Details

Целью работы является разработка архитектуры BI-системы с модулем предиктивной аналитики для повышения управляемости подписочной модели продукта «Домашняя школа» онлайн-школы «Фоксфорд» за счёт ранней идентификации обучающихся в зоне риска оттока и автоматизации формирования управленческой отчётности. Задачи работы: — рассмотреть теоретические основы построения BI-систем и предиктивной аналитики применительно к задачам онлайн-образования; — провести сравнительный анализ применимых BI-платформ с учётом ограничений санкционного режима и обосновать выбор технологического стека; — обосновать выбор метода машинного обучения и стратегии валидации модели прогноза оттока; — проанализировать бизнес-модель и IT-ландшафт онлайн-школы, смоделировать процессы AS-IS и сформировать систему ключевых показателей; — разработать целевую архитектуру, модель данных хранилища, регламент ETL-процессов, спецификацию модуля предиктивной аналитики и мок-апы интерфейса; — оценить экономическую эффективность предлагаемого решения. Методы исследования: системный анализ, моделирование бизнес-процессов и архитектуры предприятия (ArchiMate 3.x), размерное моделирование данных (Kimball), сравнительный анализ, машинное обучение (логистическая регрессия), оценка инвестиционной эффективности (NPV, IRR, DPP, PI). Основные результаты работы: сформирован комплект проектной документации (целевая архитектура, модель данных хранилища, регламент ETL-процессов, спецификация ML-модуля, мок-апы интерфейса); проведена оценка экономической эффективности проекта. Практическая значимость работы определяется пригодностью полученного комплекта проектной документации к применению при разработке аналитического контура в онлайн-школах среднего и крупного масштаба. Выводы. Задачи ВКР решены, цель достигнута, определена область применения результатов.

The purpose of the work is to design the architecture of a BI system with a predictive analytics module to improve the manageability of the subscription model of the «Home School» product of the Foxford online school through early identification of students at risk of churn and automation of management reporting. Tasks of the work: – to review the theoretical foundations of BI systems and predictive analytics for online education tasks; – to perform a comparative analysis of applicable BI platforms under sanctions constraints and justify the technology stack; – to justify the machine learning method and the model validation strategy for churn prediction; – to analyze the business model and IT landscape of the online school, model AS- IS processes and form the system of key indicators; – to develop the target architecture, the data warehouse model, the ETL regulation, the predictive analytics module specification and UI mock-ups; – to assess the economic efficiency of the proposed solution. Research methods: systems analysis, business process and enterprise architecture modeling (ArchiMate 3.x), dimensional data modeling (Kimball), comparative analysis, machine learning (logistic regression), investment efficiency assessment (NPV, IRR, DPP, PI). The main results of the work: a set of project documentation has been formed (target architecture, data warehouse model, ETL regulation, ML module specification, UI mock-ups); an assessment of the economic efficiency of the project has been carried out. The practical significance of the work is determined by the applicability of the obtained set of project documentation to the development of an analytical loop in medium and large online schools. Conclusions. The tasks of the thesis have been solved, the goal has been achieved, the scope of the results has been determined.

• ВВЕДЕНИЕ
• 1. ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ BUSINESS INTELLIGENCE И ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ
  • 1.1. Характеристика онлайн-школы «Фоксфорд» и анализ конкурентной среды
  • 1.2. Сущность и применение BI-систем в EdTech
  • 1.3. Методология выбора BI-платформы
  • 1.4. Предиктивная аналитика для задач EdTech
• 2. АНАЛИЗ ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ И ТРЕБОВАНИЙ К BI-СИСТЕМЕ
  • 2.1. Моделирование бизнес-процессов и системы KPI
  • 2.2. IT-ландшафт и источники данных AS-IS
  • 2.3. Формулировка проблематики и требований
• 3. РАЗРАБОТКА BI-СИСТЕМЫ С МОДУЛЕМ ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ И ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ
  • 3.1. Практическая разработка архитектуры BI-системы
  • 3.2. Экономическое обоснование проекта
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
• ПРИЛОЖЕНИЕ А
• ПРИЛОЖЕНИЕ Б
• ПРИЛОЖЕНИЕ В
• ПРИЛОЖЕНИЕ Г
• ПРИЛОЖЕНИЕ Д
• ПРИЛОЖЕНИЕ Е