Architectural and methodological approaches to the design of corporate and web-oriented information systems with elements of intelligent data analysis

Abstract

The relevance of the study is due to the digital transformation and the need to improve architectural and methodological approaches to the design of intelligent corporate and web-oriented information systems. The purpose of the study was to form a conceptual approach to the design of information systems using intelligent data analysis tools. The study was based on the theoretical analysis of scientific materials and the application of systemic, conceptual, project-oriented, domain-oriented and data-driven methodological approaches to substantiate the principles of designing adaptive information systems. The results obtained demonstrated the transition of modern information systems to multi-level modular and data-centric architectures that combine functional flexibility, scalability and intelligent analytical data processing. The integration of artificial intelligence algorithms provides the implementation of predictive analytics, information classification and detection of anomalies in the system’s behaviour. The effectiveness of the platforms is assessed through a complex of time, resource and analytical metrics, in particular latency, throughput, central processing unit utilisation, memory consumption, error rate, mean absolute error, root mean squared error, mean absolute percentage error, precision, and recall. It is shown that the reliability of information systems is ensured by the use of fault-tolerant architectures, service component redundancy and self-tuning computing environments. The generalisation of the results confirmed the prospects for the development of adaptive cognitive-oriented data-centric information platforms of the new generation. The results can be used by scientists, developers, and software architects and organisations involved in the digital transformation of information systems in the design, optimisation and implementation of adaptive analytically oriented digital platforms.

Актуальність дослідження зумовлена цифровою трансформацією та необхідністю удосконалення архітектурних і методологічних підходів до проєктування інтелектуальних корпоративних і веборієнтованих інформаційних систем. Метою дослідження було сформувати концептуальний підхід до проєктування інформаційних систем із застосуванням інструментів інтелектуального аналізу даних.Дослідження ґрунтувалося на теоретичному аналізі наукових матеріалів та застосуванні системного, концептуального, проєктноорієнтованого, доменно-орієнтованого та даноорієнтованого методологічних підходів для обґрунтування принципів проєктування адаптивних інформаційних систем. Отримані результати засвідчили перехід сучасних інформаційних систем до багаторівневих модульних та даноцентричних архітектур, які поєднують функціональну гнучкість, масштабованість та інтелектуальну аналітичну обробку даних. Інтеграція алгоритмів штучного інтелекту забезпечує реалізацію прогнозної аналітики, класифікації інформації та виявлення аномалій у поведінці системи. Ефективність платформ оцінюється через комплекс часових, ресурсних та аналітичних метрик, зокрема затримкою, пропускною здатністю, рівнем використання центрального процесора, споживанням оперативної пам’яті, частотою помилок, середньою абсолютною похибкою, середньоквадратичною похибкою, середньою абсолютною відсотковою похибкою,точністю та повнотою. Показано, що надійність інформаційних систем забезпечується використанням відмовостійких архітектур, резервуванням сервісних компонентів та самонастроюваними обчислювальними середовищами. Узагальнення результатів підтвердило перспективність розвитку адаптивних когнітивно-орієнтованих даноцентричних інформаційних платформ нового покоління. Результати можуть бути використані науковцями, розробниками та архітекторами програмного забезпечення та організаціями, що займаються цифровою трансформацією інформаційних систем, при проєктуванні, оптимізації та впровадженні адаптивних аналітично орієнтованих цифрових платформ.