Аналитическая платформа deductor в учебном процессе регионального вуза

ANALYTICAL PLATFORM DEDUCTOR IN EDUCATIONAL PROCESS OF REGIONAL INSTITUTION OF HIGHER EDUCATION



З.М. Ломаза
Z.M. Lomaza
доцент кафедры информационных технологий, безопасности и права, Государственный институт экономики, финансов, права и технологий, кандидат экономических наук, доцент
senior lecturer, the Department of Information Technology, Safety and Law, the State Institute of Economics, Finance, Law and Technology, PhD in Economics, associate professor
г. Гатчина
Gatchina

Ключевые слова:

  • интеллектуальный анализ данных
  • аналитические системы
  • OLTP-технологии
  • Data Warehouse – хранилище данных
  • OLAP – многомерный анализ данных
  • Data Mining – добыча данных
  • Knowledge Discovery in Databases – обнаружение знаний в базах данных

Keywords:

  • intellectual data analysis
  • analytical systems
  • OLTP technology
  • Data Warehouse
  • OLAP - On-Line Analytical Processing
  • Data Mining
  • Knowledge Discovery in Databases

В статье рассмотрены вопросы совершенствования образовательного процесса при формировании профессиональных компетенций по направлениям подготовки бакалавров в региональном вузе Ленинградской области, требующих приобретения знаний, умений и навыков для выполнения интеллектуального анализа данных и решения аналитических задач. Автором предложено в процессе по основным профилям направления «Экономика» в качестве основной аналитической платформы применять Deductor Stadio Academic.

We consider issues of improving the educational process when developing professional competences in accordance with the directions of bachelor’ training at a regional institution of higher education in Leningrad region. The competences in question require knowledge, competencies and skills to carry out intellectual analysis of data and to solve analytical problems. We suggest using Deductor Stadio Academic as the main analytical platform for training students of economics.

Обзор статьи

В современных условиях развитие информационных систем и информатизация всех видов экономической деятельности – одно из активных и злободневных направлений в прикладной науке и технике. Автоматизация систем сбора, передачи, хранения и накопления информации и последующая ее аналитическая обработка вызывают потребность в квалифицированных специалистах, способных выполнить анализ структурированной и неструктурированной информации на разных уровнях деятельности организации и предприятия: операционном, тактическом, стратегическом. Это нашло отражение в требованиях, установленных в федеральных государственных образовательных стандартах высшего образования (далее – ФГОС ВО).
Рассмотрим процесс формирования компетенции будущих бакалавров на примере деятельности регионального вуза Ленинградской области – Государственного института экономики, финансов, права и технологий.
Государственный институт экономики, финансов, права и технологий (далее – ГИЭФПТ) готовит специалистов по направлениям «Экономика», «Сервис», «Менеджмент». В соответствии с требованиями ФГОС ВО институт должен обеспечить формирование определенных компетенций, в частности, для направления «Экономика»:
- «способность осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения профессиональных задач;
- способность собрать и проанализировать исходные данные, необходимые для расчета экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов;
- способность анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических показателей;
- способность использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии;
- способность осуществлять оперативное планирование продаж, организовывать розничные продажи, реализовывать различные технологии продаж в страховании, анализировать эффективность каждого канала продаж» [1].
Процесс формирования компетенций будущих бакалавров по направлениям «Экономика» (специализации: «Экономика организаций и предприятий», «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет и аудит», «Бизнес-информатика»), «Сервис», «Социальная работа», «Государственное и муниципальное управление» достижим в том случае, если студенты имеют представление о современных программных продуктах, обладают навыками использования типизированных и универсальных систем обработки данных, предназначенных для анализа данных из различных предметных областей. Следует отметить, что программные продукты позволяют проводить глубокий и разносторонний анализ благодаря заложенным в них математическим методам. В настоящее время существует проблема упорядочения и анализа больших объемов данных. Как известно, информация – это данные и адекватные им методы. То есть, для того чтобы данные стали информацией, нужны соответствующие информационные технологии. Если раньше многих специалистов в большей степени интересовала проблема упорядочения данных, то в современных условиях – необходимость обрабатывать и анализировать большие объемы данных, выполнять оперативный и интеллектуальный анализ данных, принимать решения в сфере своей профессиональной деятельности.
На рисунке отображено использование информационных технологий на разных уровнях управления. Информационные технологии, используемые на первом уровне управления, – это OLTP-технологии (On-line Transaction Processing). Как отмечают многие авторы [2], OLTP-технологии, а именно: интернет-технологии, технологии документооборота и др. Многие профессиональные компьютерные программы хорошо известны и активно внедряются в учебные процессы высших учебных заведений. Известные бухгалтерские системы являются примером элементарной транзакционной системы.
На втором уровне управления находят применение и OLTP-технология, и OLAP (On-line Analytical Processing)-технологии. Третий уровень, стратегический, требует применения OLAP-технологии, так как основные решаемые задачи на этом уровне – бизнес-анализ. От современных молодых специалистов в области экономики требуется умение выполнить интеллектуальный анализ данных. Поэтому современное высшее учебное заведение должно формировать у студентов навыки в решении задач анализа бизнес-процессов на всех стадиях управления в организационно-экономической сфере, что вызывает необходимость применения современных аналитических интеллектуальных информационных систем для студентов всех специальностей.
Технологии в этой области развивались постепенно, начиная от обычных пакетов статистической обработки данных. «В России используются западные и отечественные статистические пакеты. Наиболее известные западные пакеты для статистического анализа – это SAS-Statistics, SPSS, STATISTICA, MINITAB и др. Среди отечественных пакетов выделяют следующие: STADIA, ЭВРИСТА, Стат-Эксперт, Статистик-Консультант, САНИ и др.» [3]. К сожалению, использование многих статистических пакетов в учебном процессе невозможно из-за их дороговизны и необходимости специальной подготовки студентов в области математической статистики.

Список использованной литературы

1. Федеральные государственные образовательные стандарты высшего образования: [сайт]. URL: http://fgosvo.ru/uploadfiles/fgosvob/380301.pdf (дата обращения: 30.10.17).
2. Вдовин В.М., Суркова Л.Е., Шурупов А.А. Предметно-ориентированные экономические информационные системы. М.: Дашков и К, 2009. 388 с.
3. Национальный Открытый Университет «Интуит»: [сайт]. URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/3632/874/lecture/14309 (дата обращения: 30.10.2017).
4. «Base Group Labs» – Системы анализа данных // Basegroup.ru. описание платформы: [сайт]. URL: https://basegroup.ru/deductor/description (дата обращения: 30.10.2017).

РФ, Ленинградская область, г. Гатчина, ул. Рощинская, д. 5 к.2