Актуальность исследования обусловлена ростом сложности организационных систем и необходимостью учитывать пространственные зависимости при планировании ресурсов, управлении рисками и координации процессов. В связи с этим данная статья направлена на выявление принципов и средств управления организационными системами на основе пространственно-ориентированных систем поддержки принятия решений, способных объединять разнородные данные, моделировать сценарии и обеспечивать прозрачность управленческих действий. Ведущим подходом к исследованию является интеграция методов пространственного анализа, имитационного моделирования и многокритериальной оценки, что позволяет комплексно рассмотреть взаимосвязь территориальных факторов с показателями эффективности, устойчивости и затрат. Эмпирическая часть включает разработку архитектуры решения, формирование банка пространственных слоев, построение индикаторов результативности, а также сравнительное тестирование вариантов управленческих решений на наборе реальных кейсов. В статье представлены алгоритмы выбора приоритетов, раскрыты правила построения карт решений, выявлены эффекты от учета пространственных ограничений, обосновано снижение неопределенности и повышение согласованности действий подразделений. Полученные результаты демонстрируют улучшение точности прогнозов, сокращение времени согласования и рост экономической эффективности при распределении ресурсов. Материалы статьи представляют практическую ценность для руководителей и аналитиков, занимающихся стратегическим и операционным управлением, а также для разработчиков прикладных решений в сфере пространственного анализа данных.
The relevance of this research is determined by the growing complexity of organizational systems and the need to consider spatial dependencies in resource planning, risk management, and process coordination. Therefore, this article aims to identify the principles and tools for managing organizational systems based on spatially oriented decision support systems capable of integrating heterogeneous data, modeling scenarios, and ensuring the transparency of management actions. The leading approach to the study is the integration of spatial analysis methods, simulation modeling, and multi-criteria assessment, which allows for a comprehensive consideration of the relationship between territorial factors and indicators of efficiency, sustainability, and costs. The empirical part includes the development of a solution architecture, the formation of a bank of spatial layers, the construction of performance indicators, and comparative testing of management decision options on a set of real-world cases. The article presents algorithms for selecting priorities, discloses the rules for constructing decision maps, identifies the effects of taking spatial constraints into account, substantiates a reduction in uncertainty and an increase in the coordination of departmental actions. The results obtained demonstrate improved forecast accuracy, a reduction in coordination time, and increased economic efficiency in resource allocation. The article's materials are of practical value to executives and analysts involved in strategic and operational management, as well as to developers of applied solutions in the field of spatial data analysis.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.