Оптимізація методів збору та аналізу даних для бізнесу з використанням сучасних інформаційних технологій

Abstract

UA : Робота викладена на 68 сторінках друкованого тексту, містить 7 рисунків, 11 таблиць, 31 джерело, 1 додаток. Об’єкт дослідження – методи збору та аналізу даних, що застосовуються у бізнесі для оптимізації управлінських рішень. Мета роботи – розробка методів і програмного забезпечення для оптимізації процесів збору, обробки та аналізу даних у бізнес-середовищі із використанням сучасних інформаційних технологій. Методи дослідження – аналітичні методи для огляду предметної області, алгоритми кластеризації та прогнозування, методи автоматизації процесів збору даних, статистичні та математичні методи для аналізу інформації. У роботі проведено аналіз сучасних технологій збору, обробки та аналізу даних, включаючи хмарні сервіси, BI-платформи та алгоритми машинного навчання. Розроблено архітектуру системи, яка складається з модулів збору, обробки, аналізу та візуалізації даних. Реалізоване програмне забезпечення забезпечує інтеграцію з API, автоматизацію та очищення даних. Результати роботи підтверджують ефективність розробленого підходу, що дозволяє підвищити точність аналізу, автоматизувати рутинні процеси та скоротити витрати часу. Програмне забезпечення рекомендовано для використання в різних галузях бізнесу, таких як фінанси, логістика, маркетинг та клієнтське обслуговування. Розроблена система є гнучкою та перспективною для подальшого вдосконалення шляхом інтеграції з хмарними платформами, підтримки великих даних та впровадження методів машинного навчання.EN : The work is presented on 68 pages of printed text, 7 figure, 11 tables, 31 references, 1 annex. Object of research – methods of data collection and analysis used in business to optimize managerial decision-making. Purpose of the study – to develop methods and software for optimizing the processes of data collection, processing, and analysis in the business environment using modern information technologies. Research methods – analytical methods for reviewing the subject area, clustering and forecasting algorithms, automation methods for data collection processes, statistical and mathematical techniques for data analysis. The study includes an analysis of modern technologies for data collection, processing, and analysis, such as cloud services, BI platforms, and machine learning algorithms. The architecture of the system was developed, consisting of modules for data collection, processing, analysis, and visualization. The implemented software ensures integration with APIs, automation, and data cleaning. The results confirm the efficiency of the developed approach, allowing for improved accuracy in analysis, automation of routine processes, and reduced time costs. The software is recommended for use in various business sectors, such as finance, logistics, marketing, and customer service. The developed system is flexible and has potential for further enhancement through integration with cloud platforms, support for big data, and the introduction of machine learning methods.