Системы аналитики больших данных (BDA) c функцией Многопользовательский доступ
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.
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.
Сравнение Системы аналитики больших данных (BDA)
Выбрать по критериям:
Категории
Подходит для
Функции
Тарификация
Развёртывание
Графический интерфейс
Поддержка языков
Сортировать:
Систем: 6
Almaz Monitoring от Инлексис
Almaz Monitoring – это самообучающийся интеллектуальный инструмент мониторинга качества и выявления аномалий в хранилищах корпоративных данных. Сервис помогает выявить аномалии в операционных процессах и предотвратить финансовые потери бизнеса. Узнать больше про Almaz Monitoring
In-DAP от Innostage Центр Разработок
In-DAP - платформа поддержки принятия управленческих решений, позволяющая при помощи инструментов Models, Indicators и Prisma разрабатывать аналитические модели и работать с показателями деятельности компании, в том числе по информационной безопасности.. Узнать больше про In-DAP
KNIME Analytics Platform от KNIME
KNIME Analytics Platform – это программная платформа анализа, интеграции данных и подготовки отчётности с открытым исходным кодом. Узнать больше про KNIME Analytics Platform
PolyAnalyst от Мегапьютер Интеллидженс
PolyAnalyst – это российская low-code платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстовых документов, а также построения интерактивных отчётов, не требующая навыков программирования. Программный продукт PolyAnalyst (рус. Полианалист) от компании Мегапьютер предназначен для анализа структурированных и неструктурированных данных на в ... Узнать больше про PolyAnalyst
Polymatica от Полиматика Рус
Polymatica – это аналитическая платформа для анализа больших объёмов данных в интерактивном режиме. Используется как самостоятельная система и как часть комплексного решения, обеспечивая быструю обработку данных и ad-hoc аналитику. Узнать больше про Polymatica
Informatica PowerCenter от Informatica
Informatica PowerCenter – это платформа интеграции корпоративных данных, помогающая организациям получать доступ, преобразовывать и интегрировать данные из различных систем на лету. Узнать больше про Informatica PowerCenter
Руководство по покупке Системы аналитики больших данных
Содержание
- 1. Что такое Системы аналитики больших данных
- 2. Зачем бизнесу Системы аналитики больших данных
- 3. Образцовые примеры Системы аналитики больших данных
- 4. Назначение и цели использования Системы аналитики больших данных
- 5. Обзор основных функций и возможностей Системы аналитики больших данных
- 6. Выгоды, преимущества и польза от применения Системы аналитики больших данных
- 7. Отличительные черты Системы аналитики больших данных
1. Что такое Системы аналитики больших данных
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.
2. Зачем бизнесу Системы аналитики больших данных
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.
3. Образцовые примеры Системы аналитики больших данных
Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:
PolyAnalystМегапьютер ИнтеллидженсОфициальный сайт
4. Назначение и цели использования Системы аналитики больших данных
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.
5. Обзор основных функций и возможностей Системы аналитики больших данных
- Администрирование
- Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
- 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.
- 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.
6. Выгоды, преимущества и польза от применения Системы аналитики больших 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.
7. Отличительные черты Системы аналитики больших данных
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.
Сравнение Системы аналитики больших данных (BDA)
Систем: 6
PolyAnalyst
Мегапьютер Интеллидженс
PolyAnalyst – это российская low-code платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстовых документов, а также построения интерактивных отчётов, не требующая навыков программирования. Программный продукт PolyAnalyst (рус. Полианалист) от компании Мегапьютер предназначен для анализа структурированных и неструктурированных данных на высокопрофессиональном промышленном уровне. Система включает набор инструмен ...
Informatica PowerCenter
Informatica
Informatica PowerCenter – это платформа интеграции корпоративных данных, помогающая организациям получать доступ, преобразовывать и интегрировать данные из различных систем на лету.
Polymatica
Полиматика Рус
Polymatica – это аналитическая платформа для анализа больших объёмов данных в интерактивном режиме. Используется как самостоятельная система и как часть комплексного решения, обеспечивая быструю обработку данных и ad-hoc аналитику.
KNIME Analytics Platform
KNIME
KNIME Analytics Platform – это программная платформа анализа, интеграции данных и подготовки отчётности с открытым исходным кодом.
In-DAP
Innostage Центр Разработок
In-DAP - платформа поддержки принятия управленческих решений, позволяющая при помощи инструментов Models, Indicators и Prisma разрабатывать аналитические модели и работать с показателями деятельности компании, в том числе по информационной безопасности..
Almaz Monitoring
Инлексис
Almaz Monitoring – это самообучающийся интеллектуальный инструмент мониторинга качества и выявления аномалий в хранилищах корпоративных данных. Сервис помогает выявить аномалии в операционных процессах и предотвратить финансовые потери бизнеса.
Руководство по покупке Системы аналитики больших данных
Что такое Системы аналитики больших данных
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.
Зачем бизнесу Системы аналитики больших данных
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.
Образцовые примеры Системы аналитики больших данных
Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:
PolyAnalystМегапьютер ИнтеллидженсОфициальный сайт
Назначение и цели использования Системы аналитики больших данных
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.
Обзор основных функций и возможностей Системы аналитики больших данных
- Администрирование
- Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
- 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.
- 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.
Выгоды, преимущества и польза от применения Системы аналитики больших 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.
Отличительные черты Системы аналитики больших данных
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.
ПОПУЛЯРНЫЕ КАТЕГОРИИ
Системы автоматизации бухгалтерского учёта (САБУ)Платформы интернета вещей (IoT)Системы анализа данных (САД)Платформы искусственного интеллекта (AI)Системы бизнес-моделирования (БМ)Сервисы проверки контрагентов (СПК)Платформы подбора персоналаПлатформы комплексного управления персоналомСистемы бизнес-аналитики (BI)Системы управления техническим обслуживанием и ремонтом (СУ ТОиР)Системы кадрового делопроизводства (КДП)Платформы цифрового обученияВсе категории систем
Soware является основным источником сведений о прикладном программном обеспечении для предприятий. Используя наш обширный каталог категорий и программных продуктов, лица, принимающие решения в России и странах СНГ получают бесплатный инструмент для выбора и сравнения систем от разных разработчиков
Проект "СОВАРЕ"
Санкт-Петербург, Россия
info@soware.ru
2023 Soware.Ru - Умный выбор систем для бизнеса