Использование инструментальных средств бизнес-интеллекта для автоматизации процесса экономического анализа

"Научный аспект №6-2024" - Экономика и менеджмент

УДК 33

Мохов Дмитрий Михайлович – аспирант Московского финансово-промышленного университета «Синергия»

Ольшевский Никита Денисович – аспирант Московского финансово-промышленного университета «Синергия»

Аннотация: В статье рассматривается роль бизнес-интеллекта в автоматизации экономического анализа. В условиях быстрого развития технологий и роста данных важно использовать инновационные подходы для обработки информации и принятия решений. Бизнес-интеллект позволяет автоматизировать сбор, хранение, анализ и визуализацию данных. Это ускоряет принятие решений и улучшает их качество благодаря точной информации о состоянии дел. Автоматизация анализа снижает человеческий фактор и вероятность ошибок, повышая производительность труда. Обсуждаются принципы и методы использования бизнес-интеллекта, проблемы внедрения и рекомендации для максимальной эффективности. Также освещены вопросы совместимости с другими системами и безопасность данных, а также обучение персонала и развитие компетенций. Интеграция бизнес-интеллекта важна для повышения конкурентоспособности и эффективности организаций.

Ключевые слова: бизнес-интеллект, экономический анализ, автоматизация, принятие решений, обработка данных, сбор данных, визуализация данных, производительность труда, безопасность данных.

Введение

Современные экономические условия требуют от организаций высокой степени гибкости и оперативности в принятии решений. Рост объема данных и сложность их обработки создают необходимость в использовании передовых технологий. Одним из наиболее перспективных направлений в этом контексте является применение инструментальных средств бизнес-интеллекта (BI) для автоматизации процессов экономического анализа.

Инструментальные средства бизнес-интеллекта. Сбор,  хранение и анализ данных

Инструментальные средства бизнес-интеллекта включают в себя широкий спектр программных и аппаратных решений, направленных на сбор, хранение, обработку и визуализацию данных. К ним относятся системы управления базами данных (СУБД), аналитические платформы, инструменты для визуализации данных, а также специализированные приложения для экономического анализа [1].

Одной из ключевых функций BI является автоматизация процессов сбора и хранения данных. Использование современных СУБД позволяет эффективно управлять большими объемами информации, обеспечивая ее целостность и доступность для дальнейшего анализа [2].

Аналитические платформы BI предоставляют широкий набор инструментов для проведения многомерного анализа данных, выявления скрытых закономерностей и прогнозирования тенденций. Эти возможности значительно расширяют аналитический потенциал организаций, позволяя им принимать более обоснованные решения [3].

Визуализация данных

Инструменты визуализации данных играют важную роль в BI, так как они позволяют наглядно представлять результаты анализа, делая их более доступными для понимания и интерпретации. Визуализация данных способствует более быстрому и точному восприятию информации, что особенно важно в условиях ограниченного времени на принятие решений [4].

Преимущества автоматизации экономического анализа

Ускорение процесса принятия решений

Автоматизация экономического анализа с использованием BI позволяет значительно ускорить процесс принятия решений за счет оперативного предоставления точной информации о текущем состоянии дел в организации. Это особенно важно в условиях быстро меняющейся внешней среды и высокой конкуренции [5].

Повышение качества решений и производительности труда

Благодаря использованию BI управленческие кадры получают доступ к актуальной и точной информации, что повышает качество принимаемых решений. Автоматизация анализа позволяет минимизировать влияние человеческого фактора и снизить вероятность ошибок.

BI-системы позволяют автоматизировать рутинные задачи, что высвобождает время сотрудников для более сложной и творческой работы. Это способствует повышению общей производительности труда и эффективности организации в целом [1].

Проблемы внедрения BI-технологий и безопасность данных

Совместимость и интеграция

Одной из основных проблем внедрения BI является необходимость интеграции новых систем с уже существующими информационными системами организации. Для обеспечения эффективного обмена данными и взаимодействия между различными системами требуется разработка и использование стандартов совместимости [2].

Использование BI связано с обработкой больших объемов конфиденциальной информации, что требует особого внимания к вопросам безопасности данных. Организациям необходимо разрабатывать и внедрять надежные меры защиты данных от несанкционированного доступа и утечек [4].

Для эффективного использования BI необходимо обучение персонала и развитие компетенций в области работы с аналитическими инструментами. Это включает в себя как технические навыки, так и знания в области анализа данных и интерпретации результатов [5].

Рекомендации по внедрению BI-технологий

Проведение предварительного анализа: перед внедрением BI необходимо провести детальный анализ потребностей организации и определить ключевые задачи, которые должны быть решены с помощью новых инструментов [1].

Выбор подходящих решений: следует тщательно подходить к выбору программных и аппаратных средств, учитывая их функциональные возможности, совместимость с существующими системами и требования безопасности.

Этапное внедрение: рекомендуется осуществлять внедрение BI поэтапно, начиная с наиболее критичных областей и постепенно расширяя применение технологий на другие направления деятельности.

Обучение персонала: необходимо организовать регулярное обучение сотрудников работе с BI-инструментами, а также развивать их аналитические навыки.

Мониторинг и оценка эффективности: важно постоянно мониторить результаты использования BI и оценивать их эффективность для своевременного выявления и устранения возможных проблем.

Заключение

Инструментальные средства бизнес-интеллекта играют ключевую роль в автоматизации процесса экономического анализа, позволяя организациям более эффективно управлять данными и принимать обоснованные решения. Внедрение BI способствует ускорению процесса принятия решений, повышению их качества и производительности труда. Однако для достижения максимальной эффективности необходимо учитывать проблемы совместимости, безопасности данных и обучения персонала. Интеграция BI в бизнес-процессы является важным шагом на пути к повышению конкурентоспособности и эффективности современных организаций.

Список литературы

1. Ильин, И. В., Широкова, С. В., Левина, А. И. [и др.]. Информационные технологии в управлении бизнесом – Санкт-Петербург: Политех-пресс, 2022. – 215 с.
2. Юлюгин, Е. А. Исследование и оптимизация современных систем моделирования, применяемых для разработки программного обеспечения вычислительных машин: специальность 05.13.11 "Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей": диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Юлюгин Евгений Андреевич, 2019. – 136 с.
3. Каменнова, М. С. Моделирование бизнес-процессов: учебник и практикум для вузов / М. С. Каменнова, В. В. Крохин, И. В. Машков. – Москва: Издательство Юрайт, 2023. – 534 с. – (Высшее образование). – ISBN 978-5-534-16695-8. – Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. – URL: https://urait.ru/bcode/531540.
4. Осипов Ю., Юдина Т.Н., Купчишина Е. “Искусственный интеллект”, большие данные как институты экономики нового технологического поколения // – 2020.
5. Фрэнкс Б. Революция в аналитике: Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики: пер. с англ. – М.: Альпина Паблишер, 2017.