- •5. Тренды в цифровой трансформации при внедрении систем интеллектуального анализа данных 37
- •Введение
- •1. Цифровая трансформация
- •Причины стратегии цифровой трансформации
- •Перспективы всеобщего перехода в «цифру»
- •2. Примеры новых бизнес-моделей
- •3. Системы интеллектуального анализа данных
- •4. Методы интеллектуального анализа данных
- •4.1. Статистические методы
- •4.2 Кибернетические методы
- •Анализ и прогноз на основе нейронных сетей,
- •Эволюционное программирование,
- •Метод группового учета аргументов.
- •4.2.1 Анализ и прогноз на основе нейронных сетей
- •4.2.2 Эволюционное программирование
- •4.2.3 Генетический алгоритм
- •4.2.4 Метод группового учета аргументов
- •4.3 Оптимизационные методы
- •4.4 Экспертные методы
- •Метод последовательного логического вывода,
- •Предметно-ориентированные аналитические системы.
- •4.4.1 Ассоциативные средства
- •4.4.2 Метод последовательного логического вывода
- •4.4.3 Методы визуализации данных и результатов их анализа
- •4.4.4 Предметно-ориентированные аналитические системы
- •4.5. Работа с Big Data
- •5. Тренды в цифровой трансформации при внедрении систем интеллектуального анализа данных
- •Список использованных источников
4. Методы интеллектуального анализа данных
IBM® Business Process Manager – платформа комплексного управления бизнес-процессами с эффективным набором инструментов для создания, тестирования и развертывания бизнес-процессов, а также создания общей картины.
Pega 7 Planfort – единая платформа для построения решений по интеллектуальному управлению бизнес-процессами. Технология Pega Build for Change полностью исключает необходимость программирования, ядро же представляет java enterprise приложение, запускаемое на любом application-сервере, на базе ядра построен стек классов, составляющих базовый Framework PRPC. Основа подхода базируется на:
Situational Layer Cake (слоистая архитектура) – за счет наследования и полиморфизма в виде Rule Resolution Mechanism позволяет добиться изменения бизнес-процесса конкретного клиента в зависимости от разнообразных условий, например, уровня лояльности данного клиента или регионального законодательства обслуживающего офиса.
6R – концепция построения комплексного решения, обеспечивающее получение (Receiving) и назначение (Routing) задач, отчетность (Reporting), реагирование (Responding), сбор информации (Researching), принятие решения и разрешение (Resolving) кейсов.
DCO (Direct Capture of Objectives) – методология и набор поддерживающих ее средств для реализации реально необходимых вещей бизнесу в рамках проекта.
Comindware Business Application Platform – современная low-code платформа для быстрого построения цифровых решений для основных функций организации, содержит встроенные редакторы форм, моделирования бизнес-процессов, настройки интерфейса и т.п. Типовые решения:
CRM: клиенты и продажи.
HRM: управление персоналом.
ITSM: управление ИТ-услугами.
WMS: управление закупками.
СЭД: электронный документооборот.
FM: управление финансами, бюджетирование.
TMS: управление транспортной логистикой.
MDM: управление нормативно-справочной информацией.
OMS: управление заказами.
ERP: гибкое управление бизнес-процессами.
Сбыт: управление отгрузками.
BizAgi BPM Suite – продукт из трех компонентов для создания исполняемых приложений для управления бизнес-процессами: Bizagi Modeler (графическое описание процессов в нотации BPMN 2.0), Bizagi Studio (платформа для создания программного приложения для автоматизации управления процессами) и BizAgi Studio (клиентское приложение с дизайнером логической схемы БД и средствами интеграции со сторонними системами и БД).
Bizagi Engine – процессорный движок, исполняющий разработанные в студии процессы и делающий их доступными для пользователей через специальную точку входа.
Studio Creatio (Terrasoft) – платформа управления бизнес-процессами на базе low-code технологии.
ELMA – платформа концепции процессного управления, где компания – сеть взаимосвязанных бизнес-процессов.
Методы интеллектуального анализа данных можно разделить на статические, кибернетические, оптимизационные методы и экспертные методы.
4.1. Статистические методы
Они делятся на:
предварительный анализ природы статистических данных,
выявление закономерностей и взаимосвязей,
многомерный статистический анализ,
динамические модели и прогноз на основе временных рядов.
В данных методах значительно последовательно рассматривается значимость больших массивов данных для решения задачи обучения автоматизированных систем поддержки принятия решений (СППР). Самые известные пакеты – SAS (1), STATISTICA (2), SPSS (3), STATA (4), SYSTAT (5) (рисунок 4.1.1).
Рисунок 4.1.1 – Программные пакеты статистических методов