2. Процесс ETL (Extract, Transform, Load -- извлечение, преобразование, загрузка) -- извлечение данных из исходных систем, преобразование в соответствии с аналитическими требованиями и загрузка в базу данных, оптимизированную для запросов и анализа.
3. Аналитический модуль, предоставляющий точные сведения об особенностях и закономерностях в имеющихся данных, проводящий анализ тенденций развития ключевых показателей и факторов, суммирующий риски и резюмирующий деятельность организации в определенном временном или организационном разрезе.
4. Приборные панели и визуализации -- интерактивные дисплеи, иллюстрирующие Key Performance Indicators (KPI) (ключевые показатели эффективности), метрики, диаграммы, графики, карты или измерительные приборы, адаптированные к различным потребностям аудитории. Хорошо продуманные приборные панели способствуют быстрому принятию решений, выделяя важные показатели с первого взгляда [8].
5. Самообслуживание отчетов -- позволяет конечным пользователям создавать персонализированные отчеты без помощи ИТ-специалистов, предлагая гибкие возможности планирования, функциональность экспорта и поддержку нескольких форматов. Отчеты могут варьироваться от статических документов PDF или листов Excel до интерактивных веб-интерфейсов.
Применение BI-систем в организациях позволяет достичь некоторых положительных эффектов:
1. BI-системы предоставляют руководителям, менеджерам, аналитикам и сотрудникам передовых подразделений своевременную, контекстную и основанную на фактах информацию для оптимизации стратегий, более эффективного распределения ресурсов и достижения положительных результатов. Используя межфункциональные представления данных, команды могут быстрее адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам, принимать обоснованные решения и минимизировать риски.
2. Организации могут сократить количество ошибок, устранить дублирование и повысить производительность благодаря стандартизированным рабочим процессам, обеспечиваемым централизованным управлением и мониторингом информационных активов. Автоматизация повторяющихся задач позволяет высвободить персонал, чтобы сосредоточиться на более важной работе и сократить время реагирования [9].
3. Эффективное использование BI-систем приводит к улучшенному распределению ресурсов и оптимизации внутренних процессов, сокращая затраты на материалы, рабочую силу и накладные расходы. Благодаря более глубокому пониманию поведения клиентов, моделей спроса, узких мест в цепочке поставок или операционных проблем, компании могут откорректировать тактику для максимизации прибыльности и конкурентоспособности [10].
4. Лучшее понимание клиентов: всестороннее знание предпочтений, покупательских привычек, географического распределения, демографических характеристик, частоты покупок, статуса лояльности и т. д. клиентов позволяет компаниям предлагать целевые продукты/услуги, персонализированные маркетинговые кампании, улучшенное обслуживание клиентов или индивидуальные рекомендации.
Выводы (заключение)
В ходе исследования были решены следующие задачи: определена сущность BI-систем для прогнозирования структуры и динамики рынка как основы информационных систем в управлении организациями; исследованы задачи BI-систем для прогнозирования структуры и динамики рынка как основы информационных систем в управлении организациями;
рассмотрен исторический аспект зарождения BI-системы для прогнозирования структуры и динамики рынка как основы информационных систем в управлении организациями;
исследованы возможности BI-систем для прогнозирования структуры и динамики рынка как основы информационных систем в управлении организациями; рассмотрены основные компоненты BI-систем для прогнозирования структуры и динамики рынка как основы информационных систем в управлении организациями; выявлено значение применения BI- систем в организациях с положительным эффектом.
ЛИТЕРАТУРА
1. Ордынская, Е.Н. Письменность и первые формы книги в странах Древнего
Востока / Е.Н. Ордынская // Вестник МГУП. 2013. № 6. -- URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/pismennost-i-pervye-formy-knigi-v-stranah-drevnego- vostoka (дата обращения: 15.08.2023).
2. Скотт, Д. Первые государства в истории человечества: агроэкология,
письменность, зерно и городские стены / Д. Скотт // Крестьяноведение. 2017. № 2. -- URL: https://cyberleninka.ru/article/n/pervye-gosudarstva-v-istorii-chelovechestva-
agroekologiya-pismennost-zerno-i-gorodskie-steny (дата обращения: 15.08.2023).
3. Копылов, Д.А. От перфоленты к флэш-носителям: хранение и защита
информации / Д.А. Копылов // Вестник ВГТУ. 2011. № 4. -- URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/ot-perfolenty-k-flesh-nositelyam-hranenie-i-zaschita- informatsii (дата обращения: 15.08.2023).
4. Жуликов, С.Е. Феномен социальных сетей: от математической теории к
социальной реализации / С.Е. Жуликов, О.В. Жуликова // Вестник российских университетов. Математика. 2012. № 1. -- URL: http s:// cyb erl eninka.ru/arti cl e/n/fe nomen-sotsialnyh-setey-ot-matematicheskoy-teorii-k-sotsialnoy-realizatsii (дата
обращения: 15.08.2023).
5. Гасанова, И.А. Обзор актуального бизнес-применения нейронных сетей /
И.А. Гасанова, В.А. Юркин, Д.С. Преловский // Столыпинский вестник. 2022. № 7. -- URL: https://stolypin-vestnik.ru/wp-content/uploads/2022/10/9.pdf (дата
обращения: 15.08.2023).
6. Ишанходжаева, Д.Э. Применение инновационного интеллекта и аналитика в бизнесе в хозяйственных субъектах / Д.Э. Ишанходжаева, М.И. Азизова // Экономика и социум. 2021. № 5-1(84). -- URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-innovatsionnogo-intellekta-i-analitika-v- biznese-v-hozyaystvennyh-subektah (дата обращения: 15.08.2023).
7. Фридланд, А.Я. Модернизация и информационные технологии / А.Я. Фридланд //
Россия: тенденции и перспективы развития. 2011. № 6-1. -- URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/modernizatsiya-i-informatsionnye-tehnologii (дата обращения: 15.08.2023).
8. Варфоломеев, В.П. Управление компанией по ключевым показателям
эффективности / В.П. Варфоломеев, С.В. Кондратова, М.В. Захарова //
Экономический анализ: теория и практика. 2016. № 8(455). -- URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-kompaniey-po-klyuchevym-pokazatelyam- effektivnosti (дата обращения: 15.08.2023).
9. Чуланова, О.Л. Возможности применения дескриптивной, прогнозной,
предиктивной и прескриптивной hr-аналитики как цифровых трендов /
О.Л. Чуланова // Материалы Афанасьевских чтений. 2020. № 1(30). -- URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnosti-primeneniya-deskriptivnoy- prognoznoy-prediktivnoy-i-preskriptivnoy-hr-analitiki-kak-tsifrovyh-trendov (дата
обращения: 15.08.2023).
10. Павлова, В.С. Анализ подходов к созданию интегрированной системы бизнес-
аналитики для предприятия / В.С. Павлова, Т.В. Зубрилина // n-Economy. 2012. № 4(151). -- URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-podhodov-k-sozdaniyu-
integrirovannoy-sistemy-biznes-analitiki-dlya-predpriyatiya (дата обращения: 15.08.2023).
11. Корнина, А.Е. Машинное обучение и нейронные сети в бизнесе / А.Е. Корнина // Хроноэкономика. 2018. № 2(10). -- URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mashinno e-obuchenie-i-neyronnye-seti-v-biznese (дата обращения: 15.08.2023).