Перспективні програмні інструменти для аналізу даних у бізнесі

ПЕРСПЕКТИВНІ ПРОГРАМНІ ІНСТРУМЕНТИ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДАНИХ У БІЗНЕСІ

PROSPECTIVE SOFTWARE TOOLS FOR DATA ANALYSIS IN BUSINESS

 Сторінки: 78-79. Номер: №1, 2022 (305) 
 Автори:
ЛІЩИНСЬКА Л. Б.
https://orcid.org/0000-0001-9827-1260
e-mail: LLBnFiL1@gmail.com
Вінницький національний технічний університет
ДОБРОВОЛЬСЬКА Н. В.
https://orcid.org/0000-0002-7041-7878
e-mail: natali0212@ukr.net
Вінницький торговельно-економічний інститут
Київського національного торговельно-економічного університету

Lydmyla LISHCHYNSKA
Vinnytsia National Technical University
Natalia DOBROVOLSKA
Vinnitsa Trade and Economics Institute of  Kyiv National Trade and Economics University
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2022-305-1-78-79

Анотація мовою оригіналу

В роботі наведено результати дослідження перспективних програмних інструментів для аналізу даних, які можуть бути застосовані для ведення вітчизняного бізнесу, їх характеристика, визначення особливостей, переваг і недоліків різних інструментів бізнес-аналітики, рекомендацій щодо впровадження. Інструменти аналізу даних надають можливість значно покращити роботу компанії, але тільки тоді, коли при обранні інструменту, його впровадженні і підтримці враховуються всі особливості бізнес-процесів компанії. Програмні інструменти бізнес-аналітики допомагають аналізувати свої набори даних для прийняття обґрунтованих управлінських рішень, покращення процесів, формування і досягнення бізнес-цілей.
Ключові слова: аналіз даних, бізнес-аналітика, інтелектуальний аналіз даних, програмні інструменти.

Розширена анотація англійською  мовою

The article presents the results of a research of promising software tools for data analysis that can be used for domestic business, their characteristics, identifying features, advantages and disadvantages of various business intelligence tools, recommendations for implementation. Data analysis tools provide an opportunity to significantly improve the company’s performance, but only when the selection of the tool, its implementation and maintenance take into account all the features of the company’s business processes. Business analytics software tools help you analyze your datasets to make informed management decisions, improve processes, and shape and achieve business goals.To choose the right business intelligence tools, you need to consider the most important factors: visual functionality, flexibility, integration, customization, mobility, learning requirements, pricing, IT support, cloud or local BI deployment, and more. In addition, you need to identify the functions that are most important to your company, will allow you to get a balanced option: meet current needs and anticipate further growth. The main functions offered by BI suppliers: debugging information panels; built-in analytics; functions of joint work; remote access by mobile devices; independent data preparation; advanced analytics, etc. Areas of use of data mining are virtually unlimited, in particular, its use by commercial enterprises that implement projects based on information repositories can gain significant advantages over competitors, as well as in strategic planning. Data is a powerful tool for business transformation, forcing companies to use modern business intelligence tools and seek experts to help understand, decipher and interpret hidden trends in the industry and the market. This is especially true when working with Вig data.
Keywords:  data analysis, business analytics, data mining, software tools.

Література

1. Бойко Н.І. Перспективні технології дослідження великих даних у розподілених інформаційних системах. Радіоелектроніка, iнформатика, управління, 2017. №4. С. 66–76.
2. Пономаренко І. В., Телеус А. В. Бізнес-аналітика як ефективний інструмент обробки даних. Проблеми інноваційно-інвестиційного розвитку. 2020. № 23. С. 64-70.
3. Беккауер А. Використання технологій Data Mining для автоматизації бізнес-процесів на виробництві. Системи обробки інформації. 2016. № 1 (138). С. 161–164.
4. Ілляшенко К. Сучасні інформаційні методи аналізу даних. Економічні науки. Облік і фінанси. 2015. № 12 (45). Ч. 2. С. 97–102.
5. Ліщинська Л.Б. Впровадження Business Intelligence для ефективного управління підпримством. L Науково-технічна конференція підрозділів Вінницького національного технічного університету (2021): збірник доповідей (Вінниця, 10-12 березня 2021). Вінниця: ВНТУ, 2021. URL: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2021/paper/view/12330/10310
6. Ліщинська Л.Б. Перспективи ефективного управління в умовах цифрової економіки. L Науково-технічна конференція підрозділів Вінницького національного технічного університету (2021): збірник доповідей (Вінниця, 10-12 березня 2021). Вінниця: ВНТУ, 2021. URL: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2021/paper/view/12330/10310.
7. Ліщинська Л.Б., Капніна Л. В. Інструменти обробки і аналізу великих даних. Цифрова економіка: матеріали національної науково-методичної конференції (м. Київ, ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана» 4-5 жовтня 2018 р.) 2018. С.161-164.
8. Ліщинська Л.Б. Технології управління бізнес-процесами підприємства. Соціально-політичні, економічні та гуманітарні виміри європейської інтеграції України: Збірник наук. праць VІІІ Міжн. наук.-практ. конф. (Вінниця, 03 червня 2020 р.). 2020. Ч. 2. С. 245-256.

References

1. Boyko N. І. Advanced technologies of big data research in distributed information systems. Radio Electronics, Computer Science, Control. 2017. № 4. Р. 66–76.
2. Ponomarenko I., Teleus A. Business analysis as an effective data processing tool. The Problems of Innovation and Investment-Driven Development. 2020. № 23. С. 64-70.
3. Bekkauer A. Vykorystannia tekhnolohii Data Mining dlia avtomatyzatsii biznes-protsesiv na vyrobnytstvi. Systemy obrobky informatsii. 2016. № 1 (138). S. 161–164.
4. Illiashenko K. Suchasni informatsiini metody analizu danykh. Ekonomichni nauky. Oblik i finansy. 2015. № 12 (45). Ch. 2. S. 97–102.
5. Lishchynska L.B. Vprovadzhennia Business Intelligence dlia efektyvnoho upravlinnia pidprymstvom. L Naukovo-tekhnichna konferentsiia pidrozdiliv Vinnytskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu (2021): zbirnyk dopovidei (Vinnytsia, 10-12 bereznia 2021). Vinnytsia: VNTU, 2021. URL: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2021/paper/view/12330/10310
6. Lishchynska L.B. Perspektyvy efektyvnoho upravlinnia v umovakh tsyfrovoi ekonomiky. L Naukovo-tekhnichna konferentsiia pidrozdiliv Vinnytskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu (2021): zbirnyk dopovidei (Vinnytsia, 10-12 bereznia 2021). Vinnytsia: VNTU, 2021. URL: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2021/paper/view/12330/10310.
7. Lishchynska L.B., Kapnina L. V. Instrumenty obrobky i analizu velykykh danykh. Tsyfrova ekonomika: materialy natsionalnoi naukovo-metodychnoi konferentsii (m. Kyiv, DVNZ «Kyivskyi natsionalnyi ekonomichnyi universytet imeni Vadyma Hetmana» 4-5 zhovtnia 2018 r.) 2018. S.161-164.
8. Lishchynska L.B. Tekhnolohii upravlinnia biznes-protsesamy pidpryiemstva. Sotsialno-politychni, ekonomichni ta humanitarni vymiry yevropeiskoi intehratsii Ukrainy: Zbirnyk nauk. prats VIII Mizhn. nauk.-prakt. konf. (Vinnytsia, 03 chervnia 2020 r.). 2020. Ch. 2. S. 245-256.