кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» Нижегородского государственного инженерно-экономического университета
доктор технических наук, профессор, профессор кафедры информационных систем Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)
кандидат экономических наук, доцент кафедры «Математика и вычислительная техника» Нижегородского государственного инженерно-экономического университета
Актуальность. В условиях стремительного развития цифровой экономики архитектуры цифровых платформ становятся ключевым предметом научного и прикладного анализа. При этом большинство существующих таксономий и классификаций цифровых платформ сосредоточены на целях, функциях или бизнес-моделях, в то время как архитектурные особенности зачастую остаются недостаточно структурированными. Особенно остро стоит вопрос в отношении архитектур аналитических цифровых платформ, сочетающих в себе функциональность традиционных цифровых решений и методов машинного обучения, что требует комплексного системного подхода к их описанию и проектированию.
Цель исследования состоит в систематизации и анализе архитектурных компонентов цифровых платформ с позиций различных подходов системного анализа, а также в проектировании прототипа функциональной архитектуры цифровой аналитической платформы на примере аграрной сферы. В работе применены методы системного анализа, таксономического моделирования, сравнительной типологизации, а также проектного синтеза архитектурных решений с использованием функционального, структурного, объектно-ориентированного, кибернетического, сетевого, эволюционного и онтологического подходов.
Результаты. Сформирована обобщенная модель архитектуры аналитической цифровой платформы с указанием состава подсистем, элементов, связей, границ, среды и идентификаторов в каждом из семи подходов системного анализа. В качестве примера разработана архитектура прототипа платформы анализа рентабельности сельскохозяйственных организаций, реализующая пайплайн обработки, анализа, прогнозирования и визуализации данных.
Новизна исследования заключается в комплексном применении всех ключевых подходов системного анализа к описанию архитектур аналитических цифровых платформ, а также в формализации архитектуры, интегрирующей уровни данных, моделей, сценариев и онтологического описания сущностей.
Практическая значимость работы заключается в возможности использования предложенной архитектурной модели при проектировании цифровых платформ поддержки решений в отраслях, требующих сложной аналитики.
In the context of the rapid development of the digital economy, the architectures of digital platforms have become a key subject of scientific and applied analysis. Most existing taxonomies and classifications of digital platforms focus on goals, functions, or business models, while architectural aspects often remain insufficiently structured. This issue is particularly relevant for analytical digital platforms, which combine the functionality of traditional digital systems with machine learning methods, thus requiring a comprehensive systems-based approach to their description and design.
The aim of the study is to systematize and analyze the architectural components of digital platforms from the standpoint of various approaches to system analysis, as well as to design a prototype of the functional architecture of a digital analytical platform using the example of the agricultural sector. The research employs methods of systems analysis, taxonomic modeling, comparative typology, and architectural design synthesis using functional, structural, object-oriented, cybernetic, network-based, evolutionary, and ontological approaches.
The result is a generalized model of the architecture of an analytical digital platform, identifying its subsystems, elements, relationships, boundaries, environment, and identifiers according to each of the seven systems analysis approaches. As a practical example, the architecture of a prototype platform for analyzing the profitability of agricultural organizations is developed, implementing a pipeline for data processing, analysis, forecasting, and visualization.
The novelty of the study lies in the comprehensive application of all major systems analysis approaches to the description of analytical platform architectures and in the formalization of an architecture that integrates data levels, models, scenarios, and ontological entity descriptions.
The practical significance of the work is the potential use of the proposed architectural model in the design of digital decision-support platforms in industries requiring advanced analytics.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.