Системы статистического анализа информации c функцией Машинное обучение

Программные системы статистического анализа (ССА, англ. Statistical analysis systems, SA) предназначены для выполнения комплексных статистических исследований данных. Такие программные продукты поддерживают такие методы анализа, как регрессионный анализ, предсказательная аналитика, анализ временных рядов и статистическое моделирование.

Статистический анализ информации - это процесс сбора, обработки, анализа и интерпретации данных для выявления тенденций и закономерностей в рассматриваемой предметной области. Этот процесс имеет целью определить тенденции, неявные законы, причины возможных отклонений от заданных показателей (в случае наличия таковых).

В рамках данного процесса используются методы и инструменты статистического анализа данных, такие как диаграммы, графики, регрессионный анализ, факторный анализ, методы математической статистики и другие.

Процесс статистического анализа информации позволяет более эффективно управлять бизнесом, принимать обоснованные решения и предсказывать будущие тенденции.

Программное обеспечение для статистического анализа предназначено для организации, статистического исследования, интерпретации, преобразования и представления выбранных наборов данных. От простых инструментов, таких как калькулятор, до индивидуальных решений, адаптированных к конкретным корпоративным требованиям, статистические инструменты приобрели к текущему моменту огромное значение и популярность для бизнесов и организаций во всех секторах.

Программные средства статистического анализа обычно используются учеными и математиками, но могут также помогать и в прикладных аналитических исследованиях. Программы статистического анализа могут быть полезны для моделирования затрат или для исследований в области здравоохранения, либо же помогут выполнять конкретный отраслевой статистический анализ в стенах служб статистики предприятий.

Системы статистического анализа информации в основном используют следующие группы пользователей:

• научные работники и исследователи в области экономики, социологии, медицины и других наук для проведения аналитических исследований и проверки гипотез;
• аналитики крупных и средних предприятий для изучения рыночных тенденций, анализа продаж, прогнозирования спроса и оптимизации бизнес-процессов;
• сотрудники государственных учреждений и органов власти для анализа социально-экономических показателей, демографических данных и разработки государственных программ;
• специалисты в области финансов и инвестиций для оценки рисков, анализа финансовых показателей компаний, прогнозирования доходности и устойчивости инвестиционных портфелей;
• образовательные учреждения и исследовательские центры для обучения студентов методам статистического анализа, проведения учебных и научных проектов.

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 статистического анализа информации (ССА) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого и среднего бизнеса могут подойти решения с базовым набором аналитических инструментов и интуитивно понятным интерфейсом, тогда как крупным корпорациям потребуются системы с расширенными возможностями обработки больших объёмов данных, модулями для параллельных вычислений и интеграцией с другими корпоративными системами. Также важно учитывать отраслевые требования — например, в финансовом секторе могут быть необходимы функции для анализа временных рядов и прогнозирования рыночных тенденций, в медицинской отрасли — инструменты для обработки результатов клинических исследований и выявления статистических закономерностей, а в производственной сфере — возможности для анализа качества продукции и оптимизации производственных процессов. Не менее значимы технические ограничения: необходимо проверить совместимость ССА с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к вычислительным ресурсам (процессор, оперативная память, объём дискового пространства), поддержку определённых операционных систем и баз данных. Кроме того, стоит обратить внимание на наличие функций визуализации данных, возможности экспорта результатов анализа в другие системы, уровень защиты данных и соответствие нормативным требованиям (например, требованиям к обработке персональных данных или отраслевым стандартам качества).

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности системы текущим и перспективным задачам бизнеса (например, необходимость проведения регрессионного анализа, предсказательной аналитики, анализа временных рядов);
• наличие модулей или инструментов для решения специфических отраслевых задач;
• возможности масштабирования системы в соответствии с ростом объёмов данных и усложнением аналитических задач;
• поддержка различных форматов данных и возможность интеграции с другими информационными системами компании;
• наличие механизмов обеспечения безопасности и конфиденциальности данных (шифрование, разграничение прав доступа и т. д.);
• удобство интерфейса и доступность обучающих материалов для пользователей с разным уровнем подготовки;
• наличие технической поддержки и обновлений со стороны разработчика;
• стоимость лицензии и обслуживания системы в сравнении с получаемой от её использования выгодой.

Окончательный выбор программного продукта должен базироваться на тщательном анализе соотношения между функциональными возможностями системы, её стоимостью и потенциальным вкладом в достижение бизнес-целей компании. Важно также предусмотреть возможность тестирования системы перед внедрением, чтобы оценить её работоспособность и удобство использования в реальных условиях, а также учесть риски, связанные с зависимостью от одного поставщика программных решений.

Применение Системы статистического анализа информации может принести несколько выгод:

• Улучшение качества принимаемых решений: Система статистического анализа информации позволяет определить закономерности и связи между различными переменными, что может помочь принимать более обоснованные и точные решения.

• Экономия времени и ресурсов: Система статистического анализа информации автоматизирует процесс обработки данных и анализа результатов, что позволяет сократить время и затраты на выполнение этих задач.

• Улучшение производительности: С помощью Системы статистического анализа информации можно определить факторы, влияющие на производительность, и разработать стратегии для оптимизации ее уровня.

• Разработка новых продуктов и услуг: Система статистического анализа информации может помочь выявить нужды клиентов и тренды на рынке, что позволит разработать более востребованные продукты и услуги.

• Повышение конкурентоспособности: Применение Системы статистического анализа информации может сделать компанию более конкурентоспособной на рынке, предоставив ей возможность оптимизировать бизнес-процессы и повысить эффективность деятельности.

Чтобы претендовать на включение в категорию Систем статистического анализа, программный продукт должен:

• Иметь набор функций статистического анализа, решения уравнений и построения моделей;
• Выполнять комплексный статистический анализ;
• Облегчать импорт, подготовку и моделирование данных.

В 2025 году на рынке систем статистического анализа информации (ССА) можно ожидать усиления тенденций к интеграции с технологиями искусственного интеллекта, развития облачных решений, повышения уровня автоматизации аналитических процессов, расширения возможностей работы с большими данными, внедрения методов объяснимого ИИ, усиления акцента на кибербезопасность и развития инструментов для работы с мультимодальными данными.

• Интеграция с ИИ-технологиями. ССА будут активнее использовать алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для автоматизации анализа данных, повышения точности прогнозов и выявления скрытых закономерностей в больших объёмах информации.

• Развитие облачных решений. Облачные платформы станут основной средой развёртывания ССА, что обеспечит гибкость масштабирования, снижение затрат на инфраструктуру и упрощение доступа к аналитическим инструментам для пользователей.

• Автоматизация аналитических процессов. Системы будут предлагать более продвинутые инструменты для автоматизации сбора, обработки и анализа данных, минимизируя необходимость ручного вмешательства и ускоряя процесс получения результатов.

• Работа с большими данными (Big Data). ССА будут совершенствоваться в аспекте обработки и анализа огромных объёмов разнородных данных из различных источников, что позволит выявлять более сложные и глубокие зависимости.

• Методы объяснимого ИИ. Будет расти спрос на ССА, которые не только предоставляют результаты анализа, но и объясняют логику принятия решений, что важно для повышения доверия к системам и их использования в критически важных областях.

• Кибербезопасность аналитических систем. В условиях роста объёмов данных и их ценности усилится внимание к защите ССА от киберугроз, включая шифрование данных, аутентификацию пользователей и мониторинг уязвимостей.

• Инструменты для работы с мультимодальными данными. ССА начнут лучше поддерживать анализ данных различных типов (текст, изображения, аудио, видео), что расширит их применение в таких областях, как медицина, маркетинг, научные исследования.

Россия

In-DAP, Polymatica

США

Anaconda, TIBCO Data Science