Сьогодні, у світі бізнесу, важливо мати належну систему підтримки прийняття рішень, щоб забезпечити ефективну роботу підприємства. Для досягнення цього, більшість підприємств використовують різноманітні технології та інструменти, такі як Data Mining, щоб допомогти в прийнятті важливих рішень.

Однією з ключових задач системи підтримки прийняття рішень щодо інвестування та кредитування є визначення перспективних напрямків інвестування, аналіз фінансової статистики та спроможності виплачувати кредит, а також оцінка доцільності фінансування або кредитування. Таке завдання може бути складним, оскільки вимагає аналізу великих обсягів даних, які збираються з різних джерел, таких як фінансові звіти, статистичні дані та ринкові дослідження.

Також треба мати на увазі, що інвестування та кредитування - це два різних підходи до фінансування підприємств. Інвестування полягає в тому, щоб вкладати гроші в підприємство з метою отримання прибутку в майбутньому, тоді як кредитування - це процес надання грошових коштів на умовах повернення зі збільшеним рівнем процентів.

Як один з варіантів вирішення цієї проблеми можна застосувати технологію Data Mining. Ця технологія є важливим компонентом успішних аналітичних ініціатив в  багатьох організаціях. Використання Data Mining в такої системі підтримки прийняття рішень може допомогти визначити потенційні напрямки інвестування та кредитування та оцінити їх доцільність на основі аналізу даних. Наприклад, з використанням Data Mining можна аналізувати фінансові звіти підприємства та виявляти зв'язки між доходами та витратами [1], що дозволить визначити ефективність окремих проектів. Також можна використовувати Data Mining для аналізу ринкових досліджень та визначення потенційних ризиків та можливостей.

Важливо пам’ятати, що результат використання таких технологій як Data може вважатися надійним лише при належному підході до збору та обробки даних. Недостатня якість даних може призвести до неточних результатів та помилкових висновків.

Збір даних є критичним компонентом технології Data Mining, оскільки ця технологія ґрунтується на аналізі великих обсягів даних для виявлення корисної інформації та закономірностей. У випадку прийняття рішень щодо інвестування та кредитування підприємства, збір і обробка різноманітної інформації, такої як фінансові звіти, рейтингові оцінки, торгові та економічні показники, дозволяє зробити більш точні та обґрунтовані рішення.

Окрім цього, важливо також мати належну систему збереження даних. Це може бути здійснене за допомогою баз даних або сховищ даних. Кожен з цих інструментів має свої переваги та недоліки, тому вибір підходящої системи залежить від конкретних потреб підприємства.

Наприклад, бази даних забезпечують швидкий доступ до даних, але можуть бути неефективними для обробки великих обсягів даних. Сховища даних дозволяють швидко аналізувати великі обсяги даних, але можуть бути складними у налаштуванні.

У сховищі даних може бути велика кількість різноманітної інформації, такої як фінансові показники, рейтингові оцінки, торгові та економічні показники, що утворюють багатовимірні дані. Саме тому задачі Data Mining найбільш ефективно реалізуються над сховищем даних – багатовимірною матрицею або гіперкубом. Гіперкуб даних дозволяє зобразити ці дані у вигляді багатовимірного простору, де кожна вимірювана характеристика (наприклад, час, кількість продажів, вартість товарів тощо) є окремим виміром у цьому просторі.

Гіперкуб даних показує многомірність даних, що зберігаються у сховищі даних, тобто він дозволяє відображати дані в просторі з більш ніж трьома вимірами. Це дозволяє аналізувати дані з різних кутів зору та виявляти складні залежності між різними характеристиками. Наприклад, фінансові показники, такі як прибутковість, витрати та заборгованість, можуть впливати на рівень ризику, який пов'язаний з інвестуванням або кредитуванням. Таким чином, гіперкуб даних дозволяє досліджувати багатовимірність даних, що зберігаються у сховищі даних, та знаходити важливі закономірності та зв'язки між різними параметрами. Також можна аналізувати безліч інших факторів, які можуть впливати на кінцеве рішення.

На основі даних з гіперкубу можна розробляти моделі, що допомагатимуть в прийнятті рішень щодо інвестування та кредитування підприємства. Наприклад, можна розробляти моделі ризику, які оцінюють потенційні ризики, пов'язані з інвестуванням чи кредитуванням. Також можна розробляти моделі прогнозування, які допомагають визначити очікувані прибутки в майбутньому та вартість інвестицій чи кредитування, використовувати в програмах бізнес-аналітики (BI) і розширених аналітичних програмах, які включають аналіз історичних даних, а також у аналітичних програмах у реальному часі, які перевіряють потокові дані під час їх створення або збору.

Гіперкуб даних також дає змогу візуалізувати ці фактори та їх взаємозв'язки. Наприклад, за допомогою гіперкубу даних можна відобразити взаємозв'язок між прибутком та заборгованістю підприємства, або між станом ринку та прибутком.

Вся ця інформація допомагає кінцевому користувачу системи приймати остаточні  рішення про те, чи є підприємство прибутковим, які ризики існують, які обсяги кредитування чи інвестування є оптимальними.

Важливо зазначити, що використання технології Data Mining має свої обмеження. Наприклад, вона не можє замінити людський досвід та інтуїцію при прийнятті рішень, а також не можуть передбачити непередбачувані зміни на ринку чи економічні кризи.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data mining: concepts and techniques.

Elsevier. https://www.elsevier.com/books/data-mining-concepts-and-techniques/han/978-0-12-381479-1