Системы обработки данных c функцией Наличие API

Системы обработки данных (СОД, англ. Data Processing Systems, DP) — это программные комплексы для автоматизированной трансформации, фильтрации и агрегации данных из различных источников. Они обеспечивают выполнение вычислительных операций, преобразование форматов и подготовку информации к анализу или дальнейшей передаче в целевые системы.

Обработка данных как деятельность представляет собой комплекс операций, направленных на преобразование исходной информации в форму, пригодную для анализа, хранения или передачи. Она включает в себя сбор данных из различных источников, их фильтрацию, агрегацию, трансформацию форматов, выполнение вычислительных и логических операций, а также подготовку информации для последующего использования в корпоративных информационных системах, аналитических платформах или других целевых системах. Обработка данных лежит в основе функционирования многих бизнес-процессов и является ключевым элементом в работе с информационными ресурсами организации.

Обработка данных как процесс, позволяет фокусироваться на следующих аспектах деятельности:

• сбор данных из разнородных источников,
• фильтрация и очистка данных от ошибок и аномалий,
• преобразование данных в единый формат,
• агрегация и суммирование данных для получения обобщённых показателей,
• выполнение расчётов и аналитических операций,
• обеспечение интеграции данных с другими системами и сервисами,
• подготовка данных для аналитических и управленческих задач.

Эффективность обработки данных во многом определяется качеством используемых программных решений. Современные системы обработки данных (СОД) позволяют автоматизировать большую часть процессов, повысить скорость и точность работы с информацией, обеспечить масштабируемость и гибкость при работе с растущими объёмами данных. Цифровые (программные) решения играют важную роль в оптимизации процессов обработки данных, позволяя организациям оперативно реагировать на изменения внешней среды и внутренних требований бизнеса.

Системы обработки данных предназначены для автоматизированной трансформации, фильтрации и агрегации данных, получаемых из разнородных источников. Они позволяют осуществлять комплексную обработку информации, выполняя вычислительные операции, преобразуя данные из одного формата в другой и подготавливая их для последующего анализа или передачи в целевые системы.

Функциональное предназначение СОД заключается в обеспечении эффективного управления данными и оптимизации процессов их обработки в информационных системах организаций. Такие системы способствуют снижению временных и ресурсных затрат на рутинные операции с данными, повышают точность и скорость их обработки, а также обеспечивают совместимость данных между различными информационными системами и платформами.

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.

Средства подготовки данных

Средства подготовки данных (СПД, англ. Data Preparation Tools, DP) — это программные решения для очистки, интеграции и преобразования сырых данных из различных источников в структурированный формат. Они обеспечивают профилирование данных, устранение ошибок, нормализацию, обогащение и подготовку наборов информации для анализа, машинного обучения и бизнес‑отчётности.

Системы обработки больших данных

Системы обработки больших данных (СОБД, англ. Big Data Processing Systems, BigData) – это комплекс программных и аппаратных средств, предназначенных для сбора, хранения, обработки и анализа больших объёмов данных. Они позволяют выявлять закономерности, тренды и ценную информацию, которые могут быть недоступны при использовании традиционных методов обработки данных, и применяются в различных областях, включая бизнес, науку, медицину и государственное управление.

По оценке аналитиков Soware, в 2026 году на рынке систем обработки данных (СОД) можно ожидать усиления тенденций, связанных с повышением эффективности обработки больших объёмов данных, интеграцией технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, развитием облачных решений, усилением требований к безопасности и конфиденциальности данных, а также расширением возможностей для работы с разнородными источниками информации.

Системы обработки данных в 2026 году будут развиваться с высоким фокусом внимания на следующие тренды:

• Интеграция ИИ и машинного обучения. СОД будут активнее использовать алгоритмы машинного обучения для автоматизации анализа данных, выявления закономерностей и прогнозирования, что повысит точность и скорость обработки информации.

• Развитие облачных платформ. Увеличение доли облачных решений позволит масштабировать системы обработки данных, упростит доступ к вычислительным ресурсам и снизит затраты на инфраструктуру.

• Повышение требований к безопасности. В условиях роста объёмов данных и киберугроз разработчики СОД будут уделять больше внимания шифрованию, аутентификации и другим механизмам защиты информации.

• Работа с разнородными данными. СОД будут предоставлять более гибкие инструменты для интеграции и обработки данных из различных источников, включая неструктурированные и полуструктурированные данные.

• Автоматизация ETL-процессов. Системы будут предлагать более продвинутые инструменты для извлечения, трансформации и загрузки данных, что упростит подготовку информации для анализа и принятия решений.

• Применение технологий распределённых вычислений. Распределённые вычислительные сети позволят обрабатывать данные с высокой скоростью и эффективностью, особенно в случаях, когда требуется обработка огромных объёмов информации.

• Развитие технологий потоковой обработки данных. СОД будут обеспечивать более эффективную обработку данных в режиме реального времени, что важно для отраслей, где критична скорость принятия решений.