Details

Целью работы явилось совершенствование концепции управления данными с целью совершенствования их качества при внедрении технологий машинного обучения в ритейл-компании. Задачи работы: ­1) выявить проблемы, связанные с недостаточным уровнем организации работы с данными и оценить аналитическую зрелость компании; ­ 2) обосновать необходимость развития концепции управления данными; ­ 3) составить целевую архитектурная модель ритейл-компании при внедрении технологий машинного обучения; ­ оценить экономическую эффективность от совершенствования качества данных. Работа выполнена на базе российской ритейл-компании. Методы: сбор и анализ данных, моделирование бизнес-процессов в BPMN, моделирование мотивационного аспекта, статические методы оценки эффективности проекта. Основные результаты работы: ­ 1) выявлены проблемы, связанные с недостаточным уровнем организации работы с данными; ­ 2) исследованы подходы к управлению на основе данных; ­ 3) оценена аналитическая зрелость компании; ­ 4) смоделированы и проанализированы бизнес-процессы; ­ 5) смоделирована и проанализирована целевая архитектура; ­ 6) рассчитаны показатели экономической эффективности. Практическая значимость работы определяется совершенствованием качества данных, достаточным для функционирования внедряемых технологий. Выводы. Задачи ВКР решены, цель достигнута, определена область применения результатов.

The aim of the paper was to improve the concept of data management in order to improve data quality when implementing machine learning technologies in a retail company. Tasks: ­1) to identify the problems associated with the insufficient level of organization of work with data; 2) to assess the analytical maturity of the company in question; ­3) to justify the need to develop the concept of data management; ­4) to develop the “to be” architectural model of a retail company when implementing machine learning technologies; 5)­ to evaluate the economic efficiency of data quality improvement. Work is performed on the basis of a Digital Hotel apart-hotel. Methods: data collection and analysis, business process modeling in BPMN, modeling of motivational aspect, architecture modeling, static methods of project performance evaluation. The main results of the work: ­ 1) problems related to the insufficient level of organization of work with data were identified; ­ 2) approaches to data-based management were investigated; ­ 3) analytical maturity of the company was assessed; ­ 4) business processes were modeled and analyzed; ­ 5) target architecture modeled and analyzed; ­ 6) economic efficiency indicators were calculated. The practical significance of the work is determined by the improvement of data quality sufficient for the functioning of the implemented technologies. Conclusions. The tasks of the thesis have been solved, the goal has been achieved, the scope of the results has been determined.