Введение 4
Глава 1 Анализ современного состояния исследований в области разработки математического и программного обеспечения систем принятия управленческих решений на основе витрин данных 9
1.1 Модели систем поддержки принятия решений на основе витрин данных 12
1.2 Модели систем поддержки принятия решений на основе бизнес-анализа больших данных 18
Глава 2 Анализ методологий и технологий построения систем поддержки принятия решений на основе витрин больших данных 23
2.1 Методы построения витрин данных 23
2.2 Технологии построения BI-систем для анализа больших объемов данных 32
2.3 Технология проектирования программного обеспечения BI-системы 35
2.4 Методологии проектирования программного обеспечения BI-системы 39
Глава 3 Математическое обеспечение системы поддержки принятия решения на основе витрин больших данных 46
3.1 Логическое моделирование системы поддержки принятия решения на основе витрин больших данных 46
3.2 Разработка логической модели данных системы поддержки принятия решения на основе витрин больших данных 52
Глава 4 Программное обеспечение системы поддержки принятия решения на основе витрин больших данных 55
4.1 BI-система MS Power BI 57
4.2 BI-система Tableu 59
4.3 BI-система QlikView 60
4.4 Апробация выбранных проектных решений и оценка эффективности BI-системы 62
Заключение 67
Список используемой литературы и используемых источников 69
Купить

«В современном мире успех предприятия и компании напрямую зависит от того, как быстро ее менеджмент реагирует на изменения конъюнктуры рынка с целью увеличения прибыли и обеспечения конкурентоспособности.
Менеджеры компании должны отслеживать тенденции рынка, идентифицировать конкурентов и угрозы, оценивать риски, оценивать свои ресурсы и принимать обоснованные управленческие решения.
Информация является необходимым производственным ресурсом для принятия эффективных управленческих решений. Менеджерам необходимо, чтобы эта информация была преобразована, предварительно обработана и соответствующим образом организована для быстрого доступа, анализа и принятия решений» [10].
Следует отметить, что принятие решений на основе данных (Data-driven decision making) - это процесс принятия решений в организации, основанный на фактических данных, а не только на интуиции или наблюдении.
Для решения вышеперечисленных задач используются аналитические системы поддержки принятия решений, относящиеся к классу BA/BI (Business Analytics/Business Intelligence) - систем.
Современные предметно-ориентированные BI-системы строятся на основе концепции витрин данных [23].
Витрина данных - это простая форма хранилища данных, ориентированная на конкретное направление бизнеса или подразделение предприятия. Благодаря витрине данных разработчики могут быстрее получать доступ к данным, поскольку им не нужно тратить время на поиск в более сложном хранилище данных или ручное агрегирование данных из разных источников [39].
В современных условиях предприятия и компании накопили значительные объемы данных и имеют доступ к еще большим объемам внешних данных, которые позволяют рассматривать последние как большие данные (Big Data).
В этой связи возникает проблема проектирования BI-систем, компонентами которых будут витрины больших структурированных массивов данных.
Совершенно очевидно, что высокая эффективность таких систем может быть достигнута за счет применения при их разработке специализированного математического и программного обеспечения.
Разработка математического и программного обеспечения, позволяющего повысить эффективность систем поддержки принятия управленческих решений, построенных на основе витрин больших данных, представляет научно-практический интерес.
Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью исследования и разработки математического и программного обеспечения, позволяющего повысить эффективность систем поддержки принятия управленческих решений на основе витрин больших данных.
Объектом настоящего исследования является система поддержки принятия решений.
Предметом исследования является математическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений.
Целью работы является исследование и разработка математического и программного обеспечения системы поддержки принятия решений, построенной на основе витрины больших данных.
Для достижения поставленной цели необходимо решать следующие задачи:
• провести анализ современного состояния исследований проблемы разработки математического и программного обеспечения систем поддержки принятия управленческих решений на основе витрин больших данных;
• провести анализ методологических подходов к построению систем поддержки принятия управленческих решений на основе витрин больших данных;
• разработать математическое и программное обеспечение систем поддержки принятия управленческих решений на основе витрин больших данных;
• выполнить апробацию предлагаемых проектных решений и оценить их эффективность.
Гипотеза исследования: применение разработанного в рамках диссертационного исследования математического и программного обеспечения обеспечит повышение эффективности системы поддержки принятия управленческих решений, построенной на основе витрин больших данных.
Методы исследования. В процессе исследования будут использованы следующие положения и методы: системный анализ, методологии и технологии проектирования BA/BI - систем, методы и технологии аналитической обработки больших данных.
Новизна исследования заключается в разработке математического и программного обеспечения, которое обеспечит повышение эффективности системы поддержки принятия управленческих решений, построенной на основе витрин больших данных.
Практическая значимость исследования заключается в возможности применения разработанного математического и программного обеспечения в процессе реализации системы поддержки принятия управленческих решений, построенной на основе витрин больших данных.
Теоретической основой диссертационного исследования являются научные труды российских и зарубежных ученых, занимающихся проблемами проектирования информационно-аналитических систем и систем анализа больших данных.
Основные этапы исследования: исследование проводилось с 2019 по 2021 год в несколько этапов.
На первом (констатирующем) этапе формулировалась тема исследования, выполнялся сбор информации по теме исследования из различных источников, проводилась формулировка гипотезы, определялись постановка цели, задач, предмета исследования, объекта исследования и выполнялось определение проблематики данного исследования.
Второй этап - поисковый. В ходе проведения данного этапа осуществлялся анализ методологий проектирования BI-систем на основе витрин данных, были разработаны модели и алгоритмы системы поддержки принятия решений на основе витрин больших данных, опубликована научная статья по теме исследования в научном сборнике.
На третьем этапе осуществлялась апробация системы поддержки принятия решений на основе витрин больших данных, произведена оценка ее эффективности, сформулированы выводы о полученных результатах по проведенному исследованию.
На защиту выносятся:
• математическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений на основе витрин больших данных;
• результаты апробации и оценки эффективности системы поддержки принятия решений на основе витрин больших данных .
По теме исследования опубликована 1 статья: Борсук И.В. Модель функционирования ETL-процесса // Вестник научных конференций. 2021. №10-3(74). С. 19-20.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы.
Во введении обоснована актуальность темы исследования, представлены объект, предмет, цели, задачи и положения, выносимые на защиту диссертации.
В первой главе дан анализ современного состояния исследований в области разработки математического и программного обеспечения систем принятия управленческих решений на основе витрин данных. Рассмотрены модели систем поддержки принятия решений на основе витрин данных и анализа больших данных.
Вторая глава посвящена анализу методологий и технологий построения систем поддержки принятия решений на основе витрин больших данных.
Третья глава посвящена разработке математического обеспечения системы поддержки принятия решения на основе витрин больших данных . Описан процесс логического моделирования системы поддержки принятия решения на основе витрин больших данных. Описан процесс разработки логической модели данных системы поддержки принятия решения на основе витрин больших данных.
В четвертой главе описан процесс разработки программного обеспечения системы поддержки принятия решения на основе витрин больших данных. Представлены результаты апробации выбранных проектных решений и оценки эффективности BI-системы.
В заключении приводятся результаты исследования.
Работа изложена на 73 страницах и включает 30 рисунков, 7 таблиц, 40 источников.
Купить