Финляндские Системы продвинутой аналитики

Программные системы продвинутой аналитики данных (ПА, англ. Advanced Analytics Systems, AA) позволяют искать неочевидные и нетривиальные связи, представления и выводы, имеющие практическое применение для решения задач бизнеса.

Продвинутая аналитика - это процесс детального анализа больших объёмов данных с использованием различных методов и технологий, таких как статистика, машинное обучение и искусственный интеллект.

Бизнес-процесс продвинутой аналитики - это последовательность шагов, которые проводятся для применения продвинутой аналитики в бизнесе с целью улучшения производительности, эффективности бизнес-процессов, оптимизации решений и увеличения прибыли.

В бизнес-процессе продвинутой аналитики могут использоваться различные инструменты и методы, например, анализ данных, моделирование бизнес-процессов, прогнозирование и машинное обучение.

Системы продвинутой аналитики предназначены для глубокого анализа данных, выявления закономерностей, взаимосвязей и причин событий, а также прогнозирования будущих результатов. Они позволяют компаниям принимать обоснованные решения на основе анализа больших объёмов данных, что способствует оптимизации бизнес-процессов, снижению рисков и повышению эффективности работы.

Продвинутая аналитика включает в себя несколько видов анализа: дескриптивную аналитику, которая описывает текущие состояния и выявляет проблемы; прогнозную аналитику, используемую для предсказания будущих тенденций на основе исторических данных; предиктивную аналитику, фокусирующуюся на выявлении потенциальных рисков и возможностей; и прескриптивную аналитику, предлагающую конкретные действия для достижения желаемых результатов. Эти системы помогают предприятиям адаптироваться к изменяющимся условиям рынка, повышать конкурентоспособность и достигать стратегических целей.

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)

Программная система продвинутой аналитики может иметь несколько преимуществ, вот некоторые из них:

• Более точные прогнозы: система аналитики может использовать большой объем данных для создания более точных прогнозов. Это позволяет бизнесу принимать более обоснованные решения и более точно предсказывать их результативность.

• Определение трендов: система аналитики может анализировать большие объемы данных за короткий период времени, что позволяет определить тенденции и тренды на рынке. Это позволяет бизнесу адаптироваться к изменяющимся требованиям рынка и оставаться конкурентоспособным.

• Повышение эффективности: аналитика может помочь бизнесу определить области, в которых можно повысить эффективность. Например, может быть выявлено, что определенный продукт имеет низкую отдачу, что позволяет бизнесу сконцентрироваться на других продуктах с высокой отдачей.

• Повышение конкурентоспособности: система аналитики позволяет бизнесу оперативно реагировать на изменения на рынке и предугадывать потенциальные проблемы. Это позволяет бизнесу опередить конкурентов и сохранять свою конкурентоспособность.

• Улучшение качества принимаемых решений: благодаря использованию большого объема данных и более точным прогнозам, система аналитики позволяет бизнесу принимать более обоснованные и качественные решения. Это повышает вероятность того, что решения приведут к успеху.

Для того чтобы соответствовать категории систем продвинутой аналитики, они должны иметь следующие функциональные возможности:

• Использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации анализа данных и выявления скрытых закономерностей.

• Возможность интеграции с различными источниками данных, включая структурированные и неструктурированные данные, для получения полной картины происходящего.

• Поддержка визуализации данных для наглядного представления результатов анализа и облегчения их интерпретации.

• Функция прогнозирования, позволяющая строить модели будущего поведения на основе исторических данных и текущих тенденций.

• Автоматизация процесса анализа, позволяющая минимизировать участие человека в рутинных задачах и сосредоточиться на интерпретации результатов.

Хорватия

BusinessQ

Россия

PolyAnalyst, LocationPro, Loginom, In-DAP, IQPLATFORM, Deductor, F5 Platform, Polymatica, Analytic Workspace, N3.Аналитика, МТС Анализ геоданных, Yandex DataLens

Словения

Orange

Чехия

MANTA

Финляндия

M-Brain Intelligence Plaza

США

TIBCO Data Science, Anaconda, Informatica PowerCenter, RapidMiner, NodeXL, NVivo, SAS Enterprise Miner, Contour BI, IBM Cognos Analytics, Oracle Business Intelligence Cloud Service, Qlik Sense, QlikView, SAS Visual Analytics, Sisense, Dataiku DSS, Statsbot, Looker, Tableau Public, Pentaho

Нидерланды

Elasticsearch

Германия

SAP Analytics Cloud, SAP Lumira

Канада

B3, Plotly Dash

Франция

Gephi

Швейцария

KNIME Analytics Platform