Системы углубленной аналитики данных c функцией Интерактивная аналитическая обработка (OLAP)

Программные системы углубленной аналитики данных (УАД, англ. Deep Data Analysis Systems, DDA) позволяют искать неочевидные и нетривиальные связи, представления и выводы, имеющие практическое применение для решения задач бизнеса.

Углубленная аналитика данных - это бизнес-процесс, который относится к анализу больших объемов данных с целью получения полезной информации. Процесс включает в себя различные методы и технологии для исследования, извлечения и интерпретации данных, с целью выявления скрытых связей, тенденций (трендов) и паттернов, которые могут помочь бизнесу принимать более обоснованные решения.

В рамках бизнес-процесса углубленной аналитики данных могут использоваться такие технологии, как машинное обучение, глубокое обучение, статистический анализ и визуализация данных.

Системы углубленной аналитики данных предназначены для извлечения ценной информации из больших объемов данных, которые могут быть переработаны в полезный бизнес-контекст. Они позволяют анализировать данные на основе различных критериев, включая тренды, показатели и паттерны, и предоставляют бизнес-пользователям ценную информацию, которая помогает им принимать стратегические и операционные решения.

Системы углубленной аналитики данных также помогают управляющим и аналитикам не только понимать прошлое, но и прогнозировать будущее бизнеса, что делает их более производительными и конкурентоспособными.

Системы углублённой аналитики данных в основном используют следующие группы пользователей:

• крупные корпорации и холдинги для оптимизации бизнес-процессов, выявления скрытых закономерностей в больших объёмах данных и повышения эффективности принятия управленческих решений;
• финансовые учреждения и инвестиционные компании для анализа рыночных тенденций, прогнозирования колебаний курсов, оценки рисков и формирования инвестиционных стратегий;
• розничные и оптовые торговые сети для анализа покупательского поведения, оптимизации ассортимента, прогнозирования спроса и управления запасами;
• производственные предприятия для анализа производственных процессов, выявления узких мест, оптимизации логистики и прогнозирования потребности в ресурсах;
• компании в сфере телекоммуникаций и IT для анализа пользовательского поведения, оптимизации работы сетей, выявления аномалий в трафике и повышения качества услуг;
• медицинские и фармацевтические организации для анализа медицинских данных, выявления закономерностей в распространении заболеваний, разработки новых лекарственных препаратов и оптимизации процессов лечения;
• исследовательские и аналитические центры для проведения комплексных исследований, анализа больших данных и получения новых знаний в различных областях.

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)

При выборе программного продукта из функционального класса систем углублённой аналитики данных (УАД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует проанализировать масштаб деятельности компании: для малого и среднего бизнеса могут подойти более простые и гибкие решения с базовым набором аналитических инструментов, в то время как крупным корпорациям потребуются масштабируемые системы с высокой производительностью и возможностью обработки больших объёмов данных. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе система должна поддерживать сложные математические модели и соответствовать нормативным требованиям по защите данных, а в розничной торговле акцент может быть сделан на анализе потребительских предпочтений и оптимизации запасов. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, совместимость с другими системами, требования к аппаратным ресурсам и сетевым возможностям. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность системы в части предобработки данных, методов машинного обучения, возможностей визуализации результатов и генерации отчётов.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности системы задачам бизнеса (например, прогнозирование продаж, анализ клиентского поведения, оптимизация логистических цепочек);
• наличие модулей для интеграции с другими корпоративными системами (ERP, CRM, системами управления складом и т. д.);
• поддержка различных форматов данных и возможность их консолидации из разнородных источников;
• наличие механизмов обеспечения безопасности и конфиденциальности данных в соответствии с отраслевыми стандартами и законодательством;
• возможности масштабирования системы и увеличения нагрузки без существенного снижения производительности;
• наличие инструментов для визуализации данных и создания интерактивных дашбордов;
• поддержка современных методов анализа данных, включая машинное обучение и алгоритмы обработки естественного языка;
• наличие документации, обучающих материалов и технической поддержки для пользователей и ИТ-специалистов.

После анализа перечисленных факторов можно сформировать перечень критериев, которые лягут в основу технического задания для выбора системы УАД. Важно также предусмотреть этап пилотного внедрения или тестирования системы на ограниченном объёме данных, чтобы оценить её эффективность и удобство использования в реальных условиях работы компании. Кроме того, стоит обратить внимание на репутацию разработчика и наличие успешных кейсов внедрения системы в компаниях со схожей отраслевой и масштабной спецификой.

Система углубленной аналитики данных предоставляет уникальную возможность преобразовать большие данные в ценную информацию для рассматриваемой предметной области, что помогает выявлять закономерности, принимать основанные на фактах решения и повышать эффективность их деятельности.

В работе бизнеса применение программной системы углубленной аналитики данных может иметь ряд полезных эффектов, включая:

• Улучшение бизнес процессов и принятие эффективных решений по оптимизации расходов.

• Увеличение эффективности маркетинговых кампаний и увеличение прибыли.

• Улучшение качества обслуживания клиентов и увеличение удовлетворенности клиентов.

• Оптимизация ресурсов компании и принятие рациональных решений.

• Автоматизация процессов сбора и анализа данных, что позволяет экономить время.

• Раскрытие потенциала и ценности данных и использование их для принятия стратегических решений.

• Ускорение процесса принятия решений и повышение точности прогнозирования.

Система углубленной аналитики данных должна соответствовать следующим основным функциональным критериям:

• Сбор и хранение больших объемов данных из различных источников.

• Анализ и обработка данных с использованием различных алгоритмов и методов, включая машинное обучение и искусственный интеллект.

• Визуализация данных и предоставление аналитических отчетов и дашбордов для принятия решений.

• Поддержка совместной работы и обмена данными между сотрудниками в рамках организации.

В 2025 году на рынке систем углублённой аналитики данных (УАД) можно ожидать усиления тенденций, связанных с интеграцией передовых технологий и повышением эффективности обработки больших объёмов данных. Среди ключевых трендов будут:

• Развитие методов машинного обучения и нейросетей. Углубление применения алгоритмов глубокого обучения для выявления сложных закономерностей в данных и повышения точности аналитических прогнозов.

• Интеграция с системами управления данными. Более тесная интеграция УАД с платформами управления данными (Data Management Platforms) для обеспечения бесперебойного потока данных и их качественной обработки.

• Использование мультимодальных данных. Расширение возможностей анализа за счёт одновременной обработки текстовых, графических, аудио- и видеоданных, что позволит получать более полные и достоверные аналитические выводы.

• Автоматизация аналитических процессов. Развитие инструментов для автоматизации сбора, обработки и анализа данных, что снизит зависимость от ручного труда и ускорит получение аналитических результатов.

• Повышение безопасности и конфиденциальности данных. Внедрение передовых криптографических методов и технологий распределённого хранения данных для защиты чувствительной информации при аналитической обработке.

• Развитие облачных решений для УАД. Расширение спектра облачных сервисов, предоставляющих возможности углублённой аналитики, что сделает такие системы более доступными для малого и среднего бизнеса.

• Персонализация аналитических инструментов. Создание настраиваемых аналитических решений, которые можно адаптировать под специфические задачи и потребности отдельных компаний или отраслей.

Россия

Loginom, F5 Platform, Polymatica, Deductor

Финляндия

M-Brain Intelligence Plaza

Швейцария

KNIME Analytics Platform

США

RapidMiner, TIBCO Data Science