ПЕРІОДИЧНІ ВИДАННЯ ХДУ

Permanent URI for this communityhttps://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/777

Browse

Subject: search.filters.subject.information systems

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    КОНЦЕПТУАЛЬНІ ОСНОВИ ПРАКТИЧНОГО ЗАСТОСУВАННЯ БІЗНЕС-АНАЛІТИКИ
    (2022) Вінничук, О. Ю.; Вінничук, І. С.; Білоскурський, Р. Р.; Vinnychuk, O.; Vinnychuk, I.; Biloskurskyy, R.
    У статті досліджено та систематизовано підходи до терміна «бізнес-аналітика» як процесу обробки та вивчення даних за допомогою визначених методів і перетворення даних нанові знання для підвищення ефективності діяльності підприємства. Проведено огляд сучасних закордонних наукових публікацій із бізнес-аналітики. Виокремлено компоненти бізнес-аналітики: візуалізація даних, агрегування даних, інтелектуальний аналіз даних, ідентифікація асоціацій та послідовностей, прогнозування, оптимізація. Детально досліджено основні етапи бізнес-аналітики: описова аналітика, діагностична аналітика, прогнозна аналітика, рекомендаційна аналітика. Проведено класифікацію типів та методів бізнес-аналітики. Проаналізовано основні характеристики найпоширеніших програмних продуктів візуалізації даних Tableau та Microsoft Power BI. The article investigates and systematizes the existing approaches to the term "business analyst" as a process of processing and studying data using certain methods and converting data into new knowledge to improve the efficiency of the enterprise. Business intelligence is defined as a set of methods, technologies, systems, practices, methodologies and programs that analyze business data. This analysis allows the company to understand and analyze the market position and make timely management decisions. A review of modern foreign scientific publications on business analytics. Despite the significant number of publications, the topic of research on the application of business intelligence methods is relevant and needs further study. The components of business analytics are highlighted: data visualization, data aggregation, data mining, identification of associations and sequences, forecasting, optimization. The main stages of business analytics are studied in detail: descriptive analytics, diagnostic analytics, forecast analytics, recommendation analytics. The classification of types and methods of business analytics is carried out. Huge amounts of data that characterize the external business environment and activities of the enterprise do not allow to analyze and build scenarios for decision-making without modern information technology. The use of information technology business intelligence is a prerequisite for business management. The availability of business intelligence software is further enhanced by cloud technologies and services. The main characteristics of the most common data visualization software products Tableau and Microsoft Power BI are analyzed. Tableau is a series of visualization and data processing products used to create business intelligence and visual reporting. Microsoft Power BI is a web set of business intelligence tools that features high-quality and fast data visualization. Further development of business intelligence tools is related to the concept of "Industry 4.0", which provides for the automatic generation and analysis of large data sets.
  • No Thumbnail Available
    Item
    RATING SYSTEMS FOR SCIENTOMETRIC INDICES OF UNIVERSITIES: KEY ASPECTS, DEVELOPMENT, IMPLEMENTATION
    (2018) Spivakovsky, O.; Vinnyk, M.; Poltoratskiy, M.; Тarasich, Y.; Bystriantseva, A.; Panova, K.; Spivakovska, Y.; Співаковський, О. В.; Вінник, М. О.; Полторацький, М. Ю.; Тарасіч, Ю. Г.; Бистрянцева, А. М.; Панова, К. О.; Співаковська, Є. О.; Мельниченко, А. С.
    Our time is characterized by the phenomenal acceleration of knowledge accumulation and the complication of its structure. Today information technologies are one of main ways to arrange and create effective tools for organizing the interaction and processing large amount of information. Nowadays academic institutions need to rely on special research, analysis of accumulated achievements and, on this basis, to develop forecasts, identify trends and prospects for the development of a scientific or other industry, and evaluate its potential. Today many information systems attempt to create methods and technologies of processing and saving information on the activities of scientists. The article provides a brief overview of rating systems for scientometric indices of universities. In our opinion, information of university’s scientific activity should be presented in the rating form, which gives an opportunity to analyze development in different directions and changes. The key idea of the article is presenting of our experience in developing system of automatic construction of ratings of scientific organizations based on their scientometric indicators in Scopus, Google Scholar and Web of Science. The main task of the system is automatic construction of consolidated rating of scientists, research groups, and organizations according to indicators of processed scientometric systems (Scopus, Google Scholar and Web of Science). These indicators are h-index, citations (numbers of total citations of documents that are indexed by the system), total number of scientist’s publications. The philosophy of the system is providing open data of different scientometric systems, and possibility to deploy our system in other organizations and customize it for individual goals and tasks. Сьогодні інформаційні технології є одним з основних способів формування і створення ефективних інструментів для організування взаємодії та опрацювання великої кількості інформації. У наш час академічні установи повинні спиратися на спеціальні дослідження, аналіз накопичених досягнень і на цій основі розробляти прогнози, визначати тенденції та перспективи розвитку наукової чи іншої галузі й оцінити її потенціал. Сьогодні багато інформаційних систем намагаються створити методи і технології опрацювання та збереження інформації про діяльність учених. У статті наведено короткий огляд рейтингових систем для обліково-метричних показників закладів вищої освіти. На нашу думку, інформація про наукову діяльність університету повинна бути представлена у формі рейтингу, що дає можливість аналізувати розвиток у різних напрямах та змінах. Ключовою ідеєю статті є представлення нашого досвіду у створенні системи автоматичної побудови рейтингів наукових організацій на основі їх наукометричних показників у Scopus, Google Scholar та Web of Science. Філософія системи полягає у забезпеченні відкритих даних різних науково-вимірювальних систем, можливості розгортати її в інших організаціях та налаштовувати на індивідуальні цілі й завдання. Описано нові сервіси, що використовуються в системі. Розширено частину «Структура системи». У ній подано опис усіх вкладок сайту системи, приклад списку авторських публікацій, представлено використання семантичної мережі для відображення відносин між авторами. Також ми подаємо математичну модель, що використовується в нашій системі для аналітичного аналізу, і спеціальні діаграми, розроблені в системі для відображення особистого внеску вченого в наукову діяльність університету.