A Systems Approach to the Architecture Design of Analytical Digital Platforms

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In the context of the rapid development of the digital economy, the architectures of digital platforms have become a key subject of scientific and applied analysis. Most existing taxonomies and classifications of digital platforms focus on goals, functions, or business models, while architectural aspects often remain insufficiently structured. This issue is particularly relevant for analytical digital platforms, which combine the functionality of traditional digital systems with machine learning methods, thus requiring a comprehensive systems-based approach to their description and design. The aim of the study is to systematize and analyze the architectural components of digital platforms from the standpoint of various approaches to system analysis, as well as to design a prototype of the functional architecture of a digital analytical platform using the example of the agricultural sector. The research employs methods of systems analysis, taxonomic modeling, comparative typology, and architectural design synthesis using functional, structural, object-oriented, cybernetic, network-based, evolutionary, and ontological approaches. The result is a generalized model of the architecture of an analytical digital platform, identifying its subsystems, elements, relationships, boundaries, environment, and identifiers according to each of the seven systems analysis approaches. As a practical example, the architecture of a prototype platform for analyzing the profitability of agricultural organizations is developed, implementing a pipeline for data processing, analysis, forecasting, and visualization. The novelty of the study lies in the comprehensive application of all major systems analysis approaches to the description of analytical platform architectures and in the formalization of an architecture that integrates data levels, models, scenarios, and ontological entity descriptions. The practical significance of the work is the potential use of the proposed architectural model in the design of digital decision-support platforms in industries requiring advanced analytics.

About the authors

A. A. Shamin

Nizhny Novgorod State Engineering and Economic University

Email: al.shamin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4138-6256

M. O. Kolbanev

Saint Petersburg State Electrotechnical University "LETI"

Email: mokolbanev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4825-6972

A. D. Cheremuhin

Nizhny Novgorod State Engineering and Economic University

Email: ngieu.cheremuhin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4076-5916

References

  1. Arnold L., Jöhnk J., Vogt F., Urbach N. A Taxonomy of Industrial IoT Platforms’ Architectural Features // Proceedings of the 16th International Conference on Wirtschaftsinformatik “Innovation Through Information Systems. Volume III: A Collection of Latest Research on Management Issues” (WI 2021, 9–11 March 2021). Lecture Notes in Information Systems and Organisation. Cham: Springer, 2021. Vol. 48. PP. 404–421. doi: 10.1007/978-3-030-86800-0_28
  2. Diniz E.H., Siqueira E.S., van Heck E. Taxonomy of digital community currency platforms // Information Technology for Development. 2019. Vol. 25. Iss. 1. PP. 69–91. doi: 10.1080/02681102.2018.1485005
  3. da Silva Neto V.J., Chiarini T. The Platformization of Science: Towards a Scientific Digital Platform Taxonomy // Minerva. 2023. Vol. 61. PP. 1–29. doi: 10.1007/s11024-022-09477-6. EDN:WXTASP
  4. Blaschke M., Haki K., Aier S., Winter R. Taxonomy of Digital Platforms: a Platform Architecture Perspective // Proceedings of the 14th International Conference on Wirtschaftsinformatik (Siegen, Germany, 24–27 February 2019). PP. 572–586.
  5. Кутлиев Г., Бабаев И. Управление цифровой экономикой с помощью искусственного интеллекта: новый уровень эффективности // Символ науки: международный научный журнал. 2024. Т. 1. № 10-2. С. 127–128. EDN:NVYVIN
  6. Глинский В.В., Серга Л.К. Об измерении результатов деятельности цифровой экономики на региональном уровне // Вестник НГУЭУ. 2022. № 4. С. 219–233. doi: 10.34020/2073-6495-2022-4-219-233. EDN:AMMOOW
  7. Архипова З.В. Концепция информационной системы мониторинга уровня развития цифровой экономики // Baikal Research Journal. 2018. Т. 9. № 3. С. 8. doi: 10.17150/2411-6262.2018.9(3).8. EDN:TUXJWW
  8. Ивинская Е.Ю., Шевко Н.Р., Хисамутдинова Э.Н. Оценка уровня развития информационной экономики на основе учета состояния объектов цифровой инфраструктуры // Горизонты экономики. 2020. № 6(59). С. 26–31. EDN:CHVVSG
  9. Криштаносов В.Б. Угрозы и риски цифровой экономики на секторальном уровне // Труды БГТУ. Серия 5: Экономика и управление. 2022. № 1(256). С. 28–52. doi: 10.52065/2520-6877-2022-256-1-28-52. EDN:ZOERMC
  10. Якимова Т.Б. Цифровая экономика и ее влияние на уровень и качество жизни населения // Russian Economic Bulletin. 2022. Т. 5. № 1. С. 245–250. EDN:WYCFMH
  11. Viola N., Corpino S., Fioriti M., Stesina F. Functional Analysis in Systems Engineering: Methodology and Applications // In: Cogan B. (ed.) Systems Engineering – Practice and Theory. InTech, 2012. PP. 71–96. doi: 10.5772/34556
  12. Cutts G. Structured systems analysis and design methodology. 1988. URL: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:108576776 (Accessed 11.09.2025)
  13. Dennis A., Wixom B., Tegarden D. Systems Analysis and Design. An Object-Oriented Approach with UML. Wiley, 2015.
  14. Kharchenko V., Dotsenko S., Ponochovnyi Yu., Illiashenko O. Cybernetic approach to developing resilient systems: Concept, models and application // Information & Security. 2020. Vol. 47. Iss. 1. PP. 77–90. doi: 10.11610/isij.4705. EDN:SFHPWS
  15. Anderson B.D.O., Vongpanitlerd S. Network Analysis and Synthesis: A Modern Systems Theory Approach. Courier Corporation, 2013.
  16. Majone G. Applied Systems Analysis: A Genetic Approach. 1980.
  17. Rosemann M., Green P., Indulska M. A Reference Methodology for Conducting Ontological Analyses // Proceedings of the 23rd International Conference on Conceptual Modeling (Shanghai, China, 8–12 November 2004). Berlin; Heidelberg: Springer, 2004. PP. 110–121. doi: 10.1007/978-3-540-30464-7_10
  18. Derave T., Sales T.P., Gailly F., Poels G. Understanding Digital Marketplace Business Models: An Ontology Approach // Proceedings of workshops co-organized with the 14th IFIP WG 8.1 Working Conference on the Practice of Enterprise Modelling (PoEM 2021, Riga, Latvia, 24 November 2021). CEUR, 2021. Vol. 3031. PP. 15–26.
  19. Armstrong E.M., Bourassa M.A., Cram T.A., DeBellis M., Elya J., Greguska III F.R., et al. An Integrated Data Analytics Platform // Frontiers in Marine Science. 2019. Vol. 6. P. 354. doi: 10.3389/fmars.2019.00354
  20. Черемухин А.Д., Шамин А.А., Колбанев М.О., Цехановский В.В. Эффективность применения метода SVM в задаче определения рентабельных организаций // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. 2023. Т. 16. № 4. С. 30–45. doi: 10.32603/2071-8985-2023-16-4-30-45. EDN:BFFLWR
  21. Черемухин А.Д., Шамин А.А., Колбанёв М.О., Цехановский В.В. Анализ результативности метода опорных векторов при статистической обработке больших данных // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. 2021. № 2. С. 58–68. EDN:YKOARK

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».