Программные сервисы и системы информационной аналитики (СИА, англ. Information Analytics Systems, IAS) предоставляют пользователям на регулярной основе отслеживать информациию из внутренних и внешних источников (медиа-каналов) для получения полезных выводов и поддержки принятия решений.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию Систем информационной аналитики, программный продукт должен иметь возможность:
Анализ данных: СИА должна быть способна проводить анализ слабоструктурированных данных различного типа и объема, чтобы получить ценные знания и инсайты.
Визуализация данных: система должна иметь возможность отображать данные в простом и понятном виде с помощью графиков, таблиц и диаграмм.
Рекомендации: система должна предоставлять рекомендации на основе исторических данных и поведенческих моделей, чтобы помочь принимать решения.

Smarchy — это платформа управления архитектурой предприятия, предназначенная для моделирования и анализа ИТ-инфраструктуры организаций. Узнать больше про Smarchy
Программные сервисы и системы информационной аналитики (СИА, англ. Information Analytics Systems, IAS) предоставляют пользователям на регулярной основе отслеживать информациию из внутренних и внешних источников (медиа-каналов) для получения полезных выводов и поддержки принятия решений.
Информационная аналитика в компании - это процесс сбора, обработки и анализа информации с целью выявления закономерностей, трендов и прогнозирования поведения клиентов и рынка.
Для успешного функционирования бизнес-процесса информационной аналитики в компании необходимо наличие квалифицированных сотрудников, специализированного оборудования и программного обеспечения для обработки и анализа данных.
Результаты аналитики могут быть использованы для принятия стратегических и тактических решений, оптимизации бизнес-процессов и улучшения уровня обслуживания клиентов.
Системы информационной аналитики предназначены для сбора, обработки и анализа данных с целью извлечения ценной информации, выявления закономерностей и тенденций, определения проблем и возможностей для бизнеса, принятия обоснованных решений и планирования действий.
Системы информационной аналитики используются в различных отраслях, включая маркетинг, финансы, здравоохранение, образование и т.д. Они помогают компаниям повышать эффективность своей деятельности, улучшать качество продукции и услуг, оптимизировать операционные процессы и управлять рисками.
Системы информационной аналитики в основном используют следующие группы пользователей:
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы информационной аналитики (СИА) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут быть достаточны решения с базовым набором функций и ограниченными возможностями обработки данных, тогда как крупным корпорациям потребуются системы с высокой производительностью, возможностью горизонтального и вертикального масштабирования, поддержкой больших объёмов данных и распределённых вычислений. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе критически важна высокая точность и скорость обработки данных, а в производственной сфере может потребоваться интеграция с системами ERP и MES. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, совместимость с используемым ПО, требования к безопасности и защите данных, а также возможности по интеграции с другими корпоративными системами.
Ключевые аспекты при принятии решения:
Кроме того, при выборе СИА важно обратить внимание на качество технической поддержки и обучения пользователей, наличие документации и методических материалов, а также на репутацию разработчика и отзывы других компаний, использующих данное ПО. Немаловажным фактором является и стоимость владения системой, включая не только лицензионные платежи, но и затраты на внедрение, настройку, обучение персонала и последующее техническое обслуживание.
Информационно-аналитические системы способствуют более эффективному управлению компанией через анализ данных и получение ценных инсайтов. Польза от их применения может быть следующей:
Улучшение оперативного управления: Системы информационно-аналитики помогают усовершенствовать процессы управления, улучшить производительность и сократить затраты времени на принятие решений благодаря возможности ежедневного мониторинга данных и актуальной информации.
Повышение точности прогнозирования: Системы анализа данных позволяют определить тенденции и прогнозировать рыночные условия, что дает возможность компании действовать более предсказуемо и эффективно.
Определение стратегических целей: Анализ данных помогает определить структуру компании, а управление помогает в формировании стратегических целей, соответствующих ее потребностям и возможностям.
Улучшение управления поставками: Системы информационно-аналитики позволяют анализировать данные о поставках, сокращать издержки, уменьшать риски нарушения контрактов, а также оптимизировать процессы поставке товаров и услуг.
Повышение конкурентоспособности: Системы информационно-аналитики содействуют более эффективному управлению ресурсами и предоставляют важные инсайты для развития и производства продуктов и услуг более конкурентоспособными.
Укрепление контроля: Системы информационно-аналитического управления помогают компаниям в укреплении контроля над операциями бизнеса и уменьшении рисков, связанных с нарушением законодательства.
В целом, Информационно-аналитические системы обеспечивают улучшение качества данных, уменьшают время, затрачиваемое на анализ данных и ускоряют процессы принятия решений, что увеличивает эффективность работы компании.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию Систем информационной аналитики, программный продукт должен иметь возможность:
Анализ данных: СИА должна быть способна проводить анализ слабоструктурированных данных различного типа и объема, чтобы получить ценные знания и инсайты.
Визуализация данных: система должна иметь возможность отображать данные в простом и понятном виде с помощью графиков, таблиц и диаграмм.
Рекомендации: система должна предоставлять рекомендации на основе исторических данных и поведенческих моделей, чтобы помочь принимать решения.
По данным аналитических исследований Soware, в 2026 году на рынке систем информационной аналитики (СИА) продолжат развиваться тенденции, связанные с углублённой интеграцией искусственного интеллекта и машинного обучения, обработкой неструктурированных данных, автоматизацией аналитических процессов, распределённым хранением и обработкой данных, усилением кибербезопасности, соответствием регуляторным требованиям и интеграцией с корпоративными системами, при этом ожидается усиление фокуса на мультимодальных моделях и развитии объяснимого ИИ.
Системы информационной аналитики в 2026 году будут во многом изменяться под влиянием следующих основных трендов:
Углублённое применение ИИ и МО. Системы информационной аналитики будут совершенствовать алгоритмы машинного обучения для более точного прогнозирования и выявления закономерностей, а также развивать технологии объяснимого ИИ, чтобы повысить доверие пользователей к аналитическим выводам.
Обработка неструктурированных данных. Технологии анализа текстов, изображений и видео продолжат развиваться, позволяя СИА эффективнее обрабатывать данные из социальных сетей, новостных порталов и других источников, что расширит возможности выявления инсайтов и трендов.
Автоматизация аналитических процессов. СИА будут предлагать всё более продвинутые инструменты для автоматизации сбора, обработки и анализа данных, сокращая время на получение аналитических выводов и минимизируя человеческий фактор.
Распределённое хранение и обработка данных. Использование облачных и edge-технологий обеспечит более высокую масштабируемость и гибкость СИА, позволяя эффективно работать с растущими объёмами данных при оптимизации затрат на инфраструктуру.
Усиление кибербезопасности. В условиях постоянного роста числа киберугроз разработчики СИА будут внедрять более сложные механизмы защиты данных, включая продвинутое шифрование, многофакторную аутентификацию и системы мониторинга безопасности в реальном времени.
Соответствие регуляторным требованиям. СИА будут постоянно обновлять функции для обеспечения соответствия законодательным и отраслевым стандартам обработки данных, что особенно актуально для сфер с жёсткими требованиями к защите информации.
Интеграция с корпоративными системами. СИА будут предоставлять более гибкие и мощные инструменты для интеграции с ERP, CRM и другими системами, обеспечивая комплексный анализ данных и улучшая поддержку принятия управленческих решений.
Smarchy

Smarchy — это платформа управления архитектурой предприятия, предназначенная для моделирования и анализа ИТ-инфраструктуры организаций.
Программные сервисы и системы информационной аналитики (СИА, англ. Information Analytics Systems, IAS) предоставляют пользователям на регулярной основе отслеживать информациию из внутренних и внешних источников (медиа-каналов) для получения полезных выводов и поддержки принятия решений.
Информационная аналитика в компании - это процесс сбора, обработки и анализа информации с целью выявления закономерностей, трендов и прогнозирования поведения клиентов и рынка.
Для успешного функционирования бизнес-процесса информационной аналитики в компании необходимо наличие квалифицированных сотрудников, специализированного оборудования и программного обеспечения для обработки и анализа данных.
Результаты аналитики могут быть использованы для принятия стратегических и тактических решений, оптимизации бизнес-процессов и улучшения уровня обслуживания клиентов.
Системы информационной аналитики предназначены для сбора, обработки и анализа данных с целью извлечения ценной информации, выявления закономерностей и тенденций, определения проблем и возможностей для бизнеса, принятия обоснованных решений и планирования действий.
Системы информационной аналитики используются в различных отраслях, включая маркетинг, финансы, здравоохранение, образование и т.д. Они помогают компаниям повышать эффективность своей деятельности, улучшать качество продукции и услуг, оптимизировать операционные процессы и управлять рисками.
Системы информационной аналитики в основном используют следующие группы пользователей:
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы информационной аналитики (СИА) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут быть достаточны решения с базовым набором функций и ограниченными возможностями обработки данных, тогда как крупным корпорациям потребуются системы с высокой производительностью, возможностью горизонтального и вертикального масштабирования, поддержкой больших объёмов данных и распределённых вычислений. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе критически важна высокая точность и скорость обработки данных, а в производственной сфере может потребоваться интеграция с системами ERP и MES. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, совместимость с используемым ПО, требования к безопасности и защите данных, а также возможности по интеграции с другими корпоративными системами.
Ключевые аспекты при принятии решения:
Кроме того, при выборе СИА важно обратить внимание на качество технической поддержки и обучения пользователей, наличие документации и методических материалов, а также на репутацию разработчика и отзывы других компаний, использующих данное ПО. Немаловажным фактором является и стоимость владения системой, включая не только лицензионные платежи, но и затраты на внедрение, настройку, обучение персонала и последующее техническое обслуживание.
Информационно-аналитические системы способствуют более эффективному управлению компанией через анализ данных и получение ценных инсайтов. Польза от их применения может быть следующей:
Улучшение оперативного управления: Системы информационно-аналитики помогают усовершенствовать процессы управления, улучшить производительность и сократить затраты времени на принятие решений благодаря возможности ежедневного мониторинга данных и актуальной информации.
Повышение точности прогнозирования: Системы анализа данных позволяют определить тенденции и прогнозировать рыночные условия, что дает возможность компании действовать более предсказуемо и эффективно.
Определение стратегических целей: Анализ данных помогает определить структуру компании, а управление помогает в формировании стратегических целей, соответствующих ее потребностям и возможностям.
Улучшение управления поставками: Системы информационно-аналитики позволяют анализировать данные о поставках, сокращать издержки, уменьшать риски нарушения контрактов, а также оптимизировать процессы поставке товаров и услуг.
Повышение конкурентоспособности: Системы информационно-аналитики содействуют более эффективному управлению ресурсами и предоставляют важные инсайты для развития и производства продуктов и услуг более конкурентоспособными.
Укрепление контроля: Системы информационно-аналитического управления помогают компаниям в укреплении контроля над операциями бизнеса и уменьшении рисков, связанных с нарушением законодательства.
В целом, Информационно-аналитические системы обеспечивают улучшение качества данных, уменьшают время, затрачиваемое на анализ данных и ускоряют процессы принятия решений, что увеличивает эффективность работы компании.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию Систем информационной аналитики, программный продукт должен иметь возможность:
Анализ данных: СИА должна быть способна проводить анализ слабоструктурированных данных различного типа и объема, чтобы получить ценные знания и инсайты.
Визуализация данных: система должна иметь возможность отображать данные в простом и понятном виде с помощью графиков, таблиц и диаграмм.
Рекомендации: система должна предоставлять рекомендации на основе исторических данных и поведенческих моделей, чтобы помочь принимать решения.
По данным аналитических исследований Soware, в 2026 году на рынке систем информационной аналитики (СИА) продолжат развиваться тенденции, связанные с углублённой интеграцией искусственного интеллекта и машинного обучения, обработкой неструктурированных данных, автоматизацией аналитических процессов, распределённым хранением и обработкой данных, усилением кибербезопасности, соответствием регуляторным требованиям и интеграцией с корпоративными системами, при этом ожидается усиление фокуса на мультимодальных моделях и развитии объяснимого ИИ.
Системы информационной аналитики в 2026 году будут во многом изменяться под влиянием следующих основных трендов:
Углублённое применение ИИ и МО. Системы информационной аналитики будут совершенствовать алгоритмы машинного обучения для более точного прогнозирования и выявления закономерностей, а также развивать технологии объяснимого ИИ, чтобы повысить доверие пользователей к аналитическим выводам.
Обработка неструктурированных данных. Технологии анализа текстов, изображений и видео продолжат развиваться, позволяя СИА эффективнее обрабатывать данные из социальных сетей, новостных порталов и других источников, что расширит возможности выявления инсайтов и трендов.
Автоматизация аналитических процессов. СИА будут предлагать всё более продвинутые инструменты для автоматизации сбора, обработки и анализа данных, сокращая время на получение аналитических выводов и минимизируя человеческий фактор.
Распределённое хранение и обработка данных. Использование облачных и edge-технологий обеспечит более высокую масштабируемость и гибкость СИА, позволяя эффективно работать с растущими объёмами данных при оптимизации затрат на инфраструктуру.
Усиление кибербезопасности. В условиях постоянного роста числа киберугроз разработчики СИА будут внедрять более сложные механизмы защиты данных, включая продвинутое шифрование, многофакторную аутентификацию и системы мониторинга безопасности в реальном времени.
Соответствие регуляторным требованиям. СИА будут постоянно обновлять функции для обеспечения соответствия законодательным и отраслевым стандартам обработки данных, что особенно актуально для сфер с жёсткими требованиями к защите информации.
Интеграция с корпоративными системами. СИА будут предоставлять более гибкие и мощные инструменты для интеграции с ERP, CRM и другими системами, обеспечивая комплексный анализ данных и улучшая поддержку принятия управленческих решений.