Інформаційна підтримка збуту продукції методами інтелектуального аналізу даних
Loading...
Date
2019
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана»
Abstract
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.
Description
Keywords
збут продукції, аналіз даних, OLAP, OLTP, Data Mining, product sales, data analysis, OLAP, OLTP, інтелектуальний аналіз даних
Citation
Харкянен О. В. Інформаційна підтримка збуту продукції методами інтелектуального аналізу даних / Харкянен О. В., Гладка Ю. А. // Моделювання та інформаційні системи в економіці : зб. наук. пр. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; [редкол.: О. Є. Камінський (відп. ред.) та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2019. – Вип. 98. – С. 209–214.