Інформаційна система з оцінки готовності стартапу до масштабування

Abstract

Проблема прийняття рішень щодо масштабування бізнесу є однією з найбільш критичних в управлінні інноваційними проєктами. Статистика свідчить, що передчасне масштабування є причиною краху значної частини стартапів, які вичерпують ресурси до моменту досягнення відповідності продукту ринку. У зв’язку з цим, розробка автоматизованих інструментів для комплексної діагностики зрілості бізнесу та підтримки прийняття рішень є важливим напрямом підвищення життєздатності інноваційних екосистем. Метою роботи є вдосконалення та спрощення процесу оцінювання готовності стартап-проектів до етапу масштабування шляхом створення програмного засобу підтримки прийняття рішень. Для досягнення поставленої мети використано методи системного аналізу, метод аналізу ієрархій (AHP), метод TOPSIS та методи об’єктно-орієнтованого програмування. Об’єктом дослідження є процеси прийняття управлінських рішень у стартап- компаніях на етапі підготовки до масштабування. Предметом дослідження є методи та моделі багатокритеріального оцінювання, зокрема гібридний підхід на основі методу аналізу ієрархій (AHP) та методу TOPSIS, а також програмні засоби їх реалізації. Методи дослідження. У роботі використано методи системного аналізу, метод аналізу ієрархій (AHP) для визначення ваг критеріїв, модифікований метод TOPSIS із застосуванням некомпенсаторної логіки («вето-порогів») для ранжування альтернатив, а також методи об’єктно-орієнтованого програмування. Результати дослідження. У першому розділі проаналізовано життєвий цикл стартапів та виявлено, що ключовим ризиком є дисбаланс між фінансовими ресурсами та відповідністю продукту ринку. У другому розділі розроблено мате- матичну модель, яка, на відміну від класичних підходів, блокує високі оцінки стар- тапів за наявності критичних недоліків у продукті. У третьому та четвертому розділах спроєктовано та реалізовано інформаційну систему у вигляді Telegram- бота мовою Python (з використанням бібліотек NumPy, Matplotlib та СУБД SQLite). Система включає модуль евристичного аналізу для генерації стратегічних рекомен- дацій. У п’ятому розділі проведено ретроспективну валідацію системи на реальних кейсах (Quibi та Grammarly), що підтвердило здатність алгоритму коректно іденти- фікувати ризики передчасного масштабування. В результаті розроблено інформаційну систему, яка здатна виконувати експрес-діагностику стартап-проєктів, візуалізувати результати оцінки та надавати обґрунтовані рекомендації для зниження ризиків масштабування. Наукова новизна полягає у вдосконаленні методу TOPSIS шляхом введення штрафних коефіцієнтів для критичних метрик стартапу. Практичне значення. Розроблена система дозволяє виконувати експрес- діагностику проєктів, візуалізувати результати у вигляді радарних діаграм та нада- вати обґрунтовані рекомендації засновникам та інвесторам. The problem of decision-making regarding business scaling is one of the most critical in innovation project management. Statistics show that premature scaling causes the failure of a significant portion of startups that exhaust resources before achieving product-market fit. In this regard, the development of automated tools for complex diagnostics of business maturity and decision support is an important direction for increasing the viability of innovation ecosystems. The goal of the work is to improve and simplify the process of assessing the readiness of startup projects for the scaling stage by creating a decision support software tool. To achieve this goal, methods of system analysis, the Analytic Hierarchy Process (AHP), the TOPSIS method, and object-oriented programming methods were used. The object of the research is the processes of managerial decision-making in startup companies at the stage of preparation for scaling. The subject of the research is the methods and models of multi-criteria assessment, specifically a hybrid approach based on the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the TOPSIS method, as well as software tools for their implementation. Research methods. The work utilizes system analysis methods, the Analytic Hierarchy Process (AHP) for determining criterion weights, a modified TOPSIS method applying non-compensatory logic ("veto thresholds") for ranking alternatives, as well as object-oriented programming methods. Research results. The first chapter analyzes the startup life cycle and identifies the imbalance between financial resources and product-market fit as a key risk. In the second chapter, a mathematical model is developed which, unlike classical approaches, blocks high scores for startups in the presence of critical product flaws. In the third and fourth chapters, an information system is designed and implemented as a Telegram bot using Python (utilizing NumPy, Matplotlib libraries, and SQLite DBMS). The system includes a heuristic analysis module for generating strategic recommendations. In the fifth chapter, a retrospective validation of the system was conducted on real cases (Quibi and Grammarly), which confirmed the algorithm's ability to correctly identify premature scaling risks. As a result, an information system has been developed that is capable of performing express diagnostics of startup projects, visualizing assessment results, and providing grounded recommendations to reduce scaling risks. Scientific novelty lies in the improvement of the TOPSIS method by introducing penalty coefficients for critical startup metrics. Practical value. The developed system allows for express diagnostics of projects, visualization of results in the form of radar charts, and provision of grounded recommendations to founders and investors.