Логотип Soware
Логотип Soware

Российские 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.

Сравнение Системы анализа данных (САД)

Выбрать по критериям:

Категории
Подходит для
Функции
Особенности
Тарификация
Развёртывание
Графический интерфейс
Поддержка языков
Сортировать:
Систем: 21
Логотип PolyAnalyst

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

Логотип LocationPro

LocationPro от МТС

LocationPro – это геоаналиический сервис для определения местоположения объектов с высокой точностью. Включает возможность геопозиционирования объектов в режиме реального времени с точностью до 2 см и надёжные данные для постообработки для задач из любых отраслей. Сервис LocationPro от компании МТС предназначен для определения местоположения объект ... Узнать больше про LocationPro

Логотип Loginom

Loginom от Loginom company

Loginom – это аналитическая low-code платформа, обеспечивающая интеграцию, очистку и анализ данных для принятия более эффективных управленческих решений. Программный продукт Loginom (рус. Лоджином) от компании Loginom company предназначен для анализа и обработки бизнес-данных на базе методов визуального проектирования, является универсальным констр ... Узнать больше про Loginom

Логотип Data Plexus

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

Логотип Форсайт. Аналитическая платформа

Форсайт. Аналитическая платформа от Форсайт

Форсайт. Аналитическая платформа – это программный комплекс для интеллектуального анализа данных, позволяющий эффективно визуализировать информацию для обеспечения принятия бизнес-решений на основе надёжных данных. Узнать больше про Форсайт. Аналитическая платформа

Логотип Analytic Workspace

Analytic Workspace от ОСТ

Analytic Workspace – это многопользовательский цифровой инструмент интерактивного анализа и визуализации данных компании. Узнать больше про Analytic Workspace

Логотип N3.Аналитика

N3.Аналитика от Нетрика

Платформа N3.Аналитика – это аналитическая система, позволяющая быстро обрабатывать большие объемы данных из различных источников и визуализировать их в виде удобных отчетов. Узнать больше про N3.Аналитика

Логотип In-DAP

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

Логотип F5 Platform

F5 Platform от М5 (ТМ Factory5)

F5 Platform – это платформа построения и исполнения бизнес-приложений по анализу данных с использованием алгоритмов машинного обучения. Система направлена на ускорение разработки прикладных приложений, повышение эффективности и культуры бизнес-процессов организации. Узнать больше про F5 Platform

Логотип Deductor

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

Логотип Almaz Monitoring

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

Логотип Polymatica

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

Логотип IQPLATFORM

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

Логотип Yandex DataLens

Yandex DataLens от Яндекс.Облако

Yandex DataLens – онлайн-сервис для аналитики и визуализации бизнес-данных из различных источников. Узнать больше про Yandex DataLens

Логотип МТС Анализ геоданных

МТС Анализ геоданных от МТС

МТС Анализ геоданных – это ранее предоставлявшийся 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 ... Узнать больше про МТС Анализ геоданных

Логотип Видеоинтеллект

Видеоинтеллект от Видеоинтеллект

Видеоинтеллект – это программная система интеллектуализации видеонаблюдения для проведения автоматического анализа видеопотока и предиктивной видеоаналитики при помощи технологий AI и ML. Узнать больше про Видеоинтеллект

Логотип СТАТЭКС

СТАТЭКС от АСБК

СТАТЭКС – это аналитический программный продукт, предназначенный для проведения статистических исследований и бизнес-аналитики. Узнать больше про СТАТЭКС

Логотип Malahit: BI

Malahit: BI от Малахит Интеллектуальные Системы

– это. Узнать больше про Malahit: BI

Руководство по покупке 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:

Логотип PolyAnalyst
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 могут 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 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.
Системы потоковой аналитики
Системы потоковой аналитики (СПА, англ. Stream Analytics Systems, SAS) отслеживают и анализируют поток высокочастотно меняющихся данных в режиме реального времени. Системы позволяют, используя доступные для анализа большие данные, контролировать качество, вывлять аномалии в рабочих процессах и извлекать иную пользу из рабочей информации.
Системы интеллектуального анализа данных
Программное обеспечение интеллектуального анализа данных предназначено для поиска неочевидных и нетривиальных представлений и выводов, имеющих практическое применение.
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.

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: 21

PolyAnalyst

Мегапьютер Интеллидженс

Логотип системы PolyAnalyst

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 ...

LocationPro

МТС

Логотип системы LocationPro

LocationPro – это геоаналиический сервис для определения местоположения объектов с высокой точностью. Включает возможность геопозиционирования объектов в режиме реального времени с точностью до 2 см и надёжные данные для постообработки для задач из любых отраслей. Сервис LocationPro от компании МТС предназначен для определения местоположения объектов в реальном времени. Сервис уточняет данные со спутника с помощью сети сп ...

Loginom

Loginom company

Логотип системы Loginom

Loginom – это аналитическая low-code платформа, обеспечивающая интеграцию, очистку и анализ данных для принятия более эффективных управленческих решений. Программный продукт Loginom (рус. Лоджином) от компании Loginom company предназначен для анализа и обработки бизнес-данных на базе методов визуального проектирования, является универсальным конструктором с набором готовых компонентов. Делает продвинутую аналитику доступн ...

Data Plexus

3i Technologies

Логотип системы Data Plexus

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.

Форсайт. Аналитическая платформа

Форсайт

Логотип системы Форсайт. Аналитическая платформа

Форсайт. Аналитическая платформа – это программный комплекс для интеллектуального анализа данных, позволяющий эффективно визуализировать информацию для обеспечения принятия бизнес-решений на основе надёжных данных.

Analytic Workspace

ОСТ

Логотип системы Analytic Workspace

Analytic Workspace – это многопользовательский цифровой инструмент интерактивного анализа и визуализации данных компании.

N3.Аналитика

Нетрика

Логотип системы N3.Аналитика

Платформа N3.Аналитика – это аналитическая система, позволяющая быстро обрабатывать большие объемы данных из различных источников и визуализировать их в виде удобных отчетов.

In-DAP

Innostage Центр Разработок

Логотип системы In-DAP

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..

F5 Platform

М5 (ТМ Factory5)

Логотип системы F5 Platform

F5 Platform – это платформа построения и исполнения бизнес-приложений по анализу данных с использованием алгоритмов машинного обучения. Система направлена на ускорение разработки прикладных приложений, повышение эффективности и культуры бизнес-процессов организации.

Deductor

Loginom company

Логотип системы Deductor

Deductor – это программная платформа продвинутой аналитики, позволяющая создавать законченные прикладные аналитические решения для бизнеса. Продукт снят с продажи.

Almaz Monitoring

Инлексис

Логотип системы Almaz Monitoring

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.

Polymatica

Полиматика Рус

Логотип системы Polymatica

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.

IQPLATFORM

Айкумен ИБС

Логотип системы IQPLATFORM

IQPLATFORM – это цифровая аналитическая платформа, позволяет выполнять продвинутую аналитику на базе больших объёмов информации, синтез новых знаний и мониторинг и контроль информационных объектов.

Yandex DataLens

Яндекс.Облако

Логотип системы Yandex DataLens

Yandex DataLens – онлайн-сервис для аналитики и визуализации бизнес-данных из различных источников.

МТС Анализ геоданных

МТС

Логотип системы МТС Анализ геоданных

МТС Анализ геоданных – это ранее предоставлявшийся 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.

Видеоинтеллект

Видеоинтеллект

Логотип системы Видеоинтеллект

Видеоинтеллект – это программная система интеллектуализации видеонаблюдения для проведения автоматического анализа видеопотока и предиктивной видеоаналитики при помощи технологий AI и ML.

Prognoz Platform

Прогноз

Логотип системы Prognoz Platform

СТАТЭКС

АСБК

Логотип системы СТАТЭКС

СТАТЭКС – это аналитический программный продукт, предназначенный для проведения статистических исследований и бизнес-аналитики.

Malahit: BI

Малахит Интеллектуальные Системы

Логотип системы Malahit: BI

– это.

Neoflex Reporting

Neoflex

Логотип системы Neoflex Reporting

Intelligent Search

ABBYY

Логотип системы Intelligent Search

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:

Логотип PolyAnalyst
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 могут 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 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.
Системы потоковой аналитики
Системы потоковой аналитики (СПА, англ. Stream Analytics Systems, SAS) отслеживают и анализируют поток высокочастотно меняющихся данных в режиме реального времени. Системы позволяют, используя доступные для анализа большие данные, контролировать качество, вывлять аномалии в рабочих процессах и извлекать иную пользу из рабочей информации.
Системы интеллектуального анализа данных
Программное обеспечение интеллектуального анализа данных предназначено для поиска неочевидных и нетривиальных представлений и выводов, имеющих практическое применение.
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.
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.
Soware логотип
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
Соваре, ООО Санкт-Петербург, Россия info@soware.ru
2024 Soware.Ru - Умный выбор систем для бизнеса