658:005.53 

прийняття бізнес-рішень, мале і середнє підприємництво, інтегративний підхід, інформаційно-аналітичне забезпечення, управлінська дія, теорія рішень, адаптивність, стратегічне мислення, поведінкові моделі, невизначеність

Наведено результати теоретико-методологічного узагальнення підходів до розуміння сутності процесу прийняття бізнес-рішень та визначено особливості його реалізації в малому і середньому підприємництві (МСП). Актуальність дослідження зумовлена посиленням динаміки економічного середовища, зростанням інформаційної складності управлінських ситуацій та необхідністю швидкого й адаптивного реагування з боку суб’єктів МСП, що об’єктивно вимагає оновленого концептуального бачення управлінської дії. На основі критичного аналізу сучасної наукової літератури систематизовано провідні концепції прийняття бізнес-рішень, що репрезентують основні етапи еволюції управлінської думки: від нормативно-раціональної моделі до адаптивно-еволюційного підходу. Показано, що кожна з теорій пояснює окремі аспекти поведінки суб’єкта управління: логіку вибору, реакцію на ризик, вплив емоцій, культурну зумовленість, впровадження інновацій або здатність до навчання. Розкрито прикладне значення кожного з підходів для МСП з урахуванням їхніх структурних характеристик, ресурсних обмежень і персоніфікованої моделі  управління. У процесі дослідження обґрунтовано доцільність формування інтегративного підходу до прийняття бізнес-рішень, що синтезує аналітичні, поведінкові, соціокультурні та адаптивні компоненти. Такий підхід відображає сучасні умови господарювання, у яких рішення набувають рис неперервного процесу з урахуванням змін середовища, обмежень часу й даних, впливу когнітивних факторів і ролі організаційного навчання. Запропоновано авторське уточнення поняття «прийняття бізнесрішення» як багаторівневого, динамічного, контекстно залежного процесу, що відбувається в умовах інформаційної неповноти та спрямований на забезпечення адаптивної стійкості та розвитку підприємства. Результати дослідження становлять теоретичну базу для розроблення моделей підтриманння прийняття рішень у малому та середньому підприємництві, удосконалення систем інформаційно-аналітичного забезпечення та формування нових стратегічних підходів до управління в умовах невизначеності.

1. Enhancing resilience by boosting digital business transformation in Ukraine. OECD Publications. 2024. URL: https://www.oecd.org/en/publications/enhancing-resilience-by-boosting-digital-business-transformationin-ukraine_4b13b0bb-en.html (дата звернення: 01.07.2025)
2. Kitt R. Economic Decision Making: Application of the Theory of Complex Systems. In: Banerjee S., Erçetin Ş., Tekin A. (eds) Chaos Theory in Politics. Understanding Complex Systems. 2014. Springer, Dordrecht. Doi: https://doi.org/10.1007/978-94-017-8691-1_4.
3. Małecka M. The normative decision theory in economics: A philosophy of science perspective. The case of the expected utility theory. Journal of Economic Methodology. 2019. URL: https://core.ac.uk/download/ pdf/287761281.pdf/ (дата звернення: 03.07.2025)
4. Mohamed Muhidin A. Trends of digitalization and adoption of big data & analytics among UK SMEs: Analysis and lessons drawn from a case study of 53 SMEs. International Conference on Engineering, Technology and Innovation. 2020. Doi: https://doi.org/10.1109/ICE%2FITMC49519.2020.9198545.
5. Nutt P. C., Wilson D. C. Handbook of decision making. URL: https://books.google.com.ua/books?id=OY datgEACAAJ&printsec=copyright&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false (дата звернення: 02.07.2025)
6. Rosyidah U., Pratikto H. The role of behavioral bias on financial decision making: a systematic literature review and future research agenda. Journal of Enterprise and Development. 2022. 4 (1). pp. 156–179. Doi: https://doi.org/10.20414/jed.v4i1.5102.
7. Simon H. A. Theories of Decision-Making in Economics and Behavioral Science. The American Economic Review. 1959. Volume 49. No. 3. P. 253–283. URL: https://msuweb.montclair.edu/~lebelp/ simondectheoryaer1959.pdf. (дата звернення: 02.07.2025)
8. Tawil A-RH., Mohamed M., Schmoor X., Vlachos K., Haidar D. 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. 2024. 8 (7):79. Doi: https://doi.org/10.3390/bdcc8070079.

1. Enhancing resilience by boosting digital business transformation in Ukraine (2024). OECD Publications. Available at: https://www.oecd.org/en/publications/enhancing-resilience-by-boosting-digital-businesstransformation-in-ukraine_4b13b0bb-en.html (accessed: 1 June 2025)
2. Kitt R. (2014) Economic Decision Making: Application of the Theory of Complex Systems. In: Banerjee S., Erçetin Ş., Tekin A. (eds) Chaos Theory in Politics. Understanding Complex Systems. Springer, Dordrecht. Doi: https://doi.org/10.1007/978-94-017-8691-1_4.
3. Małecka M. (2019) The normative decision theory in economics: A philosophy of science perspective. The case of the expected utility theory. Journal of Economic Methodology. Available at: https://core.ac.uk/ download/pdf/287761281.pdf/ (accessed: 3 June 2025)
4. Mohamed Muhidin A. (2020) Trends of digitalization and adoption of big data & analytics among UK SMEs: Analysis and lessons drawn from a case study of 53 SMEs. International Conference on Engineering, Technology and Innovation. Doi: https://doi.org/10.1109/ICE%2FITMC49519.2020.9198545
5. Nutt P. C., Wilson D. C. (2010) Handbook of decision making. Available at: https://books.google.com.ua/ books?id=OYdatgEACAAJ&printsec=copyright&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false (accessed: 2 June 2025)
6. Rosyidah U., Pratikto H. (2022) The role of behavioral bias on financial decision making: a systematic literature review and future research agenda. Journal of Enterprise and Development, no. 4 (1), рр. 156– 179. Doi: https://doi.org/10.20414/jed.v4i1.5102.
7. Simon H. A. (1959) Theories of Decision-Making in Economics and Behavioral Science. The American Economic Review. Available at: https://msuweb.montclair.edu/~lebelp/simondectheoryaer1959.pdf. (accessed: 4 June 2025)
8. Tawil A-RH., 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):79. Doi: https://doi.org/10.3390/bdcc8070079.