Бізнес-Intelligence

Сучасні підприємства та організації повинні аналізувати надвеликі обсяги даних для забезпечення своєї конкурентоспроможності. Це торкається як комерційних підприємств, які отримають великі неструктуровані дані щодо переваг та запитів своїх клієнтів, так й комунальних підприємств і громадських організацій, що мають обробляти значні дані з Інтернет-речей, наприклад, лічильників тепла, звітність про рух транспортних засобів тощо. Однак, отримання даних, їх первинна обробка – це не єдині завдання, що надають конкурентоспроможності у сучасних умовах. Слід стрімко реагувати на відповідні дані чи їх зміну для формування керівних рішень та сприяння появі новаторських продуктів та послуг. Тому, дисципліна «Бізнес-інтелект» є перспективною та актуальною, оскільки розглядає рішення відбиття, консолідації та візуалізації даних, перетворюючі їх в ефективний засіб ведення бізнесу.

Об’єкт дисципліни – процеси відбиття, консолідації та візуалізації даних для формування ефективних бізнес процесів.

Предмет дисципліни – інструментальні засоби та технології відбиття, візуалізації та структурування бізнес-даних.

Мета дисципліни – надання знань та вмінь щодо застосування ефективних інструментальних засобів відбиття бізнес-даних та сприяння системному уявленню архітектури відповідних технологічних платформ на основі веб-рішень та хмарних обчислень.

Завдання дисципліни – визначення перспективних засобів та платформ бізнес-інтелекту, теоретичне обґрунтування вибору та практична робота із інструментальними засобами відбиття бізнес-даних, визначення вимог щодо візуалізації бізнес-даних, аналіз архітектурних рішень зі створення засобів BI.

Дисципліна «Бізнес-інтелект (Business Intelligence)» складається з двох модулів:

1. Обґрунтування вибору та особливості застосування інструментальних засобів BI.
2. Основи проектування ефективних рішень у галузі BI.

Після успішного вивчення навчальної дисципліни студент має вміти:

• використовувати інформаційні системи і технології для вирішення завдань відбиття бізнес-даних щодо оптимізації в управлінні, виробничий та комерційній діяльності.

• Знати принципи та методи запровадження систем підтримки прийняття рішень щодо розробки та впровадження інновацій, зокрема ІТ-інновацій;
• Знати інструментальні засоби для візуалізації даних щодо оптимізації бізнес-процесів;
• Знати принципи використання інтегрованих та корпоративних автоматизованих інформаційних систем в інноваційній діяльності.

Модуль 1. Обґрунтування вибору та особливості застосування інструментальних засобів BI
Тема 1. Основні терміни та визначення. Особливості технологій глибинного аналізу даних (Data Mining), сховищ даних (Data Warehousing), бізнес-аналітики (Business Analytics) та місце BI у сучасних бізнес-процесах підприємств та організацій.
Тема 2. Визначення джерел та засобів отримання первинних даних. Основи технологій моніторингу, реєстрації та обробки великих даних (Big Data). Особливості технологій Інтернет-речей (IoT) та засоби машинного навчання (Machine Learning).
Тема 3. Інструментальні засоби BI. Приклад застосування Microsoft Power BI для візуалізації бізнес-даних та створення звітів. Особливості технологій хмарних обчислень у рішенні завдань BI.

Модуль 2. Основи проектування ефективних рішень у галузі BI.
Тема 4. Перспективи застосування технології багатовимірних аналітичних запитів OLAP. Застосування алгоритмів MapReduce та технологій розподілених сховищ даних. Когнітивні технології та визначення концепції дизайну BI-рішень.
Тема 5. Архітектура побудови BI-рішень. Застосування JavaScript, HTML5 та CSS3 для розробки засобів візуалізації бізнес-даних. Особливості інтеграції із API-хмарних сервісів.

1. A Guide to the Business Analysis Body of Knowledge (BABOK Guide). – 3rd Edition. – IIBA. – 2015. – 502 p.
2. Ferrari A. Introducing Microsoft Power BI / Alberto Ferrari and Marco Russo // Microsoft Press, 2016. – 189 p.
3. Паклин Н.Б Бизнес-аналитика: от данных к знаниям; Учеб. Пособие, 2-е изд., испр/ Н.Б. Паклин, В.И. Орешков. – СПб. : Питер, 2013. – 704 с.
4. Риз Дж. Облачные вычисления: Пер. с англ. – СПб.: БХВ. – Петербург, 2011. – 288 с.
5. Collier Michael S. Microsoft Azure Essentials: Fundamentals of Azure, Second Edition / Michael S. Collier and Robin E. Shahan // Microsoft Press, 2016. – 246 p.
6. Barnes J. Microsoft Azure Essentials: Azure Machine Learning / Jeff Barnes // Microsoft Press, 2015. – 237 p.
7. Browne D. IBM Cognos Business Intelligence V10.1 Handbook / Dean Browne, Brecht Desmeijter, Rodrigo Frealdo Dumont, Armin Kamal and others // An IBM Redbooks publication, 2010. – 572 p.
8. Ingebrigtsen M. Using Kibana for Business Intelligence [Electronic resourse] / Morten Ingebrigtsen. Elasticsearch Blog, 2014. – Mode of access: https://www.elastic.co/blog/found-using-kibana-for-twitter-intelligence.
9. Артемьев В. Что такое Business Intelligence? [Электронный ресурс] / Валерий Артемьев // Открытые системы. СУБД, 2003, № 04. – Режим доступа: https://www.osp.ru/os/2003/04/182900/.
10. Черняк Л. BI на фоне SOA [Электронный ресурс] / Леонид Черняк // Открытые системы. СУБД, 2008, № 05. – Режим доступа: https://www.osp.ru/os/2008/05/5202158/.
11. Richardson L. RESTful Web APIs, [Electronic resourse] / Leonard Richardson, Sam Ruby. O'Reilly's Open Book Project, 2007. – 448 p. – Mode of access: http://restfulwebapis.org/rws.html.
12. Аквино К. Front-end. Клиентская разработка для профессионалов. Node.js, ES6, REST / К. Аквино, Т. Ганди. – СПб. : Питер, 2017. – 512 с.
13. Редмонд Э. Семь баз данных за семь недель. Введение в современные базы данных и идеологию NoSQL / Э. Редмонд, Дж. Р. Уилсон.; пер. с англ. А. А. Слинкин – Москва : ДМК Пресс, 2013. – 384 с.
14. Облачные стандарты: средства взаимодействия приложений в облаке [Электронный ресурс] / Кэйн Скарлетт. IBM developerWorks, 2016. – Режим доступа : http://www.ibm.com/ developerworks/ ru/ library/ cl-tools-to-ensure-cloud-application-interoperability/index.html.
15. Алексієв В. О. Застосування GRID-технології у транспортному ВНЗ : навч.-метод. посіб. / В. О. Алексієв.– Харків : ХНАДУ, 2008. – 208 с.
16. Алексієв В. О. Інформаційний розвиток порталу віртуального управління процесами транспортного обслуговування / В. О. Алексієв, О. П. Алексієв // Інформаційні технології: проблеми та перспективи : монографія / за заг. ред. В. С. Пономаренка. – Харків : Вид-во: Рожко С. Г., 2017. – Розд. 2. – С. 32 – 47.