Платформы расширенной бизнес-аналитики (ПРБА)

Платформы расширенной бизнес-аналитики (ПРБА, англ. Augmented Business Intelligence Platforms, ABI) — это системы, которые используют искусственный интеллект и машинное обучение для автоматизации анализа данных, выявления закономерностей и предоставления рекомендаций для принятия бизнес-решений. Они помогают компаниям быстрее адаптироваться к изменениям рынка, оптимизировать процессы и принимать обоснованные стратегические решения.

Расширенная бизнес-аналитика — это деятельность, направленная на глубокий анализ данных с применением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для поддержки принятия управленческих решений в компании. Она позволяет выявлять скрытые закономерности, прогнозировать тенденции, оценивать риски и возможности, а также формировать обоснованные рекомендации для оптимизации бизнес-процессов и стратегического планирования. В рамках расширенной бизнес-аналитики осуществляется комплексная обработка информации из различных источников, что способствует более точному и оперативному реагированию на изменения рыночной среды и потребностей клиентов.

Ключевые аспекты данного процесса:

• сбор и интеграция данных из разнородных источников,
• применение алгоритмов машинного обучения для анализа данных,
• визуализация аналитических результатов,
• формирование прогнозных моделей,
• выявление аномалий и потенциальных рисков,
• подготовка аналитических отчётов и рекомендаций для руководства.

Таким образом, расширенная бизнес-аналитика трансформирует большие объёмы данных в практические инсайты, способствуя повышению конкурентоспособности и эффективности компании. В этом контексте цифровые (программные) решения, такие как платформы расширенной бизнес-аналитики, играют ключевую роль, обеспечивая автоматизацию аналитических процессов и масштабируемость аналитических возможностей в соответствии с растущими потребностями бизнеса.

Платформы расширенной бизнес-аналитики предназначены для автоматизации процессов анализа больших объёмов данных с применением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Они позволяют выявлять скрытые закономерности, тренды и аномалии в данных, которые могут быть неочевидны при использовании традиционных методов анализа, и на основе полученных результатов формировать обоснованные рекомендации для принятия управленческих решений.

Эти системы способствуют повышению эффективности бизнес-процессов, позволяя компаниям оперативно реагировать на изменения рыночной ситуации, оптимизировать ресурсы, минимизировать риски и улучшать стратегическое планирование. Платформы расширенной бизнес-аналитики обеспечивают глубокий анализ данных в режиме реального времени, что даёт возможность принимать взвешенные решения на основе актуальной и всесторонне обработанной информации, а также адаптировать бизнес-стратегию к динамичным условиям рынка.

Платформы расширенной бизнес-аналитики в основном используют следующие группы пользователей:

• руководители высшего звена и топ-менеджеры для стратегического планирования и оценки общего состояния бизнеса;
• специалисты по аналитике и обработке данных для углублённого анализа больших объёмов информации и выявления скрытых закономерностей;
• менеджеры среднего звена для оптимизации рабочих процессов, контроля выполнения KPI и принятия тактических решений;
• отделы маркетинга и продаж для анализа поведения потребителей, прогнозирования спроса и разработки маркетинговых стратегий;
• финансовые аналитики и бухгалтеры для анализа финансовых показателей, прогнозирования денежных потоков и управления рисками.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе платформы расширенной бизнес-аналитики (ПРБА) 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 быть достаточны решения с базовым набором функций и относительно невысокой стоимостью владения, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые решения с возможностью интеграции с существующими информационными системами и поддержкой большого объёма данных. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе могут быть жёсткие требования к безопасности и соответствию регуляторным нормам, в то время как в розничной торговле акцент может быть сделан на аналитике потребительских предпочтений и оптимизации цепочек поставок. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, требования к совместимости с другими системами, уровень квалификации ИТ-персонала и возможности его обучения. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность ПРБА в части поддержки различных методов анализа данных, наличия инструментов для визуализации результатов, возможностей машинного обучения и прогнозирования, а также на качество и доступность технической поддержки и обновлений.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности ПРБА специфике бизнес-процессов компании (например, наличие специализированных модулей для логистики, финансов, маркетинга);
• возможность интеграции с уже используемыми корпоративными информационными системами (ERP, CRM и др.);
• масштабируемость платформы и её способность обрабатывать необходимый объём данных;
• уровень безопасности и соответствие отраслевым стандартам и нормативным требованиям (например, требованиям к защите персональных данных, финансовым нормативам);
• наличие механизмов машинного обучения и алгоритмов для прогнозирования бизнес-показателей;
• инструменты для визуализации данных и создания аналитических отчётов;
• доступность и качество технической поддержки, частота выпуска обновлений и дополнений;
• стоимость владения платформой, включая лицензии, обслуживание и обучение персонала.

Окончательный выбор ПРБА должен базироваться на тщательном анализе текущих и будущих потребностей бизнеса, оценке соотношения затрат и получаемой выгоды, а также на понимании того, насколько платформа способна адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и растущему объёму данных. Важно также предусмотреть возможность тестирования продукта перед внедрением, чтобы убедиться в его соответствии заявленным требованиям и эффективности в реальных рабочих условиях.

Платформы расширенной бизнес-аналитики (ПРБА) предоставляют компаниям мощные инструменты для анализа данных и поддержки принятия решений, существенно повышая эффективность бизнес-процессов и конкурентоспособность. Среди ключевых преимуществ использования ПРБА можно выделить:

• Автоматизация анализа данных. ПРБА позволяют автоматизировать обработку больших объёмов данных, снижая нагрузку на аналитиков и ускоряя процесс получения аналитической информации.
• Выявление скрытых закономерностей. С помощью методов машинного обучения ПРБА обнаруживают неочевидные зависимости и тренды в данных, которые сложно выявить вручную.
• Повышение качества решений. Рекомендации, генерируемые ПРБА, основаны на объективных данных и аналитике, что снижает риск ошибок и повышает обоснованность управленческих решений.
• Ускорение адаптации к изменениям рынка. ПРБА обеспечивают оперативный анализ рыночной ситуации и конкурентной среды, позволяя компании быстрее реагировать на изменения и корректировать стратегию.
• Оптимизация бизнес-процессов. Анализ данных с помощью ПРБА помогает выявить узкие места и неэффективные процессы, что способствует их оптимизации и снижению издержек.
• Улучшение прогнозирования. ПРБА повышают точность прогнозирования спроса, продаж и других ключевых показателей за счёт использования сложных аналитических моделей и алгоритмов.
• Интеграция данных из различных источников. ПРБА объединяют информацию из разнородных систем и баз данных, обеспечивая целостное представление о бизнесе и упрощая анализ комплексных ситуаций.

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

• автоматизация процессов извлечения и обработки неструктурированных данных с применением алгоритмов машинного обучения,
• выявление скрытых закономерностей и трендов в больших объёмах данных с использованием методов data mining и статистического анализа,
• генерация рекомендаций и сценариев действий на основе анализа исторических данных и прогнозирования будущих тенденций,
• визуализация аналитических данных в интерактивном режиме с возможностью динамической корректировки параметров отображения,
• самообучение и адаптация моделей анализа к изменяющимся условиям бизнес-среды и новым типам данных.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке платформ расширенной бизнес-аналитики (ПРБА) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных данных, развития технологий объяснимого ИИ, повышения уровня автоматизации аналитических процессов, расширения применения методов генеративного ИИ для создания аналитических отчётов, углублённой интеграции с системами управления предприятием, развития облачных решений и повышения внимания к вопросам кибербезопасности и защиты данных.

• Интеграция мультимодальных данных. ПРБА будут всё более эффективно обрабатывать и анализировать данные различных типов (текстовые, графические, аудиовизуальные), что позволит получать более полное и всестороннее представление о бизнес-процессах и рыночной ситуации.
• Объяснимый искусственный интеллект. Развитие технологий, позволяющих понимать логику принятия решений ИИ-системами, станет ключевым фактором повышения доверия бизнеса к ПРБА и их более широкого внедрения в критические бизнес-процессы.
• Автоматизация аналитических процессов. Дальнейшая автоматизация рутинных аналитических операций освободит время аналитиков для решения более сложных и стратегически важных задач, повысив общую эффективность работы с данными.
• Генеративный ИИ в аналитике. Применение моделей генеративного ИИ для автоматического создания аналитических отчётов и прогнозов позволит существенно ускорить процесс подготовки информации для принятия решений и повысить его качество.
• Интеграция с системами управления предприятием. Углублённая интеграция ПРБА с ERP, CRM и другими корпоративными системами обеспечит более бесшовный поток данных и улучшит качество аналитической поддержки бизнес-процессов.
• Развитие облачных решений. Переход к облачным платформам расширенной бизнес-аналитики продолжит набирать обороты, обеспечивая гибкость, масштабируемость и снижение затрат на ИТ-инфраструктуру.
• Кибербезопасность и защита данных. В условиях растущего объёма обрабатываемых данных и увеличения числа киберугроз производители ПРБА будут уделять больше внимания разработке и внедрению надёжных механизмов защиты информации.