KORXONALARDA AI-DRIVEN “DECISION SUPPORT SYSTEMS” (DSS)NI JORIY ETISHNING KONSEPTUAL ASOSLARI

Mardanova , Ra’no

Муҳандислик ва Иқтисодиёт · 2026-yil

Annotatsiya

Mazkur maqolada korxonalarda AI-driven Decision Support Systems (DSS) ni joriy etishning konseptualasoslari ilmiy-nazariy yondashuv asosida tahlil qilinadi. Raqamli transformatsiya jarayonlari jadallashgan sharoitda sun’iyintellektga asoslangan qaror qabul qilishni qo‘llab-quvvatlash tizimlari korporativ boshqaruv samaradorligini oshirish,noaniqlik darajasini kamaytirish hamda tashkilotlarning raqobatbardoshligini kuchaytirishda muhim instrument sifatidanamoyon bo‘lmoqda.Tadqiqotda DSS evolyutsiyasi, data-driven boshqaruv paradigmasi hamda Machine Learning, Deep Learning va BigData texnologiyalarining integratsiya imkoniyatlari ko‘rib chiqiladi. Konseptual asos sifatida tizimli yondashuv, jarayonliboshqaruv modeli hamda ma’lumotlar hayotiy sikli konsepsiyasi qabul qilingan.AI-driven DSS arxitekturasi ma’lumotlarni yig‘ish, saqlash, oldindan qayta ishlash, analitik tahlil, prognozlash vavizualizatsiya bosqichlarini qamrab oladi. Tizim korporativ axborot platformalari — ERP, CRM va Business Intelligencetizimlari bilan integratsiya asosida ishlaydi hamda analitik modul, bilimlar bazasi, inferens mexanizmi va foydalanuvchiinterfeysidan tashkil topadi.Tizimni joriy etishda institutsional, texnologik va tashkiliy omillar muhim rol o‘ynaydi. Institutsional jihatdan axborotxavfsizligi, ma’lumotlar maxfiyligi hamda normativ-huquqiy talablar muhim hisoblanadi. Texnologik omillar infratuzilmaningtayyorgarlik darajasi, bulutli hisoblash texnologiyalari va kiberxavfsizlik mexanizmlarini o‘z ichiga oladi. Tashkiliy omillaresa xodimlarning raqamli kompetensiyasi, o‘zgarishlarni boshqarish strategiyalari hamda data-driven boshqaruvmadaniyatini shakllantirish bilan bog‘liq.AI-driven DSS tizimlarini joriy etish prognozlash aniqligini oshirish, resurslardan foydalanishni optimallashtirish hamdarisklarni boshqarish samaradorligini kuchaytirishga xizmat qiladi. Shu bilan birga, algoritmik bias, model xatoliklari vama’lumotlar sifati bilan bog‘liq muammolarni kamaytirish uchun tizimli validatsiya hamda audit mexanizmlarini joriy etishzarur.

Maqola ma’lumotlari
MualliflarMardanova , Ra’no
JurnalМуҳандислик ва Иқтисодиёт
Nashr sanasi2026-03-01
Jild4
Son3
TilO‘zbek

Kalit so‘zlar

sun’iy intellekt, qaror qabul qilishni qo‘llab-quvvatlash tizimlari, raqamli transformatsiya, mashinaviy o‘rganish, katta ma’lumotlar, korporativ boshqaruv, prognozlash, risklarni boshqarish, analitika, data-driven boshqaruv

Ilmiy soha

Муҳандислик ва Иқтисодиёт jurnalidan boshqa maqolalar

Муҳандислик ва Иқтисодиёт — barcha maqolalar