АРХИТЕКТУРНОЕ ОБОСНОВАНИЕ В ТЕРМИНАХ ARCHIMATE АКТУАЛЬНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ДАШБОРДОВ АНАЛИТИКИ В СИСТЕМУ ОРГАНИЗАЦИИ АНАЛИЗА ДАННЫХ ПО КОНТИНГЕНТУ В ВОЛГОГРАДСКОМ ГАУ - Студенческий научный форум

XVII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2025

Личный портфель

АРХИТЕКТУРНОЕ ОБОСНОВАНИЕ В ТЕРМИНАХ ARCHIMATE АКТУАЛЬНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ДАШБОРДОВ АНАЛИТИКИ В СИСТЕМУ ОРГАНИЗАЦИИ АНАЛИЗА ДАННЫХ ПО КОНТИНГЕНТУ В ВОЛГОГРАДСКОМ ГАУ

Козловцев А.А. 1
1ФГБОУ ВО Волгоградский государственный аграрный университет
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Современные образовательные учреждения, включая ФГБОУ ВО Волгоградский государственный аграрный университет, далее ВолГАУ, сталкиваются с необходимостью обработки и анализа больших объемов данных для эффективного управления учебным процессом [1]. В условиях растущего количества контингента и расширяющихся образовательных программ ручная обработка данных становится всё менее эффективной, что повышает актуальность автоматизации процессов.

Волгоградский ГАУ, являясь одним из ведущих образовательных учреждений региона, специализируется на подготовке кадров для аграрного сектора [2]. Управление контингентом студентов в университете включает учет практик, успеваемости, посещаемости и других ключевых данных, которые необходимы для принятия оперативных и стратегических решений. Автоматизация процессов анализа и визуализации этих данных позволит повысить их точность, сократить время обработки и обеспечить высокую оперативность в управлении.

Современные образовательные учреждения требуют эффективных инструментов для управления контингентом и анализа данных. Применение Google Таблиц в Волгоградском государственном ГАУ позволило автоматизировать часть процессов обработки данных и улучшить их визуализацию, однако существующая система имеет ограничения, требующие модернизации [3].

Google Таблицы предлагают широкий функционал для работы с данными, включая:

  • возможность работы с любого устройства, подключенного к интернету;

  • поддержка одновременного редактирования таблиц несколькими пользователями;

  • использование формул, фильтров и сценариев для упрощения рутинных задач;

  • инструменты для создания графиков, диаграмм и дашбордов.

Тем не менее, текущая архитектура системы ограничивает возможности анализа и оперативного принятия решений [4].

На рисунке 1 представлена текущая модель архитектуры системы организации анализа данных по контингенту в ВолГАУ в терминах ArchiMate [5].

Рисунок 1 –Модель архитектуры «как есть» системы организации анализа данных по контингенту в ВолГАУ в нотации ArchiMate

Основные ограничения текущей системы представлены ниже.

  • Затраты времени на ручную обработку данных.

  • Риск ошибок при переносе информации.

  • Отсутствие отчетности в реальном времени.

  • Отсутствие интеграции с базами данных.

Для выявления проблем и определения направлений для их решения была разработана мотивационная диаграмма, отражающая потребности и цели модернизации используемой системы.

На рисунке 2 представлена мотивационная диаграмма архитектуры системы организации анализа данных по контингенту в ВолГАУ, демонстрирующая взаимосвязь между драйверами анализа и необходимыми изменениями в системе организации анализа данных.

Основные стейкхолдеры:

  • начальник УОП,

  • ректорат.

Основные драйверы:

  • сохранность контингента,

  • прогнозирование контингента,

  • анализ данных по контингенту.

Ключевые оценки драйверов:

  • отсутствие интерактивности в анализе данных по контингенту,

  • низкая достоверность существующих средств прогнозирования данных,

  • длительный процесс выгрузки и визуализации данных по контингенту.

Основные цели по оценкам драйверов:

  • внедрить адаптивный интерфейс,

  • увеличить точность прогнозирования будущих данных,

  • анализ данных в реальном времени.

Основное требование: создание дашборда бизнес-аналитики для анализа данных по контингенту в Волгоградском ГАУ.

Рисунок 2 –Диаграмма ArchiMate мотивационного слоя архитектуры системы организации анализа данных по контингенту в ВолГАУ

Существующая система обработки данных на базе Google Таблиц требует дальнейшего развития. Внедрение дашбордов аналитики станет важным шагом в организации анализа данных по контингенту в ВолГАУ, обеспечив автоматизацию отчетности в реальном времени, улучшение аналитики, снижение ошибок и повышение скорости принятия решений. Это не только повысит эффективность управления контингентом в Волгоградском государственном университете, но и позволит университету выйти на новый уровень цифровой трансформации.

Список используемых источников

  1. Тандем Университет — Программное обеспечение для управления образовательным процессом [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://tandemservice.ru/products/tandem-university (дата обращения: 12.12.2024).

  2. Официальный сайт ВолГАУ. Сведения об образовательной организации [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.volgau.com/sveden/common (дата обращения: 12.12.2024).

  3. Google Sheets [Электронный ресурс] // Wikipedia. — Режим доступа: https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Sheets (дата обращения: 12.12.2024).

  4. ExpAsys BI для государственных учреждений [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://expasys.ru/products/expasys-bi/gov (дата обращения: 12.12.2024).

  5. ArchiMate [Электронный ресурс] // Википедия. — Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/ArchiMate (дата обращения: 12.12.2024).

Просмотров работы: 14