European Union

Процедура BG05M2OP001-1.002 „Изграждане и развитие на центрове за компетентност“

Оперативна програма „Наука и образование за интелигентен растеж“ 2014 – 2020

Проект BG05M2OP001-1.002-0002

„Дигитализация на икономиката в среда на Големи данни (ДИГД)“

Начало на проекта: 30.03.2018 / Край на проекта: 11.2023

Научни резултати

Научни публикации


Статии в списания

    1. Doneva, R., Gaftandzhieva, S. (2021). Adoption of Digital Business Solutions: Designing and Monitoring Critical Success Factors“, списание Information Technology and Management, 2021 (етап: Editor Assignment Pending)
    2. Vasilev, J., Petrova, S., Mileva-Ivanova, L., Petrov, P., Yankov, P. (2021). Implementation of an Arduino controller for temporary traffic regulation in one lane with semaphores. Economics and Computer Science [Икономика и компютърни науки] : [Електронно] научно списание, Varna : Knowledge and Business, 7, 2021, 2, 23-29.
    3.  Yankov, P., Vasilev, J., Petrov, P., Mileva, L., Todorova, S. (2021). Forecast the Gross Value Added in Construction Sector of Bulgaria with SARIMA Model. Izvestia Journal of the Union of Scientists - Varna. Economic Sciences Series, Varn : Union of Scientists - Varna, 10, 2021, 1, 45-54.
    4. Aleksandrova, Y. (2021). Predictive analytics implementation in the logistic industry. Electronic Journal Economics and Computer Science, Iss.2, 2021,ISSN 2367-7791, Varna, Bulgaria, pp.6-22.
    5. Ilieva, G., Yankova, T., Klisarova-Belcheva, S. and Ivanova, S. (2021). Effects of COVID-19 Pandemic on University Students’ Learning. Information, 12, 163, 21 p. WoS, Scopus SJR (2020): 0.35 (Q3). Available at: https://doi.org/10.3390/info12040163 
    6. Ilieva, G.; Yankova, T.; Radeva, I.; Popchev, I. (2021). Blockchain Software Selection as a Fuzzy Multi-Criteria Problem. Computers 2021, 10, 120. WoS, Scopus SJR (2020): 0.4 (Q2). Available at: https://doi.org/10.3390/computers10100120
    7. Mileva, L., Petrov, P., Yankov, P., Vasilev, J., Petrova, S. (2021). Prototype Model for Big Data Predictive Analysis in Logistics Area with Apache Kudu. Economics and Computer Science Electronic Journal, Iss.1, 2021, pp.20-41, ISSN 2367-7791. Available at: https://eknigibg.net/Volume7/Issue1/spisanie-br1-2021_pp.20-41.pdf
    8. Petrova, S., Mileva, L., Petrov, P., Yankov, P., Vasilev, J. (2021). Integrating Distributed Hadoop System into the Existing Infrastructure. Economics and Computer Science Electronic Journal, Iss.1, 2021, pp.42-49, ISSN 2367-7791. Available at: https://eknigibg.net/Volume7/Issue1/spisanie-br1-2021_pp.42-49.pdf
    9. Sulova, S. (2021). Big Data Processing in the Logistics Industry. Economics and Computer Science Electronic Journal, Iss.1, 2021, pp.6-19, ISSN 2367-7791. Available at: https://eknigibg.net/Volume7/Issue1/spisanie-br1-2021_pp.6-19.pdf
    10. Delchev, D., Lazarova, V. (2021). Big Data Analysis Architecture. Economic Alternatives, UNWE, issue 2, 2021, pp.315-328. DOI: https://doi.org/10.37075/EA.2021.2.09 
    11. Goncalves, R., Romero, D., Goncalves, D., Mendonça, P. (2020). Interoperability Enablers for Cyber-Physical Enterprise Systems. Enterprise Information Systems Journal, Volume 14, 2020 - Issue 8: Special Issue on: Interoperability Enablers for Cyber-Physical Enterprise Systems, pp.1061-1070. 
    12. Kisimov, V., Kabakchieva, D., Naydenov, A., Stefanova, K. (2020). Agile Elastic Desktop Corporate Architecture for Big Data. Cybernetics аnd Information Technologies Journal, Volume 20, No 3, Sofiа 2020, Print ISSN: 1311-9702; Online ISSN: 1314-4081, DOI: 10.2478/cait-2020-0025, pp.15-31.
    13. Stoyanova, M. (2020). Good Practices and Recommendations for Success in Construction Digitalization. TEM Journal, Volume 9, Issue 1, February 2020, ISSN 2217‐8309, DOI: 10.18421/TEM91‐07, pp.42‐47
    14. Ilieva, G. (2020) Fuzzy Group Full Consistency Method for Weight Determination. Cybernetics and Information Technologies. 20(2). p. 50–58. Print ISSN: 1311-9702 Online ISSN: 1314-4081, WoS, Scopus SJR (2020): 0.27 (Q2). Available at: https://doi.org/10.2478/cait-2020-0015 
    15. Ilieva, G. & Yankova, T. (2020). IoT in Distance Learning during the COVID-19. Pandemic. TEM Journal, 9(4). pp.1669–1674. ISSN: 2217‐8309, WoS, Scopus SJR (2020): 0.2 (Q3). Available at: https://doi.org/10.18421/TEM94‐45 
    16. Ilieva, G., Yankova, T., Hadjieva, V., Doneva, R. and Totkov, G. (2020). Cloud Service Selection as a Fuzzy Multi-criteria Problem. TEM Journal, 9(2). pp.484–495. WoS, Scopus SJR (2020): 0.2 (Q3). Available at: https://doi.org/10.18421/TEM92-09  ISSN: 2217‐8309
    17. Ilieva, G. & Yankova, T. (2020) Early Multi-criteria Detection of Students at Risk of Failure. TEM Journal, 9(1), pp. 344–350. ISSN 2217‐8309. WoS, Scopus SJR (2020): 0.2 (Q3). Available at:  https://doi.org/10.18421/TEM91‐47 
    18. Petrov, P., Dimitrov, G., & Bychkov, O. (2020). Real Time Big Data Analysis by Using Apache Kudu and NoSQL Redis in Web Applications. Izvestia Journal of the Union of Scientists - Varna. Economic Sciences Series, Varna : Union of Scientists - Varna , 9(1), pp.26-34. ISSN print 1314-7390. ISSN online 2603-4085. Available at: https://doi.org/10.36997/IJUSV-ESS/2020.9.1.26
    19. Petrova, S., & Ivanov, S. (2020). Integration of a Distributed Hadoop System into the Infrastructure of a Technology Startup Company. Izvestia Journal of the Union of Scientists - Varna. Economic Sciences Series, 9(2), pp.76-84. ISSN print 1314-7390. ISSN online 2603-4085. Available at: https://doi.org/10.36997/IJUSV-ESS/2020.9.2.76
    20. Ilieva, G. (2019) Fuzzy Supervised Multi-Period Time Series Forecasting. Cybernetics and Information Technologies. 19(2). p. 74–85. Print ISSN: 1311-9702 Online ISSN: 1314-4081. WoS, Scopus SJR (2020): 0.27 (Q2). Available at: https://doi.org/10.2478/cait-2019-0016
    21. Ilieva, G. (2019). Decision analysis for big data platform selection. Engineering Sciences. LVI(2). pp.5–18. ISSN: 1312-5702 (Print), ISSN 2603-3542 (online) Available at: https://doi.org/10.7546/EngSci.LVI.19.02.01
    22. Илиева, Г., Янкова, Т., Клисарова-Белчева, С. (2019) Бизнес интелигентност. Техносфера. 1(43). с. 41–48. ISSN 1313-3861.
    23. Silvia Gaftandzhieva, S., Doneva, R., Petrov, S., Totkov, G. (2018). Mobile Learning Analytics Application: Using Students’Big Data to Improve Student Success. International Journal on Information Technologies & Security, No 3 (vol. 10), 2018, pp.53-64

    Доклади на международни научни конференции

    1. Ilieva, G., Yankova, T. (2021) Geospatial Approach to Analysis of Greenhouse Gas Emissions. In Proc. of The International Conference Economic, Regional and Social Challenges in the Transition Towards a Green Economy’2021, 30th September 2021 Plovdiv, Bulgaria
    2. Stoyanova, M., Vasilev, J, Cristescu,M. (2021). Big Data in Property Management. AIP Conference Proceedings, Vol.2333, Iss.1, 2021, published online: 08 March 2021. Available at: https://doi.org/10.1063/5.0041902
    3. Lazarova, M., Gurova, S.-M. (2020). A Comparative Numerical Analysis for Finding The Exact Solution for the Zero Coupon Bond’s Price in the Classical Vasicek Model Influenced by the Impact of the Market Price of Risk, ICAICTSEE-2019, Volume: 100, ISSN: 2367-7635, pp. 295-304
    4. Yordanova, S., Toshkov, K., Stefanova, K. (2020). Main Methodologies for Digital Business Models Development, ICAICTSEE–2020, ISSN 2367-7643, pp. 302-312
    5. Yordanova, S., Toshkov, K., Stefanova, K. (2020). Digital Ecosystem Design Approaches, ICAICTSEE–2020, ISSN 2367-764,  pp. 313-322
    6. Klisarova-Belcheva, S., Yankova, T. and Ilieva, G. (2019). BI or no BI? Presence and Future of BI in Small and Medium-sized Enterprises from South-Central Bulgaria. In: Proc. of the 9th Balkan Conference in Informatics, Article No. 17, 8 p. ISBN: 978-1-4503-7193-3 https://doi.org/10.1145/3351556.3351575. Scopus SJR (2020): 0.18 (unassigned quartile). Available at: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3351575 
    7. Boyanov L. (2019). Approaches for Enhancing Digitalization And Digital Transformation In Supply Chain Management. Proceedings of the International Conference „Information and Communication Technologies in Business and Education”, 18 October 2019, Varna, Bulgaria, ISBN 978-954-21-1004-0, pp.91-102.
    8. Yavor Christov (2019). Corporate Big Data and Hybrid Integration Platforms. Proceedings of the International Conference Information and Communication Technologies in Business and Education”, 18 October 2019, Varna, Bulgaria, ISBN 978-954-21-1004-0, pp.306-313.

    Доклади на национални научни конференции

    1. Сълова, С. (2020). Предизвикателства пред управлението на данните в условията на дигиталната трансформация на бизнеса. Сборник с доклади от Юбилейна международна научна конференция в чест на 100-годишнината от основаването на Икономически университет – Варна на тема „Икономическа наука, образование и реална икономика: развитие и взаимодействия в дигиталната епоха“, 11 май 2020 г., Варна, стр. 599-609.
    2. Милева, Л. (2020). Процесът на работа с големи данни в условията на дигитализация (Произход, особености и възможности). Сборник с доклади от Юбилейна международна научна конференция в чест на 100-годишнината от основаването на Икономически университет – Варна на тема „Икономическа наука, образование и реална икономика: развитие и взаимодействия в дигиталната епоха“, 11 май 2020 г., Варна, стр. 639-649.
    3. Петров, П. (2020). Определяне на степента на достигнато ниво на дигитализация. Сборник с доклади от Юбилейна международна научна конференция в чест на 100-годишнината от основаването на Икономически университет – Варна на тема „Икономическа наука, образование и реална икономика: развитие и взаимодействия в дигиталната епоха“, 11 май 2020 г., Варна, том I, стр.592-598. ISBN 978-954-21-1037-8.
    4. Ангелов, Д., Илиева, Г., Янкова, Т. (2020) Анализ на конкурентоспособността на българската икономика. В сборник: Юбилейна международна конференция „Икономическа и социална [дез]интеграция“, Университетско издателство „П. Хилендарски“, с. 429–444. ISBN: 978-619-202-565-6, ISBN 978-619-202-566-3
    5. Георги Тотков, Г., Гафтанджиева, С., Пашев, Г., Атанасов, С. (2018). Концептуално и компютърно моделиране на процеси с акумулиране и синтезиране на данни във висшето образование. VII-та Национална конференция по електронно обучение във висшите училища, 20-23.09.2018 г.
    6. Йорданова, С. (2019). Концептуална архитектура на Центъра за дигитализация на икономиката в среда на големи данни. Сборник с доклади от Научна конференция на Технически колеж – Ловеч (TechCo – Lovech 2019), 10 май 2019г., ISSN 2535-079X, стр.187-192.

    Монографии

    1. Илиева, Г. (2020) Облачни технологии: многокритериален избор. Издателство на БАН „Проф. М. Дринов“. 136 с. ISBN 978-619-245-079-3
    2. Петров, П., Сълова, С., Радев, М., Александрова, Я., Стоянова, М., Милева, Л., Янков, П. (2020). Дигитализация на бизнес процеси в Строителството и логистиката, Монографична библиотека „Знание и бизнес“, книга 8, 2020, Издателство „Знание и бизнес“, Варна, ISBN 978-619-210-049-0.
    3. Атанасова, Т., Парушева, С., Александрова, Я., Стоянова, М., Радев, М. (2020). Стратегии за дигитализация в области „Управление на недвижими имоти” и „Икономика на строителството”. Издателство „Наука и икономика “, Икономически университет–Варна, ISBN: 978-954-21-1033-0. (https://www.researchgate.net/publication/344358465_Strategii_za_digitalizacia_DIGD-202)
    4. Лазарова, В. (2020). Дигитализация в счетоводството. София: Авангард Прима. ISBN 978-619-239-465-3.
    5. Клисарова-Белчева, С., Илиева, Г., Янкова, Т., Димитров, А. (2019) Ефекти на бизнес интелигентността в европейските малки и средни предприятия. В: Европейската интеграция днес – някои проблеми и възможности. Университетско издателство „П. Хилендарски“, ред. А. Замфирова, с. 158–190. ISBN 978-619-202-418-5


    Патенти и полезни модели


    Заявка за патент 1: Система и метод за между и вътрешно корпоративно бизнес взаимодействие посредством социални технологии, опериращи с големи данни

    Изобретението е в областта на информационните технологии и е насочено към създаването на система и метод за между корпоративно и вътрешно корпоративно взаимодействие посредством социални технологии, опериращи с големи данни. Тази система и метод може да се използва както между корпорации – партньори в своя бизнес, така и между географско разделени части (отдели/поделения) на една корпорация или на холдингова организация с няколко съставни корпорации. Взаимодействието между отделните корпорации или между нейни части се извършва посредством социални технологии с интегрирано използване на големи данни или процедури на взаимодействие, породени от опериране на големи данни. Взаимодействието между отделните корпорации или между нейни части е единствено с цел бизнес опериране и взаимно бизнес функциониране, т.е. за подпомагане изпълнението на бизнес задачите на съответните корпорации.

    Заявка за полезен модел 1: Система за между корпоративно и вътрешно корпоративно бизнес взаимодействие посредством социални технологии, опериращи с големи данни

    Полезният модел е в областта на информационните технологии и е насочен към създаване на система за между корпоративно и вътрешно корпоративно взаимодействие посредством социални технологии, опериращи с големи данни. Тази система може да се използва както между корпорации – партньори в своя бизнес, така и между географско разделени части (отдели/поделения) на една корпорация или на холдингова организация с няколко съставни корпорации. Взаимодействието между отделните корпорации или между нейни части се извършва посредством социални технологии с интегрирано използване на големи данни или процедури на взаимодействие, породени от опериране на големи данни. Все повече корпорации се налага да използват в своята работа системи за големи данни, чрез които са съхраняват и обработват основно неструктурирани или полу-структурирани данни. Взаимодействието между отделните корпорации или между нейни части е единствено с цел бизнес опериране и взаимно бизнес функциониране, т.е. за подпомагане изпълнението на бизнес задачите на съответните корпорации.