МОДЕРНИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В ПАО «СЕГЕЖА ГРУПП»
Предметом данной работы является аналитическая обработка данных и разработка отчётности высшему руководству в организации.
Цель данной работы – усовершенствовать аналитическую обработку данных, обеспечивающую принятие решений высшим руководством «Segezha Group».
Достижение поставленного результата предполагает решение следующих задач:
1. Провести бизнес-анализ компании «Сегежа Групп»
2. Качественная характеристика компании
3. Обзор современных возможностей аналитической обработки
4. Провести моделирование и анализ процесса аналитической обработки данных
5. Выявить и сформировать требования
6. Разработать целевую архитектуру обработки данных
7. Разработать прототип ИТ-решения
8. Создать план проекта внедрения ИТ-решения
9. Провести экономическую оценку ИТ-решения
10. Создание дашборда
Оглавление
Введение 2
Глава 1. Бизнес-анализ деятельности ПАО «Сегежа Групп» 5
Описание компании и дирекции «Экономика и инвестиций» 5
Анализ состояния и положения компании Сегежа Групп на рынке 9
Анализ информационного обеспечения принятия решения (AS-IS) 20
Выводы по главе 1 27
Глава 2. Разработка проекта улучшения автоматизированной системы аналитической обработки данных 28
Формирование требований и метрик проекта 28
Анализ и выбор ИТ-решения 34
Анализ информационного обеспечения принятия решения (TO-BE) 39
Вывод по главе 2 43
Глава 3. Реализация проекта 44
Проект модернизации: Создание ETL-инструмента для реализации витрины данных, создание витрины данных, создание визуализации. 44
Разработка ресурсно-календарного плана 52
Оценка экономической эффективности 56
Разработка автоматизированный системы визуализации данных финансовых и объемных показателей для дирекции «Экономика и инвестиций». 57
Вывод по главе 3 61
Заключение 62
Список литературы 64
Приложение 1 67
Приложение 2 67
Приложение 3 68
Приложение 4 69
Приложение 5 69
Приложение 6 70
Приложение 7 70
Приложение 8 71
1.2.3..........
9. Управление ключевыми показателями эффективности [Учебное пособие] / Д.М. Сафина. – Казань: Казан. ун-т, 2018. – 123 с
10. Зараменских, Е. П. Архитектура предприятия: учебник для вузов / Е. П. Зараменских, Д. В. Кудрявцев, М. Ю. Арзуманян; под редакцией Е. П. Зараменских. — 2-е изд., перераб, и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2023. — 153-250 с.
11. Selene Xia, B. and Gong, P. (2014), "Review of business intelligence through data analysis", Benchmarking: An International Journal, Vol. 21 No. 2, pp. 300-311.
12. Gilad, B.; Herring, J.P. The Art and Science of Business Intelligence Analysis; JAI Press Ltd.: Greenwich, UK, 1996.
13. Business intelligence ability to enhance organizational performance and performance evaluation capabilities by improving data mining systems for competitive advantage / Jianwen Wang a, Abdullah Hisam Omar b, Fahad M. Alotaibi c, Yousef Ibrahim Daradkeh d, Sara A Althubiti // Information Processing & Management.
14. Design and implementation of ETL processes using BPMN and relational algebra (2020) / J. Awiti, A.A. Vaisman, E. Zimanyi // Data & Knowledge Engineering, Vol. 129.
15. Visiology - Администрирование, безопасность и архитектура платформы // BI Consult – URL: https://datafinder.ru/products/visiology-administrirovanie-bezopasnost-i-arhitektura-platformy (Дата обращения: 10.03.2023)
16. Стружкин Н. П., Годин В. В. - Базы данных: проектирование. Практикум. Учебное пособие для вузов - М.: Издательство Юрайт - 2021 – 201-291с.
17. Шёниг, Г. -. PostgreSQL 11. Мастерство разработки / Г. -. Шёниг; перевод с английского А. А. Слинкина. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 352 с.
........итого 21 источник
