Австрийские Системы аналитики больших данных (BDA)

Программные системы аналитики больших данных (САБОД, англ. Big data analytics, BDA) помогают аналитикам данных и ведущим профильным специалистам анализировать тенденции, закономерности и аномалии прикладных данных и строить практически полезные визуализации.

Аналитика больших данных - это процесс сбора, обработки, анализа и интерпретации большого объёма данных, с целью выделения важных показателей и трендов, определения потенциальных проблем и возможностей для бизнеса.

Данный процесс используется для определения потребностей клиентов, поведения рынка, прогнозирования продаж и оценки эффективности маркетинговых кампаний. Бизнес-процесс аналитики больших данных помогает компаниям принимать обоснованные и эффективные решения, увеличивая свою конкурентоспособность и доходность.

Решения для анализа больших данных могут предлагать функции искусственного интеллекта (ИИ, AI), такие как обработка естественного языка (ОЕЯ, NLP), как вспомогательный интерфейс помощи пользователям без навыков программирования. Эти продукты похожи на платформы бизнес-аналитики в том смысле, что они позволяют пользователям оперировать сложными данными. Результаты анализа могут быть далее представлены в понятных визуализациях, включающих разрозненные структурированные и неструктурированные данные.

Системы аналитики больших данных в основном используют следующие группы пользователей:

• аналитические подразделения крупных и средних предприятий для выявления тенденций в деятельности компании и оптимизации бизнес-процессов;
• исследовательские центры и лаборатории для обработки и анализа результатов экспериментов и наблюдений;
• финансовые учреждения и инвестиционные компании для прогнозирования трендов на рынках и оценки рисков;
• государственные органы и муниципальные учреждения для анализа социально-экономических показателей и планирования развития территорий;
• компании в сфере электронной коммерции и ритейла для изучения поведения потребителей и оптимизации ассортимента;
• телекоммуникационные и IT-компании для анализа пользовательского трафика и улучшения качества предоставляемых услуг;
• медицинские и фармацевтические организации для исследования больших объёмов клинических и биомедицинских данных.

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)

При выборе программного продукта из функционального класса Системы аналитики больших данных (САБОД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого и среднего бизнеса могут подойти более простые и гибкие решения с базовым набором функций, тогда как крупным корпорациям и холдингам потребуются масштабируемые системы с высокой производительностью и возможностью обработки петабайтов данных. Также важно учитывать специфику отрасли и соответствующие требования к обработке данных — например, в финансовом секторе критически важна высокая точность и скорость анализа транзакций, в то время как в розничной торговле акцент может быть сделан на анализе покупательского поведения и оптимизации ассортимента.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующими ИТ-инфраструктурами (например, поддержка облачных и локальных решений, интеграция с ERP, CRM и другими корпоративными системами);
• возможности по обработке различных типов данных (структурированные, неструктурированные, полуструктурированные данные, включая текст, изображения, видео);
• наличие инструментов для визуализации данных и создания дашбордов (поддержка интерактивных графиков, диаграмм, карт и других видов визуализаций);
• уровень безопасности и соответствия отраслевым стандартам (например, требования к защите персональных данных, банковские и финансовые стандарты безопасности);
• возможности машинного обучения и искусственного интеллекта для углублённого анализа данных (например, алгоритмы кластеризации, прогнозирования, выявления аномалий);
• масштабируемость и производительность системы (возможность горизонтального и вертикального масштабирования, поддержка распределённых вычислений);
• наличие механизмов для обеспечения качества данных (очистка, валидация, стандартизация данных).

Кроме того, следует обратить внимание на наличие у поставщика системы квалифицированной технической поддержки и обучающих материалов, а также на условия лицензирования и стоимость владения системой в долгосрочной перспективе. Важно также оценить, насколько система способна адаптироваться к изменяющимся бизнес-требованиям и поддерживать интеграцию с будущими технологиями и источниками данных.

Применение системы аналитики больших данных позволяет получать множество выгод, включая:

• Улучшение операционных процессов и повышение эффективности бизнеса через автоматизацию рутинных задач, улучшение качества принимаемых решений и оптимизацию затрат.

• Определение новых возможностей для бизнеса путем выявления и анализа трендов, паттернов и лояльности клиентов.

• Улучшение качества продуктов и услуг через анализ обратной связи, лояльности клиентов и других факторов.

• Более точное прогнозирование тенденций, событий и рисков, что позволяет более точно планировать бизнес-процессы и уменьшить вероятность ошибок и потерь.

• Ускорение развития бизнеса и обеспечение конкурентоспособности путем оптимизации затрат и повышения эффективности рекламных и маркетинговых кампаний.

• Совершенствование управления рисками через анализ статистических данных и прогнозы на основе исторических данных.

Кроме того, система аналитики больших данных может быть полезной для научных исследований, медицинской диагностики, анализа социально-экономических процессов и других областей.

Чтобы претендовать на включение в категорию Систем аналитики больших данных, программный продукт должен:

• Управлять подключением к кластерам (источникам) больших данных;
• Позволять пользователям используя сложные наборы больших данных создавать полезные и понятные визуализации данных, для создания бизнес-отчётов или информационных панелей;
• Подготавливать сведения из больших коллекций данных для дальнейшего использования в платформах бизнес-аналитики.

В 2025 году на рынке систем аналитики больших данных (САБОД) можно ожидать усиления тенденций, связанных с повышением эффективности обработки и анализа данных, расширением возможностей интеграции с другими системами, а также с развитием методов машинного обучения и искусственного интеллекта для извлечения инсайтов. Среди ключевых трендов:

• Развитие алгоритмов машинного обучения. Углублённое совершенствование алгоритмов для автоматического выявления сложных закономерностей в данных, что позволит повысить точность прогнозов и снизить уровень ложных срабатываний.

• Интеграция с системами интернета вещей (IoT). Расширение возможностей интеграции САБОД с устройствами и сенсорами IoT для анализа потоковых данных в реальном времени и оперативного принятия решений.

• Применение методов объяснимого ИИ. Разработка и внедрение технологий, позволяющих понимать логику работы моделей машинного обучения, что повысит доверие пользователей к результатам анализа и облегчит интерпретацию полученных данных.

• Увеличение объёмов мультимодальных данных. Рост возможностей анализа данных различных типов (текст, изображения, аудио, видео) в рамках единой системы, что расширит сферы применения САБОД.

• Развитие облачных решений для аналитики. Усиление тренда на использование облачных платформ для развёртывания и масштабирования систем аналитики, что обеспечит гибкость и снизит затраты на инфраструктуру.

• Усовершенствование инструментов визуализации данных. Появление новых инструментов и библиотек для создания интерактивных и интуитивно понятных визуализаций, облегчающих восприятие и анализ больших объёмов информации.

• Усиление требований к безопасности данных. Развитие технологий шифрования и защиты данных в системах аналитики, что будет обусловлено ростом объёмов обрабатываемой конфиденциальной информации и ужесточением регуляторных требований.

Австрия

R-Software

Россия

PolyAnalyst, In-DAP, Almaz Monitoring, Polymatica, F5 Platform, 3i Data Processing Platform, МТС Анализ геоданных, Neoflex Reporting, PolyAnalyst GRID

Швейцария

KNIME Analytics Platform

США

Informatica PowerCenter, Pentaho, SAS Viya, Statsbot

Великобритания

Vertica

Нидерланды

Elasticsearch