Програмне забезпечення системи аналізу реалізації високоякісного насіннєвого матеріалу

Abstract

Актуальність теми. В аграрному секторі України ринок насіння є ключовим, але водночас одним із найменш прозорих. На даний момент, основний відсоток продажів іде через посередників, що створює "інформаційний вакуум" для кінцевого споживача, який не завжди може зробити економічно вигідний вибір. Проблематика полягає у відсутності єдиних інструментів для аналізу ефективності постачання та якості насіння. Сьогодні конкурентоспроможність агробізнесу напряму залежить від здатності працювати з даними. Впровадження аналітичних платформ - це не просто технологічний тренд, а інструмент для глибокого розуміння ринку. Такі системи допомагають визначити найефективніші канали збуту, оптимізувати логістику та, найголовніше, забезпечити аграріїв якісним насінням за найкращою ціною. Об’єкт дослідження: процес реалізації високоякісного насіннєвого матеріалу. Предмет дослідження: система аналізу реалізації високоякісного насіннєвого матеріалу. Мета дослідження: підвищити рівень реалізації високоякісного насіннєвого матеріалу. Завдання: - Провести системний аналіз предметної області ринку реалізації насіннєвого матеріалу. - Спроєктувати архітектуру програмного комплексу, що включає оперативну базу даних (БД) та багатовимірне аналітичне сховище даних (СД). - Розробити структуру інформаційного забезпечення та ETL-процес (на базі SSIS) для перенесення даних з БД у СД. - Побудувати багатовимірний OLAP-куб (на базі SSAS) для забезпечення швидкої агрегації та аналізу даних. - Застосувати методи інтелектуального аналізу даних (Data Mining) - Розробити програмне забезпечення для візуалізації результатів та підтримки прийняття управлінських рішень. - Представити та проаналізувати отримані результати, сформулювавши висновки щодо ефективності запропонованого рішення. Методи дослідження. Теоретичні: системний аналіз; аналіз науково-технічної літератури методи теорії ймовірностей та математичної статистики. Практичні: методи проєктування баз даних та сховищ даних; технології OLAP для побудови багатовимірних кубів; методи інтелектуального аналізу даних; методи програмної інженерії для розробки прототипу програмного забезпечення. Наукова новизна. Удосконалено підхід до аналізу ринку насінництва шляхом інтеграції класичних OLAP-технологій (для швидкої агрегації даних) з сучасними методами Data Mining (для глибокого аналізу та прогнозування), що реалізовані у єдиному програмному комплексі. Запропоновано комбіноване використання алгоритмів Prophet (для прогнозування сезонного попиту), K-Means (для сегментації регіональних ринків за профілем попиту) та Apriori (для виявлення патернів закупівель) саме для вирішення задачі аналізу реалізації насіння в умовах українського ринку. Отримало подальший розвиток проєктування систем підтримки прийняття рішень для аграрного сектору, що враховує специфічні фактори ринку, такі як висока сезонність та непрозора структура збуту. Апробація результатів дослідження. В процесі розробки кваліфікаційної роботи на тему “Програмне забезпечення системи аналізу реалізації високоякісного насіннєвого матеріалу” відбувся виступ XVI Міжнародній науково-практичній конференції студентів, аспірантів та молодих вчених «ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ЕКОНОМІКА, ТЕХНІКА, ОСВІТА» 28-29 жовтня 2025 року, НУБіП України, Київ, 2025. Публікації. Опубліковані тези “Програмне забезпечення системи аналізу реалізації високоякісного насіннєвого матеріалу”, що ввійшли до Збірника матеріалів Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених “ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ЕКОНОМІКА, ТЕХНІКА, ОСВІТА 2025”, (28-29 жовтня 2025 року, НУБіП України, Київ, 2025). Структура роботи. Магістерська кваліфікаційна робота складається із 61 сторінки. У роботі використано 34 джерела. Кількість розділів - 4. У першому розділі виконується аналіз постановки завдання та предметної області. У другому розділі описується моделювання системи. Третій розділ описує розробку системи. У четвертому розділі представлені результати дослідження.