The capabilities systems operational analysis of data for intensification the process of commercialization innovation
The possibility using systems operational analysis in the organization and management of research and innovation projects in enterprises and Universities. The organizing principle of the multidimensional cube. Data Mining using mathematical apparatus.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | английский |
| Дата добавления | 06.05.2018 |
| Размер файла | 128,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Postgraduate student, Izhevsk State Technical University
THE CAPABILITIES SYSTEMS OPERATIONAL ANALYSIS OF DATA FOR INTENSIFICATION THE PROCESS OF COMMERCIALIZATION INNOVATION
Perevedencev D.A.
Abstract
The article reveals the possibility using systems operational analysis in the organization and management of research and innovation projects in enterprises and Universities.
Keywords: operational analysis, commercialization, project management, information and software resources.
Аннотация
Переведенцев Д.А. Аспирант,
ВОЗМОЖНОСТИ СИСТЕМ ОПЕРАТИВНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ ИНТЕНСИФИКАЦИИ ПРОЦЕССА КОММЕРЦИАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИЙ
Статья раскрывает возможности использования систем оперативного анализа в организации и управлении научными и инновационными проектами на предприятиях и в ВУЗах России.
Ключевые слова: оперативный анализ, коммерциализация, управление проектом, информационно-программные ресурсы.
Main text
It must be recognized that the most effective way of development of innovative environment of the scientific institutions is to control not only of the educational process and the conduct of research and development, but also focus on the development of the commercialization of advanced products and services provided in the walls of the university.
To activate the research and development at universities, mechanisms of innovation environment must be based on modern approaches to organization and management [1].
In turn, during the organization and management of research projects as well be taken into account some of their features. Studies show that for success of the innovation project, based on scientific research, important are the following factors: the relevance of the organization's strategy; a clear market orientation; overcome information barriers in the areas of research and development work and marketing; the sufficiency of funds to carry out for carrying out scientific-research and experimental-design works; encouraging creative aspirations of staff; effective project management.
In this context, project management is the art and science of combining and coordinating people, equipment, materials, funding and scheduling of a particular project on time and within budget. To fulfill the goals of project management should be used such methods and models such as matrix organization works, preparation and monitoring of cost estimates, formalized methods of planning and control of work, conflict resolution, risk management, information systems, decision support, and others.
At the same time during the project should be benchmarks: period of certain tasks must comply with planned in the calendar plan, costs of funds corresponds to the planned, the timely preparation of reports.
Since the most sensitive factors that are subject to random influences, is scope and cost of implementation of the project, then the prerequisite of effective management is the account of uncertainty of future revenues and expenses, as well as the timing of the individual phases of the project [2].
To achieve the set goals effectively apply information-analytical systems, which allow you to store, analyze and process large amounts of data and support both directions of data analysis: operational and intellectual.
Operational analysis (OLAP) allows to extract information of large amount data that is needed a specific person decision-maker on a specific problem to be solved in a short period of operation of information-analytical system.
Data Mining using modern mathematical apparatus (genetic algorithms, neural networks, fuzzy logic) reveals in the dataset non-obvious patterns.
The organizing principle OLAP- cube in this case may look like (Figure 1):
operational system innovation multidimensional
Fig. 1 The organizing principle of the multidimensional cube
In cell 1, for example, located facts relating to the project 5, performed by executing the grant fund RHF, in cell 2 - to the project 3 under the guidance of the scientist 1 commissioned by the Ministry of Education 1, and cell 3 - to the project 3 under leadership the scientist, who is the executor of the project 5, commissioned by a commercial organization.
Also, the use of OLAP technology can effectively solve the problem:
1. The analysis of the scientific activity of the employee, a graduate student or a university student to assess the possibility of integrating the team in the context of a particular project of its publications, experience, participation in other projects, etc.;
2. The preliminary analysis of the capabilities and resources of the university to support the decision to participate in a particular tender, application, etc.;
3. Analysis of existing projects in the context of scientific or commercial appeal for a specific customer, and other fund.
As the analysis to date, OLAP and data mining are used in innovative activities of the university due to its speed, efficiency and clarity. In this regard, the operational analysis of the data is a necessary part of the analytical work of the expert in science and innovation and must find their place in the organization of innovations projects in the modern information society.
Литература
1. Гаина А.А., Кобина Л.А. Развитие инновационной среды вуза [Электронный ресурс] // Международный экономический форум [Офиц. сайт]. URL: http://conference.be5.biz/r2012/3098.htm (дата обращения: 15.08.2014).
2. Кирина Л. В., Астанина Л. А. Моделирование инновационных процессов // Вестник НГУ. Серия Социально - экономические науки. Том 8., выпуск 2. 2008 г., С. 103-108.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.
доклад [25,3 K], добавлен 16.06.2012Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.
контрольная работа [565,6 K], добавлен 02.09.2010Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011A database is a store where information is kept in an organized way. Data structures consist of pointers, strings, arrays, stacks, static and dynamic data structures. A list is a set of data items stored in some order. Methods of construction of a trees.
топик [19,0 K], добавлен 29.06.2009Перспективные направления анализа данных: анализ текстовой информации, интеллектуальный анализ данных. Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных.
реферат [443,2 K], добавлен 13.02.2014Проблемы оценки клиентской базы. Big Data, направления использования. Организация корпоративного хранилища данных. ER-модель для сайта оценки книг на РСУБД DB2. Облачные технологии, поддерживающие рост рынка Big Data в информационных технологиях.
презентация [3,9 M], добавлен 17.02.2016Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Роль информации в мире. Теоретические основы анализа Big Data. Задачи, решаемые методами Data Mining. Выбор способа кластеризации и деления объектов на группы. Выявление однородных по местоположению точек. Построение магического квадранта провайдеров.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 01.07.2017Consideration of a systematic approach to the identification of the organization's processes for improving management efficiency. Approaches to the identification of business processes. Architecture of an Integrated Information Systems methodology.
реферат [195,5 K], добавлен 12.02.2016Общее понятие о системе Earth Resources Data Analysis System. Расчет матрицы преобразования космоснимка оврага. Инструменты геометрической коррекции, трансформирование. Создание векторных слоев. Оцифрованные классы объектов. Процесс подключения скрипта.
курсовая работа [4,3 M], добавлен 17.12.2013Історія виникнення комерційних додатків для комп'ютеризації повсякденних ділових операцій. Загальні відомості про сховища даних, їх основні характеристики. Класифікація сховищ інформації, компоненти їх архітектури, технології та засоби використання.
реферат [373,9 K], добавлен 10.09.2014Сравнение эталонных моделей OSI, TCP. Концепции OSI: службы; интерфейсы; протоколы. Критика модели, протоколов OSI. Теория стандартов Дэвида Кларка (апокалипсис двух слонов). Плохая технология как одна из причин, по которой модель OSI не была реализована.
реферат [493,1 K], добавлен 23.12.2010Классификация задач Data Mining. Задача кластеризации и поиска ассоциативных правил. Определению класса объекта по его свойствам и характеристикам. Нахождение частых зависимостей между объектами или событиями. Оперативно-аналитическая обработка данных.
контрольная работа [26,1 K], добавлен 13.01.2013Data Mining как процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации). Его закономерности и этапы реализации, история разработки данной технологии, оценка преимуществ и недостатков, возможности.
эссе [36,8 K], добавлен 17.12.2014Понятие информационных систем и принципы их проектирования. Изучение различных методов извлечения знаний, построение оптимальной информационной системы Data Mining, позволяющей разбивать набор данных, представленных реляционными базами данных на кластеры.
аттестационная работа [4,7 M], добавлен 14.06.2010Определение программы управления корпоративными данными, ее цели и предпосылки внедрения. Обеспечение качества данных. Использование аналитических инструментов на базе технологий Big Data и Smart Data. Фреймворк управления корпоративными данными.
курсовая работа [913,0 K], добавлен 24.08.2017Создание структуры интеллектуального анализа данных. Дерево решений. Характеристики кластера, определение групп объектов или событий. Линейная и логистическая регрессии. Правила ассоциативных решений. Алгоритм Байеса. Анализ с помощью нейронной сети.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 13.06.2014- Визуализация профиля пользователя социальной сети на основе обработки семантического описания данных
Анализ существующих музыкальных сетей, профиля музыкального файла. Технологии и возможности Web 2.0. Анализ алгоритмов в Data Mining. Структура социальной сети. Набор графических элементов, описывающий человека в зависимости от прослушиваемой музыки.
дипломная работа [3,7 M], добавлен 20.04.2012
