2019 рік

Permanent URI for this community

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/33910

Browse

Browsing 2019 рік by Subject "004.9:005.53"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Інформаційна підтримка збуту продукції методами інтелектуального аналізу даних
    (ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2019) Харкянен, О. В.; Kharkianen, O.; Гладка, Юлія Анатоліївна; Hladka, Y.
    В конкурентних ринкових умовах якісно організований процес збуту продукції є одним зі шляхів збільшення прибутку та забезпечення стабільного фінансово-економічного положення комерційного підприємства. Ключовими показниками за якими оцінюють ефективність бізнес-процесу збуту є обсяги реалізації продукції, конкурентний та якісний асортимент, кількість нових залучених клієнтів, збільшення обсягів реалізації продукції існуючим клієнтам, зменшення витрат на доставку продукції, зменшення обсягів браку. На шляху удосконалення системи збуту продукції на ряду з традиційними методами не можна нехтувати і перевагами, які надають сучасні інформаційні технології, зокрема, методи багатовимірного та інтелектуального аналізу даних. Поєднання технологій сховищ даних, багатовимірного та інтелектуального аналізу даних дозволяє надати ОПР зручні та гнучкі інструментальні засоби за допомогою яких накопичені дані будуть систематизовані і вчасно представлені у необхідних для прийняття управлінських рішень інформаційних зрізах. Сучасні засоби OLAP-аналізу, тобто аналізу в реальному масштабі часу, надають можливість швидкого аналізу розділюваної багатовимірної інформації. Гіперкуб є концептуальною логічною моделлю організації даних, але не фізичною реалізацією їх збереження, оскільки зберігатися такі дані можуть і в реляційних таблицях. В статті розглянуто застосування методів інтелектуального аналізу даних для підтримки збуту продукції. Запропонована інформаційна СППР на основі використання OLAP та Data Mining технологій, що надає можливість багатовимірного експрес-аналізу бізнес-інформації, розширює способи використання накопиченої у базі даних та інших джерелах інформації з метою підвищення ефективності роботи підприємства. In a competitive market environment, a well-organized sales process is one of the ways to increase profits and ensure a stable financial and economic position of a commercial enterprise. The key indicators that evaluate the effectiveness of the business sales process are sales volumes, competitive and quality assortment, the number of new customers attracted, the increase in sales of products to existing customers, reducing the cost of delivery of products, reducing the volume of defects. On the way to improving the product marketing system, along with the traditional methods, one cannot neglect the advantages of modern information technologies, in particular, the methods of multidimensional and intellectual data analysis. The combination of data warehousing technologies, multidimensional and data mining makes it possible to provide ODA with convenient and flexible tools through which the accumulated data will be systematized and presented in a timely manner in the necessary information sections for management decisions. State-of-the-art OLAP tools, that is, real-time analysis, provide the ability to quickly analyze shared multidimensional information. Hypercube is a conceptual logical model of data organization, but not a physical implementation of storing it, since such data can be stored in relational tables. Application data mining methods for support of product sales is considered. A decision support system (DSS) is on the basis of the use of OLAP and Data Mining technologies is proposed. The DSS provides the possibility of multivariate rapid analysis of business information, expands the ways of using accumulated in the database and other sources of information in order to increase the efficiency of the company.