ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ АНАЛІТИЧНІ СИСТЕМИ: МАТЕМАТИЧНІ ОСНОВИ ТА ПРАКТИЧНІ АСПЕКТИ ЗАСТОСУВАННЯ В БІЗНЕСІ

DOI: 10.31673/2415-8089.2026.013809

Анотація

У статті досліджено теоретичні та прикладні аспекти використання інтелектуальних
аналітичних систем у сучасному бізнес-середовищі. Обґрунтовано актуальність
застосування інтелектуальних технологій аналізу даних в умовах цифрової трансформації
економіки, зростання обсягів інформації та підвищення вимог до ефективності управлінських
рішень. Визначено сутність інтелектуальних аналітичних систем, їх роль у процесах обробки
та аналізу даних, а також значення для формування інформаційно-аналітичної підтримки
управління підприємствами.
Проаналізовано математичні основи функціонування інтелектуальних аналітичних
систем, зокрема використання методів статистичного аналізу, математичного
моделювання, алгоритмів машинного навчання та технологій обробки великих масивів даних.
Розглянуто структуру інтелектуальних аналітичних систем і визначено основні
функціональні компоненти, що забезпечують процес збору, обробки, аналізу та візуалізації
інформації. Особливу увагу приділено практичним аспектам застосування інтелектуальних
аналітичних систем у діяльності підприємств. Визначено основні напрями використання
таких систем у бізнесі, зокрема у сфері маркетингу, фінансового аналізу, логістики та
електронної комерції. Обґрунтовано, що використання сучасних аналітичних технологій
сприяє підвищенню ефективності управління підприємствами, оптимізації бізнес-процесів та
формуванню конкурентних переваг у сучасному економічному середовищі.
У результаті дослідження встановлено, що інтеграція інтелектуальних аналітичних
систем у діяльність підприємств забезпечує можливість більш ефективного використання
інформаційних ресурсів, підвищує точність прогнозування економічних процесів та сприяє
прийняттю обґрунтованих управлінських рішень.
Ключові слова: інтелектуальні аналітичні системи, бізнес-аналітика, штучний інтелект,
великі дані, математичне моделювання, цифрова економіка, управлінські рішення.

Список використаних джерел
1. Chen, H., Chiang, R., & Storey, V. (2012). Business intelligence and analytics. MIS
Quarterly, 36(4), 1165-1188. https://doi.org/10.2307/41703503
2. Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business. O’Reilly Media.
https://datapot.vn/wp-content/uploads/2023/12/datapot.vn-Data-Science-forBusiness.pdf?srsltid=AfmBOorFhsJNIdq3SYAIfCVmmGQaPnNYAmNccxJ03GrHjIOUHb79inD6
3. Russell, S., & Norvig, P. (2022). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.).
Pearson. http://lib.ysu.am/disciplines_bk/efdd4d1d4c2087fe1cbe03d9ced67f34.pdf.
4. Shmueli, G., Bruce, P., Yahav, I., Patel, N., & Lichtendahl, K. (2017). Data mining for
business analytics: concepts, techniques, and applications in R. Wiley.
5. Dotsenko, S. I. & Kharchenko, V. S. (Eds.). (2023). Intelligent cybernetic systems: evolution
of principles, theories and security technologies: monograph. Retrieved from: https://
dspace.library.khai.edu/xmlui/handle/123456789/5051 [In Ukrainian].
6. Tretiak, V., Holubnychyi, D., Kolomiitsev, O., Mehelbei, H., Voznyi, O., & Filipenkov, O.
(2020). Matematychna model ranhovoho pidkhodu. Collection of Scientific Papers ΛΌГOΣ, 116-
122. DOI: https://doi.org/10.36074/25.12.2020.v1.40 [In Ukrainian]