Системы бизнес-интеллекта (Business Intelligence)

 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ»

СМОЛЕНСКИЙ ФИЛИАЛ

Кафедра «Менеджмент и управление бизнесом»

Д О К Л А Д

ПО КУРСУ
          «Информационные технологии»

Выполнила:

Студентка группы

СМЛС24-1Б-МУБ04

Изобова Валерия Сергеевна

Преподаватель:
Ревин Алексей Геннадьевич

Смоленск, 2025

Доклад: Системы бизнес-интеллекта (Business Intelligence)

 Введение

В современном цифровом мире, где объемы данных растут экспоненциально, системы бизнес-интеллекта (Business Intelligence, BI) становятся критически важными инструментами для успеха компаний любого масштаба [1][14]. Business Intelligence расшифровывается как «бизнес-интеллект» и представляет собой набор инструментов, технологий и методологий для сбора, обработки и анализа данных с целью поддержки принятия обоснованных управленческих решений [13][14].

Основная задача BI-систем заключается в трансформации больших объемов разнородных данных в понятные визуальные отчеты, дашборды и аналитические инсайты, которые помогают руководителям и специалистам быстрее принимать стратегические и операционные решения [13][16]. В отличие от традиционных таблиц Excel, BI-системы работают с миллионами строк данных, обеспечивают автоматическую актуализацию информации и позволяют проводить сложный многомерный анализ в режиме реального времени [16][18].

 1. Понятие и основные задачи Business Intelligence

Business Intelligence охватывает совокупность технологий, процессов и инструментов, предназначенных для преобразования данных в стратегические активы компании [6][7]. BI-системы помогают организациям решать множество бизнес-задач, начиная от простого анализа финансовых показателей и заканчивая сложным прогнозированием рыночных тенденций.

 Основные функции BI-систем:

Сбор и интеграция данных. BI-системы агрегируют информацию из различных источников: баз данных, CRM-систем, ERP-систем, веб-сервисов, социальных сетей и даже статических файлов формата Excel [14][16]. Это позволяет создать единую информационную платформу для комплексного анализа.

Обработка и трансформация данных. Собранные данные проходят процедуры очистки, нормализации и структурирования, чтобы избежать дублирования, ошибок и противоречий [13][37]. На этапе трансформации выявляются закономерности, создаются вычисляемые показатели и формируются аналитические витрины данных.

Анализ данных. BI-системы позволяют использовать различные аналитические методы: OLAP-анализ (Online Analytical Processing) для многомерного анализа, методы машинного обучения для выявления скрытых закономерностей, прогнозную аналитику для предсказания будущих трендов [13][34].

Визуализация и отчетность. Результаты анализа представляются в виде наглядных отчетов, интерактивных дашбордов, графиков и таблиц, облегчающих восприятие сложной информации руководителями [13][16][17].

Поддержка принятия решений. Современные BI-системы со встроенным искусственным интеллектом не только визуализируют данные, но и предлагают варианты решений, выявляют риски и моделируют сценарии развития событий [16].

 Задачи, решаемые BI-системами:

- Управление ресурсами и оптимизация закупок на основе анализа спроса и запасов [16];

- Выявление закономерностей в продажах, включая сезонные колебания и предпочтения клиентов [16];

- Анализ рентабельности различных направлений бизнеса и оценка эффективности использования ресурсов [35];

- Мониторинг ключевых показателей эффективности (KPI) и контроль достижения целей [17];

- Оптимизация бизнес-процессов путем выявления узких мест и неэффективных операций [14];

- Прогнозирование спроса, тренды на рынке и поведение конкурентов [14][16];

- Стратегическое планирование и оценка инвестиционных проектов [35].