Системы углубленной аналитики данных c функцией Отчётность и аналитика

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.

Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:

PolyAnalystМегапьютер ИнтеллидженсОфициальный сайт

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)

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. 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.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. 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.

По экспертным прогнозам Soware, в 2026 году на рынке систем углублённой аналитики данных (УАД) продолжат развиваться тенденции, направленные на повышение эффективности анализа данных и расширение возможностей их применения в бизнесе, при этом особое внимание будет уделяться интеграции новых технологий и улучшению безопасности. Среди основных трендов можно выделить:

• Развитие генеративных моделей. Углублённое использование генеративных моделей и методов искусственного интеллекта для создания новых данных и сценариев, что позволит улучшить прогнозирование и моделирование бизнес-процессов.

• Интеграция с инструментами больших данных. Более тесная связка УАД с системами обработки больших данных (Big Data) для анализа колоссальных объёмов информации в реальном времени и получения оперативных аналитических выводов.

• Применение квантовых вычислений. Начало внедрения элементов квантовых вычислений для решения особо сложных аналитических задач, что существенно ускорит обработку данных и повысит точность прогнозов.

• Расширение использования федеративного обучения. Развитие технологий федеративного обучения, позволяющих анализировать данные без их централизации, что повысит уровень конфиденциальности и безопасности информации.

• Автоматизация принятия решений. Дальнейшее развитие систем, способных на основе анализа данных автоматически формировать рекомендации и принимать решения в заданных рамках, что минимизирует человеческий фактор и ускорит бизнес-процессы.

• Улучшение интерфейсов пользовательского взаимодействия. Разработка более интуитивно понятных и функциональных интерфейсов для работы с УАД, что сделает аналитические инструменты доступными для пользователей с разным уровнем технической подготовки.

• Развитие гибридных облачных решений. Появление гибридных облачных платформ, объединяющих преимущества частных и публичных облаков, что обеспечит баланс между доступностью, масштабируемостью и безопасностью аналитических систем.

Россия

PolyAnalyst, Loginom, Linkage ABI, N3.Аналитика, F5 Platform, In-DAP, IQPLATFORM, AW BI, Система анализа однородных сгруппированных объектов, Система охраны труда, промышленной безопасности и контроля нарушений, Polymatica, Deductor

Словения

Orange

Финляндия

M-Brain Intelligence Plaza

США

IBM Cognos Analytics, Oracle Business Intelligence Cloud Service, Qlik Sense, QlikView, SAS Visual Analytics, Sisense, Dataiku DSS, Contour BI, TIBCO Data Science, NodeXL, NVivo, RapidMiner, SAS Enterprise Miner

Нидерланды

Elasticsearch

Германия

SAP Analytics Cloud

Канада

Plotly Dash, B3

Франция

Gephi

Швейцария

KNIME Analytics Platform