Системы интеллектуального анализа данных (ИАД) c функцией Машинное обучение

Программное обеспечение интеллектуального анализа данных предназначено для поиска неочевидных и нетривиальных представлений и выводов, имеющих практическое применение.

Интеллектуальный анализ данных (англ. Data Mining)- это процесс преобразования необработанных данных в ценную и полезную информацию. Процесс такой продвинутой аналитики (англ. Advanced Analytics) позволяет искать и идентифицировать тенденции, модели поведения и паттерны в больших наборах данных с помощью широкого спектра технологий. Среди основных используемых технологий: искусственный интеллект, машинное обучение, системы управления базами данных и методы статистики.

Основная цель процесса интеллектуального анализа данных заключается в обнаружении и извлечении полезной информации путём просеивания массы исходных неструктурированных данных. Будь то большие массивы текстов или наборы фотографий для распознавания, технология ИАД позволяет выявлять актуальную информацию для использования в задачах бизнеса.

Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:

PolyAnalystМегапьютер ИнтеллидженсОфициальный сайт

Программные системы интеллектуального анализа данных (ИАД, англ. Data Mining, DM) дают возможность превращать разрозненные сырые данные в целостную и понятную структурированную информацию. Компании могут использовать программное обеспечение извлечения данных для формирования пула потенциальных клиентов, сбора релевантной информации с веб-страниц конкурирующих компаний, выявления тенденций из коллекций документов и анализа неструктурированной текстовой информации.

Программные продукты интеллектуального анализа и извлечения данных может помочь предприятиям в цифровизации бизнеса, а уже перешедшим на цифровое взаимодействие - заставить работать те неструктурированные данные, которые в настоящее время не используются.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Анализ больших данных

Функции Анализа больших данных (англ. Big Data Analysis, BDA) реализуют поддержку очень больших наборов данных для исследования предметной области, построения сложных моделей обработки данных и выявления неявных тенденций

Визуализация данных

Функции Визуализация данных позволяет пользователям выявлять причинно-следственные связи событий, формировать гипотезы или проверять идеи на основании визуального анализа данных

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Индикация трендов и проблем

Функции Индикации трендов и проблем позволяют пользователям настроить автоматическое определение интересующих событий исходя из набора признаков и факторов

Интеллектуальный анализ данных (ИАД)

Функции Интеллектуального анализа данных (ИАД, англ Data Mining, DM) реализуют поиск неочевидных закономерностей, тенденций или извлечения иной информации из больших наборов данных с помощью графических или других инструментов

Машинное обучение

Функции Машинного обучения (англ. Machine Learning, ML) позволяют использовать для решения поставленных задач обучающиеся алгоритмы, проводя исследования на множестве аналогичных заданий, для полной или частичной автоматизации процессов принятия решений, управления рисками и т.д.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Потоковая аналитика

Функции Потоковой аналитики данных позволяют «на лету» применять аналитические алгоритмы над данными в режиме реального времени для отслеживания ключевых показателей бизнес-процессов

Прогнозирование и предсказательная аналитика

Функции Прогнозирования и Предсказательной аналитики позволяют пользователям составлять прогнозы предстоящих затрат, продаж, доходов и иных событий на основании прошлых данных с использованием различных статистических методов прогнозирования

Статистический анализ

Функции Статистического анализа дают пользователю инструментарий по математической организации данных, их исследованию, математической интерпретации и представлении данных, а также о выявлении регулярных закономерностей и тенденций

Интерактивная аналитическая обработка (OLAP)

Интерактивная аналитическая обработка (англ. OLAP) позволяет пользователям в реальном времени (онлайн) оперативно получать агрегированную информацию на основе больших массивов данных

Коннекторы для источников данных

Коннекторы для источников данных подразумевает либо преднастроенную интеграцию со сторонними источниками данных, либо возможность настройки данного взаимодействия на основе гибкого прикладного программного интерфейса (англ. Application Programming Interface, API)

Применение Системы интеллектуального анализа данных может привести к множеству полезных эффектов:

• Улучшение производительности бизнеса: анализ данных может помочь выявить возможности для сокращения издержек и улучшения эффективности бизнес-процессов.

• Улучшение качества продукта: анализ данных может помочь улучшить качество продуктов и услуг, определяя проблемные области и причины недостатков.

• Прогнозирование трендов и рыночных условий: анализ данных может помочь предсказать будущие тренды и условия рынка, что может помочь компании разработать стратегии и планы на будущее.

• Сокращение рисков: анализ данных может помочь минимизировать риски и предотвратить потенциальные проблемы, что может сэкономить компании много денег и ресурсов.

• Улучшение управленческих решений: анализ данных может помочь менеджерам принимать более обоснованные решения на основе фактических данных.

Для включения в категорию интеллектуального анализа данных программное обеспечение должно удовлетворять следующим критериям:

• Извлечение структурированных, плохо структурированных и неструктурированных данных;
• Извлечение данных из различных источников;
• Экспорт извлеченных данных в различные читаемые форматы.