<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">accounting</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Учет. Анализ. Аудит</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Accounting. Analysis. Auditing</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2408-9303</issn><issn pub-type="epub">2619-130X</issn><publisher><publisher-name>Financial University under The Government of Russian Federation</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.26794/2408-9303-2021-8-2-62-70</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">accounting-377</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>МЕТОДИКИ И ПРАКТИЧЕСКИЙ ОПЫТ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>TECHNIQUES AND TECHNOLOGIES</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Цифровая трансформация аналитических процессов бизнеса</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Digital Transformation of Business Analytical Processes</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-6049-7376</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Михненко</surname><given-names>О. Е.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Mikhnenko</surname><given-names>O. E.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Михненко Олег Евгеньевич — доктор экономических наук, профессор кафедры информационных систем цифровой экономики.</p><p>Москва.</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Oleg E. Mikhnenko — Dr. Sci. (Econ.), Professor of the Department of Information Systems in Digital Economy, Russian University of Transport (MIIT).</p><p>Moscow.</p></bio><email xlink:type="simple">stat0243@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Российский университет транспорта (МИИТ)</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Russian University of Transport (MIIT)</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2021</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>04</day><month>04</month><year>2021</year></pub-date><volume>8</volume><issue>2</issue><fpage>62</fpage><lpage>70</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Михненко О.Е., 2021</copyright-statement><copyright-year>2021</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Михненко О.Е.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Mikhnenko O.E.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://accounting.fa.ru/jour/article/view/377">https://accounting.fa.ru/jour/article/view/377</self-uri><abstract><p>Развитие и управление экономической деятельностью в современных условиях во многом связывают с реализацией концепции цифровой экономики, что ставит новые задачи перед бизнес-аналитикой. Набор задач формируется исходя из необходимости, во-первых, развития бизнес-аналитики как реакции на совершенствование управления экономическими субъектами, во-вторых, обеспечения при внедрении цифровых технологий качественной определенности аналитических процессов бизнеса. Совершенствование управления на основе концепции бизнес-среды определяет, что на принципах мониторинга анализируется поведение участников внешней бизнес-среды в целях выстраивания рациональных отношений партнерства. Информационные возможности для данного направления создает цифровая экономика, обеспечивающая доступ к большим данным и обработку их с применением технологий Big data-аналитика. Исходя из требований собственно управления, в статье анализируется поведение элементов внутренней бизнес-среды для выработки управленческого решения по повышению эффективности их поведения. Высокое качество решения обеспечивает информационная модель как высокоадекватный образ конкретного объекта управления и способность аппарата управления наиболее полно реализовать объемы присущих ей функций. В этих условиях цифровая трансформация аналитических процессов базируется на собственной информационной платформе, в которой должны применяться прорывные цифровые технологии. В процессе исследования использованы методы системного анализа при обобщении современных концепций управления экономическими системами, развития цифровых технологий и их внедрения в процессы принятия управленческих решений.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Current development and management of economic activity is largely associated with the implementation of the concept of the digital economy, which poses new challenges for business intelligence. The set of tasks is formed in order to develop business intelligence so that it matches the improved management of economic subjects, and to ensure the quality of business processes when digital technologies are introduced. Improved management based on the concept of the business environment implies that monitoring principles are used to analyze the behavior of external business environment participants with the purpose to build a rational partnership relationship. The digital economy creates information opportunities in this area, as it provides the access to Big Data and their processing using Big data analytics technologies. With regard to the requirements of management, the article analyzes the behavior of elements of the internal business environment to develop a management solution to improve the effectiveness of their behavior. The high quality of the solution is provided by the information model being a highly adequate image of a particular object under control and the ability of the control apparatus to fully realize the volume of its inherent functions. Under these conditions, the digital transformation of analytical processes is based on its own information platform, which should use breakthrough digital technologies. The research uses such methods as systemic analysis to generalize the modern concepts of economic system management, development of digital technologies and their introduction into management decision-making processes.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>бизнес-аналитика</kwd><kwd>цифровая трансформация</kwd><kwd>цифровая экономика</kwd><kwd>технологии big-data-аналитики</kwd><kwd>бизнес-среда</kwd><kwd>мониторинг</kwd><kwd>управление</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>business intelligence</kwd><kwd>digital transformation</kwd><kwd>digital economy</kwd><kwd>Big-data analytics technologies</kwd><kwd>business environment</kwd><kwd>monitoring</kwd><kwd>management</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Прохоров А., Коник Л. Цифровая транформация. Анализ, тренды, мировой опыт. М.: ООО «Альянс-Принт»; 2019. 368 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Prokhorov A., Konik L. Digital transformation. Analysis, trends, world experience. Moscow: Alliance-Print LLC; 2019. 368 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бердников А. А. Анализ бизнес-среды в определении рыночной позиции организации. Молодой ученый. 2014;60(1):327-330.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Berdnikov A. A. Analysis of the business environment in determining the market position of an organization. Molodoi uchenyi = Young Scientist. 2014;60(1):327-330. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Майер-Шенебергер В., Кукьер К. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим. Пер. с англ. М.: Манн, Иванов и Фербер; 2014. 240 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mayer-Scheneberger W., Kukier K. Big Data. A revolution that will transform how live, work and think. Trans. from Eng. Moscow: Mann, Ivanov and Ferber; 2014. 240 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Maryika J., Chui M., Brown B. Big data. The next frontier for innovation, competition and productivity. McKinsey Globe Institute. 2011. 156 p. URL: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Digital/Our%20Insights/Big%20data%20The%20next%20frontier%20for%20innovation/MGI_big_data_exec_summary.pdf (дата обращения: 17.12.2021).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Maryika J., Chui M., Brown B. Big data. The next frontier for innovation, competition and productivity. McKinsey Globe Institute. 2011. 156 p. URL: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Digital/Our%20Insights/Big%20data%20The%20next%20frontier%20for%20innovation/MGI_big_data_exec_summary.pdf (accessed on 17.12.2021).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Михненко О. Е., Ильин В. В. Цифровые трансформации и управленческие решения. Мат. II междунар. науч.-практич. конф. «Цифровая трансформация в экономике транспортного комплекса. Развитие цифровых экосистем: наука, практика, образование» (Москва, 11 октября 2019 г.). М.: РУТ (МИИТ); 2019:228-237.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Miknenko O. E., Ilyin V. V. Digital transformation and management solutions. Proc. of the 2nd Intern. Sci. and Pract. Conf. “Digital Transformation in the Economy of the Transport Complex. Development of Digital Ecosystems: Science, Practice, Education” (Moscow, October 11, 2019). Moscow: RUT(MIIT); 2019:228-237. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Паклин Н. Б., Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. СПб.: Питер; 2013. 704 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Paklin N. B., Oreshkov V. I. Business analytics: From data to knowledge. St. Petersburg: Peter; 2013. 704 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Френкс Б. Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики. Пер. с англ. М.: ООО «Интеллектуальная литература»; 2016. 367 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Franks B. The Analytics Revolution: How to improve your business by making analytics operational in the big data era. Trans. from Eng. Moscow: Intelligent Literature LLC; 2016. 367 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Френкс Б. Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики. Пер. с англ. М.: Манн, Иванов и Фербер; 2014. 343 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Franks B. Taming the Big Data. How to extract knowledge from an array of information with the help of deep analytics. Trans. from Eng. Moscow: Mann, Ivanov and Ferber; 2014. 240 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Hassani H., Saporta G., Silva E. S. Data mining and official statistics: Ehe past, the present and the future. Big Data. 2014;2(1):34-43. DOI: 10.1089/big.2013.0038</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hassani H., Saporta G., Silva E. S. Data mining and official statistics: The past, the present and the future. Big Data. 2014;2(1):34-43. DOI: 10.1089/big.2013.0038</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Hostie T., Nibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inferens, Prodiction. Second edition. Springer-Verlag; 2009. 763 p. URL: https://www.springer.com/gp/book/9780387848570 (дата обращения: 17.12.2021).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hostie T., Nibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inferens, Prodiction. Second edition. Springer-Verlag; 2009. 763 p. URL: https://www.springer.com/gp/book/9780387848570 (accessed on 17.12.2021).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Михненко О. Е., Салин В. Н. От анализа статистических данных к анализу реальных явлений на основе статистической информации. Мат. междунар. науч.-практич. конф. «Наука о данных» (Санкт-Петербург, 5-7 февраля 2020 г.). СПб.: СПбГЭУ; 2020:196-199.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mikhnenko O. E., Salin V. N. From analysis of statistics to analysis of real phenomena based on statistical information. Proc. of the Intern. Sci. and Pract. Conf. “Data Science” (St. Petersburg, February 5-7, 2020). St. Petersburg: St. PbSEU; 2020:196-199. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Михненко О.Е Информационные модели в управлении экономическими явлениями. М.: МИИТ; 2007. 48 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mikhnenko O.E Information models in the management of economic phenomena. Moscow: MIIT; 2007. 48 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Михненко О. Е. Управление экономическими явлениями на железнодорожном транспорте: информационный аспект. М.: МИИТ; 2001. 200 c.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Makhnenko O. E. Management of economic phenomena on rail transport: Information aspect. Moscow: MIIT; 2001. 200 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Михненко О. Е. Цифровые технологии и эффективность статистических показателей. Мат. II междунар. науч.-практич. конф. «Цифровая трансформация в экономике транспортного комплекса. Развитие цифровых экосистем: наука, практика, образование» (Москва, 11 октября 2019 г.). М.: РУТ (МИИТ); 2019:207-216.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Miknenko O. E. Digital technologies and the effectiveness of statistics. Proc. of the 2nd Intern. Sci. and Pract. Conf. “Digital transformation in the economy of the transport complex. Development of Digital Ecosystems: Science, Practice, Education” (Moscow, October 11, 2019). Moscow: RUT (MIIT); 2019:207-216. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Михненко О. Е. Статистическая грамотность в эпоху «Индустрия 4,0». Вестник кафедры статистики Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова. Статистические исследования социально-экономического развития России и перспективы устойчивого роста. 2018;(3):358-361.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mikhnenko O. E. Statistical Literacy in the Era of “Industry 4.0”. Vestnik kafedry statistiki Rossiiskogo ekonomicheskogo universiteta im. G. V. Plekhanova. Statisticheskie issledovaniya sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya Rossii i perspektivy ustoichivogo rosta = Bulletin of the Department of Statistics of the Russian Economic University by G. V. Plekhanov. Statistical Studies of Russia's Socio-Economic Development and Prospects for Sustainable Growth. 2018;(3):358-361. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Михненко О. Е. Цифровые двойники в управлении экономическими процессами. Мат. II междунар. науч.-практич. конф. «Цифровая трансформация в экономике транспортного комплекса. Развитие цифровых экосистем: наука, практика, образование» (Москва, 11 октября 2019 г.). М.: РУТ (МИИТ); 2019:215-221.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mikhnenko O. E. Digital twins in the management of economic processes. Proc. of the 2nd Intern. Sci. and Pract. Conf. “Digital transformation in the economy of the transport complex. Development of digital Ecosystems: Science, Practice, Education” (Moscow, October 11, 2019). Moscow: RUT (MIIT); 2019:212-218. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Марр Б. Ключевые инструменты бизнес-аналитики. 67 инструментов, которые должен знать каждый менеджер. Пер. с англ. М.: «Лаборатория знания»; 2018. 339 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Marr B. Key tools of business intelligence. 67 tools every manager should know. Trans. from Eng. Moscow: Knowledge Lab; 2018. 339 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
