DOI: https://doi.org/10.20998/2079-0023.2020.01.11

РОЗРОБКА МОДЕЛІ ТА ПРОГРАМНОГО РІШЕННЯ ДЛЯ ПІДТРИМКИ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ ФОРМУВАННЯ АНАЛІТИЧНИХ ПРИЛАДОВИХ ПАНЕЛЕЙ

Dmytro Leonidovych Orlovskyi, Andrii Mykhailovych Kopp, Vitalii Yuriiovych Kondratiev

Анотація


У даній роботі розглядається проблема проектування аналітичних приладових панелей як складової частини життєвого циклу управління бізнес-процесами, в рамках якого необхідно виконувати моніторинг та контроль поточного стану організаційних бізнес-процесів. Тому розроблені аналітичні панелі повинні повністю відповідати особливостям розглянутих бізнес-процесів, наприклад, ключових показників ефективності та можливих зацікавлених сторін, які в даній роботі розглядаються в ролі користувачів розробленого застосування інтелектуального аналізу даних, що реалізує необхідні приладові панелі. У той же час, згідно з останніми дослідженнями у галузі візуалізації даних, необхідно вибирати методи візуалізації даних, які є чіткими, легко інтерпретованими, ефективними з точки зору розміщення, привабливими та розбірливими. Загалом проблема проектування приладової панелі вимагає розміщення різних інструментів візуалізації у відносно невеликому місці, наприклад, на екрані комп’ютера, ноутбука, планшета чи навіть смартфона, зберігаючи їх доступними та зрозумілими. Перш за все, в рамках огляду та аналізу існуючих джерел, було розглянуто основну архітектуру аналітичних панелей та застосувань звітування. Зазначається, що сучасні аналітичні панелі можуть використовувати різні великі масиви даних, такі як бази даних корпоративних інформаційних систем різного типу, дані у форматі електронних таблиць і навіть неструктуровані документи. Для узагальнення всіх необроблених даних із цих джерел даних необхідно застосовувати сховища даних, структура яких повинна відповідати метрикам та показникам бізнес-процесів, які необхідно демонструвати на приладовій панелі. Також було розглянуто основні принципи, поширені помилки, графіки та діаграми, які можуть бути використані під час проектування приладової панелі для задач бізнес-аналітики. На основі існуючих досліджень у цій галузі було визначено рівні інформативності для кожного інструменту візуалізації, а також розглянуто найкращі практики відображення різних типів даних за допомогою графіків та діаграм. Запропонована модель побудови приладової панелі базується на задачі математичної оптимізації. Дана модель використовується для надання рекомендацій щодо того, який інструмент візуалізації повинен використовуватися для відображення певного ключового показника ефективності на приладовій панелі, що відповідає певній ролі користувача. Розглянуто інформаційну технологію, що реалізує запропоновану модель, а також отримані результати перевірки працездатності запропонованого програмного рішення та їх обговорення.

Ключові слова


управління бізнес-процесами; інтелектуальний аналіз даних; ключовий показник ефективності; бізнес-аналітика; приладова панель; індикатори візуалізації даних

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Jeston J. Business Process Management. Routledge, 2014. 688 p.

Aalst W. Process Mining: Data Science in Action. Springer, 2016. 467 p.

Rundle R. Deming Cycle PDCA – Plan Do Check Act Journal in Daily Life Toyota Way. Independently Published, 2019. 102 p.

Allweyer T. BPMN 2.0: Introduction to the Standard for Business Process Modeling. BoD – Books on Demand, 2016. 172 p.

Seshan P. Process-Centric Architecture for Enterprise Software Systems. CRC Press, 2013. 333 p.

Raynus J. Improving Business Process Performance: Gain Agility, Create Value, and Achieve Success. CRC Press, 2016. 345 p.

Jarke M., Lenzerini M., Vassiliou Y., Vassiliadis P. Fundamentals of Data Warehouses. Springer Science & Business Media, 2013. 224 p.

Liebowitz J. Business Analytics: An Introduction. CRC Press, 2013. 288 p.

Eckerson W. Performance Dashboards: Measuring, Monitoring, and Managing Your Business. John Wiley & Sons, 2010. 336 p.

Briggs J. Management Reports & Dashboard Best Practice. Available at: http://www.gpsustentavel.ufba.br/documentos/dashboard_best_pract ice_guide.pdf. (accessed 10.12.2019).

Rocha A. Marketing and Smart Technologies. Springer Nature, 2019. 457 p.

Kopp A., Orlovskyi D. An Approach to Forming Dashboards for Business Process Indicators Analysis using Fuzzy and Semantic Technologies. CEUR Workshop Proceedings: PhD Symposium at ICTERI 2018. 2018, vol. 2122, pp. 1–7.

Few S. Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data. O’Reilly Media, 2006. 211 p.

Pappas L., Whitman L. Riding the technology wave: Effective dashboard data visualization. Human Interface and the Management of Information. 2011, pp. 249–258.

Eckerson W., Hammond M. Visual Reporting and Analysis. Available at: http://cdnlarge.tableausoftware.com/sites/default/files/whitepapers/t dwi_bpreport_q111_vra_tableau.pdf. (accessed 10.12.2019).

Data Viz Project – Collection of data visualizations to get inspired and finding the right type. Available at: https://datavizproject.com/. (accessed 10.12.2019).

Kopp A. M., Orlovskyi D. L., Kuka D. O. An approach to forming dashboards for business process state analysis. Bulletin of NTU “KhPI”. Series: System analysis, control, and information technology. 2017, vol. 1272, no. 51, pp. 44–52.

Bootstrap. Available at: https://getbootstrap.com/. (accessed 10.12.2019).

Hurson A. Advances in Computers. Academic Press, 2014. 200 p.

Neapolitan R. Foundations of Algorithms. Jones & Bartlett Publishers, 2015. 664 p.