Научно-исследовательский семинар "Информационная бизнес-аналитика" (4 курс)

Бакалавриат 2022/2023

Статус: Курс по выбору (Бизнес-информатика)

Направление: 38.03.05. Бизнес-информатика

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Брускин Сергей Наумович

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Научно-исследовательский семинар «Информационная бизнес-аналитика» посвящен знакомству и освоению студентами ключевых подходов и технологий современного бизнес-анализа (Business Analytics), применяемых в международной и отечественной деловой практике. Научно-исследовательский семинар направлен на формирование компетенций и навыков проектной и исследовательской работы, связанной с применением методов и инструментов бизнес-анализа для принятия управленческих решений. Дисциплина позволяет усилить подготовку студентов к выпускной квалификационной работе, а также овладеть базовыми навыками для участия во внедрении цифровых аналитических технологий в консалтинговом бизнесе и реальном секторе экономики.

Цель освоения дисциплины

Цель научно-исследовательского семинара – подготовка студентов к проектной и исследовательской деятельности в сфере интеллектуальных технологий бизнес-анализа и управления корпоративной эффективностью. В результате изучения данной дисциплины студент должен: Знать: Концепцию Data driven business и подходы к её применению в современных условиях; классификацию и области применения ИАС; методы и технологии бизнес-анализа в принятии решений. Уметь: Формировать функциональные требования к аналитической поддержке предприятия реального времени (RTE); исследовать рынок решений систем бизнес-интеллекта и предиктивной аналитики; проводить экспресс-диагностику информационной системы предприятия на предмет готовности к проектам внедрения аналитических технологий. Владеть: теоретическими и практическими навыками подготовки проектов разработки и внедрения интеллектуальных систем для бизнеса; навыками применения цифрового бизнес-анализа для стратегических и операционных задач управления, включая методы имитационного моделирования и машинного обучения; методологией внедрения ИАС в корпоративном секторе.

Планируемые результаты обучения

Владеет подходами и понимает приоритеты в аналитических проектах.
Владеет подходами к аналитической поддержке стратегического контура управления компанией.
Владеет подходами к планированию и прогнозированию бизнес-результатов в условиях DX.
Владеет фундаментальными принципами подготовки предприятия к внедрению аналитических технологий.
Знает глобальный и отечественный рынок лидирующих аналитических платформ, а также особенности их проектирования и внедрения.
Знает и умеет формировать функциональные требования к аналитической поддержке предприятия реального времени (RTE)
Знает концепцию Х.Дреснера и понимает ее цифровое развитие. Знаком с аналитическими бизнес-приложениями нового поколения.
Знает методы и технологии бизнес-анализа в принятии решений.
Знает особенности и методы интеллектуального анализа данных.
Знает принципы применения имитационного моделирование для задач бизнес-планирования.
Знаком с инструментами интеллектуального анализа и машинного обучения.
Знаком с моделями и преимуществами «умного управления» на примере торгово-сервисной компании.
Знаком с подходами к аналитической поддержке операционного контура управления компанией.
Знаком с практикой консалтинговых и исследовательских проектов внедрения ИАС в ключевых индустриях на глобальном и отечественном рынке.
Знаком с рынком бизнес-приложений и методологиями их внедрения.
Знаком с технологиями создания цифровых двойников компании, цифровых двойников корпоративных функций и цифровых двойников бизнес-процессов.
Понимает Digital CPM как идеологию аналитических решений. Знает рынок поставщиков и проекты внедрения CPM-систем в корпоративном секторе.
Понимает идеологию создания адаптивных моделей прогнозирования.
Понимает принципы многофакторного анализа.
Умеет использовать модели и инструменты предиктивной аналитики.
Умеет исследовать рынок решений систем бизнес-интеллекта и предиктивной аналитики
Умеет применять описательный и разведочный анализ данных.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Информационная бизнес-аналитика как инструмент поддержки принятия решений
Тема 2. ИАС и стратегическая пирамида результативности
Тема 3. Системы бизнес-интеллекта для цифровой корпорации
Тема 4. Управление результативностью бизнеса – методы и технологии
Тема 5. Предиктивная аналитика в бизнесе
Тема 6. Когнитивные технологии в бизнес-анализе
Тема 7. Стратегические модели цифрового управления бизнесом
Тема 8. Операционные модели цифрового управления бизнесом
Тема 9. Деловая практика применения цифрового бизнес-анализа
Тема 10. Методология внедрения бизнес-аналитики в реальном секторе

Элементы контроля

Домашнее задание
Аудиторная работа
Экзаменационная работа

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 2 модуль
0.35 * Экзаменационная работа + 0.15 * Аудиторная работа + 0.5 * Домашнее задание

Список литературы

Авторы

Яковлева Наталия Вадимовна
Брускин Сергей Наумович

Программа дисциплины