infojournalИнформатика и образованиеInformatics and education0234-04532658-7769Publishing House Education and Informatics10.32517/0234-0453-2022-37-2-24-33infojournal-823Research ArticleПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ОПЫТPEDAGOGICAL EXPERIENCESAP Analytics Cloud: интеллектуальный сервис цифровой трансформацииSAP Analytics Cloud: Intellectual service of digital transformationhttps://orcid.org/0000-0002-5847-9718НазаровД. М.NazarovD. M.

Назаров Дмитрий Михайлович, доктор экон. наук, доцент, зав. кафедрой бизнес-информатики

г. Екатеринбург

Dmitry M. Nazarov, Doctor of Sciences (Economics), Docent, Head of the Department of Business Informatics

Ekaterinburg

slup2005@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3570-4601КовтунД. Б.KovtunD. B.

Ковтун Денис Борисович, ассистент кафедры бизнес-информатики

г. Екатеринбург

Denis B. Kovtun, Assistant at the Department of Business Informatics

Ekaterinburg

kovtun.d.b@gmail.comУральский государственный экономический университетРоссияUral State Economic UniversityRussian Federation2022150720223722433Copyright © Назаров Д.М., Ковтун Д.Б., 20222022Назаров Д.М., Ковтун Д.Б.Nazarov D.M., Kovtun D.B.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://info.infojournal.ru/jour/article/view/823

В условиях цифровых изменений, происходящих в мире, возникает необходимость использования сквозного компетентностного подхода при реализации Федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования (ФГОС ВО 3++). Использование эффективных инструментальных средств интеллектуального анализа данных как инструмента понимания процессов цифровой трансформации становится особенно актуальным. Процесс цифровой трансформации образования служит одним из важнейших компонентов цифровизации экономики, что является причиной необходимости изучения основ интеллектуального анализа данных, как важнейшего элемента образовательной парадигмы современного этапа в образовании. Актуальна методика обучения технологии «интеллектуального поиска» в SAP Analytics Cloud, которая разделена на несколько этапов, каждый из которых направлен на формирование конкретных профессиональных компетенций и их закрепление. В статье предложена ситуационная задача, которая позволяет сформировать необходимые компетенции в рамках направления «Бизнесинформатика». Также предложены два кейса для закрепления полученных компетенций через самостоятельную работу. Формат описания методики представлен в виде традиционной технологии «KeybyKey» (клавиша за клавишей), широко применяемой в получении профессиональных компетенций в сфере информационных технологий.

In the context of digital changes taking place in the world, there is a need to use an end-to-end competency-based approach in the implementation of the Federal State Educational Standards of Higher Education. The use of effective data mining tools as a tool for understanding digital transformation processes is becoming especially relevant. The process of digital transformation of education is one of the most important components of the digitalization of the economy, which is the reason for the need to study the basics of data mining as an essential element of the educational paradigm of the current stage in education. The methodology for teaching the technology of “intelligent search” in SAP Analytics Cloud is relevant. This methodology is divided into several stages, each of which is aimed at the formation of specific professional competencies and their consolidation. The situational task that allows you to form the necessary competencies within the framework of the “Business Informatics” direction is described in the article. Also, two cases are proposed to consolidate the acquired competencies through independent work. Format of the methodology description is presented in the form of the traditional key-by-key technology, which is widely used in obtaining professional competencies in IT sphere.

образовательный стандартпрофессиональный стандартобразовательная программаоткрытые данныемашинное обучениеeducational standardprofessional standardeducational programopen datamachine learningReferencesВдовин В. М., Суркова Л. Е., Шурупов А. А. Предметно-ориентированные экономические информационные системы. М.: Дашков и К°; 2016. 388 с.Vdovin V. M., Surkova L. E., Shurupov A. A. Subjectoriented economic information systems. Moscow, Dashkov and Co.; 2016. 388 p. (In Russian.)Акперов И. Г. Информационные технологии в менеджменте: учебник для студентов вузов, обучающихся по направлению «Менеджмент» и по специальности «Менеджмент организации». М.: ИНФРА-М; 2014. 400 с.Akperov I. G. Information technologies in management: textbook for university students studying in the direction of “Management” and in the specialty “Organization Management”. Moscow, INFRA-M; 2014. 400 p. (In Russian.)Бородулин А. Н. Современные тенденции развития информационных технологий в области бизнес-аналитики. ИнноЦентр. 2018;(4(21)):286–292. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=36972776&Borodulin A. N. Modern trends of information technology development in business analytics. InnoCenter. 2018;(4(21)):286–292. (In Russian.) Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=36972776&Дюдюкина А. М. Развитие технологий бизнес-аналитики на основе BI-систем. Аудит. 2021;1:17–19.Dyudyukina A. M. Business intelligence technology development based on BI-systems. Audit. 2021;1:17–19. (In Russian.)Кравченко Т. Информационная бизнес-аналитика — новое направление в бизнес-образовании. Проблемы теории и практики управления. 2010;8:31–38.Kravchenko T. Informational business analytics — a new line in business education. Problems of Management Theory and Practice. 2010;8:31–38. (In Russian.)Арсеньев Ю. Н., Шелобаев С. И., Давыдова Т. Ю. Информационные системы и технологии. Экономика. Управление. Бизнес. М.: ЮНИТИ; 2006. 447 с.Arsenyev Yu. N., Shelobaev S. I., Davydova T. Yu. Information systems and technologies. Economy. Management. Business. Moscow, UNITY; 2006. 447 p. (In Russian.)Трофимов В. В. Информационные технологии в экономике и управлении: учебник для академического бакалавриата. М.: Юрайт; 2016. 482 с.Trofimov V. V. Information technologies in economics and management: textbook for academic bachelor’s degree. Moscow, Yurayt; 2016. 482 p. (In Russian.)Назаров Д. М., Рыжкина Д. А. Интеллектуальные средства бизнес-аналитики. М.: Кнорус; 2021. 242 с.Nazarov D. M., Ryzhkina D. A. Intellectual means of business analytics. Moscow, Knorus; 2021. 242 p. (In Russian.)Соколова И. С., Гальдин А. А. Практическое применение искусственного интеллекта в условиях цифровой экономики. Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2018;(2(26)):71–79. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=36491947&Sokolova I. S., Galdin A. A. Practical application of artificial intelligence in the digital economy. Models, Systems, Networks in Economics, Technology, Nature and Society. 2018;(2(26)):71–79. (In Russian.) Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=36491947&Поварова В. М. Сравнение аналогов SAP на российском рынке. Актуальные теоретические и прикладные вопросы управления социально-экономическими системами: Материалы Международной научно-практической конференции. М.: Институт развития дополнительного профессионального образования. 2019:131–132.Povarova V. M. Comparison of sap analogues in the russian market. Actual theoretical and applied issues of management of socio-economic systems: Materials of the International Scientific and Practical Conference. Moscow, Institute for the Development of Additional Professional Education. 2019:131–132.Marshall A., Mueck S., Shockley R. How leading organizations use big data and analytics to innovate. Strategy Leadership. 2015;43(5):32–39. DOI:10.1108/SL-06-2015-0054Marshall A., Mueck S., Shockley R. How leading organizations use big data and analytics to innovate. Strategy Leadership. 2015;43(5):32–39. DOI:10.1108/SL-06-2015-0054Nesterov S. A., Smolina E.M. The assessment of the results of a massive open online course using Data Mining methods. Computing, Telecommunications and Control. 2020;13(1):65–78. DOI: 10.18721/JCSTCS.13106.Nesterov S. A., Smolina E.M. The assessment of the results of a massive open online course using Data Mining methods. Computing, Telecommunications and Control. 2020;13(1):65–78. DOI: 10.18721/JCSTCS.13106.Велигура А. В., Мусаева Э. К. Анализ существующих методологий интеллектуального анализа данных для производственных систем. Вестник Луганского национального университета имени Владимира Даля. 2020;(5(35)):45–50.Veligura A. V., Musayeva E. K. Application of intellectual analysis methods in industrial production. Bulletin of Lugansk National University named after Vladimir Dal. 2020;(5(35)):45–50. (In Russian.)Пухович С. В. Методы интеллектуального анализа больших массивов данных. Теория и практика современной науки: материалы XVI Международной научнопрактической конференции. М.: Научно-информационный издательский центр «Институт стратегических исследований»; 2014:105–109.Pukhovich S. V. Methods of intellectual analysis of large data arrays. Theory and practice of modern science: materials of the XVI International Scientific and Practical Conference. Moscow, Scientific and Information Publishing Center “Institute for Strategic Studies”; 2014:105–109. (In Russian.)Балдин К. В., Уткин В. Б. Информационные системы в экономике. М.: Дашков и К; 2019. 394 с.Baldin K. V., Utkin V. B. Information systems in economics. Moscow, Dashkov and Co; 2019. 394 p. (In Russian.)Wu X., Zhu X., Wu G. Q., Ding W. Data mining with big data. IEEE transactions on knowledge and data engineering. 2014;26(1):97–107. DOI: 10.1109/TKDE.2013.109.Wu X., Zhu X., Wu G. Q., Ding W. Data mining with big data. IEEE transactions on knowledge and data engineering. 2014;26(1):97–107. DOI: 10.1109/TKDE.2013.109.Титоренко Г. А. Информационные системы в экономике. М.: ЮНИТИ-ДАНА; 2017. 463 с.Titorenko G. A. Information systems in economics. Moscow, UNITY-DANA; 2017. 463 p. (In Russian.)Nazarov D. M., Nazarov A. D., Kovtun D. B. Building technology and predictive analytics models in the SAP analytic cloud digital service. 2020 IEEE 22nd Conference on Business Informatics (CBI). 2020:106–110. DOI: 10.1109/CBI49978.2020.10067.Nazarov D. M., Nazarov A. D., Kovtun D. B. Building technology and predictive analytics models in the SAP analytic cloud digital service. 2020 IEEE 22nd Conference on Business Informatics (CBI). 2020:106–110. DOI: 10.1109/CBI49978.2020.10067.Воищева О. С., Гончарова А. А. Решение SAP Bi (SAP business intelligence). Экономическое прогнозирование: модели и методы. Материалы XII международной научно-практической конференции. Воронеж: Воронежский Центральный научно-технический институт; 2016:320–323.Voishcheva O. S., Goncharova A. A. SAP Bi (SAP business intelligence) solution. Economic forecasting: models and methods. Materials of the XII International Scientific and Practical Conference. Voronezh: Voronezh Central Scientific and Technical Institute; 2016:320–323. (In Russian.)Kovtun D. B., Nazarov D. M., Reichert T. N. SAP Analytics Cloud: Intellectual analysis of small and mediumsized business activities in Russia in the context of COVID-19. 2020 IEEE 14th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). 2020:1–6. DOI: 10.1109/AICT50176.2020.9368635.Kovtun D. B., Nazarov D. M., Reichert T. N. SAP Analytics Cloud: Intellectual analysis of small and mediumsized business activities in Russia in the context of COVID-19. 2020 IEEE 14th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). 2020:1–6. DOI: 10.1109/AICT50176.2020.9368635.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.