Средства обработки и визуализации массивов данных

Средства обработки и визуализации массивов данных (СОВМД, англ. Data Processing and Visualization Tools, DPV) – это набор программных инструментов и решений, предназначенных для работы с большими объёмами данных. Они позволяют собирать, обрабатывать, анализировать и визуализировать информацию, что помогает пользователям выявлять закономерности, тенденции и инсайты, необходимые для принятия обоснованных решений.

Обработка и визуализация массивов данных — это комплексная деятельность, направленная на сбор, преобразование, анализ и представление больших объёмов информации в удобной для восприятия форме. Она включает в себя применение алгоритмических и программных средств для выявления закономерностей, трендов и значимых инсайтов, которые могут быть использованы в принятии управленческих, стратегических и операционных решений в различных сферах деятельности. В рамках этой деятельности осуществляется не только техническая обработка данных, но и их интерпретация с учётом контекста бизнес-процессов или научных исследований.

Ключевые аспекты данного процесса:

• сбор и интеграция данных из различных источников,
• предварительная обработка и очистка данных от ошибок и аномалий,
• применение методов статистического и машинного анализа,
• трансформация данных в визуальные формы (графики, диаграммы, дашборды),
• интерпретация результатов анализа для формирования выводов и рекомендаций,
• интеграция полученных данных и выводов в системы поддержки принятия решений.

Важную роль в обработке и визуализации массивов данных играют современные цифровые (программные) решения, которые обеспечивают необходимую вычислительную мощность, гибкость и масштабируемость процессов. Они позволяют автоматизировать рутинные операции, ускорить анализ данных и повысить качество принимаемых на его основе решений, что особенно актуально в условиях постоянно растущих объёмов информации и необходимости быстрого реагирования на изменения внешней и внутренней среды.

Средства обработки и визуализации массивов данных предназначены для комплексной работы с большими объёмами информации. Они обеспечивают сбор данных из различных источников, их предварительную обработку, трансформацию в удобный для анализа вид, а также реализацию сложных аналитических алгоритмов, позволяющих выявлять скрытые закономерности, тренды и аномалии.

Кроме того, системы этого класса предоставляют инструменты для визуализации обработанной информации в форме графиков, диаграмм, дашбордов и других наглядных форматов, что существенно облегчает восприятие данных и интерпретацию результатов анализа. Это позволяет пользователям на основе полученных инсайтов принимать взвешенные управленческие решения, оптимизировать бизнес-процессы, прогнозировать развитие ситуации и эффективно реагировать на изменения внешней и внутренней среды.

Средства обработки и визуализации массивов данных в основном используют следующие группы пользователей:

• аналитики данных и специалисты по бизнес-аналитике для выявления тенденций и закономерностей в деятельности компаний и прогнозирования развития бизнеса;
• исследователи в научных и образовательных учреждениях для анализа результатов экспериментов, обработки статистических данных и визуализации научных исследований;
• специалисты в области финансов и инвестиций для анализа рыночных трендов, оценки рисков и принятия инвестиционных решений;
• сотрудники государственных и муниципальных органов для анализа социально-экономических показателей, мониторинга выполнения программ и проектов;
• специалисты в сфере маркетинга и рекламы для анализа поведения потребителей, эффективности рекламных кампаний и сегментации рынка;
• представители производственных предприятий для анализа производственных процессов, оптимизации логистики и управления запасами;
• специалисты в области здравоохранения для анализа медицинских данных, исследования эпидемий и разработки персонализированных методов лечения.

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.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Средства обработки и визуализации массивов данных (СОВМД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти более простые и доступные решения с базовым набором функций, в то время как крупным корпорациям потребуются мощные системы с возможностью горизонтального и вертикального масштабирования, поддержкой распределённых вычислений и интеграцией с существующими корпоративными информационными системами. Также важно учитывать отраслевые требования и стандарты — например, в финансовом секторе могут быть жёсткие требования к защите данных и соответствию регуляторным нормам, в медицинской отрасли — к обработке персональных данных и соблюдению правил конфиденциальности. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой, требования к аппаратным ресурсам (процессор, оперативная память, дисковое пространство), поддержку определённых операционных систем и баз данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующими системами и базами данных (например, поддержка SQL, NoSQL, облачных хранилищ данных);
• возможности по обработке различных форматов данных (структурированные, неструктурированные, полуструктурированные данные);
• наличие инструментов для ETL-процессов (извлечение, трансформация, загрузка данных);
• поддержка различных методов анализа данных (статистические методы, машинное обучение, алгоритмы обработки естественного языка);
• возможности визуализации данных (диаграммы, графики, дашборды, интерактивные отчёты);
• уровень защиты данных и соответствие отраслевым стандартам безопасности (например, шифрование данных, аутентификация и авторизация пользователей);
• масштабируемость и производительность (возможность обработки больших объёмов данных в приемлемое время, поддержка распределённых вычислений);
• наличие механизмов резервного копирования и восстановления данных;
• удобство использования и наличие обучающих материалов для пользователей разного уровня подготовки.

Кроме того, стоит обратить внимание на наличие у поставщика продукта квалифицированной технической поддержки и возможности кастомизации решения под специфические потребности бизнеса. Важно также оценить стоимость владения продуктом, включая не только лицензионные платежи, но и затраты на внедрение, обучение персонала, техническое обслуживание и обновления. При выборе СОВМД необходимо стремиться к балансу между функциональностью, стоимостью и рисками, связанными с внедрением нового программного продукта в бизнес-процессы компании.

Средства обработки и визуализации массивов данных (СОВМД) играют ключевую роль в современной аналитике и управлении данными, обеспечивая глубокий анализ и наглядное представление информации. Их применение приносит ряд существенных преимуществ для бизнеса и научных исследований:

• Ускорение процесса анализа данных. СОВМД автоматизируют рутинные операции по обработке информации, что позволяет аналитикам и специалистам быстрее получать результаты и сосредоточиться на интерпретации данных и выработке стратегий.

• Повышение качества принимаемых решений. Благодаря возможности выявления скрытых закономерностей и тенденций в данных, решения, основанные на анализе с использованием СОВМД, становятся более обоснованными и менее рискованными.

• Упрощение восприятия информации. Визуализация данных в виде графиков, диаграмм и других визуальных форм делает сложные массивы информации более понятными для пользователей, независимо от их уровня подготовки в области аналитики.

• Оптимизация работы с большими объёмами данных. СОВМД позволяют эффективно обрабатывать и анализировать огромные массивы данных, которые невозможно обработать вручную, что особенно важно для крупных компаний и научных проектов.

• Улучшение совместной работы и коммуникации в команде. Визуализированные данные облегчают обмен информацией между членами команды и различными подразделениями компании, способствуя более слаженной и эффективной работе.

• Снижение затрат на аналитическую деятельность. Автоматизация процессов обработки данных сокращает необходимость в ручном труде и снижает операционные затраты, связанные с анализом информации.

• Расширение возможностей для прогнозирования и планирования. СОВМД предоставляют инструменты для построения прогнозных моделей, что позволяет более точно планировать будущие тенденции и изменения на рынке, а также оптимизировать бизнес-процессы.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Средства обработки и визуализации массивов данных, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• поддержка работы с распределёнными и разнородными источниками данных, позволяющая интегрировать информацию из различных баз данных и форматов,
• реализация алгоритмов машинного обучения и статистического анализа для выявления скрытых закономерностей и прогнозирования тенденций,
• наличие инструментов для интерактивной визуализации данных, обеспечивающих возможность динамического изменения параметров отображения и фильтрации информации,
• механизмы параллельной и распределённой обработки данных для обеспечения высокой производительности при работе с большими объёмами информации,
• средства для создания дашбордов и интерактивных отчётов, позволяющих представлять результаты анализа в удобной для восприятия форме.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке средств обработки и визуализации массивов данных (СОВМД) можно ожидать усиления тенденций, связанных с интеграцией передовых технологий и повышением эффективности работы с данными. Среди ключевых трендов будут:

• Развитие технологий машинного обучения и ИИ в СОВМД. Внедрение более сложных алгоритмов машинного обучения и методов искусственного интеллекта для автоматизации анализа данных и повышения точности прогнозирования.

• Интеграция с системами больших данных (Big Data). Углублённая интеграция СОВМД с платформами для работы с большими данными, что позволит обрабатывать ещё более масштабные и разнородные массивы информации.

• Применение технологий расширенной и виртуальной реальности (XR) для визуализации. Использование возможностей XR для создания иммерсивных визуальных представлений данных, облегчающих восприятие сложных информационных наборов.

• Увеличение роли облачных решений. Расширение применения облачных платформ для развёртывания СОВМД, что обеспечит гибкость, масштабируемость и снижение затрат на инфраструктуру.

• Развитие инструментов самообслуживания. Создание более интуитивно понятных и доступных инструментов для самостоятельного анализа данных пользователями без глубоких технических знаний.

• Усиление внимания к безопасности данных. Внедрение продвинутых механизмов шифрования, аутентификации и контроля доступа для защиты конфиденциальной информации при работе с СОВМД.

• Конвергенция с инструментами бизнес-аналитики (BI). Более тесная интеграция СОВМД с системами бизнес-аналитики для улучшения принятия решений на основе данных и повышения их практической применимости в бизнесе.

Россия

RT.DataLake, Sceptor, WideTrack, Крибрум.Объекты, Крибрум.Зеркало, OT.ПЛАТФОРМА, WireGeo, Techcrowd.ai, TenDataAI, WINDYNAMIC, ЛАН.Интернет-Архив, DATASKAI, ВРТех, СОРМ-3, DataFlow, Phoenix.Data, CedrusData, DEERAY, OTRiSet, KvantDetection, Зонд2015, Accelera, СберИмпульс, Р13.САТУРН, Дефектоскоп, ИндексЛог, InnData, Talisman, EcoDPIOS-DC, Скоринг-2, СОППО, ТРОПАСС, Бизнес-аналитик, FLEXGIS, Vaultee, TargetAds, OTRi.DI, OTRi.DG, SaluteEye, GGI, Dat.ax, NDBC.BI, GigaEye, WebLab

Великобритания

Indigo DQM Data Management System

Индия

Smarten Self Serve Data Preparation, Predictly Tech LAbs Data Annotation

Ирландия

BDM Health

США

DDS IRIS, DDS Terra, Rapid Insight Construct, Zaloni Arena, Cloud Dataprep by Trifacta, Enterprise Data Mastering, Quest Toad Data Point, Informatica Enterprise Data Preparation, Trifacta Wrangler Enterprise, Alteryx Analytics Hub, Alteryx Machine Learning, Explorium Signal Studio, Explorium External Data Platform, Infosphere Advanced Data Preparation, SAS Data Preparation, JMP, Microsoft Purview Audit, PlaidCloud

Германия

SAP Agile Data Preparation, One Data AI-Powered Data Product Builder

Канада

EasyMorph