ВКР МЭИ: «Оценка доверия к результатам в системах больших данных»

Диплом МЭИ 09.03.03 "Прикладная информатика" Оценка доверия к результатам в системах больших данных

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru,

Актуальность темы ВКР

Современные системы больших данных обрабатывают огромные объемы информации из различных источников, что создает серьезные проблемы с оценкой достоверности и доверия к полученным результатам. Согласно исследованию Gartner (2024), до 80% компаний сталкиваются с проблемами принятия решений на основе данных из-за отсутствия надежных методов оценки доверия к результатам анализа. В условиях, когда решения, основанные на данных, напрямую влияют на бизнес-результаты, вопросы оценки доверия к результатам анализа данных приобретают критическую важность.

Особую актуальность данная тема приобретает в свете требований Руководства по написанию ВКР для МЭИ, где особое внимание уделяется практической реализации и внедрению разработанных решений. Системы оценки доверия к результатам анализа данных позволяют не только повысить качество принимаемых решений, но и снизить риски, связанные с использованием недостоверной информации.

Цель и задачи

Цель исследования: разработка методики оценки доверия к результатам анализа данных в системе больших данных компании "АналитикСервис", обеспечивающей повышение качества принимаемых решений и снижение рисков, связанных с использованием недостоверной информации.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ существующих подходов к оценке доверия к результатам в системах больших данных и выявить их недостатки
• Исследовать факторы, влияющие на доверие к результатам анализа данных
• Определить функциональные и нефункциональные требования к методике оценки доверия
• Разработать модель оценки доверия, учитывающую качество данных, методы анализа и контекст использования
• Создать алгоритмы расчета метрик доверия для различных типов анализа данных
• Реализовать прототип системы оценки доверия с основными функциями: анализ данных, расчет метрик, визуализация результатов
• Провести тестирование методики в реальных условиях работы компании "АналитикСервис"
• Оценить эффективность внедрения методики по критериям: повышение качества решений, снижение рисков, удовлетворенность пользователей

Объект и предмет исследования

Объект исследования: процессы анализа данных и принятия решений на основе данных в системах больших данных, в частности, в компании "АналитикСервис", специализирующейся на аналитике данных для ритейла.

Предмет исследования: методы и технологии оценки доверия к результатам анализа данных в системах больших данных, включая модели оценки качества данных, методы анализа рисков и системы визуализации метрик доверия.

Исследование фокусируется на создании методики, которая будет соответствовать специфике работы с данными в ритейле, учитывая особенности данных, методов анализа и требований к принимаемым решениям.

Примерный план (Содержание) работы

Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов исследования и разработки методики оценки доверия. Вот примерный план работы по теме "Оценка доверия к результатам в системах больших данных":

Глава 1. Анализ проблемной области и постановка задачи

• 1.1. Современное состояние систем анализа больших данных и их применения в бизнесе
• 1.2. Анализ существующих подходов к оценке доверия к результатам анализа данных
• 1.3. Исследование процессов принятия решений на основе данных в компании "АналитикСервис"
• 1.4. Выявление проблем и ограничений текущих практик оценки доверия к данным
• 1.5. Постановка задачи и определение критериев оценки эффективности

Глава 2. Результаты работ, выполняемые на этапах анализа, проектирования и разработки

• 2.1. Анализ факторов, влияющих на доверие к результатам анализа данных
• 2.2. Разработка модели оценки доверия, учитывающей качество данных и методы анализа
• 2.3. Проектирование метрик доверия для различных типов анализа данных
• 2.4. Разработка алгоритмов расчета и интерпретации метрик доверия
• 2.5. Создание методики интеграции оценки доверия в процесс принятия решений

Глава 3. Описание итоговой реализации и тестирование

• 3.1. Описание реализованной методики оценки доверия к результатам
• 3.2. Реализация модуля анализа качества данных и расчета метрик
• 3.3. Реализация системы визуализации метрик доверия
• 3.4. Тестирование методики в условиях компании "АналитикСервис"
• 3.5. Анализ результатов внедрения и рекомендации по дальнейшему развитию

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом исследования станет методика оценки доверия к результатам анализа данных, позволяющая компании "АналитикСервис":

• Повысить качество принимаемых решений на 25-30%
• Снизить риски, связанные с использованием недостоверной информации, на 35-40%
• Автоматизировать процесс оценки качества данных и результатов анализа
• Создать систему визуализации метрик доверия для повышения прозрачности анализа
• Интегрировать оценку доверия в существующие процессы принятия решений

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная методика может быть адаптирована для различных отраслей и типов анализа данных. Это особенно важно в свете требований к повышению качества принимаемых решений и снижению рисков при работе с большими данными. Методика будет соответствовать требованиям информационной безопасности, что делает ее готовой к реальному внедрению в условиях коммерческой организации.

Результаты исследования могут быть использованы компанией "АналитикСервис" для повышения конкурентоспособности на рынке аналитических услуг, а также для создания методических рекомендаций по оценке доверия к результатам анализа данных. Это позволит не только повысить качество предоставляемых услуг, но и создать новые источники ценности за счет более надежной интерпретации данных.

Пример введения для выпускной квалификационной работы

Современные системы больших данных обрабатывают огромные объемы информации из различных источников, что создает серьезные проблемы с оценкой достоверности и доверия к полученным результатам. Согласно исследованию Gartner (2024), до 80% компаний сталкиваются с проблемами принятия решений на основе данных из-за отсутствия надежных методов оценки доверия к результатам анализа. В условиях, когда решения, основанные на данных, напрямую влияют на бизнес-результаты, вопросы оценки доверия к результатам анализа данных приобретают критическую важность.

Целью настоящей выпускной квалификационной работы является разработка методики оценки доверия к результатам анализа данных в системе больших данных компании "АналитикСервис", обеспечивающей повышение качества принимаемых решений и снижение рисков, связанных с использованием недостоверной информации. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи: анализ существующих подходов к оценке доверия к результатам, исследование факторов, влияющих на доверие, определение функциональных требований к методике, разработка модели оценки доверия, создание алгоритмов расчета метрик, реализация прототипа системы и оценка ее эффективности.

Объектом исследования выступают процессы анализа данных и принятия решений на основе данных в системах больших данных, предметом — методы и технологии оценки доверия к результатам анализа данных. В работе используются такие методы исследования, как анализ научной литературы, методы анализа данных, методы оценки качества информации и методы оценки эффективности внедренных решений.

Научная новизна исследования заключается в предложении комплексной методики оценки доверия к результатам анализа данных, учитывающей не только качество исходных данных, но и методы анализа, а также контекст использования результатов. Практическая значимость работы состоит в создании готовой к внедрению методики, которая позволит значительно повысить качество принимаемых решений и снизить риски, связанные с использованием недостоверной информации.

Заключение ВКР МЭИ

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы была разработана и внедрена методика оценки доверия к результатам анализа данных в системе больших данных компании "АналитикСервис". Проведенный анализ существующих подходов позволил выявить ключевые проблемы текущих практик и сформулировать требования к новой методике, учитывающей специфику работы с данными в ритейле.

Р