Российские Прочие системы аналитики

Прочее программное обеспечение для аналитики и анализа может использоваться в пределах всей компании для решения специализированных аналитических задач.

Прочая аналитика как деятельность представляет собой совокупность методов и инструментов, направленных на сбор, обработку и интерпретацию данных для решения специфических аналитических задач в рамках компании. Она позволяет выявлять закономерности, тренды и аномалии в данных, оценивать эффективность бизнес-процессов, прогнозировать развитие ситуации и принимать обоснованные управленческие решения. Прочая аналитика может охватывать различные аспекты деятельности организации — от анализа финансовых показателей и клиентской базы до изучения эффективности маркетинговых кампаний и оптимизации логистических цепочек.

Среди задач, которые решает прочая аналитика:

• выявление скрытых закономерностей в больших объёмах данных,
• прогнозирование спроса и трендов на рынке,
• оценка эффективности работы подразделений и сотрудников,
• оптимизация бизнес-процессов и снижение издержек,
• анализ поведения клиентов и сегментация аудитории,
• выявление потенциальных рисков и возможностей для развития,
• мониторинг ключевых показателей эффективности (KPI).

Таким образом, прочая аналитика является важным инструментом для повышения конкурентоспособности и эффективности компании. В условиях растущего объёма данных и усложнения бизнес-процессов роль цифровых (программных) решений для аналитической деятельности становится всё более значимой, поскольку они позволяют автоматизировать обработку информации, ускорить процесс принятия решений и повысить их обоснованность.

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

Контур.ФокусСКБ КонтурОфициальный сайт

Brand AnalyticsПалитрумЛабОфициальный сайт

Прочие системы аналитики предназначены для решения специализированных аналитических задач в рамках компании. Они позволяют обрабатывать и анализировать данные, которые не охватываются стандартными системами бизнес-аналитики и отчётности, и предоставляют инструменты для глубокого анализа в различных областях деятельности организации, включая финансовое планирование, управление ресурсами, оценку эффективности бизнес-процессов и прогнозирование рыночных тенденций.

Эти системы могут интегрироваться с другими корпоративными информационными системами, обеспечивая комплексный подход к анализу данных и позволяя получать более полное и объективное представление о состоянии бизнеса и внешних факторов влияния. Благодаря гибкости и настраиваемости прочие системы аналитики способны адаптироваться под уникальные требования компании и специфические задачи, которые возникают в процессе её деятельности, что делает их важным инструментом для поддержки принятия управленческих решений и оптимизации работы организации.

Прочие системы аналитики в основном используют следующие группы пользователей:

• руководители высшего звена и топ-менеджмент для стратегического планирования и оценки общего состояния бизнеса;
• специалисты аналитических отделов и департаментов для углублённого анализа данных и выявления тенденций;
• менеджеры среднего звена для мониторинга ключевых показателей эффективности (KPI) и принятия оперативных решений;
• специалисты в области финансов и бухгалтерии для анализа финансовых потоков, бюджетирования и прогнозирования;
• сотрудники отделов маркетинга и продаж для анализа рынка, поведения потребителей и эффективности маркетинговых кампаний;
• специалисты по управлению рисками для идентификации и оценки потенциальных угроз для бизнеса;
• IT-специалисты и разработчики для анализа работы информационных систем, выявления узких мест и оптимизации архитектуры.

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.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Прочие системы аналитики (ПСА) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных корпораций с разветвлённой структурой и множеством бизнес-процессов потребуются более мощные и масштабируемые решения, в то время как для малого и среднего бизнеса могут подойти более простые и доступные по стоимости продукты. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе могут быть необходимы системы с поддержкой сложных математических моделей и высокой точностью расчётов, в то время как в розничной торговле акцент может быть сделан на анализе больших объёмов данных о продажах и поведении потребителей. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, совместимость с другими системами, требования к безопасности и защите данных. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность и набор аналитических инструментов, предоставляемых системой, а также на возможности визуализации данных и формирования отчётности.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности ПСА текущим и перспективным бизнес-задачам компании;
• наличие модулей или инструментов для решения специфических отраслевых задач (например, прогнозирования спроса, анализа рыночных тенденций, оценки эффективности маркетинговых кампаний);
• возможность интеграции с другими корпоративными системами (ERP, CRM, системами управления складом и т. д.);
• масштабируемость и гибкость системы для адаптации к росту бизнеса и изменению требований;
• уровень безопасности и соответствие нормативным требованиям (например, требованиям к защите персональных данных, отраслевым стандартам и регламентам);
• наличие механизмов для работы с большими объёмами данных и обеспечения высокой производительности;
• возможности для кастомизации и настройки системы под специфические нужды бизнеса;
• качество и удобство пользовательского интерфейса, доступность обучающих материалов и поддержки пользователей.

После анализа перечисленных факторов можно сформировать перечень критериев, которым должен соответствовать ПСА, и на их основе провести сравнительный анализ доступных на рынке решений. Важно также предусмотреть возможность тестирования продукта перед внедрением, чтобы убедиться в его эффективности и удобстве использования в реальных рабочих условиях.

Прочие системы аналитики (ПСА) предоставляют компаниям инструменты для углублённого анализа данных и оптимизации бизнес-процессов. Их применение позволяет решать специализированные аналитические задачи, повышать эффективность работы и принимать обоснованные управленческие решения. Среди ключевых преимуществ ПСА можно выделить:

• Улучшение качества данных для принятия решений. ПСА обеспечивают комплексную обработку и анализ данных, что позволяет получать более точные и актуальные сведения для стратегического и операционного планирования.

• Автоматизация аналитических процессов. Системы позволяют автоматизировать рутинные процедуры сбора и анализа данных, снижая трудозатраты и вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.

• Повышение гибкости аналитических возможностей. ПСА адаптируются под специфические задачи бизнеса, позволяя разрабатывать и внедрять индивидуальные аналитические модели и алгоритмы.

• Интеграция данных из различных источников. Системы обеспечивают объединение информации из разнородных источников, создавая единую аналитическую платформу для комплексного анализа.

• Ускорение процесса анализа данных. За счёт применения современных алгоритмов и технологий обработки данных ПСА сокращают время, необходимое для анализа больших объёмов информации.

• Поддержка принятия обоснованных управленческих решений. Детальный анализ данных, предоставляемый ПСА, помогает руководству компании оценивать текущее состояние бизнеса, выявлять тенденции и прогнозировать развитие ситуации.

• Оптимизация бизнес-процессов. На основе аналитики, полученной с помощью ПСА, можно выявлять узкие места и неэффективные процессы, что способствует их оптимизации и повышению общей производительности компании.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Прочие системы аналитики, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• поддержка специализированных алгоритмов обработки данных, адаптированных под конкретные аналитические задачи компании,
• возможность работы с нестандартными форматами данных и их преобразование для анализа,
• инструменты для глубокого анализа взаимосвязей между различными наборами данных,
• механизмы визуализации результатов анализа в нестандартных форматах, удобных для интерпретации специфической информации,
• функционал для моделирования и прогнозирования на основе исторических данных с учётом специфических факторов бизнеса.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке прочих систем аналитики (ПСА) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных данных, развития технологий объяснимого ИИ, повышения уровня автоматизации аналитических процессов, расширения применения методов предиктивной аналитики, углубления интеграции с системами управления данными, развития облачных решений и повышения внимания к вопросам кибербезопасности аналитических систем.

• Интеграция мультимодальных данных. Системы будут всё более эффективно объединять и анализировать данные различных типов (текст, изображения, аудио), что позволит получать более полное и точное представление о ситуации и принимать обоснованные решения.

• Объяснимый ИИ. Развитие алгоритмов, которые не только предоставляют результаты анализа, но и объясняют логику их получения, будет способствовать повышению доверия к системам аналитики и их более широкому применению в критически важных областях.

• Автоматизация аналитических процессов. Увеличение доли автоматизированных процессов в аналитике снизит зависимость от человеческого фактора, ускорит обработку данных и позволит аналитикам сосредоточиться на интерпретации результатов и разработке стратегий.

• Предиктивная аналитика. Расширение применения методов прогнозирования на основе исторических данных поможет компаниям предвидеть тенденции рынка, оптимизировать запасы, планировать производство и улучшать качество обслуживания клиентов.

• Интеграция с системами управления данными. Тесная интеграция ПСА с системами управления данными (СУД) обеспечит более эффективный доступ к данным, их обработку и анализ, что повысит общую производительность аналитических процессов.

• Облачные решения. Дальнейшее развитие облачных технологий позволит компаниям гибко масштабировать аналитические мощности в зависимости от текущих потребностей, снижая при этом капитальные затраты на ИТ-инфраструктуру.

• Кибербезопасность аналитических систем. Усиление мер по защите данных и аналитических систем от киберугроз станет приоритетом, поскольку объём и ценность анализируемой информации продолжают расти, а риски утечек и взломов увеличиваются.

Россия

Контур.Фокус, Brand Analytics, Ирбис, LocationPro, Картотека Проверка контрагентов, Компаниум, X-Compliance Интерфакс, Saby Profile — Все о компаниях, Rusprofile, 1С:Контрагент, Главбух Контрагенты, Глобас, ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС, Casebook, DataNewton, Синапс Проверка контрагентов, СПАРК, Чекко, Экспресс Проверка, DataLocator, CoGIS, MIKS DiaLog, IR-Master, Б5ГИС, IR-Assistant, GeoTIM, Alpha-FCA-24, Неотрекер, GGI, LogWin-ЭК, Tellus, SeisMicPro, GravMagInv, СМАРТЭК, PrimeGeo, WellTracking, MLGeomechanics, АТЛАС-Экспертиза, СтарСтир, GeoTensor, GeoTechControl, SmartGTM, KAMA, ГИС-СФЕРА, REPOS, GEFEST, SmartView, GeoSeisQC, Геоман, GeoReader, Inversio, GST, DeepSeismic, Arcan, Контур.Светофор, Контур.Фокус Комплаенс

Польша

ANT Smart Factory

Великобритания

SKUtrak, Peak Dynamic Inventory

Сингапур

Xceler.ai

Индия

Texpro

США

ПланФикс, Trademo Intel, GrowMax, Prodigo Marketplace, Planning in a Box, Verusen, Sifted Logistics Intelligence, Strategy One, Gurobi Optimizer, Oracle Transportation Management, CognitOps Align, Demand Planning and Sensing, Inventory Visibility and Optimization, TransVoyant, TIDWIT Ecosystem AI, SPSS Modeler

Германия

SAP Integrated Business Planning, Makersite

Канада

Rebus