to the adaptation of the Value Stream Mapping method for an industrial cluster, the conditions for its effective application, and aggregated metrics. The result of this stage is a «Current Cluster Status Report,» containing a value stream map, a link map, a problem catalog, a data flow matrix, and process diagrams. The results can be used in designing industrial cluster management systems and digitally transforming interorganizational collaboration.
Keywords:
industrial cluster, business process modeling, information collection, VSM, triangulation, information asymmetry, process audit, uncertainty
industrial cluster, business process modeling, information collection, VSM, triangulation, information asymmetry, process audit, uncertainty
For citation:
Chekadanova M.V. (2026). Modelirovanie biznes-protsessov promyshlennogo klastera: sbor informatsii – audit i validatsiya v usloviyakh klasternoi neopredelennosti [Modeling of industrial cluster business processes: information gathering — audit and validation under conditions of cluster uncertainty]. Progressivnaya ekonomika [Progressive Economy], 6, 551–565. https://doi.org/10.54861/27131211_2026_6_551. (In Russ., abstract in Eng.)
Chekadanova M.V. (2026). Modelirovanie biznes-protsessov promyshlennogo klastera: sbor informatsii – audit i validatsiya v usloviyakh klasternoi neopredelennosti [Modeling of industrial cluster business processes: information gathering — audit and validation under conditions of cluster uncertainty]. Progressivnaya ekonomika [Progressive Economy], 6, 551–565. https://doi.org/10.54861/27131211_2026_6_551. (In Russ., abstract in Eng.)
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.
- УДК: 332.13
- Тип: Научная статья
График выхода журналов
- №12 Декабрь 2026
- №11 Ноябрь 2026
- №10 Октябрь 2026
- №9 Сентябрь 2026
- №8 Август 2026
- №7 Июль 2026
- №6 Июнь 2026
- №5 Май 2026
- №4 Апрель 2026
- №3 Март 2026
- №2 Февраль 2026
- №1 Январь 2026