CC BY
293. Головина Т.А. Концепция стратегического управления экономическими системами / Т.А. Головина, Е.Л. Тиханов // В сборнике: Стратегическое управление развитием социально-экономических систем: теория, практика. Материалы всероссийской научно-практической конференции. Воронеж, 2020. С. 20-24.
4. Головина Т.А. Современные аспекты стратегического планирования наукоемкого производства / Т.А. Головина, А.В. Полянин // Экономика и предпринимательство. 2020. № 9 (122). С. 1054-1058.
5. Головина Т.А. Тенденции современного менеджмента организаций в конкурентоспособной среде / Т.А. Головина, М.И. Белокурова, П. Абраев // В сборнике: Современные тенденции развития менеджмента и государственного управления. Материалы всероссийской очной научно-практической конференции. 2021. С. 59-67.
6. Захаркина Н.В. Адаптивный подход к разработке стратегии устойчивого развития промышленного предприятия / Н.В. Захаркина, Т.А. Алехина // В книге: Социально-экономические и правовые основы развития экономики. коллективная монография. Уфа, 2017. С. 118-131.
7. Ильин И.В. Особенности разработки и реализации стратегических решений в системе проектного финансирования / И.В. Ильин, Н.Н. Соколова, Н.В. Захаркина // Вестник ОрелГИЭТ. 2019. № 4 (50). С. 59-65.
8. Концепция общего и стратегического менеджмента: новые вызовы и возможности / Головина Т.А., Авдеева И.Л., Горбова И.Н., Докукина И.А., Караева Е.Н., Макарова Ю.Л., Парахина Л.В., Полянин А.В., Тугачева Л.В., Тычинская И.А. Коллективная научная монография / Орел, 2018.
9. Герасименко О.А. Место и роль финансовой стратегии в формировании функциональной стратегии организаций / О.А. Герасименко, М.И. Кулинич, В.В. Саенко, Ф.А. Азаматова // Естественно-гуманитарные исследования. - 2022. -№ 40(2). - С. 62-69. - EDN PMROTF.
10. Мирошниченко, М.А. Корпоративная стратегия организации как фактор прогрессивной системы управления / М.А. Мирошниченко, А.М. Граматикопуло, О.М. Пузанкова // Вестник Академии знаний. - 2021. - № 46(5). - С. 201-208. -DOI 10.24412/2304-6139-2021-5-201-208. - EDN OFWWJK.
EDN: YONJRY
Д.М. Назаров - д.э.н., заведующий кафедрой бизнес-информатики, заведующий кафедрой информационной безопасности, Уральский государственный экономический университет, Екатеринбург, Россия, slup2005@mail.ru,
D.M. Nazarov - doctor of economics, head of the department of business informatics, head of the department of information security, Ural state economic university, Almaty, st. Ekaterinburg, Russia.
ПРИМЕНЕНИЕ BI-ТЕХНОЛОГИИ В СИСТЕМЕ ГОСУДАРСТВЕННОГО И МУНИЦИПАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ APPLICATION OF BI-TECHNOLOGY IN THE SYSTEM OF STATE AND MUNICIPAL MANAGEMENT
Аннотация. Содержание статьи направлено на определение возможностей применения системных средств Business Intelligence в структуре управленческой деятельности и воздействию данных систем на качественный уровень осуществляемых процессов. Исследуется комплекс терминов в виде: менеджмента, информационных технологий, систем Business Intelligence, вендоров, аналитики бизнеса, и дашбордов. Цифровизация находит свое применение в каждой общественной области. Осуществляется постоянное внедрение цифровых инноваций в управлении ввиду выступления менеджмента в качестве важнейшей части экономической деятельности. Руководство на различных уровнях занимается исследованием информации и операциями по нахождению данных, процессами обработки, мониторинга и применения данных, что является ключевым критерием менеджмента. Управленческой деятельности на уровне государства также свойственно внедрять и применять инновации, не обходясь без систем Business Intelligence.
Abstract. The content of the article is aimed at determining the possibilities of using Business Intelligence system tools in the structure of management activities and the impact of these systems on the quality level of ongoing processes. A complex of terms is being explored in the form of: management, information technology, Business Intelligence systems, vendors, business analytics, and dashboards. Digitalization finds its application in every public area. There is a constant introduction of digital innovations in management due to the performance of management as an essential part of economic activity. Management at various levels is engaged in the study of information and operations to find data, the processes of processing, monitoring and applying data, which is a key criterion for management. Management activities at the state level also tend to introduce and apply innovations, without doing without Business Intelligence systems.
Ключевые слова: цифровизация, информационные технологии, Business Intelligence (BI-системы), аналитика, данные, информационно-аналитическая система, управление.
Keywords: digitalization, information technology, Business Intelligence (BI-systems), analytics, data, information and analytical system, management.
Введение
Нынешняя управленческая деятельность относительно разных элементов, неважно в государственных структурах либо частных организациях, всегда пользуется обработкой большого количества информации. Следуя прогнозным данным компании IDC, к 2022 году рыночному объему данной сферы будет свойственно зна-
92
Всероссийский журнал
чение 13.6 миллиардов долларов. Процессы обработки информации зачастую сводятся к применению ИИ (искусственный интеллект) и к процессам обработки языковых естественных элементов.
Здравоохранительная отрасль способна выступить в качестве позитивного примера интеграции цифровых инноваций. Еще в 2018 году государственные органы РФ начали активное финансирование трансформации инфраструктурных объектов, повышения квалификации кадров и совершенствования ИС в отрасли медицины. Данные на весну 2021 года говорят о работе 44 новейших цифровых систем, использование которых осуществило примерно 3 миллиона человек в 2020 году и примерно 1 миллион человек в 2021 году. Необходимо сказать, что основное направление цифровой трансформации заключается в сближении медицинских специалистов и пациентов, а не в их удалении, как может показаться на первый взгляд. Цифровизация также направлена на то, чтобы облегчить коммуникацию посредством удаления из деятельности ненужных операций.
Сфера транспорта тоже характерно стабильное внедрение подобных инноваций. К примеру, большая часть прогнозных данных на промежуток от 5 до 10 лет на предмет совершенствования отрасли имеет информацию о беспилотных транспортных средствах (в первую очередь, это относится к перевозкам грузов, логистическим процессам на море и сфере ЖКХ) и о методах экологической безопасности (например применение иных топливных ресурсов). Также, формирование комплексной платформы мультимедиа для каждого перевозчика вида «MaaS» (мобильности в виде услуги) даст возможность качественной организации транспортной деятельности и оказания позитивного влияния на психологические характеристики граждан относительно транспортной отрасли [1].
Применение BI-систем
Мощным положительном примером качественного применения ИТ выступает интеграция системы Business Intelligence. Это внедренная платформа обеспечения аналитики данных (Информационная система ИАО). Данная платформа создана еще в 2002 году. Создатели системы постоянно занимаются расширением комплекса технологических средств для того, чтобы обеспечивать качественную деятельность каждой отрасли общественной деятельности [2].
В 2019 году ИАО перешла на новую ступень собственного развития. Ключевые данные о городской деятельности теперь отправляются государственным органам в комфортном виде. Входящая информация собирается прямо здесь и сейчас и обладает данными о том, как работают различные программы и проекты на разных уровнях. Также это информация содержит прогнозные данные и состояние динамических показателей каждой отрасли общественной деятельности в городских структурах и коэффициенты деятельности при предвыборных кампаниях.
Ключевой плюс цифровой платформы - это конструктор элементов данных, который позволяет своевременно производить подготовку дашбордов (например, для будущего собрания). Данные отправляются как комплекс с фреймворками, отображающими сведения из ИС внешнего типа либо как интерактивные виджеты, содержащие текстовую, картографическую, графическую информацию, видео информацию или презентации. Начиная с 2020 года, вышеописанной платформе характерно использование нейросетей и прочих методик искусственного интеллекта для того, чтобы находить неочевидные последовательности, сокращать число и значение ошибочных действий и получать максимальный эффект от производимых действий [3].
Функциям ИС свойственно определенное разнообразие. Можно выделить только комплекс ключевых задач, в который входит наличие:
- хранения и нахождения данных, которые производят описание каждой отрасли общественного и финансового совершенствования городов;
- обеспечения исполнительных структур государства статистикой дистанционно вне зависимости от времени;
- контроля и исследования ключевой общественной и финансовой деятельности совершенствования городских структур (включая и муниципальный уровень);
- исследования общественного и финансового роста и сравнительной характеристики данных коэффициентов относительно прочих субъектов РФ;
- составления прогнозов финансового и общественного роста городских структур для того, чтобы решать стратегические задачи;
- анализа направлений социального повеления граждан (включая исследование по районам);
- автоматического подсчета коэффициентов эффективности работы государственных органов исполнительной власти на местном и региональном уровнях;
- поддержки деятельности по управлению правительственных органов в Санкт-Петербурге и руководящих лиц посредством отправки этим структурам аналитики и информации вместе с оценочными данными по прогнозам деятельности [2].
Цепь с задачами, имеющими общую связь, также используется во всех отраслях городской жизнедеятельности. Прогнозные данные на развитие в разных временных промежутках формируются в различных сферах в виде жизненного уровня граждан, рыночного пространства потребителей, стоимости жизненно важных товаров, уровня трудового рынка, степени преступности и прочего. Необходимо отметить, что для того, чтобы определить качество прогнозной информации, осуществляется проведение постоянной сверки с фактами, а уровень погрешности элементов информационной системы в большинстве случаев не более 5 % [4].
Обсуждение и выводы
Сейчас происходит формирование фундамента ближайших перспектив. Данный процесс ведет к определению, что процесс цифровой трансформации является не целью, а инструментом и средством, которое дает возможность сильнейшего продвижения в совершенствоания каждой жизненной отрасли, увеличивая также уровень эффективность управленческой деятельности.
Системам Business Intelligence характерно выступление в качестве основного средства в комплексе технологий флагманских предприятий во всех экономических сферах. BI-системы трансформируют собранную информацию для придания ей полезности, чтобы осуществлять качественную деятельность в сфере управления, эффективно производить измерение коэффициентов, точно и своевременно воздействовать на данный показатели и, в результате, приходить к достижению заданных целей [5].
Использование подобной платформы позволяет развивать деятельность по созданию планов, по созданию прогнозов, по созданию бюджетов и, кроме того, повышать скорость получения нужных данных, которые являются обязательными для качественной деятельности.
Основываясь на исследовании опыта, есть возможность определения конкретных рекомендательных мер и принципов по применению систем Business Intelligence:
- нужно произвести определение сферы использования цифровых нововведений для извлечения максимальной пользы в отдельной ситуации;
- необходимо получить поддержку применения BI-систем от руководящих лиц предприятия либо органов власти на различных уровнях;
- необходимо выбирать инструментарий с ответственностью и производить последующую интеграцию только необходимых средств;
- нужно произвести подготовку платформы, которая обеспечит мониторинг всего комплекса применяемой информации;
- необходимо произвести обеспечение эффективной связи комплексов сотрудников по технической части. Источники:
1. Азаренко Н. Business Intelligence: что такое В1система и зачем она нужна бизнесу. URL: https:// www.unisender.com/ru/support/about /glossary/ business-intelligence/ (дата обращения: 08.11.2022).
2. Голубева, А. В. Сущность трансформации цифровой экономики / А. В. Голубева // Умная цифровая экономика. -2022. - Т. 2. - № 3. - С. 75-78. - EDN YGEPWQ.
3. Голубин, А. В. Внедрение Power BI для визуализации данных абитуриентов и оценки работы приемной комиссии университета / А. В. Голубин // Умная цифровая экономика. - 2022. - Т. 2. - № 1. - С. 58-63. - EDN RUPTAM.
4. Евграфова Т. Данные - вторая нефть: как достичь цифровой зрелости // Деловой Петербург. 2021. № 62.
5. Куликова, Е. С. Направления развития государственной программы "Цифровая экономика" в Российской Федерации / Е. С. Куликова // Умная цифровая экономика. - 2022. - Т. 2. - № 3. - С. 64-67. - EDN GRWFQW.
6. Курышев Е. Перспективы рынка BI-решений в России (I часть) / Тренды на рынке ИТ. URL: https://www.it-world.ru/it-news/reviews/156762. html (дата обращения: 08.11.2022).
7. Курышев Е. Перспективы рынка BI-решений в России (II часть) / Тренды на рынке ИТ. URL: https://www.it-world.ru/it-news/reviews/157579. html (дата обращения: 08.11.2022).
8. Пешкова, Г. Ю. Перспективы применения технологий business intelligence (Bi) в Санкт-Петербурге / Г. Ю. Пешкова, А. Ю. Самарина // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. - 2021. - № 1(64). - С. 69-74.
- DOI 10.52897/2411-4588-2021-1-69-74. - EDN LASQVT.
