Система централизованной отчётности и предикативная модель операционных показателей для Московского Политеха

IT
Описание
Цель
Разработать и внедрить систему централизованной отчётности и предиктивной аналитики для Московского Политеха, которая позволит: Консолидировать данные из различных источников для единого источника правды (Single Source of Truth). Предсказывать ключевые операционные показатели (набор, отчисления, успеваемость, финансовые результаты и др.). Контролировать уровень детализации и доступ к отчётам, чтобы при необходимости обеспечить должную прозрачность для управления, но не создавать излишнего напряжения и не мешать обоснованным проверкам.
Актуальность
Современные образовательные учреждения в условиях цифровой трансформации сталкиваются с необходимостью принимать решения на основе качественных, консолидированных данных. Московский Политех не является исключением: университет генерирует объёмы разрозненной информации (по приёму абитуриентов, академической успеваемости, финансам, кадровым вопросам). Вместе с тем: Отсутствие единой системы отчётности препятствует получению сводной картины для оперативного и стратегического управления. Растёт потребность в предиктивной аналитике, чтобы прогнозировать динамику ключевых показателей и предвосхищать риски (например, отчисления, финансовые проблемы). Гибкая система разграничения доступа позволяет учесть конфиденциальность определённых данных и избежать чрезмерной «прозрачности», которая может привести к внутренним конфликтам или несанкционированному использованию сведений. В то же время умеренная детализация и контролируемый доступ способствуют выявлению и предотвращению возможных злоупотреблений, не препятствуя при этом работе внутренних или внешних проверяющих органов. С учётом вышеперечисленного, создание системы централизованной отчётности и внедрение предиктивной модели операционных показателей — ключевое условие повышения управленческой эффективности и конкурентоспособности вуза. В проектной команде присутствует ML-инженер с опытом в коммерческом консалтинге и аналитике операционных процессов, что позволит учесть лучшие практики из корпоративной сферы, в том числе по вопросам безопасности данных и оптимизации бизнес-процессов.
Результат
Централизованная BI-платформа Единое хранилище данных и автоматизированные процессы сбора, загрузки и верификации. Дашборды, показывающие актуальные метрики для ректората, деканатов и других подразделений. Прогностическая модель ML-модели, позволяющие с высокой точностью предсказывать динамику набора, уровень отчислений, финансовую эффективность и пр. Автоматизированное обновление прогнозов и уведомления об отклонениях. Гибкая настройка прозрачности Система ролей, позволяющая разграничивать доступ к чувствительным данным и сохранять баланс между безопасностью и необходимым уровнем контроля. Возможность при необходимости детально анализировать подозрительные транзакции или аномалии только уполномоченным лицам (внутренний аудит, служба безопасности). Усиление управленческой эффективности Сокращение времени на ручной сбор данных; снижение количества ошибок и дублирований. Повышение точности планирования (ресурсов, бюджета, учебной нагрузки). Ускоренная реакция на изменения в контингенте студентов, финансовые колебания или внешние факторы (например, госрегулирование). Формирование data-driven культуры Обученные сотрудники, которые понимают ценность данных и умеют использовать аналитику в работе. Установленные регламенты и методологии, позволяющие масштабировать решение под новые потребности (добавление аналитики трудоустройства выпускников, научных проектов и т. д.).
В проект будут приглашены студенты следующих профилей:
ФИТ, «Системная и программная инженерия»; ФИТ, «Автоматизированные системы обработки информации и управления»; ФИТ, «Разработка и интеграция бизнес-приложений»; ФИТ, «Большие и открытые данные»; ФИТ, «Безопасность компьютерных систем»; ФЭиУ, «Экономика предприятий и организаций»; ФЭиУ, «Управление бизнес-процессами»
Записаться на проект
Made on
Tilda