Швейцарские Системы прогнозной аналитики

Программные обеспечение прогнозной аналитики (ПА, англ. Forecasting analytics systems, FA) позволяет анализировать массивы исторических данных для прогнозирования будущих показателей и результатов.

Прогнозная аналитика - это процесс, который использует статистические методы и алгоритмы машинного обучения для определения вероятных будущих значений и событий в бизнесе. Данный процесс позволяет предсказывать спрос на продукцию или услуги, анализировать потребительские тренды, определять сроки выполнения проектов и получать прочие полезные выводы о будущем развитии организации.

Прогнозная аналитика позволяет организациям оптимизировать свою деятельность и принимать более интеллектуальные решения на основе данных.

Системы прогнозной аналитики предназначены для анализа текущих и исторических данных с целью определения вероятных будущих событий и поведения. Они используют статистические методы, алгоритмы машинного обучения и сложное прогнозное моделирование для оценки вероятности того, что что-то произойдет, даже если это не находится на радаре бизнеса.

Прогнозная аналитика играет ключевую роль в различных отраслях, помогая компаниям прогнозировать движение денежных средств, сокращать отток сотрудников и клиентов, поддерживать прогнозирование продаж, настраивать оптимальное ценообразование, отслеживать необходимость технического обслуживания или замены оборудования, а также эффективно управлять цепочками поставок. В здравоохранении она используется для улучшения клинических результатов, обнаружения ранних признаков ухудшения состояния пациента и повышения точности диагностики и лечения. В розничной торговле системы прогнозной аналитики применяются для оптимизации запасов, прогнозирования выручки и анализа поведения покупателей.

Системы прогнозной аналитики в основном используют следующие группы пользователей:

• финансовые учреждения и инвестиционные компании для прогнозирования рыночных трендов, оценки рисков и оптимизации инвестиционных портфелей;
• производственные предприятия для планирования загрузки мощностей, прогнозирования спроса на продукцию и оптимизации запасов сырья и готовой продукции;
• розничные и оптовые торговые сети для прогнозирования спроса на товары, оптимизации закупок и управления товарными запасами;
• логистические компании для прогнозирования грузопотоков, оптимизации маршрутов и планирования транспортных ресурсов;
• государственные и муниципальные органы для прогнозирования социально-экономического развития территорий, планирования бюджетных расходов и оценки эффективности программ;
• компании в сфере услуг (например, телекоммуникационные и энергетические) для прогнозирования потребления ресурсов, планирования инвестиций в инфраструктуру и оптимизации предоставления услуг.

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 Системы прогнозной аналитики (СПА) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Важно оценить масштаб деятельности компании — для малого бизнеса могут подойти более простые и доступные решения с базовым набором функций, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые системы с возможностью обработки больших объёмов данных и интеграции с другими корпоративными системами. Также следует учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе могут быть необходимы функции прогнозирования рыночных трендов и анализа рисков, в производственной сфере — прогнозирования спроса на продукцию и оптимизации запасов, а в розничной торговле — прогнозирования покупательского поведения и управления ассортиментом.

• совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой (наличие API, поддержка стандартных протоколов обмена данными);
• возможности по обработке и анализу больших объёмов данных (поддержка распределённых вычислений, облачных технологий);
• наличие функций машинного обучения и искусственного интеллекта для повышения точности прогнозов;
• возможности визуализации данных и представления результатов анализа в удобном для восприятия виде (графики, дашборды, отчёты);
• уровень безопасности и соответствия отраслевым стандартам и нормативам (например, требованиям к защите персональных данных, финансовым нормативам);
• наличие механизмов обеспечения качества данных и их предварительной обработки (очистка, нормализация, агрегация);
• возможности кастомизации и настройки под специфические задачи бизнеса;
• наличие поддержки и обновлений со стороны разработчика, обучающих материалов и документации для пользователей.

Кроме того, стоит обратить внимание на наличие у разработчика опыта работы с компаниями, схожими по масштабу и отраслевой принадлежности, а также на отзывы и кейсы внедрения системы в компаниях-конкурентах. Необходимо оценить не только функциональные возможности продукта, но и его экономическую эффективность — соотношение стоимости владения системой (лицензионные платежи, затраты на внедрение, обучение персонала, техническое обслуживание) и получаемого бизнес-эффекта от использования прогнозной аналитики.

Применение программной системы прогнозной аналитики имеет ряд ценностей:

• Повышение точности прогнозирования. Программные системы прогнозной аналитики используют большое количество данных и аналитических методов, что повышает точность прогнозирования будущих событий и трендов.

• Увеличение эффективности бизнеса. Системы прогнозной аналитики помогают бизнесу увидеть тренды и потребности рынка заблаговременно, что позволяет им предугадать и адаптироваться к изменению рынка.

• Уменьшение рисков. Предупреждение негативных событий и рисков позволяет бизнесу предпринимать усилия по их снижению заблаговременно.

• Улучшение процесса принятия решений. Программные системы прогнозной аналитики помогают бизнесу принимать более обоснованные решения на основе цифровых данных и аналитических выводов.

• Увеличение конкурентоспособности. Применение программных систем прогнозной аналитики дает бизнесу преимущество перед конкурентами, которые пока не определились с новыми тенденциями рынка.

Для того чтобы соответствовать категории систем прогнозной аналитики, они должны иметь следующие функциональные возможности:

• Использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для построения моделей прогнозирования на основе исторических данных.

• Возможность работы с разнородными данными, включая структурированные и неструктурированные данные, для повышения точности прогнозов.

• Визуализация результатов прогнозирования для наглядного представления возможных сценариев развития событий.

• Поддержка многомерного анализа данных для выявления сложных взаимосвязей между различными факторами, влияющими на прогнозируемые показатели.

• Автоматическая корректировка моделей на основе новых данных для поддержания актуальности прогнозов.

В 2025 году на рынке систем прогнозной аналитики (СПА) можно ожидать усиления тенденций к интеграции передовых технологий и расширения возможностей обработки больших объёмов данных, повышения точности прогнозов за счёт совершенствования алгоритмов машинного обучения и развития методов объяснимого ИИ, а также роста спроса на облачные решения и повышения внимания к вопросам безопасности и конфиденциальности данных.

• Интеграция с генеративными моделями. СПА будут активнее использовать генеративные модели для создания более сложных и точных прогнозных моделей, что позволит улучшить качество прогнозов в различных отраслях.

• Развитие методов объяснимого ИИ. Увеличится потребность в системах, которые не только предоставляют прогнозы, но и объясняют логику их формирования, что важно для принятия обоснованных управленческих решений.

• Облачные решения и масштабируемость. СПА будут всё чаще предлагаться как облачные сервисы, что обеспечит пользователям гибкость, масштабируемость и снижение затрат на инфраструктуру.

• Обработка мультимодальных данных. Системы будут лучше справляться с анализом данных различных типов (текстовые, графические, числовые), что расширит возможности применения СПА в разнообразных сферах бизнеса.

• Автоматизация подготовки данных. Усовершенствование инструментов для автоматической предобработки и очистки данных позволит сократить время на подготовительные этапы и повысить качество входных данных для анализа.

• Усиление защиты данных. В условиях растущих угроз кибербезопасности СПА будут включать более продвинутые механизмы шифрования и защиты данных, обеспечивая соответствие современным стандартам безопасности.

• Персонализация и адаптация под бизнес-процессы. СПА станут более гибкими и настраиваемыми под конкретные потребности бизнеса, что повысит их практическую ценность и эффективность использования.

Россия

Форсайт. Аналитическая платформа, Loginom, In-DAP, Видеоинтеллект, Linkage ABI, InSentry

Швейцария

KNIME Analytics Platform

США

SAS Enterprise Miner, SAS Viya, Logi Predict

Германия

SAP Analytics Cloud, SAP Predictive Analytics