Объектом исследования является студия по сопровождению брендов ООО «Черника». Целью выпускной квалификационной работы является повышение эффективности работы компании за счет реализации внутреннего проекта по подготовке больших данных. Основные задачи ВКР: исследовать и описать организационную структуру и бизнес процессы объекта исследования, изучить реализацию процесса подготовки данных, предложить решение по повышению качества этого процесса, оценить эффективность предлагаемого решения. Были проведены исследования, которые показали, что для реализации ключевого направления компании по сохранности бренда, необходимо иметь предварительно обработанные изображения. Компания выводит процесс разметки, классификации и коррекции таких изображений на аутсорсинг, но полученные в результате данные не соответствуют предъявляемым требованиям. При описании бизнес процессов компании использовалось приложение ERwin Process Modeler. В ходе ВКР был проведен анализ рынка подготовки данных, выявлены причины плохого качества проведения процесса подготовки, рассмотрена возможность отказа от аутсорсинга и внедрения в компанию отдела, который бы взял на себя всю работу по организации процедуры подготовки данных. Был разработан проект по реализации платформы, позволяющей повысить качество процессов подготовки изображений для обучения нейронной сети, а также произведена оценка экономической эффективности от его внедрения. Применение на практике разработанного проекта имеет большое значение для организации, так как позволит сократить затраты на подготовку данных, улучшить их качество, а также увеличить прибыль компании.

The object of the study is the studio for the maintenance of the brands LLC "Chernika". The purpose of the final qualifying work is to increase the efficiency of the company through the implementation of an internal project for the preparation of big data. The main tasks of this work are to investigate and describe the organizational structure and business processes of the object of study, study the implementation of the data preparation process, propose a solution to improve the quality of this process, evaluate the effectiveness of the proposed solution. Studies have been conducted that showed that in order to implement the key direction of the company for the preservation of the brand, it is necessary to have pre-processed images. The company displays the process of marking, classifying and correcting such images for outsourcing, but the resulting data does not meet the requirements. When describing the company's business processes, the erwin process modeler application was used. During the work, an analysis of the data preparation market was carried out, the reasons for the poor quality of the preparation process were identified, the possibility of refusing outsourcing and introducing a department into a company that would take over all the work on organizing the data preparation procedure was examined. A project was developed to implement the platform, allowing to improve the quality of image preparation processes for neural network training. The practical application of the developed project is of great importance for the organization, as it will reduce the cost of preparing data, improve their quality, and also increase the company's profit.