CAPABILITIES OF BUSINESS INTELLIGENCE IN SOLVING THE PROBLEMS OF CORPORATE GOVERNANCE IN RETAIL TRADE
https://doi.org/10.35266/2949-3455-2023-4-4
Abstract
The article studies the issue of business intelligence and BI systems for business analysis of corporate companies using retail trade networks as an example. The study analyzes approaches to defining the concepts of business intelligence and BI system. It is determined that the concept of business intelligence is rapidly evolving, and the terminology has not been formed yet. The study aims to identify the features and capabilities of business intelligence in retail corporate governance, which requires theoretical analysis
and generalization of scientific research. The analysis of systemic and structural approach to the definition of business intelligence allows it to be viewed as a mechanism that manages the alignment of a company’s activity with its strategic goals and internal business processes, while BI systems serve as its tool. The scientific novelty of the study consists of the clarification of the business intelligence concept and the identification of its functions and capabilities in retail. Based on the analysis of features of retail trade development in Russia, the authors determine the problems of retail trade networks that can be solved with business intel ligence, systemize retailers’ necessities in terms of business intelligence and the capabilities of BI system that allow meeting these necessities.
About the Authors
O. V. Komarova
Ural State University of Economics, Yekaterinburg
Russian Federation
Russian Federation
Candidate of Sciences (Economics), Docent
D. S. Karabatov
Ural State University of Economics, Yekaterinburg
Russian Federation
Russian Federation
Master’s Degree Student
References
1. Novikov S. V. Data science and big data technologies role in the digital economy. TEM Journal. 2020;9(2):756‒762.
2. Митрович С. Проблемы и тенденции внедрения технологий бизнес-интеллекта в процесс экономического анализа в России и за рубежом // Финансы и управление. 2019. № 2. С. 1–16. DOI 10.25136/2409-7802.2019.2.28524.
3. Wieder B., Ossimitz M.-L. The impact of Business Intelligence on the quality of decision making ‒ A mediation model. Procedia Computer Science. 2015;64:1163‒1171.
4. Tripathi A., Bagga T., Aggarwal R. Strategic impact of business intelligence: A review of literature. Prabandhan: Indian Journal of Management. 2020;13(3):35.
5. Ильяшенко О. Ю., Ильин И. В., Болобонов Д. Д. Роль BI-систем в совершенствовании процессов обработки и анализа бизнес-информации // Наука и бизнес: пути развития. 2017. № 6. С. 124–131.
6. Trujillo J., Maté A. Business Intelligence 2.0: A General Overview. In: Aufaure M. A., Zimányi E., editors. Business Intelligence. eBISS 2011. Lecture Notes in Business Information Processing. Vol 96. Berlin, Heidelberg: Springer; 2012. p. 98‒116.
7. Shao C., Yang Y., Juneja S. et al. IoT data visualization for business intelligence in corporate finance. Information Processing and Management. 2022;59:102736.
8. Maghsoudi M., Nezafati N. Navigating the acceptance of implementing business intelligence in organizations: A system dynamics approach. Telematics and Informatics Reports. 2023;11:100070.
9. Силакова Л. В., Магеррамов П. А., Семкина М. А. Разработка методики автоматизации комплексного бизнес-анализа для организаций МСБ на базе MS POWER BI // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент». 2019. № 3. С. 101–108. DOI 10.17586/2310-1172-2019-12-3-101-108.
10. Субочева В. С. Использование систем бизнес-аналитики для повышения эффективности работы клиентских менеджеров коммерческого банка // The Scientific Heritage. 2021. № 66–1. С. 68–71. DOI 10.24412/9215-0365-2021-66-1-68-71.
11. Савина А. Г., Малявкина Л. И., Смагин Е. В. Исследование возможностей применения инструментов Business Intelligence в страховой сфере // Научные Записки ОрелГИЭТ. 2020. № 3. С. 68–73.
12. Наумов В. Н., Лычагина Е. Б., Шарабаева Л. Ю. Использование BI-систем для обеспечения информационно-аналитической деятельности органов государственной власти // Управленческое консультирование. 2016. № 3. С. 144–153.
13. Caseiro N., Coelho A. The influence of Business Intelligence capacity, network learning and innovativeness on startups performance. Journal of Innovation & Knowledge. 2019;4(3):139‒145.
14. Митрович С. Специфика интеграции технологий бизнес-интеллекта и больших данных в процессы экономического анализа // Бизнес-информатика. 2017. № 4. С. 40–46.
15. Bao Z., Hashim K. F., Almagrabi A. O. et al. Business intelligence impact on management accounting development given the role of mediation decision type and environment. Information Processing & Management. 2023;60(4):103380.
16. Орлова А. Ю., Сорокин А. А., Ловянников Д. Г. Применение средств бизнес-аналитики для управления компанией // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2023. № 2. С. 145–155.
17. ВАВОК: руководство к Своду знаний по бизнес-анализу. М. : Олимп-Бизнес, 2021. 626 с.
18. Абдурахмонов Х. А. Сущность, цели и возможности бизнес-анализа // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. № 2. С. 5–9. DOI 10.17513/vaael.1590.
19. Маймина Э. В. К проблеме определения функционала бизнес-аналитики // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2019. № 2. С. 66–77.
20. Мерджанова Л. З. Бизнес-аналитика как инструмент обеспечения эффективности менеджмента современного предприятия // Информационно-компьютерные технологии в экономике, образовании и социальной сфере. 2022. № 3. С. 102–108.
21. Цуканова О. А., Ярская А. А. Сущность и роль BI-систем в современной экономике // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент». 2021. № 2. С. 79–85. DOI 10.17586/2310-1172-2021-14-2-79-85.
22. Соколова М. А., Зотова А. А. Характеристика современных BI-систем // Финансовые рынки и банки. 2022. № 11. С. 44–48.
23. Turban E., Sharda R., Delen D. Decision support and Business Intelligence systems. New Jersey: Pearson; 2015. 696 p.
24. Казакова Н. А., Шитуев С. С. Развитие аналитики как метод повышения эффективности торговых сетей // Инновации и инвестиции. 2019. № 4. С. 163–168.
25. Маймина Э. В. Системные условия развития и управленческие перспективы бизнес-аналитики // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2018. № 6. С. 48–59.
26. Новотна И. А., Иванчук О. В. BI-системы: анализ понятия и функциональных возможностей // Теория и практика общественного развития. 2023. № 2. С. 90–94. DOI 10.24158/tipor.2023.2.12.
27. Брускин С. Н. Методы и инструменты продвинутой бизнес-аналитики для корпоративных информационно-аналитических систем в эпоху цифровой трансформации // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2016. Т. 12, № 3–1. С. 234–239.
28. Мальзам В. Управление бизнес-процессами: методы и инструменты // Корпоративный менеджмент : проект. 2015 URL: https://www.cfin.ru/itm/bpr/bpms.shtml (дата обращения: 05.09.2023).
29. Курилова А. А., Савенков Д. Л. К вопросу о диагностике архитектуры предприятия // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2022. Т. 11, № 2. С. 45–48. DOI 10.57145/27128482_2022_11_02_09.
30. Кочина С. К., Щетинина Е. Д., Добкин С. Г. Стратегическая диагностика степени гармоничности бизнес-архитектуры промышленного предприятия // Общество: политика, экономика, право. 2023. № 7. С. 57–66.
31. Брусов А. С. Концепция Agile: Возможности и перспективы применения в государственном управлении (обзор публикаций) // Вопросы государственного и муниципального управления. 2022. № 2. C. 134–158. DOI 10.17323/1999-5431-2022-0-2-134-158.
32. Лёзина Т. А., Гельман М. В. Тенденции развития корпоративных информационных систем предприятий сетевой розничной торговли // Прикладная информатика. 2011. № 1. C. 29–37.
33. Яковлев В. В., Кравченко Д. В. Критериальное сравнение платформ бизнес-аналитики // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2019. № 1. С. 41–44.
34. Логиновский О. В., Шурыгин А. Н. Актуальные средства современной бизнес-аналитики // Известия высших учебных заведений. Уральский регион. 2013. № 3. С. 49–57.
35. Петров Я. А., Степанов С. Ю., Сидоренко А. Ю. и др. Business Intelligence как современный инструмент бизнес-аналитики // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. 2020. № 1. С. 135–140.
36. Петров С. В. Обзор российского программного обеспечения для импортозамещения информационных систем классов MES, ERP2 и BI (часть 2) // Корпоративные информационные системы. 2023. № 1. С. 38–48.
37. Розничная торговля и общественное питание // Федеральная служба государственной статистики : офиц. сайт. URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/roznichnayatorgovlya (дата обращения: 20.07.2023).
38. Розничная торговля в России // TAdviser. URL: https://tinyurl.com/mvtry49u (дата обращения: 20.07.2023).
Review
For citations:
Komarova O.V., Karabatov D.S. CAPABILITIES OF BUSINESS INTELLIGENCE IN SOLVING THE PROBLEMS OF CORPORATE GOVERNANCE IN RETAIL TRADE. Surgut State University Journal. 2023;11(4):38-50. (In Russ.) https://doi.org/10.35266/2949-3455-2023-4-4
Views:
112
Email this article 