No. 1 (2026)
187-193
2026-04-18
Open Access

MODELING AND INTELLIGENT ANALYSIS OF KPIS FOR PERFORMANCE INDICATORS OF MANAGEMENT COMPANIES

orcidBerdibaeva Guliza Berdibay kizi

Received: 2026-07-14 15:59:20

Published: 2026-04-18

PDF (Russian)

Abstract

The article examines the transformation of organizational and economic mechanisms for residential property management through the lens of intelligent data analysis. The author substantiates the transition from static reporting to dynamic KPI modeling as a fundamental decision-making tool. The study reveals the process of converting "raw" data into managerial intelligence, enabling the prediction of infrastructure degradation and financial risks. Particular emphasis is placed on the "domino effect," where technical performance improvements directly correlate with increased collection rates and resident loyalty. Based on the analysis of international expertise and the implementation of the "Mening uyim" platform, the paper proposes predictive maintenance algorithms capable of extending the life cycle of buildings. The research demonstrates that implementing Data-Driven management minimizes operational costs and enhances the investment attractiveness of the housing sector within the digital economy.

Keywords

List of references

  1. Национальный Комитет Республики Узбекистан По Статистике, https://stat.uz/ru/press- tsentr/novosti-goskomstata/61669-ko-p-kvartirali-uylarda-joylashgan-xonadonlar-soni-4-7-ga-oshgan-2;

  2. Официальный сайт DAILY MEDIA, https://www.uzdaily.uz/ru/uzbekistan-podnialsia-na-9- pozitsii-v-mirovom-indekse-tsifrovoi-gotovnosti-network-readiness-2025/;

  3. Официальный сайт компании Summer Street Advisors, https://summerstreetre.com/how- technology-is-changing-the-commercial-real-estate-industry/;

  4. Иво Христов, Антонио Чирико и Риккардо Камилли, Роль ключевых показателей эффективности как инструмента управления при реализации корпоративных стратегий: критический обзор литературы, FINANCIAL REPORTING, 2022, том 2022/1, выпуск 1, стр. 117–151, домен https://econpapers.repec.org/article/fanfrfrfr/v_3ahtml10.3280_2ffr2022-001004.htm;

  5. Чалых, Юлия и Чалых, Ю., Ключевые показатели эффективности коммерческих организаций: сравнительный анализ различий между странами, Магистр международного бизнеса, Высшая школа менеджмента, Санкт-Петербургский государственный университет, 2012, https://dspace.spbu.ru/items/14a2557a-f477-4d07-b3c9-527a18f74202;

  6. Официальный сайт GlobeNewswire, https://www.globenewswire.com/news- release/2024/02/16/2830519/0/en/Edf-2023-Annual-Results;

  7. Д.М. Сафина, управление ключевыми показателями эффективности, Казанский Федеральный Университет, Учебное пособие, 2018, https://kpfu.ru/staff_files/F881771449/Safina_D.M._Upravlenie_KPI_uchebnoe_posobie.pdf;

  8. Попельнюхов Сергей Николаевич, Управление рисками при реализации зарубежных крупных сложных инвестиционно-строительных проектов, тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, 2013, 349 ст, https://www.dissercat.com/content/upravlenie-riskami-pri-realizatsii- zarubezhnykh-krupnykh-slozhnykh-investitsionno-stroitelny;

  9. Шерман С.И., Бержинский Ю.А., Павленов В.А., Аптикаев Ф.Ф. Региональная шкала сейсмической интенсивности для Прибайкалья РШСИ-2000 (проект). Иркутск: ИЗК СО РАН, 2000.- 33 с.;

  10. Жадько Павел Анатольевич, Информационное обеспечение оценки состояния и организации контроля в структуре ЖКХ региона, тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, 2009, 163 ст, https://www.dissercat.com/content/informatsionnoe-obespechenie-otsenki- sostoyaniya-i-organizatsii-kontrolya-v-strukture-zhkkh-;

  11. Davletov, I. K., & Khasanov, T. A. (2020). Improvement of the management system and maintenance of residential houses in modern conditions. ISJ Theoretical & Applied Science, 03 (83), 427- 432, https://dx.doi.org/10.15863/TAS.2020.03.83.80;

  12. Приказ директора Агентство эффективности управления при Президенте Республики Узбекистан, зарегистрировано 28.10.2025 г., рег. номер 3696, «Об утверждении типового порядка оценки эффективности деятельности работников органов исполнительной власти на местах на основе ключевых показателей эффективности (KPI)», https://lex.uz/docs/7797896;

  13. Постановление Президента Республики Узбекистан, от 19.06.2021 г. № ПП-5152, https://lex.uz/docs/5464159;

  14. Официальный сайт компании JLL, https://www.google.com/search?q=https://www.us.jll.com/en/solutions/jll-azara;

  15. Официальный сайт компании McKinsey, https://www.mckinsey.com/industries/real- estate/our-insights;

  16. Официальный сайт коммерческого управляющего компании в России, https://pik- comfort.ru/;

  17. Официальный сайт европейского компанией в сфере жилой недвижимости, https://www.google.com/searchq=https://investors.vonovia.de/en/reports-and-presentations/;

  18. Официальный сайт строительного компании BI Development Ltd, https://bi.group/.

About the Authors

Berdibaeva Guliza Berdibay kizi
bbguliza@gmail.com

License

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

How to Cite

[1]
Berdibaeva Guliza Berdibay kizi tran. 2026. MODELING AND INTELLIGENT ANALYSIS OF KPIS FOR PERFORMANCE INDICATORS OF MANAGEMENT COMPANIES. Uzbekistan Open Conference. 1 (Apr. 2026), 187–193. DOI:https://doi.org/10.57033/.
Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

Similar Articles

You may also start an advanced similarity search for this article.