Системный подход разработки архитектуры аналитических цифровых платформ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. В условиях стремительного развития цифровой экономики архитектуры цифровых платформ становятся ключевым предметом научного и прикладного анализа. При этом большинство существующих таксономий и классификаций цифровых платформ сосредоточены на целях, функциях или бизнес-моделях, в то время как архитектурные особенности зачастую остаются недостаточно структурированными. Особенно остро стоит вопрос в отношении архитектур аналитических цифровых платформ, сочетающих в себе функциональность традиционных цифровых решений и методов машинного обучения, что требует комплексного системного подхода к их описанию и проектированию.Цель исследования состоит в систематизации и анализе архитектурных компонентов цифровых платформ с позиций различных подходов системного анализа, а также в проектировании прототипа функциональной архитектуры цифровой аналитической платформы на примере аграрной сферы. В работе применены методы системного анализа, таксономического моделирования, сравнительной типологизации, а также проектного синтеза архитектурных решений с использованием функционального, структурного, объектно-ориентированного, кибернетического, сетевого, эволюционного и онтологического подходов.Результаты. Сформирована обобщенная модель архитектуры аналитической цифровой платформы с указанием состава подсистем, элементов, связей, границ, среды и идентификаторов в каждом из семи подходов системного анализа. В качестве примера разработана архитектура прототипа платформы анализа рентабельности сельскохозяйственных организаций, реализующая пайплайн обработки, анализа, прогнозирования и визуализации данных.Новизна исследования заключается в комплексном применении всех ключевых подходов системного анализа к описанию архитектур аналитических цифровых платформ, а также в формализации архитектуры, интегрирующей уровни данных, моделей, сценариев и онтологического описания сущностей.Практическая значимость работы заключается в возможности использования предложенной архитектурной модели при проектировании цифровых платформ поддержки решений в отраслях, требующих сложной аналитики.

Об авторах

А. А. Шамин

Нижегородский государственный инженерно-экономический университет

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

М. О. Колбанев

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

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

А. Д. Черемухин

Нижегородский государственный инженерно-экономический университет

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

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».