Диплом лета 2022 года. Оригинальность высокая.
Целью данной работы является анализ и обработка данных Федеральной налоговой службы для построения интерактивного отчета с целью упрощения формирования экономической отчетности.
Для выполнения этой цели были поставлены следующие задачи:
- изучить сущность, особенности и организационную структуру налоговой системы РФ;
- определить роль аналитической работы в повышении эффективности налогового администрирования;
- рассмотреть системы Business Intelligence как инструмент представления, анализа и обработки данных;
- обосновать выбор программного средства для построения интерактивного отчета дашборд;
- описать процесс построения дашборда и его внедрение в деятельность ФНС;
- анализировать полученные результаты и оценить эффективность построенной аналитической панели.
Объектом данного исследования является преобразование данных в выводы, на основе которых будут приниматься решения и строиться действия с помощью людей, процессов и технологий.
Предметом данного исследования является процесс построения дашборда на основе данных Федеральной налоговой службы для отчетности с помощью программного средства Microsoft Power BI.
Введение. 3
1 Характеристика Федеральной налоговой службы Российской Федерации и методологические основы систем Business Intelligence. 6
1.1 Сущность, особенности и организационная структура налоговой системы Российской Федерации. 6
1.2 Роль аналитической работы в повышении эффективности налогового администрирования. 12
1.3 Системы Business Intelligence как инструмент представления, анализа и обработки данных. 14
1.4 Дашборд: понятие, виды и правила разработки аналитической панели. 17
1.5 Анализ современных BI – систем для построения дашборда. 19
1.6 Результаты и выводы первой главы.. 25
2 Разработка модели анализа данных в налоговой службе. 27
2.1 Microsoft Power BI как инструмент для создания интерактивного отчета……. 27
2.2 Поиск и подготовка данных Федеральной налоговой службы.. 31
2.3 Построение дашборда на платформе Power BI. 36
2.4 Результаты и выводы второй главы.. 45
3 Практические аспекты внедрения дашборда в деятельность налоговой службы.. 47
3.1 Анализ полученных результатов при построении дашборда. 47
3.2 Оценка эффективности использования построенной аналитической панели в деятельности Федеральной налоговой службы.. 48
3.3 Результаты и выводы третьей главы.. 51
Заключение. 52
Список использованных источников. 54
1. Александр Семенов. Обзор систем для создания дашбордов: Tableau, Qlik, Power BI// Uplab/ - 2018. - №2. – С. 3-45. – URL: https://www.uplab.ru/blog/review-systems-for-creating-dashboards/ (дата обращения: 12.05.2022)
2. Александра Усачева. Дашборды: стратегические и тактические// Uplab/ - 2018. - №5. – С. 15-25. – URL: https://www.uplab.ru/blog/dashbordy-strategicheskie-i-takticheskie/ (дата обращения: 14.05.2022)
3. Алексеева Т.В. Информационные аналитические системы: учебник / Т.В. Алексеева, Ю.В. Амириди, В.В. Дик. – Москва : Синергия, 2013. – 384 С.
4. Анна Макарова. Пора менять Tableau, Power BI, Qlik? Как выбрать российский BI?// GlowByte/ - 2022. - №4. – С. 5-10. – URL: https://habr.com/ru/company/glowbyte/blog/657037/ (дата обращения: 26.04.2022)
5. Борисов А.М. "Налоговая система", "система налогообложения" или "система налогов и сборов"?/ А.М. Борисов// Налоги и налогообложение. - 2015. - №3. С. 66-75.
6. Визуализация данных | Microsoft Power BI: официальный сайт. – Обновляется в течение суток. URL: https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/ (дата обращения: 13.05.2022)
7. Владимир Репин. Бизнес-процессы. Моделирование, внедрение, управление: книга / Репин Владимир. – Москва : Манн, Иванов и Фербер, 2013. – 512 С.
8. Громов Ю.Ю. Информационные системы и технологии: учеб. пособие / Ю.Ю. Громов - Тамбов : Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2015. – 80 С.
9. Заболотни Г.И. Роль и значение налоговой системы как регулятора рыночной экономики// Экономика и бизнес. - 2019. - №2. – С. 114-119. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-i-znachenie-nalogovoy-sistemy-kak-regulyatora-rynochnoy-ekonomiki (дата обращения: 28.04.2022)
10. Ильяшенко О.Ю. Роль BI–систем в совершенствовании процессов обработки и анализа бизнес информации/ О.Ю. Ильяшенко// Наука и бизнес: пути развития. - 2017. - №6. С. 124–131.
11. Иткин В. Легенды и мифы о QlikView // Jet Info. - 2013. - №2. – URL: http://www.jetinfo.ru/author/vladimiritkin/legendy-i-mify-o-qlikview (дата обращения: 08.05.2022)
12. Как работать с Microsoft Power BI – подробное руководство: официальный сайт. – Обновляется в течение суток. URL: https://netpeak.net/ru/blog/kakrabotat-s-microsoft-power-bi-podrobnoe-rukovodstvo/ (дата обращения 15.05.2022)
13. Малярова М.В. Аналитика и визуализация "больших данных": почему "большие данные" являются большой проблемой?/ М.В. Малярова// International scientific review. - 2016. - №3 С. 66-68.
14. Маркова В.Д. Цифровизация, или управление на основе потока данных/ В.Д. Маркова, А.А. Марков // Иновации. - 2019. - №7. С. 83 – 87.
15. Назаров Д.М. Интеллектуальные системы бизнес аналитики: учеб. пособие/ Д.М. Назаров, Д.А. Рыжкина. – Москва : КноРус, 2022. - 242 С.
16. Назарова Н. А. Что такое дашборд и как их использовать в аналитике//Бизнес-журнал Reklamaplanet. – 2021. - №4. – С. 34-56. – URL: https://reklamaplanet.ru/biznes/dasbord/ (дата обращения: 30.04.2022).
17. Николай Павлов. Скульптор данных в Excel с Power Query: книга/ Павлов Николай. – Москва : Изд-во Де'Либри, 2019. - 328 С.
18. Паклин Н.Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: монография/ Н.Б Паклин. – Москва : Изд-во Книга по Требованию, 2009. - 622 С.
19. Пансков В.Г. Налоги и налоговая система Российской Федерации: учебник/ В.Г. Пансков – Москва : Изд-во Юрайт, - 2018. - 496 С.
20. Порошин И.Е. Большие данные (Big data) и наука о данных (Data science): прогрессивные тренды современности/ И.Е. Порошин// Молодой ученый. - 2020. - №27. С. 59-61.
21. Рыжкина Д.А. Грамотная визуализация отчета дашборд/ Д.А. Рыжкина// Мировая наука. - 2017. - №9. С. 118-121.
22. Рыжкина Д.А. Дашборд. Полезные советы/ Д.А. Рыжкина// Аллея науки. - 2017. - №9. С. 341-343.
23. Слободчикова К.В. Анализ и тенденции развития рынка информационно-аналитических систем BUSINESS INTELLIGENCE (BI)/ К.В. Слободчикова, Л.П. Сажнева //информационные технологии в экономике и управлении: материалы Междунар. науч. – прак конф. (Махачкала, 11–12 ноября 2020 г.). – Махачкала, 2019. С. 1-7.
24. Федеральная налоговая служба: официальный сайт. – Москва. – Обновляется в течение суток. URL: https://www.nalog.gov.ru/, (дата обращения: 28.04.2022). – Текст: электронный.
25. Яблоков Д.Ю. Применение технологий больших данных в налоговом администрировании// Экономика и бизнес. – 2015. - №2. С. 1-7. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-tehnologiy-bolshih-dannyh-v-nalogovom-administrirovanii/ (дата обращения: 03.05.2022)