Details

Title Применение BI-технологий для мониторинга логистических процессов в автомобилестроении: выпускная квалификационная работа магистра: направление 38.04.05 «Бизнес-информатика» ; образовательная программа 38.04.05_02 «Бизнес-инжиниринг (международная образовательная программа)»
Creators Саяхов Артур Маратович
Scientific adviser Лёвина Анастасия Ивановна
Other creators Зотова Елизавета Александровна
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint Санкт-Петербург, 2021
Collection Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects business intelligence; bi-приложение; архитектура данных; qlik sense; большие данные; aws; витрина данных; автопроизводитель; дистрибуция; логистика; технологии; внедрение; анализ; мониторинг; bi-application; data architecture; big data; data mart; vehicle manufacturer; connected distribution; logistics; technologies; implementation; analysis; monitoring
Document type Master graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Master
Speciality code (FGOS) 38.04.05
Speciality group (FGOS) 380000 - Экономика и управление
DOI 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-1012
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key ru\spstu\vkr\20977
Record create date 4/4/2023

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Данная работа посвящена изучению технологий Big Data и Business intelligence для повышения эффективности анализа данных производителя транспортных средств. В исследовании поставлены следующие задачи: − изучить автопроизводителя; − проанализировать процесс дистрибуции компании; − изучить теоретические аспекты технологий Big Data; − изучить теоретические аспекты технологий Business Intelligence; − проанализировать рынок BI-технологий; − принять решение о выборе оптимального решения в области бизнес-аналитики для производителя; − изучить инфраструктуру и архитектуру данных компании, выявить «узкие места» и способы улучшения; − разработать BI-приложение и оценить результат его внедрения. Магистерская диссертация включает в себя несколько методов исследования, таких как основные общенаучные методы исследования, сравнительный анализ, архитектурное моделирование, моделирование данных, метод статической оценки эффективности IT-проектов. Основными результатами работы являются: − дан краткий обзор автопроизводителя и процесса дистрибуции; − изучены основные аспекты Big Data и Business Intelligence; − на основе анализа рынка BI было выбрано лучшее BI-решение; − исследована инфраструктура и архитектура данных компании, рассмотрены узкие места, приняты решения по улучшению; − разработано BI-приложение, оценен результат его внедрения.

The given work is devoted to studying Big Data and Business intelligence technologies to increase the efficiency of data analysis of the vehicle manufacturer. The research set following goals: ‒ investigate a vehicle manufacturer; ‒ analyse the company’s distribution process; ‒ explore theoretical aspects of Big Data technologies; ‒ explore theoretical aspects of Business Intelligence technologies; ‒ analyse a market of Business Inteligence technologies; ‒ decide the best Business Intelligence solution for the manufacturer; ‒ investigate the company’s data infrastructure and architecture and decide how to improve it; ‒ develop a BI application and evaluate the result of its implementation. The master thesis includes several research methods, such as basic general scientific methods of research, comparative analysis, architectural modeling, data modeling, method of static evaluation of the effectiveness of IT-projects. The main results of the paper are: ‒ a brief overview of vehicle manufacturer was given and its distribution process was analysed; ‒ basic Big Data and Business Intelligence aspects were explored; ‒ BI market was analysed; ‒ the best BI solution was decided due to BI market analysis; ‒ company’s data infrastructure and architecture was investigated, bottlenecks were considered, improvements were decided; ‒ BI application was developed, the result of its implementation was evaluated.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 11 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics