Научно-исследовательский семинар "Информационная бизнес-аналитика" (4 курс)

Бакалавриат 2020/2021

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Статус: Курс по выбору (Бизнес-информатика)

Направление: 38.03.05. Бизнес-информатика

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Брускин Сергей Наумович

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 50

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Научно-исследовательский семинар «Информационная бизнес-аналитика» посвящен знакомству и освоению студентами ключевых подходов и технологий современного бизнес-анализа (Business Analytics), применяемых в международной и отечественной деловой практике. Научно-исследовательский семинар направлен на формирование компетенций и навыков проектной и исследовательской работы, связанной с применением методов и инструментов бизнес-анализа для принятия управленческих решений. Дисциплина позволяет усилить подготовку студентов к выпускной квалификационной работе, а также овладеть базовыми навыками для участия во внедрении цифровых аналитических технологий в консалтинговом бизнесе и реальном секторе экономики.

Цель освоения дисциплины

Цель научно-исследовательского семинара – подготовка студентов к проектной и исследовательской деятельности в сфере интеллектуальных технологий бизнес-анализа и управления корпоративной эффективностью. В результате изучения данной дисциплины студент должен: Знать: Концепцию Data driven business и подходы к её применению в современных условиях; классификацию и области применения ИАС; методы и технологии бизнес-анализа в принятии решений. Уметь: Формировать функциональные требования к аналитической поддержке предприятия реального времени (RTE); исследовать рынок решений систем бизнес-интеллекта и предиктивной аналитики; проводить экспресс-диагностику информационной системы предприятия на предмет готовности к проектам внедрения аналитических технологий. Владеть: теоретическими и практическими навыками подготовки проектов разработки и внедрения интеллектуальных систем для бизнеса; навыками применения цифрового бизнес-анализа для стратегических и операционных задач управления, включая методы имитационного моделирования и машинного обучения; методологией внедрения ИАС в корпоративном секторе.

Планируемые результаты обучения

Знает методы и технологии бизнес-анализа в принятии решений.
Знает и умеет формировать функциональные требования к аналитической поддержке предприятия реального времени (RTE)
Умеет исследовать рынок решений систем бизнес-интеллекта и предиктивной аналитики
Знает глобальный и отечественный рынок лидирующих аналитических платформ, а также особенности их проектирования и внедрения.
Знает концепцию Х.Дреснера и понимает ее цифровое развитие. Знаком с аналитическими бизнес-приложениями нового поколения.
Понимает Digital CPM как идеологию аналитических решений. Знает рынок поставщиков и проекты внедрения CPM-систем в корпоративном секторе.
Владеет подходами к планированию и прогнозированию бизнес-результатов в условиях DX.
Умеет применять описательный и разведочный анализ данных.
Умеет использовать модели и инструменты предиктивной аналитики.
Знает особенности и методы интеллектуального анализа данных.
Знаком с инструментами интеллектуального анализа и машинного обучения.
Владеет подходами к аналитической поддержке стратегического контура управления компанией.
Знаком с технологиями создания цифровых двойников компании, цифровых двойников корпоративных функций и цифровых двойников бизнес-процессов.
Знает принципы применения имитационного моделирование для задач бизнес-планирования.
Знаком с подходами к аналитической поддержке операционного контура управления компанией.
Понимает идеологию создания адаптивных моделей прогнозирования.
Понимает принципы многофакторного анализа.
Знаком с моделями и преимуществами «умного управления» на примере торгово-сервисной компании.
Знаком с практикой консалтинговых и исследовательских проектов внедрения ИАС в ключевых индустриях на глобальном и отечественном рынке.
Владеет подходами и понимает приоритеты в аналитических проектах.
Владеет фундаментальными принципами подготовки предприятия к внедрению аналитических технологий.
Знаком с рынком бизнес-приложений и методологиями их внедрения.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Информационная бизнес-аналитика как инструмент поддержки принятия решений
Основные понятия и определения. Ретроспектива и тренды в развитии бизнес-аналитики. Концепция Data driven business в современных условиях. Классификация и области применения ИАС. Методы и технологии бизнес-анализа в принятии решений.
Тема 2. ИАС и стратегическая пирамида результативности
Эволюция подходов к аналитической поддержке управления компанией. Пирамида Т.Парсонса как классическая парадигма корпоративного управления. Влияние цифровой трансформации (DX) на бизнес-модель управления компанией. Предприятие реального времени (RTE) и новые требования к бизнес-анализу и поддерживающим инструментам.
Тема 3. Системы бизнес-интеллекта для цифровой корпорации
Происхождение системы бизнес-интеллекта (BI). Решаемые задачи. Глобальный и отечественный рынок лидирующих платформ. Особенности проектирования и внедрения. Целевая архитектура BI-решения. Связь с другими компонентами КИС. Риски и результаты. Изменения в условиях цифровой трансформации.
Тема 4. Управление результативностью бизнеса – методы и технологии
Corporate Performance management (CPM) как подход к управлению компанией и его информационно-аналитическое обеспечение. Концепция Х.Дреснера и ее цифровое развитие. Бизнес-приложения нового поколения. Digital CPM как идеология аналитических решений. Рынок поставщиков и проекты внедрения CPM-систем в корпоративном секторе.
Тема 5. Предиктивная аналитика в бизнесе
Подходы к планированию и прогнозированию бизнес-результатов в условиях DX. Описательный и разведочный анализ данных. Продвинутая аналитика на основе предиктивных моделей. Модели и инструменты предиктивной аналитики. Обзор лидирующих решений. Технологии программирования и low-code платформы предиктивной аналитики. Интеграция с CPM-решениями как конкурентное преимущество.
Тема 6. Когнитивные технологии в бизнес-анализе
Особенности и методы интеллектуального анализа данных. Когнитивные системы и искусственный интеллект (ИИ). Применяемые инструменты интеллектуального анализа. Машинный интеллект и машинное обучение. Примеры облачных когнитивных платформ. Проекты по созданию когнитивных систем и приложений для бизнеса. Перспективы развития когнитивных технологий.
Тема 7. Стратегические модели цифрового управления бизнесом
Подходы к аналитической поддержке стратегического контура управления компанией. Цифровые двойники компании: цифровые двойники корпоративных функций и цифровые двойники бизнес-процессов. Имитационное моделирование для задач бизнес-планирования. Сценарный подход. Рекомендательный анализ. Бизнес-правила и оптимизация. Вариативность и многоаспектность в принятии решений. Примеры бизнес-проектов.
Тема 8. Операционные модели цифрового управления бизнесом
Подходы к аналитической поддержке операционного контура управления компанией. Адаптивные модели прогнозирования. Алгоритмы моделирования. Многофакторный анализ. Оперативное управление компанией на основе расширенной аналитики (Advanced Analytics). Модели «умного управления» на примере торгово-сервисной компании. Бизнес-результаты для рынка товаров и услуг массового спроса.
Тема 9. Деловая практика применения цифрового бизнес-анализа
Обзор консалтинговых и исследовательских проектов внедрения ИАС в ключевых индустриях на глобальном и отечественном рынке (финансовый сектор, FMCG, промышленность и транспорт). Подходы и приоритеты в аналитических проектах. Внедряемые модели, платформы и приложения. Перспективы развития цифрового бизнес-анализа.
Тема 10. Методология внедрения бизнес-аналитики в реальном секторе
Фундаментальные принципы подготовки предприятия к внедрению аналитических технологий. Предпроектная подготовка. Экспресс-диагностика. Матрица функционального покрытия. Требования к решению. Рынок бизнес-приложений. Описание бизнес-задачи. Анализ данных. Информационная модель корпоративной системы управления организацией. Методологии внедрения. Роль бизнес-аналитика. Проектные риски. Проверка идей до начала проекта (proof of concept). Этапы и ожидания. Подходы к развитию.

Элементы контроля

Контрольная работа
Аудиторная работа
Экзаменационная работа

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (2 модуль)
0.15 * Аудиторная работа + 0.5 * Контрольная работа + 0.35 * Экзаменационная работа

Программа дисциплины