Системы аналитики больших данных (САБОД)

Программные системы аналитики больших данных (САБОД, англ. Big data analytics, BDA) помогают аналитикам данных и ведущим профильным специалистам анализировать тенденции, закономерности и аномалии прикладных данных и строить практически полезные визуализации.

Аналитика больших данных - это процесс сбора, обработки, анализа и интерпретации большого объёма данных, с целью выделения важных показателей и трендов, определения потенциальных проблем и возможностей для бизнеса.

Данный процесс используется для определения потребностей клиентов, поведения рынка, прогнозирования продаж и оценки эффективности маркетинговых кампаний. Бизнес-процесс аналитики больших данных помогает компаниям принимать обоснованные и эффективные решения, увеличивая свою конкурентоспособность и доходность.

Решения для анализа больших данных могут предлагать функции искусственного интеллекта (ИИ, AI), такие как обработка естественного языка (ОЕЯ, NLP), как вспомогательный интерфейс помощи пользователям без навыков программирования. Эти продукты похожи на платформы бизнес-аналитики в том смысле, что они позволяют пользователям оперировать сложными данными. Результаты анализа могут быть далее представлены в понятных визуализациях, включающих разрозненные структурированные и неструктурированные данные.

Системы аналитики больших данных в основном используют следующие группы пользователей:

• аналитические подразделения крупных и средних предприятий для выявления тенденций в деятельности компании и оптимизации бизнес-процессов;
• исследовательские центры и лаборатории для обработки и анализа результатов экспериментов и наблюдений;
• финансовые учреждения и инвестиционные компании для прогнозирования трендов на рынках и оценки рисков;
• государственные органы и муниципальные учреждения для анализа социально-экономических показателей и планирования развития территорий;
• компании в сфере электронной коммерции и ритейла для изучения поведения потребителей и оптимизации ассортимента;
• телекоммуникационные и IT-компании для анализа пользовательского трафика и улучшения качества предоставляемых услуг;
• медицинские и фармацевтические организации для исследования больших объёмов клинических и биомедицинских данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы аналитики больших данных (САБОД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого и среднего бизнеса могут подойти более простые и гибкие решения с базовым набором функций, тогда как крупным корпорациям и холдингам потребуются масштабируемые системы с высокой производительностью и возможностью обработки петабайтов данных. Также важно учитывать специфику отрасли и соответствующие требования к обработке данных — например, в финансовом секторе критически важна высокая точность и скорость анализа транзакций, в то время как в розничной торговле акцент может быть сделан на анализе покупательского поведения и оптимизации ассортимента.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующими ИТ-инфраструктурами (например, поддержка облачных и локальных решений, интеграция с ERP, CRM и другими корпоративными системами);
• возможности по обработке различных типов данных (структурированные, неструктурированные, полуструктурированные данные, включая текст, изображения, видео);
• наличие инструментов для визуализации данных и создания дашбордов (поддержка интерактивных графиков, диаграмм, карт и других видов визуализаций);
• уровень безопасности и соответствия отраслевым стандартам (например, требования к защите персональных данных, банковские и финансовые стандарты безопасности);
• возможности машинного обучения и искусственного интеллекта для углублённого анализа данных (например, алгоритмы кластеризации, прогнозирования, выявления аномалий);
• масштабируемость и производительность системы (возможность горизонтального и вертикального масштабирования, поддержка распределённых вычислений);
• наличие механизмов для обеспечения качества данных (очистка, валидация, стандартизация данных).

Кроме того, следует обратить внимание на наличие у поставщика системы квалифицированной технической поддержки и обучающих материалов, а также на условия лицензирования и стоимость владения системой в долгосрочной перспективе. Важно также оценить, насколько система способна адаптироваться к изменяющимся бизнес-требованиям и поддерживать интеграцию с будущими технологиями и источниками данных.

Применение системы аналитики больших данных позволяет получать множество выгод, включая:

• Улучшение операционных процессов и повышение эффективности бизнеса через автоматизацию рутинных задач, улучшение качества принимаемых решений и оптимизацию затрат.
• Определение новых возможностей для бизнеса путем выявления и анализа трендов, паттернов и лояльности клиентов.
• Улучшение качества продуктов и услуг через анализ обратной связи, лояльности клиентов и других факторов.
• Более точное прогнозирование тенденций, событий и рисков, что позволяет более точно планировать бизнес-процессы и уменьшить вероятность ошибок и потерь.
• Ускорение развития бизнеса и обеспечение конкурентоспособности путем оптимизации затрат и повышения эффективности рекламных и маркетинговых кампаний.
• Совершенствование управления рисками через анализ статистических данных и прогнозы на основе исторических данных.

Кроме того, система аналитики больших данных может быть полезной для научных исследований, медицинской диагностики, анализа социально-экономических процессов и других областей.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию Систем аналитики больших данных, программный продукт должен:

• Управлять подключением к кластерам (источникам) больших данных;
• Позволять пользователям используя сложные наборы больших данных создавать полезные и понятные визуализации данных, для создания бизнес-отчётов или информационных панелей;
• Подготавливать сведения из больших коллекций данных для дальнейшего использования в платформах бизнес-аналитики.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем аналитики больших данных (САБОД) можно ожидать усиления тенденций, связанных с повышением эффективности обработки и анализа данных, расширением возможностей интеграции с другими системами, а также с развитием методов машинного обучения и искусственного интеллекта для извлечения инсайтов. Среди ключевых трендов:

• Развитие алгоритмов машинного обучения. Углублённое совершенствование алгоритмов для автоматического выявления сложных закономерностей в данных, что позволит повысить точность прогнозов и снизить уровень ложных срабатываний.
• Интеграция с системами интернета вещей (IoT). Расширение возможностей интеграции САБОД с устройствами и сенсорами IoT для анализа потоковых данных в реальном времени и оперативного принятия решений.
• Применение методов объяснимого ИИ. Разработка и внедрение технологий, позволяющих понимать логику работы моделей машинного обучения, что повысит доверие пользователей к результатам анализа и облегчит интерпретацию полученных данных.
• Увеличение объёмов мультимодальных данных. Рост возможностей анализа данных различных типов (текст, изображения, аудио, видео) в рамках единой системы, что расширит сферы применения САБОД.
• Развитие облачных решений для аналитики. Усиление тренда на использование облачных платформ для развёртывания и масштабирования систем аналитики, что обеспечит гибкость и снизит затраты на инфраструктуру.
• Усовершенствование инструментов визуализации данных. Появление новых инструментов и библиотек для создания интерактивных и интуитивно понятных визуализаций, облегчающих восприятие и анализ больших объёмов информации.
• Усиление требований к безопасности данных. Развитие технологий шифрования и защиты данных в системах аналитики, что будет обусловлено ростом объёмов обрабатываемой конфиденциальной информации и ужесточением регуляторных требований.