Побудова інформаційно-аналітичної системи в контурі корпоративної інформаційної системи для об'єднання та структуризації даних організації (на прикладі вузу)

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.267893

Ключові слова:

інформаційно-аналітична система, системи бізнес-аналітики, продукційні правила, виявлення прихованих залежностей, PowerBI, структуризація даних, аналіз даних, інформаційна система вузу

Анотація

Цифровізація всіх сфер життєдіяльності призвела до того, що в організаціях в різних джерелах даних зберігається великий обсяг інформації. Процес прийняття стратегічних рішень може припускати глибокий аналіз даних щодо багатьох позицій виробничого циклу організації. Однак збір даних у такому випадку може займати тижні. Для оперативного прийняття рішення це досить довгий термін.

Об'єктом дослідження є дані, що зберігаються в корпоративній інформаційній системі організації, методи їхнього аналізу для прийняття управлінських рішень.

Предметом дослідження є автоматизація роботи з даними в рамках корпоративної аналітичної системи, виявлення закономірностей аналізу даних, а також проектування інформаційно-аналітичної системи вузу.

Представлена інформаційно-аналітична система дозволить вирішити проблему консолідації розрізнених даних корпоративних інформаційних систем, а також оперативних даних організації. Це забезпечується створенням бази метаданих та формуванням на їхній основі надбудови інформаційно-аналітичної системи із застосуванням технологій PowerBI. Модернізована загальноприйнята схема проектування інформаційної системи з демонстрацією місця бази метаданих у контурі корпоративної інформаційної системи вузу. Наведено модель аналізу даних на основі формування продукційних правил побудови дерева рішень на прикладі аналізу кадрового потенціалу.

Результати даного дослідження можуть бути корисні аналітикам, керівникам та менеджерам вищої ланки будь-яких великих організацій при створенні аналітичної системи ефективності діяльності організації

Біографії авторів

Oxana Kopnova, Manash Kozybayev North Kazakhstan University

Senior Lecturer

Department of Mathematics and Informatics

Anna Shaporeva, Manash Kozybayev North Kazakhstan University

Руководитель отдела организации научных исследований

Департамент науки

Kainizhamal Iklassova, Manash Kozybayev North Kazakhstan University

PhD, Associate Professor

Department of Information and Communication Technologies

Agibay Kushumbayev, Municipal State-Owned Enterprise "Higher Construction and Economic College"

Candidate of Technical Sciences, PhD in Technical Sciences, Professor

Askar Tadzhigitov, Manash Kozybayev North Kazakhstan University

Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Senior Lecturer

Department of Mathematics and Computer Science

Aliya Aitymova, Manash Kozybayev North Kazakhstan University

Senior Lecturer

Department of Theory and Methods of Primary and Preschool Education

Посилання

  1. Kopnova, O. L. (2021). Use of the BI systems for organising the information space of the university. International Journal of Business Intelligence and Data Mining, 19 (1), 80. doi: https://doi.org/10.1504/ijbidm.2021.116040
  2. Mutanov, G., Mamykova, Z., Kopnova, O., Bolatkhan, M. (2020). Applied research of data management in the education system for decision-making on the example of Al-Farabi Kazakh National University. E3S Web of Conferences, 159, 09003. doi: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202015909003
  3. Kolyeva, N., Kopnova, O., Shaporeva, A. (2021). Adaptation Information and analytical system adaptation in the contour of the corporate system of the university. E3S Web of Conferences, 270, 01037. doi: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202127001037
  4. Shaporeva, A., Kopnova, O., Shmigirilova, I., Kukharenko, Y., Aitymova, A. (2022). Development of comprehensive decision support tools in distance learning quality management processes. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (3 (118)), 43–50. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.263285
  5. Aitymova, A., Shaporeva, A., Kopnova, O., Kushumbayev, A., Aitymov, Z. (2022). Development and modeling of combined components of the information environment. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (2 (116)), 51–60. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.255084
  6. Sarma, A. D. N. (2021). The five key components for building an operational business intelligence ecosystem. International Journal of Business Intelligence and Data Mining, 19 (3), 343. doi: https://doi.org/10.1504/ijbidm.2021.118191
  7. Duarte, R., Guimarães, T., Santos, M. F. (2022). A Business Intelligence Platform for Portuguese Misericórdias. Procedia Computer Science, 198, 341–346. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.251
  8. Jantakoon, T., Wannapiroon, P. (2017). System Architecture of Business Intelligence to AUN-QA Framework for Higher Education Institution. Turkish Online Journal of Educational Technology, 2. Available at: https://www.researchgate.net/publication/321796638_System_Architecture_of_Business_Intelligence_to_AUN-QA_Framework_for_Higher_Education_Institution
  9. Halaweh, M., El Massry, A. (2018). A Synergetic Model for Implementing Big Data in Organizations. Operations and Service Management, 281–298. doi: https://doi.org/10.4018/978-1-5225-3909-4.ch014
  10. Shokin, Yu. I., Yurchenko, A. V. (2019). Models of organizing research data storage and usage: basic principles, processes and implementation mechanisms. Information and Control Systems, 3, 45–54. doi: https://doi.org/10.31799/1684-8853-2019-3-45-54
  11. Maisel, L., Cokins, G. (2015). Why Analytics Will Be the Next Competitive Edge. Journal of Corporate Accounting & Finance, 26 (4), 91–100. doi: https://doi.org/10.1002/jcaf.22054
  12. Sooriamurthi, R. (2018). Introducing big data analytics in high school and college. Proceedings of the 23rd Annual ACM Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education. doi: https://doi.org/10.1145/3197091.3205834
  13. Ramos, J., Alturas, B., Moro, S. (2017). Business intelligence in a public institution – Evaluation of a financial data mart. 2017 12th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI). doi: https://doi.org/10.23919/cisti.2017.7975672
  14. Wang, Y., Kung, L., Byrd, T. A. (2018). Big data analytics: Understanding its capabilities and potential benefits for healthcare organizations. Technological Forecasting and Social Change, 126, 3–13. doi: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2015.12.019
  15. Adnan, K., Akbar, R. (2019). An analytical study of information extraction from unstructured and multidimensional big data. Journal of Big Data, 6 (1). doi: https://doi.org/10.1186/s40537-019-0254-8
  16. Yuan, Y., Li, H., Wang, Q. (2019). Spatiotemporal Modeling for Video Summarization Using Convolutional Recurrent Neural Network. IEEE Access, 7, 64676–64685. doi: https://doi.org/10.1109/access.2019.2916989
  17. Maddumala, V. R., R, A. (2020). A Weight Based Feature Extraction Model on Multifaceted Multimedia Bigdata Using Convolutional Neural Network. Ingénierie Des Systèmes d Information, 25 (6), 729–735. doi: https://doi.org/10.18280/isi.250603
  18. Cui, Z., Xu, C., Zheng, W., Yang, J. (2018). Context-Dependent Diffusion Network for Visual Relationship Detection. Proceedings of the 26th ACM International Conference on Multimedia. doi: https://doi.org/10.1145/3240508.3240668
  19. Ruvinskaya, V., Troynina, A. (2017). Development of information technology for the generation and maintenance of knowledge–oriented control systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (2 (86)), 41–49. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.98727
  20. Sharma, S., Chen, K., Sheth, A. (2018). Toward Practical Privacy-Preserving Analytics for IoT and Cloud-Based Healthcare Systems. IEEE Internet Computing, 22 (2), 42–51. doi: https://doi.org/10.1109/mic.2018.112102519
  21. Goutham, V., Ramamurthy, A. (2018). Cloud based building confidential and efficient query services. Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems, 10 (7), 744–749.
  22. Xu, H., Guo, S., Chen, K. (2014). Building Confidential and Efficient Query Services in the Cloud with RASP Data Perturbation. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 26 (2), 322–335. doi: https://doi.org/10.1109/tkde.2012.251
  23. Ramamurthy, A., Goutham, V. (2019). Efficient System Performance for Data Replication in Cloud Computing. International Journal of Engineering and Advanced Technology, 8 (3), 540–544. Available at: https://www.ijeat.org/wp-content/uploads/papers/v8i3/C5979028319.pdf
  24. Krishna Kishore, S., Murali, G., Chandra Mouli, A. (2018). Building Confidential and Efficient Query Services in the Cloud with RASP Data Perturbation. International Journal of Engineering & Technology, 7 (3.27), 466. doi: https://doi.org/10.14419/ijet.v7i3.27.17998
  25. Qureshi, T. M. (2020). HR Analytics, Fad or Fashion for Organizational Sustainability. Advances in Science, Technology & Innovation, 103–107. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-32922-8_9

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-12-30

Як цитувати

Kopnova, O., Shaporeva, A., Iklassova, K., Kushumbayev, A., Tadzhigitov, A., & Aitymova, A. (2022). Побудова інформаційно-аналітичної системи в контурі корпоративної інформаційної системи для об’єднання та структуризації даних організації (на прикладі вузу). Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(2 (120), 20–29. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.267893

Номер

Том 6 № 2 (120) (2022): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2022 Oxana Kopnova, Anna Shaporeva, Kainizhamal Iklassova, Agibay Kushumbayev, Askar Tadzhigitov, Aliya Aitymova

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.