Британские Решения для повышения качества данных (ADQ)

Решения для повышения качества данных (РПКД, англ. Augmented Data Quality Solutions, ADQ) — это интеллектуальные программные инструменты, использующие ИИ, машинное обучение и графовый анализ для углублённой обработки и улучшения данных. Они позволяют не только выявлять и исправлять дефекты, но и автоматически генерировать инсайты, предлагать оптимальные действия, а также повышать степень автоматизации процессов управления качеством данных.

Повышение качества данных как деятельность представляет собой комплекс мер, направленных на обеспечение достоверности, полноты, актуальности и согласованности данных в информационных системах. Это включает в себя выявление и устранение ошибок, дубликатов, противоречий и пропусков в данных, а также оптимизацию их структуры и формата для дальнейшего анализа и использования в бизнес-процессах. Для достижения высокого уровня качества данных применяются различные методы и технологии, позволяющие автоматизировать и усовершенствовать процессы обработки информации.

Повышение качества данных как процесс, позволяет фокусироваться на следующих аспектах деятельности:

• выявление и исправление дефектов данных,
• стандартизация и нормализация данных,
• устранение дубликатов и противоречий,
• обогащение данных за счёт добавления недостающей информации,
• валидация данных на соответствие установленным критериям и стандартам,
• мониторинг и контроль качества данных в реальном времени.

Важную роль в повышении качества данных играют цифровые (программные) решения, которые позволяют реализовать сложные алгоритмы обработки информации, использовать возможности искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа больших объёмов данных. Такие решения обеспечивают более высокий уровень автоматизации процессов, сокращают время на выявление и устранение ошибок, а также способствуют получению более точных и релевантных данных для принятия управленческих решений.

Решения для повышения качества данных предназначены для углублённой обработки и улучшения данных с применением технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и графового анализа. Они позволяют осуществлять комплексный анализ больших объёмов данных, выявлять скрытые закономерности и аномалии, а также автоматически корректировать дефекты данных, что способствует повышению их точности, полноты и согласованности.

Кроме того, системы РПКД ориентированы на генерацию аналитических инсайтов и формирование рекомендаций по оптимизации процессов управления данными. Они способны не только исправлять выявленные проблемы, но и предлагать оптимальные алгоритмы действий для улучшения качества данных в долгосрочной перспективе, тем самым повышая эффективность бизнес-процессов и поддерживая принятие обоснованных управленческих решений.

Администрирование

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

Дообучение

Функции Дообучения позволяют улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

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.

Интеграция данных

Функции Интеграции данных позволяют объединять и синхронизировать информацию из различных источников и форматов в единую систему, обеспечивая её целостность, актуальность и доступность для последующего анализа и обработки в режиме реального времени.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Классификация данных

Функции Классификации данных позволяют автоматически распределять информацию по заранее заданным категориям и параметрам, выявлять закономерности в массивах данных, определять принадлежность объектов к определённым группам и типам, а также структурировать неструктурированную информацию для дальнейшего анализа и обработки.

Кластеризация

Функции Кластеризации позволяют автоматически группировать данные по схожим характеристикам, выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи между объектами, разделять массивы информации на значимые категории без предварительного обучения, что помогает в анализе и принятии решений.

Машинное обучение

Функции Машинного обучения позволяют автоматически обучать модели на основе больших массивов данных для повышения точности обработки информации.

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.

Мониторинг данных

Функции Мониторинга данных обеспечивают непрерывное отслеживание потоков информации, автоматическое выявление аномалий и отклонений в режиме реального времени, а также своевременное оповещение пользователей о критических изменениях и событиях в обрабатываемых данных.

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.

Обработка видео-данных

Функции обработки видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Функции обработки визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Функции обработки голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Функции обработки звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Функции обработки структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Функции обработки данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

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.

Прогнозирование

Функции Прогнозирования позволяют строить предсказательные модели на основе исторических и текущих данных, выявлять тенденции развития процессов, оценивать вероятные сценарии будущего и определять потенциальные риски для принятия обоснованных управленческих решений.

Визуализация

Визуализация позволяет представлять сложные массивы данных в понятной графической форме, наглядно отображать взаимосвязи и закономерности, выявлять аномалии и тренды, облегчать анализ результатов обработки информации, а также обеспечивать эффективное взаимодействие между специалистами при интерпретации полученных данных.

Оптимизация процессов

Оптимизация процессов позволяет автоматизировать и улучшать бизнес-операции за счет анализа данных в реальном времени, выявления узких мест, прогнозирования результатов изменений, распределения ресурсов, настройки параметров работы системы и повышения общей эффективности выполнения задач.

По данным аналитических исследований Soware, в 2026 году на рынке программных приложений функционального класса «Решения для повышения качества данных» (РПКД) можно ожидать усиление тенденций к интеграции мультимодальных данных, развитию технологий объяснимого ИИ, повышению уровня автоматизации процессов очистки и валидации данных, расширению применения методов графового анализа и машинного обучения для выявления сложных паттернов, а также к усилению фокуса на конфиденциальности и безопасности данных.

Решения для повышения качества данных в 2026 году будут во многом изменяться под влиянием следующих основных трендов:

• Интеграция мультимодальных данных. РПКД будут обеспечивать более эффективную обработку и анализ данных различных типов (текстовые, графические, аудиовизуальные), что позволит повысить полноту и точность анализа, а также расширить возможности выявления скрытых взаимосвязей.

• Объяснимый ИИ. Развитие технологий объяснимого ИИ в РПКД обеспечит повышение доверия пользователей к результатам обработки данных, позволит лучше понимать логику принятия решений алгоритмами и минимизировать риски ошибок, связанных с «чёрными ящиками».

• Автоматизация процессов очистки данных. РПКД будут предлагать более продвинутые инструменты для автоматической идентификации и исправления ошибок, дубликатов и аномалий в данных, что существенно сократит время и ресурсы, затрачиваемые на ручное управление качеством данных.

• Расширение применения графового анализа. Использование графовых баз данных и алгоритмов анализа графов в РПКД позволит эффективнее выявлять сложные сетевые взаимосвязи между данными, что будет особенно полезно в таких областях, как финансовый анализ, логистика и управление цепочками поставок.

• Углублённое машинное обучение. Развитие алгоритмов машинного обучения в РПКД приведёт к появлению более точных и адаптивных моделей для прогнозирования качества данных, выявления аномалий и генерации инсайтов, учитывающих динамические изменения в потоках данных.

• Конфиденциальность и безопасность данных. В РПКД будут внедряться передовые методы шифрования, анонимизации и управления доступом к данным, что позволит соответствовать строгим регуляторным требованиям и защитить чувствительную информацию от утечек и несанкционированного доступа.

• Интеграция с системами управления данными. РПКД будут более тесно интегрироваться с платформами управления данными (Data Management Platforms), что обеспечит бесшовный поток данных между различными системами, упростит процессы ETL (Extract, Transform, Load) и повысит общую эффективность управления данными в организации.

Россия

SimpleOne GenAI

США

Anomalo, DataMatch Enterprise, Data Quality Components for SSIS, Revefi, Informatica Data Quality, Informatica Data Engineering Quality, ibi Data Quality, Validatar, iCEDQ, ClearCore, Global IDs Data Quality Suites, Infosphere Information Analyzer, Infosphere QualityStage, IBM Match 360, SAS Data Management, Enlighten, Oracle Enterprise Data Quality, Datagaps DataOps Suite, Microsoft Data Quality Services, MIOvantage, Data Quality Suite

Великобритания

Duco Platform, CuriumDQM, Datactics Augmented Data Quality Platform, DataArc 360, Experian Namesearch, Experian Prospect IQ, Loqate, WinPure Clean & Match

Индия

Deduplix, Scrubbix

Южная Корея

QualityStream

Франция

DQE One

Объединенные Арабские Эмираты

PiLog Intelligence Data Quality Management