Главная>Анализ данных (САД)
Системы анализа данных (САД)
Программное обеспечение для анализа данных - это решения, обеспечивающие обработку различных бизнес-данных. Такие системы и сервисы позволяют выделять ключевые особенности изучаемого объекта или процесса для пользователя, а также обнаруживать новые возможности продукта, маркетинговые сегменты, отраслевые вертикали и многое другое.
Для включения в категорию 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.
Системы
РуководствоСравнение Системы анализа данных (САД)
Выбрать по критериям:
Категории
Подходит для
Функции
Особенности
Тарификация
Развёртывание
Графический интерфейс
Поддержка языков
Сортировать:
Систем: 35
Megaputer PolyAnalyst от Мегапьютер Интеллидженс
PolyAnalyst – это программная платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстов, а также построения интерактивных отчётов, не требующая навыков программирования для аналитики. Программный продукт PolyAnalyst (рус. Полианалист) от компании Megaputer предназначена для анализа структурированных и неструктурированных данных на высокопр ... Узнать больше про Megaputer PolyAnalyst
МТС Анализ геоданных от МТС
МТС Анализ геоданных – это сервис с точными данными об инфраструктуре городов и плотности населения, позволяющий выбирать локации для бизнеса, оценивать окружение при аренде коммерческой недвижимости, прогнозировать проходимость и оборот торговой точки. Узнать больше про МТС Анализ геоданных
Orange от Люблянский университет
Аналитическая система Orange – это программа с открытым исходным кодом для машинного обучения и визуализации данных, обладающая большим набором исследовательских функций. Узнать больше про Orange
Anaconda от Anaconda
Anaconda – это платформа управления пакетами приложений анализа данных (для языков Python и R) с открытым исходным кодом. Система позволяет специалистам по обработке данных быстро разворачивать проекты машинного обучения, предоставляя необходимую информацию для лиц, при ... Узнать больше про Anaconda
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
Gephi от The Gephi Consortium
Gephi – это программное обеспечение визуализации и исследования данных с открытым исходным кодом, специализирующееся на графах и сетях больнишства видов. Узнать больше про Gephi
IBM SPSS Statistics от IBM
IBM SPSS Statistics – это аналитическое программное обеспечение, позволяющее производить продвинутый статистический анализ деловых данных, охватывая решение всех задач от планирования и сбора данных до непосредственного анализа и построения бизнес-отчётности. Узнать больше про IBM SPSS Statistics
Stata от StataCorp
Stata – это полноценное интегрированное программное решение, обеспечивающее все потребности в области науки о данных — манипулирование данными, визуализацию, статистический анализ и автоматизированную отчётность. Узнать больше про Stata
NVivo от QSR International
NVivo – это аналитическая система, помогающая извлекать полезные знания из данных, получая четко формулировать обоснованные выводы со строгими доказательствами. Узнать больше про NVivo
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
Loginom от Loginom company
Loginom – это аналитическая low-code платформа, обеспечивающая интеграцию, очистку и анализ данных для принятия более эффективных управленческих решений. Узнать больше про Loginom
Dataiku DSS от Dataiku
Dataiku Data Science Studio – это система анализа данных для различных компаний, независимо от их опыта, отрасли или размера, стремящихся создать стратегические преимущества бизнеса, основанные на данных.. Узнать больше про Dataiku DSS
M-Brain Intelligence Plaza от M-Brain
M-Brain Intelligence Plaza – это ИТ-платформа для управления потоками информации о рынках и конкурентах для отделов аналитики, продаж, маркетинга, менеджмента. Хранение в облаке, структурирование и внутрикорпоративная рассылка информации по темам, как: отрасли, компании ... Узнать больше про M-Brain Intelligence Plaza
Deductor от Loginom company
Deductor – это программная платформа продвинутой аналитики, позволяющая создавать законченные прикладные аналитические решения для бизнеса. Продукт снят с продажи. Узнать больше про Deductor
IQPLATFORM от Айкумен ИБС
IQPLATFORM – это цифровая аналитическая платформа, позволяет выполнять продвинутую аналитику на базе больших объёмов информации, синтез новых знаний и мониторинг и контроль информационных объектов. Узнать больше про IQPLATFORM
B3 от B3 Systems
Программное обеспечение B3 – это корпоративное программное решение, объединяющее системы и сотрудников с бизнес-информацией, в которой они нуждаются, и прикладными знаниями, которые необходимы для бизнес-анализа. Узнать больше про B3
Sisense от Sisense
Аналитическая платформа Sisense – это комплексная платформа анализа данных, которая позволяет аналитикам, инженерам по обработке данных и разработчикам создавать аналитические приложения, обеспечивающие высокий уровень информативности для пользователей. Узнать больше про Sisense
Contour BI от Contour Components
Contour BI – компьютерная программа бизнес-аналитики для сбора, хранения, анализа статистических данных и подготовки бизнес-отчётности. Узнать больше про Contour BI
Oracle Business Intelligence Cloud Service от Oracle Corporation
Oracle Business Intelligence Cloud Service – это онлайн-сервис бизнес-аналитики, направленная на улучшение качества анализа данных за счёт управления представлениями и визуализаций. Узнать больше про Oracle Business Intelligence Cloud Service
RapidMiner от RapidMiner
RapidMiner – это платформа анализа данных, позволяющая развёртывать прогнозные модели, модели машинного обучения и эффективная при решении разнообразных аналитических задач. Узнать больше про RapidMiner
SAS Enterprise Miner от SAS
SAS Enterprise Miner – это платформа для оптимизации процесса интеллектуального анализа данных при разработке описательных и прогнозных моделей с использованием структурированных алгоритмов и визуальных показателей оценки. Узнать больше про SAS Enterprise Miner
Data Plexus от 3i Technologies
Data Plexus – это аналитический онлайн-сервис, помогающий в единой системе решать задачи анализа данных, медиа-аналитики и бизнес-аналитики, и позволяя извлекать и анализировать деловую информацию из разнородных источников данных. Узнать больше про Data Plexus
NodeXL от Social Media Research Foundation
NodeXL – это программное дополнение для программы Excel, позволяющее строить, анализировать и исследовать сетевые модели так же не сложно, как стандартные круговые диаграммы. Узнать больше про NodeXL
TIBCO Data Science от TIBCO
TIBCO Data Science – это комплексная аналитическая платформа, позволяющая применять полный комплекс современных аналитических методов над деловыми данными компании. Узнать больше про TIBCO Data Science
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
QlikView от Qlik
QlikView – это аналитическое решение для быстрой разработки высокоинтерактивных аналитических приложений и панелей мониторинга, обеспечивающих представление информации по деловым задачам. Узнать больше про QlikView
SAP Analytics Cloud от SAP SE
SAP Analytics Cloud – это аналитическое решение, предоставляющее аналитические возможности по работе с данными: бизнес-аналитику, планирование и прогнозирование для сотрудников разных подразделений в режиме реального времени. Узнать больше про SAP Analytics Cloud
Yandex DataLens от Яндекс.Облако
Yandex DataLens – онлайн-сервис для аналитики и визуализации бизнес-данных из различных источников. Узнать больше про Yandex DataLens
Tableau Public от Tableau Software
Tableau Public – это бесплатное программное обеспечение BI, которое позволяет подключаться к электронной таблице или файлу и создавать интерактивные визуализации данных. Узнать больше про Tableau Public
Statsbot от Statsbot
Statsbot – это онлайн-сервис, обеспечивающий быструю аналитику для бизнеса. Система извлекает данные из различных систем-источников и предоставляет их в полном и удобном для анализа виде без затрат на программирование. Узнать больше про Statsbot
Pentaho от Hitachi Vantara
Платформа Pentaho – это программный продукт, позволяющий извлекать, объединять, трансформировать, смешивать, очищать и подготавливать большие данные в виде потоковой модели из различных обработчиков. Узнать больше про Pentaho
MANTA от MANTA
MANTA – это аналитическая программная платформа, позволяющая построить потоки преобразования данных в виде визуальных моделей, охватывая несколько различных систем-источников и целый ряд технологий данных. Узнать больше про MANTA
Logi Predict от Logi Analytics
Logi Predict – это аналитическое приложение, позволяющее анализировать информацию и прогнозировать вариантов возможных событий, обеспечиввая тем самым возможность встроить алгоритмы машинного обучения и прогностические модели в любой программный продукт. Узнать больше про Logi Predict
Redash от Redash
Redash – это программный продукт, предназначенный для сбора, хранения, объединения, анализа и визуализации информации. Узнать больше про Redash
Looker от Looker Data Sciences
Looker – это аналитическая платформа, объединяющий бизнес-данные и бизнес-команду, позволяя каждому специалисту исследовать и понимать данные для поддержки принятия эффективных решений. Узнать больше про Looker
Руководство по покупке Системы анализа данных
Содержание
- 1. Что такое Системы анализа данных
- 2. Зачем бизнесу Системы анализа данных
- 3. Образцовые примеры Системы анализа данных
- 4. Назначение и цели использования Системы анализа данных
- 5. Обзор основных функций и возможностей Системы анализа данных
- 6. Выгоды, преимущества и польза от применения Системы анализа данных
- 7. Виды Системы анализа данных
- 8. Отличительные черты Системы анализа данных
1. Что такое Системы анализа данных
Программное обеспечение для анализа данных - это решения, обеспечивающие обработку различных бизнес-данных. Такие системы и сервисы позволяют выделять ключевые особенности изучаемого объекта или процесса для пользователя, а также обнаруживать новые возможности продукта, маркетинговые сегменты, отраслевые вертикали и многое другое.
2. Зачем бизнесу Системы анализа данных
Анализ данных определяется как процесс автоматизированного/автоматического сбора, очистки, преобразования и моделирования данных для обнаружения полезной информации и принятия управленческих бизнес-решений. Всякий раз, когда принимается очередное деловое решение в повседневной жизни, мы думаем, что произошло в прошлый раз, что будет происходить в дальнейшем. На основании истории и прогноза, ищется и выбирается конкретное решение. Рассмотренный пример - не что иное, как анализ нашего прошлого или будущего и принятие решений на его основе.
Для выполнения анализа могут быть собраны воспоминания о прошлом или планы на будущее, что тоже есть не что иное, как сбор и обработка данных. Все эти операции анализа данных в современный век развития информационных технологий могут выполняться с применением специализированного программного обеспечения - систем анализа данных, и с использованием дополнительных источников данных, открытых баз данных, баз знаний и т. п. В целом, данный процесс, выполняемый аналитиком, руководителем или предпринимателем для отдельно взятой бизнес-цели, называется анализом данных.
Анализ данных может быть направлен на достижение различных целей, стоящих перед бизнесом, и иметь различную глубину разработки вопроса:
Описательный анализ – описание процесса КАК ЕСТЬ. Фактическое изложение процесса и проблем, которые необходимо решить. Возможность использования формализованных моделей для передачи знаний между сотрудниками во всю широту компании.
Диагностический анализ – выявление первопричин проблем. Глубокий и детализированный аналитический подход, использующий методы интеллектуального анализа данных для выявления контекста и первопричин бизнес-проблемы.
Прогностический анализ - прогнозирование на основе исторических данных того, как может развиваться ситуация. Методы, называемые также расширенной аналитикой, используют интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и прогнозное моделирование сценариев.
Прескриптивный анализ – формирование видения последующих действий. Используя как исторические данные, так и внешнюю информацию, продукт анализа данных может обеспечить расчет необходимых показателей для выстраивания следующих шагов, которые бизнес должен предпринять для решения заявленных проблем.
3. Образцовые примеры Системы анализа данных
Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:
Megaputer PolyAnalystМегапьютер ИнтеллидженсОфициальный сайт
4. Назначение и цели использования Системы анализа данных
Системы анализа данных (АД, англ. Data Analysis Systems, DA) позволяют исследовать различные наборы данных, для обнаружения закономерностей, тенденций, корреляций и получения прочих полезных выводов, которые в дальнейшем могут быть использованы при принятии решений, построении прогнозов, планировании, управлении различными объектами и протекающими в них процессами. Программные продукты анализа данных помогают преобразовать сырые данные в работающие идеи, помогая компаниям принимать более обоснованные решения и улучшать ежедневные операции.
При старте работ по анализу данных необходимо в первую очередь определить цели, на основании которых можно формировать требуемые актуальные наборы данных. Для аналитического исследования могу использоваться внутренние (CRM, ERP-системы, инструменты автоматизации маркетинга и другие) и внешние данные, структурированные, полуструктурированные и неструктурированные.
Программное обеспечения аналитики данных должно позволять хранить информацию, полученную из множества источников. Для проведения качественного анализа данных, программные продукты данной категории должны иметь встроенные настраиваемые инструменты по «очистке» данных: удалять дубликаты, выявлять аномалии и несоответствия. Следующим этапом анализа является работа с данными, применение на получаемой выборке методов интеллектуального анализа, поточного анализа и пр. Заключительным этапом является интерпретация результатов анализа данных, которая должна подтвердить или опровергнуть выдвинутые изначально гипотезы, привести разбирающегося в предметной области специалиста или руководителя к конкретным выводам и управленческим решениям.
5. Обзор основных функций и возможностей Системы анализа 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)
6. Выгоды, преимущества и польза от применения Системы анализа данных
Основные преимущества, которые компания может получить, выполняя анализ данных являются:
Прогнозирование потребностей - благодаря проанализированным данным организация сможет понять потребности клиентов. Данные могут служить лучшему удовлетворению клиентских потребностей, обеспечивая долгосрочные отношения, предвосхищая правильные потребности.
Предоставление соответствующих продуктов/услуг - с помощью структурированных данных о продажах можно выявить критические тенденции рынка. В соответствии с тенденциями вы можете определить, какой клиент любит какой тип продукта или услуги. Предвидя потребности клиентов и их симпатии и антипатии, можно улучшить качество продуктов и услуг
Анализ и прогноз бизнес-показателей - организации, располагающие достаточными данными, могут выявлять проблемы с производительностью и предпринимать действенные шаги для их преодоления. Кроме того, если проведённый анализ отображается визуально, результаты обрабатываются быстрее и помогают принимать более обоснованные решения о будущих планах организации.
7. Виды Системы анализа данных
- Системы предсказательной аналитики
- Программные системы предсказательной аналитики (ПА, англ. Predictive analytics systems, PA) направлены на построение прогностической модели на основе исторических данных, другими словами, на прогноз будущего поведения объектов на основе того, как они вели себя в прошлом.
- 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.
- Системы интеллектуального анализа данных
- Программное обеспечение интеллектуального анализа данных предназначено для поиска неочевидных и нетривиальных представлений и выводов, имеющих практическое применение.
- Системы статистического анализа информации
- Программные системы статистического анализа (ССА, англ. Statistical analysis systems, SA) предназначены для выполнения комплексных статистических исследований данных. Такие программные продукты поддерживают такие методы анализа, как регрессионный анализ, предсказательная аналитика, анализ временных рядов и статистическое моделирование.
8. Отличительные черты Системы анализа данных
Для включения в категорию 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.
Сравнение Системы анализа данных (САД)
Систем: 35
Megaputer PolyAnalyst
Мегапьютер Интеллидженс
Программный продукт PolyAnalyst (рус. Полианалист) от компании Megaputer предназначена для анализа структурированных и неструктурированных данных на высокопрофессиональном промышленном уровне. Система содержит более 100 функциональных узлов, в которых реализованы алгоритмы интеллектуального анализа данных и обработки естественного языка (NLP), а также средства загрузки данных в более чем 50 форматах, визуализации результ ...
МТС Анализ геоданных
МТС
Orange
Люблянский университет
Аналитическая система Orange – это программа с открытым исходным кодом для машинного обучения и визуализации данных, обладающая большим набором исследовательских функций.
Anaconda
Anaconda
Anaconda – это платформа управления пакетами приложений анализа данных (для языков Python и R) с открытым исходным кодом. Система позволяет специалистам по обработке данных быстро разворачивать проекты машинного обучения, предоставляя необходимую информацию для лиц, принимающих решения.
KNIME Analytics Platform
KNIME
KNIME Analytics Platform – это программная платформа анализа, интеграции данных и подготовки отчётности с открытым исходным кодом..
Gephi
The Gephi Consortium
Gephi – это программное обеспечение визуализации и исследования данных с открытым исходным кодом, специализирующееся на графах и сетях больнишства видов.
IBM SPSS Statistics
IBM
IBM SPSS Statistics – это аналитическое программное обеспечение, позволяющее производить продвинутый статистический анализ деловых данных, охватывая решение всех задач от планирования и сбора данных до непосредственного анализа и построения бизнес-отчётности.
Stata
StataCorp
Stata – это полноценное интегрированное программное решение, обеспечивающее все потребности в области науки о данных — манипулирование данными, визуализацию, статистический анализ и автоматизированную отчётность.
NVivo
QSR International
NVivo – это аналитическая система, помогающая извлекать полезные знания из данных, получая четко формулировать обоснованные выводы со строгими доказательствами.
Informatica PowerCenter
Informatica
Informatica PowerCenter – это платформа интеграции корпоративных данных, помогающая организациям получать доступ, преобразовывать и интегрировать данные из различных систем на лету.
Loginom
Loginom company
Loginom – это аналитическая low-code платформа, обеспечивающая интеграцию, очистку и анализ данных для принятия более эффективных управленческих решений.
Dataiku DSS
Dataiku
Dataiku Data Science Studio – это система анализа данных для различных компаний, независимо от их опыта, отрасли или размера, стремящихся создать стратегические преимущества бизнеса, основанные на данных..
M-Brain Intelligence Plaza
M-Brain
M-Brain Intelligence Plaza – это ИТ-платформа для управления потоками информации о рынках и конкурентах для отделов аналитики, продаж, маркетинга, менеджмента. Хранение в облаке, структурирование и внутрикорпоративная рассылка информации по темам, как: отрасли, компании, и др..
Deductor
Loginom company
Deductor – это программная платформа продвинутой аналитики, позволяющая создавать законченные прикладные аналитические решения для бизнеса. Продукт снят с продажи.
IQPLATFORM
Айкумен ИБС
IQPLATFORM – это цифровая аналитическая платформа, позволяет выполнять продвинутую аналитику на базе больших объёмов информации, синтез новых знаний и мониторинг и контроль информационных объектов.
B3
B3 Systems
Программное обеспечение B3 – это корпоративное программное решение, объединяющее системы и сотрудников с бизнес-информацией, в которой они нуждаются, и прикладными знаниями, которые необходимы для бизнес-анализа.
Sisense
Sisense
Аналитическая платформа Sisense – это комплексная платформа анализа данных, которая позволяет аналитикам, инженерам по обработке данных и разработчикам создавать аналитические приложения, обеспечивающие высокий уровень информативности для пользователей.
Contour BI
Contour Components
Contour BI – компьютерная программа бизнес-аналитики для сбора, хранения, анализа статистических данных и подготовки бизнес-отчётности.
Oracle Business Intelligence Cloud Service
Oracle Corporation
Oracle Business Intelligence Cloud Service – это онлайн-сервис бизнес-аналитики, направленная на улучшение качества анализа данных за счёт управления представлениями и визуализаций.
RapidMiner
RapidMiner
RapidMiner – это платформа анализа данных, позволяющая развёртывать прогнозные модели, модели машинного обучения и эффективная при решении разнообразных аналитических задач.
SAS Enterprise Miner
SAS
SAS Enterprise Miner – это платформа для оптимизации процесса интеллектуального анализа данных при разработке описательных и прогнозных моделей с использованием структурированных алгоритмов и визуальных показателей оценки.
Data Plexus
3i Technologies
Data Plexus – это аналитический онлайн-сервис, помогающий в единой системе решать задачи анализа данных, медиа-аналитики и бизнес-аналитики, и позволяя извлекать и анализировать деловую информацию из разнородных источников данных.
NodeXL
Social Media Research Foundation
NodeXL – это программное дополнение для программы Excel, позволяющее строить, анализировать и исследовать сетевые модели так же не сложно, как стандартные круговые диаграммы.
TIBCO Data Science
TIBCO
TIBCO Data Science – это комплексная аналитическая платформа, позволяющая применять полный комплекс современных аналитических методов над деловыми данными компании.
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.
QlikView
Qlik
QlikView – это аналитическое решение для быстрой разработки высокоинтерактивных аналитических приложений и панелей мониторинга, обеспечивающих представление информации по деловым задачам.
SAP Analytics Cloud
SAP SE
SAP Analytics Cloud – это аналитическое решение, предоставляющее аналитические возможности по работе с данными: бизнес-аналитику, планирование и прогнозирование для сотрудников разных подразделений в режиме реального времени.
Yandex DataLens
Яндекс.Облако
Yandex DataLens – онлайн-сервис для аналитики и визуализации бизнес-данных из различных источников.
Tableau Public
Tableau Software
Tableau Public – это бесплатное программное обеспечение BI, которое позволяет подключаться к электронной таблице или файлу и создавать интерактивные визуализации данных.
Statsbot
Statsbot
Statsbot – это онлайн-сервис, обеспечивающий быструю аналитику для бизнеса. Система извлекает данные из различных систем-источников и предоставляет их в полном и удобном для анализа виде без затрат на программирование.
Pentaho
Hitachi Vantara
Платформа Pentaho – это программный продукт, позволяющий извлекать, объединять, трансформировать, смешивать, очищать и подготавливать большие данные в виде потоковой модели из различных обработчиков.
MANTA
MANTA
MANTA – это аналитическая программная платформа, позволяющая построить потоки преобразования данных в виде визуальных моделей, охватывая несколько различных систем-источников и целый ряд технологий данных.
Logi Predict
Logi Analytics
Logi Predict – это аналитическое приложение, позволяющее анализировать информацию и прогнозировать вариантов возможных событий, обеспечиввая тем самым возможность встроить алгоритмы машинного обучения и прогностические модели в любой программный продукт.
Redash
Redash
Redash – это программный продукт, предназначенный для сбора, хранения, объединения, анализа и визуализации информации.
Looker
Looker Data Sciences
Looker – это аналитическая платформа, объединяющий бизнес-данные и бизнес-команду, позволяя каждому специалисту исследовать и понимать данные для поддержки принятия эффективных решений.
Руководство по покупке Системы анализа данных
Что такое Системы анализа данных
Программное обеспечение для анализа данных - это решения, обеспечивающие обработку различных бизнес-данных. Такие системы и сервисы позволяют выделять ключевые особенности изучаемого объекта или процесса для пользователя, а также обнаруживать новые возможности продукта, маркетинговые сегменты, отраслевые вертикали и многое другое.
Зачем бизнесу Системы анализа данных
Анализ данных определяется как процесс автоматизированного/автоматического сбора, очистки, преобразования и моделирования данных для обнаружения полезной информации и принятия управленческих бизнес-решений. Всякий раз, когда принимается очередное деловое решение в повседневной жизни, мы думаем, что произошло в прошлый раз, что будет происходить в дальнейшем. На основании истории и прогноза, ищется и выбирается конкретное решение. Рассмотренный пример - не что иное, как анализ нашего прошлого или будущего и принятие решений на его основе.
Для выполнения анализа могут быть собраны воспоминания о прошлом или планы на будущее, что тоже есть не что иное, как сбор и обработка данных. Все эти операции анализа данных в современный век развития информационных технологий могут выполняться с применением специализированного программного обеспечения - систем анализа данных, и с использованием дополнительных источников данных, открытых баз данных, баз знаний и т. п. В целом, данный процесс, выполняемый аналитиком, руководителем или предпринимателем для отдельно взятой бизнес-цели, называется анализом данных.
Анализ данных может быть направлен на достижение различных целей, стоящих перед бизнесом, и иметь различную глубину разработки вопроса:
Описательный анализ – описание процесса КАК ЕСТЬ. Фактическое изложение процесса и проблем, которые необходимо решить. Возможность использования формализованных моделей для передачи знаний между сотрудниками во всю широту компании.
Диагностический анализ – выявление первопричин проблем. Глубокий и детализированный аналитический подход, использующий методы интеллектуального анализа данных для выявления контекста и первопричин бизнес-проблемы.
Прогностический анализ - прогнозирование на основе исторических данных того, как может развиваться ситуация. Методы, называемые также расширенной аналитикой, используют интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и прогнозное моделирование сценариев.
Прескриптивный анализ – формирование видения последующих действий. Используя как исторические данные, так и внешнюю информацию, продукт анализа данных может обеспечить расчет необходимых показателей для выстраивания следующих шагов, которые бизнес должен предпринять для решения заявленных проблем.
Образцовые примеры Системы анализа данных
Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:
Megaputer PolyAnalystМегапьютер ИнтеллидженсОфициальный сайт
Назначение и цели использования Системы анализа данных
Системы анализа данных (АД, англ. Data Analysis Systems, DA) позволяют исследовать различные наборы данных, для обнаружения закономерностей, тенденций, корреляций и получения прочих полезных выводов, которые в дальнейшем могут быть использованы при принятии решений, построении прогнозов, планировании, управлении различными объектами и протекающими в них процессами. Программные продукты анализа данных помогают преобразовать сырые данные в работающие идеи, помогая компаниям принимать более обоснованные решения и улучшать ежедневные операции.
При старте работ по анализу данных необходимо в первую очередь определить цели, на основании которых можно формировать требуемые актуальные наборы данных. Для аналитического исследования могу использоваться внутренние (CRM, ERP-системы, инструменты автоматизации маркетинга и другие) и внешние данные, структурированные, полуструктурированные и неструктурированные.
Программное обеспечения аналитики данных должно позволять хранить информацию, полученную из множества источников. Для проведения качественного анализа данных, программные продукты данной категории должны иметь встроенные настраиваемые инструменты по «очистке» данных: удалять дубликаты, выявлять аномалии и несоответствия. Следующим этапом анализа является работа с данными, применение на получаемой выборке методов интеллектуального анализа, поточного анализа и пр. Заключительным этапом является интерпретация результатов анализа данных, которая должна подтвердить или опровергнуть выдвинутые изначально гипотезы, привести разбирающегося в предметной области специалиста или руководителя к конкретным выводам и управленческим решениям.
Обзор основных функций и возможностей Системы анализа 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)
Выгоды, преимущества и польза от применения Системы анализа данных
Основные преимущества, которые компания может получить, выполняя анализ данных являются:
Прогнозирование потребностей - благодаря проанализированным данным организация сможет понять потребности клиентов. Данные могут служить лучшему удовлетворению клиентских потребностей, обеспечивая долгосрочные отношения, предвосхищая правильные потребности.
Предоставление соответствующих продуктов/услуг - с помощью структурированных данных о продажах можно выявить критические тенденции рынка. В соответствии с тенденциями вы можете определить, какой клиент любит какой тип продукта или услуги. Предвидя потребности клиентов и их симпатии и антипатии, можно улучшить качество продуктов и услуг
Анализ и прогноз бизнес-показателей - организации, располагающие достаточными данными, могут выявлять проблемы с производительностью и предпринимать действенные шаги для их преодоления. Кроме того, если проведённый анализ отображается визуально, результаты обрабатываются быстрее и помогают принимать более обоснованные решения о будущих планах организации.
Виды Системы анализа данных
- Системы предсказательной аналитики
- Программные системы предсказательной аналитики (ПА, англ. Predictive analytics systems, PA) направлены на построение прогностической модели на основе исторических данных, другими словами, на прогноз будущего поведения объектов на основе того, как они вели себя в прошлом.
- 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.
- Системы интеллектуального анализа данных
- Программное обеспечение интеллектуального анализа данных предназначено для поиска неочевидных и нетривиальных представлений и выводов, имеющих практическое применение.
- Системы статистического анализа информации
- Программные системы статистического анализа (ССА, англ. Statistical analysis systems, SA) предназначены для выполнения комплексных статистических исследований данных. Такие программные продукты поддерживают такие методы анализа, как регрессионный анализ, предсказательная аналитика, анализ временных рядов и статистическое моделирование.
Отличительные черты Системы анализа данных
Для включения в категорию 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.
ПОПУЛЯРНЫЕ КАТЕГОРИИ
Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM)Системы бизнес-аналитики (BI)Системы управления активами предприятия (EAM)Системы бизнес и системного анализаСервисы проверки контрагентов (СПК)Системы управления обучением (LMS)Системы управления персоналомСистемы автоматизации бухгалтерского учёта (САБУ)Новостные агрегаторыВсе 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
2022 Soware.Ru - Умный выбор систем для бизнеса