ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ BI-СИСТЕМ В ВУЗАХ РОССИИ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается актуальная проблематика внедрения BI-систем в российских вузах как инструмента цифровой трансформации образовательного процесса. Основное внимание уделяется практическому применению платформы «1С:Аналитика» для создания аналитических дашбордов и визуализации ключевых показателей эффективности вузовской деятельности.

На основе анализа опыта ведущих российских университетов представлены результаты внедрения BI-решений, описаны основные направления их использования.

Практическая значимость исследования заключается в систематизации опыта использования BI-систем в вузах России, выявлении лучших практик и определении перспективных направлений развития аналитических инструментов в сфере высшего образования.

Ключевые слова: BI-системы, 1С:Аналитика, дашборды, университет, управленческая аналитика, цифровая трансформация, высшее образование, KPI, автоматизация отчётности.

ВВЕДЕНИЕ

На текущем этапе развития образования возрастание конкуренции на рынке образовательных услуг, неблагоприятная демографическая ситуация, ограниченность финансирования и ряд других факторов внешней среды заставляют руководство большинства российских университетов пересматривать привычные методы деятельности, сделав акцент на стратегическом развитии вузовского образования и науки, учитывающем долговременные перспективы. Этот подход значительно повышает требования к управлению ВУЗом, что обуславливает включение информационно-аналитических систем в контур управления. Информационно-аналитическая система в контурах управления научно-образовательной деятельностью, управления вспомогательными и обеспечивающими процессами ВУЗа должна не только обеспечивать административное управление вузом информацией о текущем и перспективном состоянии, но и выявлять проблемные зоны функционирования ВУЗа, вырабатывать корректирующие действия для усиления работ в данном направлении.

Зачастую руководитель сталкиваются с проблемой получения актуальных и достоверных данных, хранящихся в разрозненных локальных системах информационного пространства вуза. С такой же проблемой сталкиваются и руководители структурных подразделений в период написания отчетов и различных проверок, направленных на контроль в сфере образования. На подготовку аналитических отчетов уходит большое количество времени и дополнительная нагрузка на учебно-вспомогательный персонал. Поэтому назрела необходимость создания информационно-аналитических систем, позволяющих консолидировать данные информационных систем вуза для реализации аналитических функций управления, выявления скрытых закономерностей и принятия взвешенных управленческих решений.

Информационно-аналитическая система (ИАС) – это современный высокоэффективный инструмент поддержки принятия стратегических, тактических и оперативных управленческих решений на основе наглядного и оперативного предоставления всей необходимой совокупности данных пользователям, ответственным за анализ состояния дел и принятие управленческих решений [1].

Комплекс информационно-аналитических систем затрагивает всю управленческую вертикаль университета: корпоративную отчетность, финансово-экономическое планирование и стратегическое планирование. Основное назначение ИАС – динамическое представление и многомерный анализ исторических и текущих данных, анализ тенденций, моделирование и прогнозирование результатов различных управленческих решений.

ИАС организации состоит из множества компонентов. Одним из инструментов, входящих в состав современной ИАС являются инструменты бизнес-аналитики. Business Intelligence (BI) — это компонент информационно-аналитической системы управления, который обеспечивает комплексный подход к поддержке принятия управленческих решений.

Основные функции BI-систем:

• Сбор данных. BI-системы способны извлекать информацию из множества разных источников — CRM-систем, баз данных и тому подобных.

• Обработка данных. Все извлечённые данные BI-системы приводят к формату, с которым могут работать. Потом структурируют и анализируют данные — определяют зависимости и закономерности.

• Визуализация данных. BI-системы строят отчёты и визуализируют их: создают презентации, графики, дашборды.

BI-системы актуальны для компаний любого масштаба и рода деятельности, и могут применяться как на уровне всей организации, так и в отдельных подразделениях.

BI-СИСТЕМЫ В ВУЗАХ РОССИИ

Современная система высшего образования в России сталкивается с растущим объёмом данных и необходимостью принимать управленческие решения на основе актуальной, точной и структурированной информации. В условиях цифровой трансформации вузов особую значимость приобретают BI-системы (Business Intelligence) — инструменты, позволяющие консолидировать данные, визуализировать ключевые показатели и строить прогнозы.

Одним из востребованных решений в российском образовательном секторе стала система «1С:Аналитика». Она органично встраивается в существующую ИТ-инфраструктуру вузов, построенную на платформе «1С», и дополняет традиционные учётные системы мощным аналитическим функционалом.

Актуальность применения «1С:Аналитики» в вузах обусловлена следующими задачами:

• консолидация данных из разнородных информационных систем (учёт контингента, финансы, кадры, научная деятельность и т. д.);

• обеспечение прозрачности и оперативности управленческой отчётности;

• мониторинг ключевых показателей эффективности (KPI) вуза в режиме реального времени;

• прогнозирование академических и финансовых рисков (например, снижение успеваемости, отток студентов, дисбаланс учебной нагрузки);

• поддержка принятия обоснованных решений на всех уровнях управления — от ректората до деканатов и кафедр.

Система позволяет формировать интерактивные дашборды и отчёты по широкому спектру направлений, при этом общими направлениями для всех университетов являются: приёмная кампания (статистика заявлений, средний балл ЕГЭ, география абитуриентов); движение и успеваемость студенческого контингента; учебная нагрузка и кадровый состав; финансовые показатели и исполнение бюджета; научная и инновационная деятельность.

Внедрение «1С:Аналитики» способствует формированию культуры управления на основе данных в вузе. Это не просто автоматизация отчётности, а переход к проактивной модели управления: от реагирования на проблемы постфактум — к их прогнозированию и предотвращению.

Среди ВУЗов, внедривших BI-систему можно отметить РУДН, ТюмГУ, ВГИК, МИСИС, БелГУ и многие другие.

Далее рассмотрены практические аспекты применения «1С:Аналитики» в российских вузах, включая кейсы внедрения, достигнутые результаты и перспективы развития аналитических решений в сфере высшего образования.

РУДН

Российский университет дружбы народов построил комплексную аналитическую платформу для принятия управленческих решений на базе BI-системы «1С:Аналитика». Система помогает выявлять «узкие места» в работе вуза и оптимизировать использование ресурсов. Например, можно отслеживать, какие факультеты пользуются наибольшим спросом у абитуриентов, и направлять больше ресурсов на их развитие. Улучшилось качество образования: теперь можно не только отслеживать успеваемость студентов, но и выявлять проблемы в учебном процессе и принимать меры для их решения [2].

В университете развернуты витрины по направлениям: Финансовые показатели; Кадровый блок; Приемная кампания; Образовательный блок; Показатели международной деятельности; Блок по научной деятельности.

НИТУ МИСИС

Для устранения проблемы разрозненных источников данных в Национальном исследовательском технологическом университете «МИСиС» (НИТУ «МИСиС») было принято решение о создании интегрированной платформы с 1С-Аналитикой в качестве BI-системы.

Результатом работ стал набор витрин данных, которые представляют собой заранее очищенные и структурированные массивы информации, готовые к аналитике и принятию решений. Основные витрины: Контингент; Финансы; НИОКР. Среди созданных дашбордов следует отметить: Дашборды ректора, Проректоров, директоров и Дашборд НИОКР

BI-дашборды стали центральным инструментом управления, обеспечивая руководство актуальной информацией для принятия решений в реальном времени.

ФГБОУ ВО «ДВГУПС»

В 2024 в Дальневосточном государственном университете путей сообщения стартовал проект по внедрению BI-системы на платформе 1С-Аналитика. На первом этапе источником информации стали данные по приемной кампании, что позволило отслеживать количество поданных заявлений по направлениям подготовки и формам обучения, контролировать проведение конкурса с учетом приоритетов, учитывать количество поданных оригиналов документов, анализировать средний балл ЕГЭ по абитуриентам.

В ходе проекта «1С:Аналитика» была развернута на 20 рабочих местах. Выполнена интеграция с системой-источником данных «1С:Университет». Созданы и настроены двадцать дашбордов для институтов и филиалов. Выделены отдельные показатели по профессионалитету. Проведено обучение пользователей работе с системой [3].

ФГБОУ ВО «ВГИК»

Для эффективного управления Всероссийскому государственному университету кинематографии имени С. А. Герасимова (ВГИК) потребовался оперативный доступ к консолидированным и достоверным данным из разнородных информационных систем, поэтому для ВГИКа актуальной задачей являлось создание единой аналитической платформы, которая обеспечит [4]:

• мониторинг ключевых показателей эффективности (KPI) на всех уровнях управления

• интеграцию данных из разнородных информационных систем

• гибкую настройку дашбордов под потребности различных подразделений

• автоматизированную генерацию отчётов для внешних и внутренних целей

Работа по созданию дашбордов велась по следующим направлениям: Аналитика приемной кампании; Финансовые дашборды; Кадровые дашборды; Создание специального раздела дашбордов для оперативного мониторинга финансов программы «Приоритет-2030».

НИУ «БелГУ»

Белгородский государственный национальный исследовательский университет перед стартом проекта внедрения BI-системы определил следующие цели: внедрить онлайн систему, позволяющую оперативно получать актуальные данные по деятельности ВУЗа и на их анализе принимать управленческие решения, контроль рисков; создать эффективные онлайн витрины (дашборды) показателей, индикаторов деятельности ВУЗа, с возможностью публичной демонстрации на внешних, внутренних совещаниях.

В результате проекта была внедрена BI-система на платформе 1С:Аналитика, разработано 9 витрин, 36 разделов, 286 отчетов.

Основные витрины: Мониторинг приемной кампании; Финансовый менеджмент; Численность и текучесть кадров; Контингент обучающихся; Наука и инновация; Приоритет 2036. Показатели 1-го уровня.

Система внедрена на уровне ректората и используется для анализа данных информационно-аналитических витрин (дашбордов) ключевых показателей текущего состояния НИУ БелГУ по направлениям.

ФГАОУ ВО САФУ

Руководство Северного (Арктического) федерального университета также ставит перед собой амбициозные задачи по полноценному внедрению BI-системы в контур управления университетом.

На начало 2026 года функционировали следующие витрины данных: Финансовый монитор руководителя; Кадровая аналитика; Контингент.

Реализована возможность просмотра актуальных дашбордов в боте университета в мессенджере Макс. Доступ к дашбордам на текущий момент предоставлен ректору и проекторам.

В 2026 году планируется провести модернизацию имеющегося набора дашбордов в части увеличения количества показателей и их индивидуализации под конкретного пользователя, а также полноценное внедрение новых витрин, таких как приемная кампания, научная и исследовательская деятельность, имущественный комплекс и закупки.

Планируется, что к концу года сервисом будут пользоваться ректор, проректоры и директора высших школ и колледжей.

ВЫВОДЫ ПО ИССЛЕДОВАНИЮ

Резюмируя рассмотренные материалы можно сделать вывод о том, что большинство ВУЗов так или иначе пытаются развивать свои аналитические системы по следующим направлениям:

• Финансовая деятельность. Общий объем доходов и расходов по всем видам деятельности; Остаток денежных средств; Показатели дебиторской и кредиторской задолженности; Показатели долгосрочных доходов и расходов; Выполнение показателей планирования; Соответствие заработной платы по категориям должностей, зарплате по региону.

• Кадры. Отслеживание общей численности сотрудников по категориям; Анализ текучести кадров; Контроль соответствия штатного расписания фактическому составу; Мониторинг возрастных и квалификационных характеристик персонала и другие показатели.

• Образование. Количество обучающихся граждан РФ и иностранных граждан; Количество образовательных программ; Доля отчисленных студентов и студентов в академическом отпуске; Распределение обучающихся по факультетам; Лучшие и отстающие направления по успеваемости; Успеваемость по факультетам; Количество междисциплинарных курсов по общим образовательным программам, доступным в институтах и на факультетах.

• Приемная кампания. Статистика зачислений по уровням подготовки и основам поступления; Средний балл ЕГЭ за текущий и прошлый год по направлениям подготовки; Запланированный объем внебюджетных средств и фактическую оплату по договорам за образовательные услуги в разрезе уровней и направлений подготовки.

• Наука. Показатели средней заработной платы НС и НР; Численность НР и НС, количество сотрудников до 39 лет;  Объем НИОКР на одного НПР; Объем доходов от результатов интеллектуальной деятельности; Количество высокоцитируемых публикаций в разрезе журналов; Количество патентов, свидетельств на результаты интеллектуальной деятельности.

Также следует отметить, что имеется набор специфических для каждого ВУЗа показателей KPI, которые необходимо отслеживать, например, показатели Приоритет 2030.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведённое исследование показало, что внедрение аналитической платформы оказывает глубокое и многоаспектное влияние на функционирование университета, трансформируя его на всех уровнях — от операционной эффективности до стратегического планирования. Такая трансформация не ограничивается техническими улучшениями: она затрагивает организационную культуру, меняет подходы к управлению и формирует новую парадигму взаимодействия между подразделениями.

Таким образом, внедрение аналитической платформы становится катализатором цифровой трансформации университета, открывая новые возможности для роста, инноваций и устойчивого развития в долгосрочной перспективе.

Список литературы:

1. BI-технологии и корпоративные информационные системы в оптимизации бизнес-процессов цифровой экономики : материалы IX Международной научно-практической очно-заочной конференции (Екатеринбург, 2 декабря 2021 г.) / ответственные за выпуск: А. Ю. Коковихин, Н. М. Сурнина; ответственный редактор В. В. Городничев; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Уральский государственный экономический университет. – Екатеринбург: УрГЭУ, 2022. – 176 с.
2. В РУДН им. Патриса Лумумбы создали комплексную аналитическую платформу для принятия управленческих решений с помощью «1С:Аналитика» [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: https://consulting.1c.ru/cases/387193.html (дата обращения 09.06.2026)
3. «1С:Аналитика» и «1С:Университет Проф» помогают Дальневосточному университету путей сообщения контролировать приемную компанию в 4 филиалах и 13 институтах - CNews [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: https://www.cnews.ru/news/line/2024-10-04_1sanalitika_i_1suniversitet (дата обращения 09.06.2026)
4. Тезис "Единая аналитическая система ВГИК на "1С:Аналитика": от приемной кампании до мониторинга показателей "Приоритета 2030"." [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: https://educonf.1c.ru/conf2026/thesis/17625/ (дата обращения 09.06.2026)