Актуальность данной статьи обусловлена тем, что в ситуации высокой неопределенности и быстрых перемен для многих компаний российского бизнеса стратегически важны процессы цифровой трансформации для усиления конкурентоспособности, и ключевым звеном здесь является установление взаимовыгодных и долгосрочных отношений с клиентами на качественно новом уровне. В условиях стремительного развития цифровых технологий и изменения поведения потребителей, предприятия сталкиваются с необходимостью переосмысления своих подходов к управлению отношениями с клиентами. Цифровая трансформация с использованием CRM-систем становится ключом к повышению эффективности, оптимизации процессов и улучшению качества обслуживания клиентов. Цифровые технологии предоставляют широкий спектр инструментов для автоматизации и цифровизации процессов, связанных с взаимодействием с клиентами. Это позволяет сократить затраты, повысить скорость реагирования и улучшить качество обслуживания. Формирование единого цифрового пространства позволяет собирать, анализировать и использовать данные о клиентах, их предпочтениях, поведении и обратной связи. Кроме того, цифровые технологии открывают новые возможности для развития персонализированных предложений, и инновационных продуктов и услуг [1-7].
Введение. Для успешного функционирования современной компании стратегически важна адаптация к меняющимся условиям рынка. Эффективное использование информации позволяет контролировать все аспекты деятельности, оперативно выявлять узкие места, разрабатывать оптимальные стратегии развития. Для этих целей необходимы специальные инструменты, которые обеспечивают сбор, хранение и анализ данных. Безусловно, крупная бизнес-организация и организация высшего образования имеют схожие характеристики, такие как финансовые показатели, количество сотрудников, филиальная сеть. Выпуск специалистов в вузе - это сложный процесс, требующий эффективного управления. В настоящее время наблюдается тенденция к объединению образовательных и научных учреждений, что подчеркивает важность информационной инфраструктуры. Интеграция и функционирование российской системы высшего образования в соответствии с международными стандартами требуют особого внимания к управлению качеством образовательного процесса [1]. В соответствии с действующим в РФ национальным проектом «Экономика данных» подготовка кадров в вузах, а также процессы цифровизации и цифровой трансформации должны осуществляться с использованием отечественного программного обеспечения.
Методы исследования. Исследование выполнялось с использованием статистических методов и приемов обработки данных, интеллектуального анализа Data Mining с привлечением нормативно-правовой документации, справочных материалов и личных наблюдений авторов.
Результаты и дискуссия. Для совершенствования системы образовательного процесса в РЭУ имени Г. В. Плеханова авторами предлагаются системы аналитики данных Loginom и Visiology, позволяющие осуществлять оперативный анализ работы профессорско-преподавательского состава, студентов, их успеваемости и посещаемости, возможности проведения кластеризации студентов, прогнозирования успеваемости с использованием статистических методов (например, корреляционного, факторного анализа и др.), методов и моделей Data Mining на основе данных «1С: Университет». В частности, в выполненном исследовании наглядно демонстрируется возможность преобразования данных ведомостей групп студентов, профилей и направлений подготовки из модуля «1С» в вышеназванные информационно-аналитические платформы, позволяющие осуществлять трансформацию, предобработку данных, проводить оперативный OLAP-анализ, использовать обширный инструментарий c использованием Data Mining методов и моделей, а затем осуществлять визуализацию полученных результатов с построением дашбордов в BI-системе Visiology. Аналитические системы позволяют реализовать все эти возможности посредством подключения напрямую к базам данных «1С» (в случае серверной редакции), либо через использование табличного процессора MS Excel (в случае использования бесплатной версии программного продукта Loginom Community).
Заключение. Таким образом, проведение интеллектуального анализа данных делает возможным использование образовательных данных для повышения качества образовательного процесса, а использование отечественных программных решений обеспечивает дальнейшую цифровизацию вуза.