Системы аналитики и анализа (АА)

Программное обеспечение для аналитики и анализа - это любые программные цифровые решения, позволяющие компаниям анализировать собственный бизнес, предметную область, различные данные и извлекать из них полезную информацию.

Аналитика в компании - это сбор и анализ данных с целью выявления тенденций, прогнозирования и определения стратегии развития. Анализ же дает возможность увидеть скрытые проблемы и возможности, осуществить анализ эффективности и оценить результаты работы. В совокупности, аналитика и анализ помогают компании принимать более обоснованные решения и достигать поставленных целей.

В настоящее время компании активно применяют широкий спектр различных систем аналитики и анализа, от анализа финансов, данных о персонале и бизнес-показателей деятельности до анализа внешней среды: контрагентов, медиа, рынка.

Сервисы и системы аналитики и анализа (АА, англ. Analytics and Analysis, AA) предназначены для решения аналитических и исследовательских функций: формализации предметной области, исследования ситуации, анализа альтернатив, поиска зависимостей и пр. Программное обеспечение может быть сфокусировано на практически любых задачах бизнеса от анализа продаж и маркетинговой аналитики, до анализа бизнес-процессов и, конечно, анализа бизнес-данных с применением новейших технологий больших данных и искусственного интеллекта.

Хотя традиционно программные продукты аналитики и анализа ориентированы на профессиональных аналитиков и исследователей, в настоящее время программные продукты широко востребованы среди всех предпринимателей и руководителей. Спрос на такие системы и сервисы у управленцев объясняется тем, что решения помогают менеджменту сэкономить время, ресурсы и сократить ненужные усилия, позволяя получить без глубокого знания программирования более точную информацию для работы и повышая качество управленческих решений.

Системы аналитики и анализа в основном используют следующие группы пользователей:

• руководители и топ-менеджмент компаний для принятия стратегических решений, оценки эффективности бизнеса и определения направлений развития;
• специалисты аналитических отделов и департаментов для обработки и анализа больших объёмов данных, выявления тенденций и закономерностей;
• сотрудники отделов маркетинга и продаж для анализа рынка, поведения потребителей, эффективности рекламных кампаний и оптимизации продаж;
• специалисты в области финансов и бухгалтерии для анализа финансовых показателей, прогнозирования денежных потоков, управления рисками;
• IT-специалисты и разработчики для мониторинга работы информационных систем, анализа логов, выявления и устранения технических проблем;
• исследователи и специалисты в научных и образовательных учреждениях для анализа данных в рамках научных исследований, разработки новых методик и теорий.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта функционального класса Системы аналитики и анализа необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность решения для конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти более простые и доступные инструменты с базовым набором аналитических функций, в то время как крупным корпорациям потребуются масштабируемые решения с возможностью обработки больших объёмов данных и интеграции с другими корпоративными системами. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику предметной области — например, в финансовом секторе необходимы системы, поддерживающие сложные математические модели и обеспечивающие высокий уровень безопасности данных, тогда как в розничной торговле акцент может быть сделан на анализе покупательского поведения и оптимизации запасов. Не менее значимы технические ограничения: совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к аппаратным ресурсам, поддержка определённых операционных систем и баз данных. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность системы: наличие инструментов для работы с Big Data, возможности машинного обучения и прогнозирования, поддержку различных форматов данных и методов анализа, возможности визуализации результатов. Также важно оценить уровень поддержки и обслуживания, предоставляемый разработчиком, наличие обучающих материалов и сообщества пользователей, а также условия лицензирования и стоимость владения системой в долгосрочной перспективе.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой (например, поддержка существующих серверов, сетей, баз данных);
• возможности масштабирования (возможность увеличения объёма обрабатываемых данных и количества пользователей без существенного снижения производительности);
• набор аналитических инструментов (поддержка различных методов анализа данных, включая статистический анализ, машинное обучение, прогнозирование);
• возможности интеграции с другими системами (например, CRM, ERP, системами управления складом и т. д.);
• уровень безопасности и соответствия отраслевым стандартам (например, требованиям к защите персональных данных, финансовым нормативам);
• функциональность визуализации данных (наличие инструментов для создания отчётов, диаграмм, дашбордов);
• поддержка различных форматов данных (структурированные и неструктурированные данные, различные типы файлов и баз данных);
• наличие механизмов обеспечения качества данных (очистка, валидация, устранение дубликатов);
• условия лицензирования и стоимость владения системой (лицензионные платежи, стоимость поддержки и обновлений).

После анализа перечисленных факторов следует провести пилотное тестирование нескольких программных продуктов, чтобы оценить их удобство использования, производительность и соответствие конкретным бизнес-процессам компании. Также целесообразно привлечь к выбору системы ключевых пользователей и экспертов из различных подразделений, чтобы учесть все нюансы и обеспечить максимальную эффективность внедрения аналитической системы.

Системы аналитики и анализа могут быть очень полезными для бизнеса в нескольких аспектах:

• Управление данными: Системы аналитики и анализа позволяют компаниям легко собирать и анализировать данные о своих клиентах, продуктах, конкурентах и других факторах, которые могут влиять на их бизнес. Это может помочь бизнесу принимать более осознанные решения и улучшать свои стратегии.
• Повышение эффективности: С помощью систем аналитики и анализа бизнесы могут узнать, какие процессы и методы работают лучше всего, и оптимизировать их для повышения эффективности. Это может улучшить производительность и снизить затраты на бизнес.
• Предсказание трендов: Системы аналитики и анализа могут помочь бизнесам предсказывать будущие тренды рынка и поведения клиентов. Это может помочь компаниям адаптироваться к изменениям и быть более конкурентоспособными.
• Улучшение работы с рынком: С помощью систем аналитики и анализа бизнесы могут узнать, какие маркетинговые кампании наиболее эффективны для привлечения клиентов. Это может помочь бизнесу улучшить свои стратегии маркетинга и повысить доходы.
• Разработка более точных прогнозов: С помощью систем аналитики и анализа бизнесы могут создавать более точные прогнозы относительно своих доходов, затрат и прибыли. Это может помочь бизнесам принимать лучшие решения в будущем и увеличивать свою прибыль.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для включения в категорию Систем аналитики и анализа данное программное обеспечение должно удовлетворять следующим критериям:

• Собирать и формализовывать данные в какой-либо сфере бизнеса или предметной области;
• Позволять строить формальные модели: математические, системные, визуальные (диаграммы и схемы);
• Предлагать пользователю возможности для анализа построенных моделей, выявления открытий и инсайтов.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем аналитики и анализа (АА) ожидается усиление тенденций к интеграции передовых технологий, повышению уровня автоматизации процессов обработки данных и развитию инструментов для работы с большими объёмами информации. Среди ключевых трендов можно выделить:

• Развитие генеративных моделей. Углублённое применение генеративных моделей для создания аналитических отчётов и прогнозирования трендов на основе больших данных, что позволит повысить скорость и качество анализа.
• Интеграция с системами машинного обучения. Более тесная интеграция систем АА с платформами машинного обучения для автоматического выявления закономерностей и аномалий в данных, что улучшит точность аналитических выводов.
• Использование технологий обработки естественного языка (NLP). Расширение возможностей анализа неструктурированных данных (текстов, аудио, видео) с помощью NLP-технологий, что позволит извлекать ценную информацию из разнородных источников.
• Повышение уровня визуализации данных. Развитие инструментов визуализации для представления сложных аналитических данных в удобной и понятной форме, что облегчит принятие управленческих решений.
• Облачные решения для аналитики. Рост популярности облачных платформ, предоставляющих масштабируемые ресурсы для обработки и анализа данных, что снизит затраты на инфраструктуру и повысит гибкость систем АА.
• Автоматизация ETL-процессов. Усиление автоматизации процессов извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL), что позволит сократить время на подготовку данных для анализа и повысить их качество.
• Безопасность и конфиденциальность данных. Усиление внимания к защите данных и соблюдению нормативных требований в системах АА, внедрение продвинутых методов шифрования и анонимизации для обеспечения безопасности анализируемой информации.