SADT-МОДЕЛЬ ОЦІНЮВАННЯ ДОЦІЛЬНОСТІ ІНТЕГРАЦІЇ СИСТЕМ РОЗПОДІЛЕНОЇ ОБРОБКИ ДАНИХ У ХМАРНІ СЕРВІСИ ТОРГОВЕЛЬНИХ ПІДПРИЄМСТВ

Сергій Федотов

doi:10.28925/2663-4023.2026.34.1316

Автор(и)

Сергій Федотов Державний торговельно-економічний університет https://orcid.org/0009-0009-7275-0867

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.34.1316

Ключові слова:

інтеграція, системи розподіленої обробки інформації, хмарні сервіси, цифрова трансформація, методологія SADT, багатокритеріальний аналіз, підтримка прийняття рішень, хмарна інфраструктура, інформаційна безпека

Анотація

Цифрова перебудова підприємств торгівлі в Україні зумовила активне впровадження хмарних сервісів (ХС) для забезпечення масштабованої обробки даних, підвищення гнучкості ІТ-інфраструктури та оптимізації бізнес-процесів. Разом із перевагами використання хмарних технологій процес інтеграції систем розподіленої обробки інформації наразі супроводжується низкою технічних, економічних та організаційних ризиків. Ці ризики, зокрема, пов'язані із забезпеченням інформаційної безпеки, нормативної відповідності, надійності функціонування ХС, залежністю від постачальників хмарних платформ і складністю прийняття управлінських рішень щодо доцільності їх упровадження. Метою дослідження є розробка методології логічного підходу до оцінювання ефективності та ризиків інтеграції систем розподіленої обробки інформації в ХС на основі функціонального моделювання із застосуванням методології SADT. Методика дослідження ґрунтується на парадигмах структурного аналізу, функціонального моделювання, експертного оцінювання, багатокритеріального аналізу та системного підходу до прийняття рішень. У статті запропоновано SADT-модель процесу інтеграції, яка формалізує послідовність збору первинної інформації, експертного аналізу, перевірки відповідності міжнародним вимогам інформаційної безпеки та розрахунку інтегрального показника доцільності впровадження ХС. Запропоновано ієрархічну систему критеріїв оцінювання, яка враховує технологічні, економічні, організаційні та безпекові чинники інтеграції, а також архітектуру програмного модуля інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень, призначеної для автоматизованої оцінки ефективності інтеграції систем розподіленої обробки інформації в хмарне середовище. Наукова новизна дослідження полягає в удосконаленні методологічного забезпечення оцінювання доцільності інтеграції за рахунок комплексного поєднання функціонального моделювання, багатокритеріального аналізу та механізмів експертного оцінювання. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості використання запропонованої методики для обґрунтування управлінських рішень під час цифрової перебудови торговельних підприємств, зниження ризиків інтеграції та підвищення ефективності використання хмарної інфраструктури.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Garg, S. K., Vecchiola, C., & Buyya, R. (2013). Mandi: A market exchange for trading utility and cloud computing services. The Journal of Supercomputing, 64, 1153-1174. https://doi.org/10.1007/s11227-011-0568-6

Abid, M., & Saqlain, M. (2023). Utilizing edge cloud computing and deep learning for enhanced risk assessment in China’s international trade and investment. International Journal of Knowledge and Innovation Studies, 1(1), 1-9. https://doi.org/10.56578/ijkis010101

Belgacem, A., & Beghdad-Bey, K. (2022). Multi-objective workflow scheduling in cloud computing: Trade-off between makespan and cost. Cluster Computing, 25, 579-595. https://doi.org/10.1007/s10586-021-03432-y

Kosariev, M. Yu., & Ftemov, E. Yu. (2024). Use of cloud services for optimizing logistics processes in trade. In I. V. Zhukova & Ye. O. Romanenko (Eds.), Modern aspects of modernization of science: State, problems, development trends: Proceedings of the 50th International Scientific and Practical Conference. VADND.

Attaran, M., & Woods, J. (2019). Cloud computing technology: Improving small business performance using the Internet. Journal of Small Business & Entrepreneurship, 31(6), 495-519. https://doi.org/10.1080/08276331.2018.1466850

Marca, D. A. (2013). SADT/IDEF0 for augmenting UML, agile and usability engineering methods. In M. J. Escalona, J. Cordeiro, & B. Shishkov (Eds.), Software and data technologies (Communications in Computer and Information Science, Vol. 303). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-36177-7_3

Maksimiak, I. N. (2020). Application of IDEF0 methodology for creation of a functional model of management of educational activities of a higher educational institution. Applied Mathematics and Control Sciences, (2), 125-143.

International Organization for Standardization. (2022). Information security, cybersecurity and privacy protection-Information security management systems-Requirements (ISO/IEC 27001:2022). ISO.

Kamaruddin, N. A., Mohamed, I., Jarno, A. D., & Daud, M. (2024). Cloud security pre-assessment model for cloud service provider based on ISO/IEC 27017:2015 additional control. International Journal of Innovation and Industrial Revolution, 2(5). https://gaexcellence.com/ijirev/article/view/3959

Voigt, P., & von dem Bussche, A. (2017). The EU General Data Protection Regulation (GDPR): A practical guide. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-57959-7

Qazi, A., Arshad, S., & Jadoon, A. A. K. (2026). Security evaluation framework for cloud ERP systems using NIST and ISO standards. Scientific Reports. https://doi.org/10.1038/s41598-026-45550-w

Qu, L., Wang, Y., & Orgun, M. A. (2013). Cloud service selection based on the aggregation of user feedback and quantitative performance assessment. In 2013 IEEE International Conference on Services Computing (pp. 152-159). IEEE. https://doi.org/10.1109/SCC.2013.92

Takuma, H., & Iwakami, Y. (2021). Modeling of value indicators and extraction of key management points in product development using Bayesian network and hierarchical clustering. Journal of International Association of P2M, 15(2), 1-22. https://doi.org/10.20702/iappmjour.15.2_1

Ali, T., Al-Khalidi, M., & Al-Zaidi, R. (2024). Information security risk assessment methods in cloud computing: Comprehensive review. Information Security Journal: A Global Perspective. https://doi.org/10.1080/08874417.2024.2329985

Almutairi, M., & Sheldon, F. T. (2025). IoT-cloud integration security: A survey of challenges, solutions, and directions. Electronics, 14(7), Article 1394. https://doi.org/10.3390/electronics14071394

Brender, N., & Markov, I. (2013). Risk perception and risk management in cloud computing: Results from a case study of Swiss companies. International Journal of Information Management, 33(5), 726-733. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2013.05.004

Reddy, S. Y., Babu, M. K., & Unnikrishnan, R. (2025). Decoupling cloud security (DCS): A framework for data sovereignty and cross-border cloud compliance. Journal of Information Systems Engineering and Management. https://doi.org/10.52783/jisem.v10i4.9317

Kolli, N. (2025). Navigating the cloud: Security compliance and risk challenges in SME adoption. Journal of Information Technology and Digital World, 7(3), 200-215. https://doi.org/10.36548/jitdw.2025.3.001

Singh, N., Buyya, R., & Kim, H. (2025). Securing cloud-based Internet of Things: Challenges and mitigations. Sensors, 25(1), Article 79. https://doi.org/10.3390/s25010079

Fedotov, S., & Desiatko, A. (2025). Distributed information processing and cloud services in trade: Analysis of previous studies. Cybersecurity: Education, Science, Technique, 3(27), 339-353. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.27.725