Details

Title Разработка проекта внедрения системы по управлению данными для машинного обучения в компании, занимающейся разработкой решений на базе искусственного интеллекта: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 38.03.05 «Бизнес-информатика» ; образовательная программа 38.03.05_02 «Электронный бизнес»
Creators Егорова Полина Олеговна
Scientific adviser Никоноров Валентин Михайлович
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint Санкт-Петербург, 2025
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects искусственный интеллект ; машинное обучение ; сбор данных ; обработка данных ; управление данными ; архитектура ПО ; artificial intelligence ; machine learning ; data collection ; data processing ; data management ; software architecture
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 38.03.05
Speciality group (FGOS) 380000 - Экономика и управление
DOI 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-3099
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\36051
Record create date 8/5/2025

Allowed Actions

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

Group Anonymous
Network Internet

Целью работы явилась разработка проекта внедрения собственной системы по управлению данными для машинного обучения на предприятие ООО «ЦРТ». Задачи работы: - исследование понятия машинное обучение и его актуальности; - анализ недостатков в существующих процессах обработки данных; - проектирование архитектуры системы управления данными; - планирование проекта внедрения системы управления данными для машинного обучения, определение команды и выявление рисков; - анализ результатов проекта внедрения. Работа выполнена на базе компании ООО «ЦРТ». Методы: сбор и анализ данных, моделирование текущих и целевых бизнес-процессов, составление функциональных и нефункциональных требований, моделирование архитектуры системы, построение диаграммы Ганта, оценка эффективности проекта. Основные результаты работы: - смоделированы текущие и целевые бизнес-процессы обработки данных; - сформированы функциональные и технические требования к системе управления данными; - разработана архитектура системы по управлению данными для машинного обучения; - сформирован план и команда проекта, оценены проектные риски; - проведена оценка эффективности проекта внедрения. Практическая значимость работы состоит в возможности применения результатов работы по разработке и внедрению системы по управлению данными для машинного обучения на предприятии ООО «ЦРТ». Выводы. Задачи ВКР решены, цель достигнута, определена область применения результатов.

The purpose of the work is to develop a project for implementing a proprietary data management system for machine learning at the enterprise LLC «STC». Tasks of work: - research of the concept of machine learning and its relevance; - analysis of disadvantages in the existing data processing processes; - design of the architecture of a data management system; - planning project for the implementation of a data management system for machine learning, team composition and risk identification; - analysis of the implementation project results. Work is performed on the basis of LLC «STC» company. Methods: data collection and analysis, modeling of current and target business processes, formulation of functional and non-functional requirements, system architecture modeling, Gantt chart construction, project effectiveness evaluation. The main results of the work: - current and target business processes of data processing are modeled; - functional and technical requirements for the data management system are formulated; - the architecture of the data management system for machine learning is developed; - the project plan and team are formed, project risks are identified; - evaluation of the effectiveness of the implementation project is completed. The practical significance of the work is determined by the possibility of applying the results for the development and implementation of a data management system for machine learning at LLC “STC”. Conclusions. The tasks of the thesis have been solved, the goal has been achieved, the scope of the results has been determined.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read
Internet Authorized users SPbPU
Read
Internet Anonymous
  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. ХАРАКТЕРИСТИКА КОМПАНИИ И ОСОБЕННОСТИ ЕЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
    • 1.1. Анализ деятельности предприятия
    • 1.2. Описание и анализ процессов управления данными. AS IS
      • 1.2.1. Построение диаграммы описания процессов управления данными для машинного обучения
      • 1.2.3. Выявление проблем, требующих информационной поддержки
    • 1.3. Формирование требований и ограничений
    • 1.4. Анализ рынка существующих решений
    • 1.5. Обоснование необходимости самостоятельной разработки
  • 2. РАЗРАБОТКА ПРОЕКТА ВНЕДРЕНИЯ ИС АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ
    • 2.1. Выбор методологии управления проектом внедрения ИС
    • 2.2. Проектирование системы
      • 2.2.1. Инжиниринг требований к системе
      • 2.2.2. Архитектура решения
      • 2.2.3. Варианты использования системы
      • 2.2.4. Модель TO BE
    • 2.3. Планирование проекта
      • 2.3.1. Планирование этапов проекта
      • 2.3.2. Описание содержания проектных операций
      • 2.3.3. Формирование команды проекта
      • 2.3.4. Составление графика
    • 2.4. Управление рисками проекта
  • 3. ОЖИДАЕМЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ ОТ ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ
    • 3.1. Расчет затрат
      • 3.1.1. Определение сроков
      • 3.1.2. Расчет затрат на разработку
      • 3.1.3. Расчет капительных затрат
      • 3.1.4. Расчет эксплуатационных затрат
    • 3.2. Оценка экономического эффекта
    • 3.3. Оценка коммерческой эффективности
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Access count: 0 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics