Митрович С.кандидат экономических наук, финансовый директор дивизиона (CFO) Таркетт Восточная Европа (представительство в Москве), Москва, Российская Федерация Mitrovic.Stanislav@hotmail.com
Предмет. В статье проведен анализ развития систем бизнес-интеллекта как информационного обеспечения экономического анализа. Рассмотрены возможности применения бизнес-интеллекта в экономическом анализе, при этом бизнес-интеллект определен как группа средств, главным назначением которых является моделирование хозяйственной деятельности и анализ больших объемов данных для выявления общих тенденций развития и резервов повышения эффективности бизнес-процессов экономических субъектов. Выделены направления дальнейшего развития системы бизнес-интеллекта и ее применения в России. Цели. Определение основных направлений развития информационного обеспечения экономического анализа. Методология. Теоретическую и методологическую базу исследования составляют основы теории информации и бизнес-интеллекта, а также современные научные исследования, методологические и практические разработки отечественных и зарубежных авторов по проблеме бизнес-интеллекта и развития решений и технологий в данной области, способствующих повышению экономической эффективности хозяйствующих субъектов. Результаты. Как показывают результаты исследования, преимуществами систем бизнес-интеллекта по сравнению с другими программными продуктами, используемыми в качестве информационного обеспечения в экономическом анализе, являются расширение аналитики, повышение скорости и точности составления отчетов, повышение эффективности процессов принятия решений, увеличение удовлетворенности клиентов. Выводы. Основные выводы исследования указывают на то, что российский рынок бизнес-интеллекта не испытывает ни малейшего отставания от мирового в плане доступности передовых технологий, но освоение их только начинается. Реализация систем бизнес-интеллекта требует объединения усилий научных и практических работников в области информационных технологий, менеджмента, учета, анализа и иных сопряженных экономических дисциплин, а их деятельность должна быть направлена на достижение высокой эффективности управления на уровне обществ знаний (Knowledge Societies).
Ключевые слова: бизнес-интеллект, управление эффективностью бизнеса, экономический анализ, системы поддержки принятия решений, хранилища данных
Список литературы:
Нанотехнологии как ключевой фактор нового технологического уклада в экономике / под ред. С.Ю. Глазьева и В.В. Харитонова. М.: Тровант, 2009. 304 с.
Ковалев В.В. Из истории развития анализа в России, или что такое «экономический анализ»? // Финансы и бизнес. 2013. № 1. С. 139–154.
Конина Н.Ю. Шестой технологический уклад и менеджмент современных компаний // Вопросы экономики и права. 2014. № 3. С. 43–46.
Прудский В.Г., Магданов П.В. Концепция стратегического анализа // Вестник Пермского университета. Сер.: Экономика. 2009. Вып. 1. С. 51–61.
Бариленко В.И. Бизнес-анализ как инструмент обеспечения устойчивого развития хозяйствующих субъектов // Учет. Анализ. Аудит. 2014. № 1. С. 25–31.
Бариленко В.И. Бизнес-анализ как новое направление аналитической работы // Бухгалтерский учет и анализ. 2011. № 3. С. 32–35.
Аналитическое обеспечение инновационного развития бизнеса / под ред. В.И. Бариленко. М.: Экономическая газета, 2013. 304 с.
Коложвари Ю.Б. Управление эффективностью бизнеса как основа коллаборативного управления // Известия Иркутской государственной экономической академии. 2011. № 2. С. 137–141.
Джейкобс С.Ч. Нейроменеджмент. Киев: Companion Group, 2010. 208 c.
Dewett T., Jones G.R. The Role of Information Technology in the Organization: A review, model, and assessment. Journal of Management, 2001, vol. 27(3), pp. 313–346.
Luhn H.P. A Business Intelligence System. IBM Journal of Research and Development, 1958, vol. 2, iss. 4, pp. 314–319. doi: 10.1147/rd.24.0314
Дэвенпорт Т., Харрис Дж. Аналитика как конкурентное преимущество. Новая наука побеждать. СПб.: BestBusinessBoоks, 2010. 256 с.
Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. СПб.: БХВ-Петербург, 2008. 384 с.
Герасимов Б.М., Дивизинюк М.М., Субач И.Ю. Системы поддержки принятия решений: проектирование, применение, оценка эффективности. Севастополь: Севастопольский национальный университет ядерной энергии и промышленности, 2004. 320 с.
Qin Wang, Lifeng Xi, Kun Gao. Application of Business Intelligence in the Information Development of Construction Enterprise. Fifth International Conference on Natural Computation, 2009, vol. 6, pp. 212–215. doi: 10.1109/ICNC.2009.674
Кричевский М.Л. Интеллектуальные методы в менеджменте. СПб.: Питер, 2005. 304 с.
Côrte-Reala N., Ruivoa P., Oliveira T. The Diffusion Stages of Business Intelligence & Analytics (BI&A): A Systematic Mapping Study. Procedia Technology, 2014, no. 16, pp. 172–179. doi: 10.1016/j.protcy.2014.10.080
Larson D., Chang V. A Review and Future Direction of Agile, Business Intelligence, Analytics and Data Science. International Journal of Information Management, 2016, vol. 36, iss. 5, pp. 700–710. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2016.04.013
Salchenberger L. A Strategy for Integrating Artificial Intelligence Technology into a Graduate Business Curriculum. Education and Computing, 1989, vol. 5, iss. 3, pp. 189–196. doi: 10.1016/S0167-9287(89)80042-1
Wieder B., Ossimitz M.-L. The Impact of Business Intelligence on the Quality of Decision Making – A Mediation Model. Procedia Computer Science, 2015, vol. 64, pp. 1163–1171. doi: 10.1016/j.procs.2015.08.599
