|
Data ManagementДата публикации: 25.06.2019 13:38
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ ДЕРЖАВНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД «КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ імені ВАДИМА ГЕТЬМАНА»
Факультет економіки та управління Кафедра економічної теорії
ЗАТВЕРДЖУЮ:
Проректор з науково-педагогічної роботи
«___» ___________ 2019 р.
МЕТОДИЧНІ МАТЕРІАЛИ
DATA MANAGEMENT: АНАЛІЗ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ
Київ – 2019 Розробник: Лопух К.В., к.е.н., доцент кафедри економічної теорії E-mail: lopukh@kneu.edu.ua
© Лопух К.В., 2018 © КНЕУ, 2018
ВСТУП ............................................................................................................................................... 4
Тема 1. Бізнес-аналітика в системі управління компанією Тема 2. Система управління даними Тема 3. Аналіз даних (ВІ) для прийняття управлінських рішень в компанії Тема 4. Аналіз даних та ефективність бізнес-процесів Тема 5. Аналіз відкритих даних і розвиток стартапів в Україні Тема 6. Аналіз суспільних процесів на основі Data science та штучного інтелекту (АІ) Тема 7. Аналіз та інтерпретація даних в макроекономічних процесах Тема 8. Управління даними в державних органах влади
ВСТУП
Навчальна дисципліна «Data Management: аналіз бізнес-процесів» є однією із складових комплексної підготовки фахівців галузі знань 05 «Соціальні та поведінкові науки» спеціальності 051 «Економіка». Анотація навчальної дисципліни. «Data Management: аналіз бізнес-процесів» – це навчальна дисципліна, яка спрямована на вивчення та практичне застосування знань про управління даними (Data Management) для оптимізації бізнес-процесів та підвищення результатів діяльності компанії (організації). Міждисциплінарні зв’язки. Для успішного засвоєння навчального матеріалу з дисципліни і отримання систематизованих знань важливим є попереднє вивчення дисциплін «Big Data», «Системи бізнес-аналітики», «Бізнес-аналіз», «Просторовий аналіз економіки», «Бізнес-моделювання». Мета навчальної дисципліни – сформувати комплекс фахових компетенцій, необхідних економічному аналітику у сфері аналізу бізнес-процесів з урахуванням сучасних тенденцій розвитку інформаційних технологій та зростання обсягів даних (Data), зокрема на основі вивчення такого інструменту як «управління даними» (Data Management) в бізнес-процесах. Предмет дисципліни – управління даними (інформацією) для аналізу бізнес-процесів. Завданням дисципліни є набуття студентом/кою основоположних як загальних, так і фахових компетентностей у межах підготовки за освітньою програмою «Економічна аналітика». Предмет дисципліни – управління даними (інформацією) для аналізу бізнес-процесів. У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен набути такі результати навчання:
Основоположні знання з теорії та практики управління даними та їхньої ролі в ефективному аналізі бізнес-процесів.
Здійснення аналізу бізнес-процесів на основі використання Data Management для успішного управління економічною діяльністю.
Консультування та прийняття управлінських рішень за результатами економічного аналізу різного рівня з урахуванням постійного зростання і динаміки обсягів масивів даних.
Тема 1. Бізнес-аналітика в системі управління компанією Розуміння процесного підходу. Застосування процесного підходу у побудові та управлінні компанією. Бізнес-процес і його головні складові. Мета аналізу бізнес-процесів. Особливості аналізу бізнес-процесів. Якісний аналіз бізнес-процесів як джерело конкурентних переваг сучасної компанії.
Тема 2. Система управління даними Дані та бази даних: сутність та характеристика. Управління даними на основі їх життєвого циклу. Принципи, технології і процес управління даними. Бізнес-аналітика як інструмент управління даними. KDD (Knowledge Discovery in Databases) – процес отримання із даних знань. Data Mining як ключовий інструмент KDD. Роль Data Management в процесі прийняття рішень в організації. Інтелектуальні системи з управління даними в організації.
Тема 3. Аналіз даних (ВІ) для прийняття управлінських рішень в компанії Теорія аналізу даних. Теорія і практика бізнес-аналізу (І). Бізнес-аналітика та управління даними. Системи бізнес-аналітики. Автоматизація та управління оперативними рішеннями як джерело конкурентної переваги.
Тема 4. Аналіз даних та ефективність бізнес-процесів Практика бізнес-аналізу (ІІ). Види бізнес-аналітики (постачальників, процесів, акціонерів тощо) в організації. Програмне забезпечення, мови програмування, аналітичні платформи для реалізації бізнес-задач. Приклади конкретних бізнес-задач з використанням аналітичних технологій. Система управління результативністю в організації.
Тема 5. Аналіз відкритих даних і розвиток стартапів в Україні Систематизація відкритих даних, зберігання, сегментація та безпека даних. Платформи управління даними (Data Management Platforms, DMP) і доступ до відкритих даних. Розробка Open-Data-проектів та їх вплив на соціально-економічний розвиток.
Тема 6. Аналіз суспільних процесів на основі Data science та штучного інтелекту (АІ) Розвиток суспільства як інформаційний процес. Вплив нових технологій, досліджень в ІТ-сфері та штучного інтелекту на розвиток сучасного суспільства. Застосування штучного інтелекту на макро- і мікрорівні. Роль Data science та Machine Learning для розвитку бізнесу. Нейронні мережі як найбільш перспективне середовище роботи з великими даними.
Тема 7. Аналіз та інтерпретація даних в макроекономічних процесах Аналіз даних та побудова макроекономічних моделей з використанням сучасних комп’ютерних технологій (мови програмування, штучний інтелект та нейронні мережі). Прогнозування макропроцесів на основі імітаційних моделей.
Тема 8. Управління даними в державних органах влади Суть, функції та призначення електронного уряду. Архітектура електронного уряду. Електронні адміністративні регламенти. Електронні державні послуги. Застосування новітніх технологій в управлінні державними інформаційними ресурсами. Методика розробки та моделі електронних державних послуг та адміністративних регламентів на основі стандарту XML і технологій Web-служб.
КАРТА НАВЧАЛЬНОЇ РОБОТИ СТУДЕНТА з вибіркової дисципліни «Data Management: аналіз бізнес-процесів» для студентів освітньої програми / спеціалізації «Економічна аналітика» Денна форма навчання
Поточний контроль здійснюється під час проведення лекційних та семінарських занять і має на меті перевірку рівня підготовленості студента до виконання конкретного завдання чи рівень засвоєння програмного матеріалу дисципліни різного характеру і рівня складності. За поточну успішність студент може отримати максимум 50 балів + бонусні бали (до 10 балів). Формами проведення поточного контролю під час навчальних занять з дисципліни визначено: участь у дискусіях і тренінгах-PBL, виконання та захист індивідуальних робіт у вигляді доповіді-презентації.
Форми контролю результатів навчальної діяльності студентів та їх оцінювання
При поточному контролі результатів навчання студентів під час вивчення дисципліни оцінці підлягають результати навчання, що виявляються через набуті компетентності, а саме: ; результати виконання контрольної (модульної) роботи; результати презентації і захисту індивідуальної роботи студентом. У разі пропуску з поважних причин аудиторних занять студент має право їх відпрацювати за графіком консультацій. Відпрацювання аудиторних занять можуть бути здійснені впродовж 2-х тижнів (14 календарних днів), починаючи з моменту, коли студент має знову приступити до занять (завершилася дія відповідної поважної причини), але не пізніше дня початку залікового тижня у відповідному семестрі.
Індивідуальне завдання є однією з форм самостійної роботи студента, яка передбачає створення умов для повної реалізації його творчих можливостей, застосування набутих знань на практиці. Форма індивідуального завдання – доповідь-презентація. Тема індивідуального завдання магістра обирається ним самостійно відповідно до проблематики магістерської дипломної роботи і погоджується з викладачем. Захист індивідуального завдання відбувається на семінарському занятті і оцінюється у 15 балів максимально. Обов’язковими вимогами до індивідуального завдання є наявність: плану (3–4 питання), вступу, основної частини (в презентації – тезисно і структуровано), висновків (практичне значення одержаних результатів), ілюстрацій у формі таблиць, графіків, схем, списку використаних джерел із посиланнями у тексті (не менше 5 джерел), оформлення згідно з чинними стандартами. При підготовці презентації загальна кількість слайдів не повинна перевищувати 20.
Критерії оцінювання індивідуального завдання
Формою підсумкового контролю є екзамен. На екзамені оцінюванню підлягають:
Екзаменаційний білет містить 5 завдань, кожне з яких оцінюється в діапазоні 0 – 10 балів. Відповідно загальний результат екзамену оцінюється в діапазоні 0 – 50 балів.
Шкала оцінювання: КНЕУ та ECTS
|