Системы анализа данных (САД)

Программное обеспечение для анализа данных - это решения, обеспечивающие обработку различных бизнес-данных. Такие системы и сервисы позволяют выделять ключевые особенности изучаемого объекта или процесса для пользователя, а также обнаруживать новые возможности продукта, маркетинговые сегменты, отраслевые вертикали и многое другое.

Анализ данных определяется как процесс автоматизированного/автоматического сбора, очистки, преобразования и моделирования данных для обнаружения полезной информации и принятия управленческих бизнес-решений. Всякий раз, когда принимается очередное деловое решение в повседневной жизни, мы думаем, что произошло в прошлый раз, что будет происходить в дальнейшем. На основании истории и прогноза, ищется и выбирается конкретное решение. Рассмотренный пример - не что иное, как анализ нашего прошлого или будущего и принятие решений на его основе.

Для выполнения анализа могут быть собраны воспоминания о прошлом или планы на будущее, что тоже есть не что иное, как сбор и обработка данных. Все эти операции анализа данных в современный век развития информационных технологий могут выполняться с применением специализированного программного обеспечения - систем анализа данных, и с использованием дополнительных источников данных, открытых баз данных, баз знаний и т.п. В целом, данный процесс, выполняемый аналитиком, руководителем или предпринимателем для отдельно взятой бизнес-цели, называется анализом данных.

Анализ данных может быть направлен на достижение различных целей, стоящих перед бизнесом, и иметь различную глубину разработки вопроса:

• Описательный анализ – описание процесса КАК ЕСТЬ. Фактическое изложение процесса и проблем, которые необходимо решить. Возможность использования формализованных моделей для передачи знаний между сотрудниками во всю широту компании.
• Диагностический анализ – выявление первопричин проблем. Глубокий и детализированный аналитический подход, использующий методы интеллектуального анализа данных для выявления контекста и первопричин бизнес-проблемы.
• Прогностический анализ - прогнозирование на основе исторических данных того, как может развиваться ситуация. Методы, называемые также расширенной аналитикой, используют интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и прогнозное моделирование сценариев.
• Прескриптивный анализ – формирование видения последующих действий. Используя как исторические данные, так и внешнюю информацию, продукт анализа данных может обеспечить расчет необходимых показателей для выстраивания следующих шагов, которые бизнес должен предпринять для решения заявленных проблем.

Системы анализа данных (АД, англ. Data Analysis Systems, DA) позволяют исследовать различные наборы данных, для обнаружения закономерностей, тенденций, корреляций и получения прочих полезных выводов, которые в дальнейшем могут быть использованы при принятии решений, построении прогнозов, планировании, управлении различными объектами и протекающими в них процессами. Программные продукты анализа данных помогают преобразовать сырые данные в работающие идеи, помогая компаниям принимать более обоснованные решения и улучшать ежедневные операции.

При старте работ по анализу данных необходимо в первую очередь определить цели, на основании которых можно формировать требуемые актуальные наборы данных. Для аналитического исследования могут использоваться внутренние (CRM, ERP-системы, инструменты автоматизации маркетинга и другие) и внешние данные, структурированные, полуструктурированные и неструктурированные.

Программное обеспечения аналитики данных должно позволять хранить информацию, полученную из множества источников. Для проведения качественного анализа данных, программные продукты данной категории должны иметь встроенные настраиваемые инструменты по «очистке» данных: удалять дубликаты, выявлять аномалии и несоответствия. Следующим этапом анализа является работа с данными, применение на получаемой выборке методов интеллектуального анализа, поточного анализа и пр.Заключительным этапом является интерпретация результатов анализа данных, которая должна подтвердить или опровергнуть выдвинутые изначально гипотезы, привести разбирающегося в предметной области специалиста или руководителя к конкретным выводам и управленческим решениям.

Системы анализа данных в основном используют следующие группы пользователей:

• руководители и топ-менеджеры компаний для принятия стратегических решений на основе анализа больших объёмов данных и выявления тенденций развития бизнеса;
• аналитики и специалисты по обработке данных в различных отраслях для выявления закономерностей, прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов;
• маркетологи и специалисты по продвижению продуктов для сегментации аудитории, анализа потребительского поведения и разработки эффективных маркетинговых стратегий;
• специалисты в области финансов и инвестиций для анализа рыночных трендов, оценки рисков и прогнозирования доходности инвестиционных портфелей;
• исследователи и учёные в академической среде и научно-исследовательских центрах для обработки и анализа экспериментальных данных, выявления научных закономерностей;
• специалисты в области логистики и управления цепями поставок для оптимизации логистических процессов, прогнозирования спроса и управления запасами;
• представители государственных и муниципальных органов для анализа социально-экономических показателей, планирования бюджетных расходов и оценки эффективности государственных программ.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы анализа данных (САД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти облачные решения с ограниченным функционалом и невысокой стоимостью подписки, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые платформы с возможностью интеграции с существующими информационными системами и высокой степенью кастомизации. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе критически важна поддержка аналитических методов для прогнозирования трендов и управления рисками, в то время как в розничной торговле акцент может быть сделан на анализе покупательского поведения и оптимизации ассортимента. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой, требования к производительности и безопасности данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности системы текущим и перспективным бизнес-задачам (например, наличие инструментов для прогнозирования, сегментации данных, визуализации результатов анализа);
• возможность интеграции с другими используемыми системами (ERP, CRM, системами управления складом и т. д.);
• уровень безопасности и соответствия отраслевым стандартам (например, требованиям к защите персональных данных, финансовым нормативам);
• масштабируемость и гибкость системы (возможность расширения функциональности, увеличения объёма обрабатываемых данных);
• наличие механизмов для работы с большими данными (Big Data) и поддержки распределённых вычислений, если это необходимо;
• удобство интерфейса и доступность обучающих материалов для пользователей разного уровня подготовки;
• стоимость владения системой, включая лицензии, обслуживание и возможные расходы на доработку.

После анализа перечисленных факторов следует провести пилотное внедрение или тестирование выбранного решения на ограниченном объёме данных, чтобы убедиться в его эффективности и выявить возможные проблемы на ранних этапах. Также целесообразно обратить внимание на репутацию разработчика и наличие успешных кейсов внедрения системы в компаниях со схожей отраслевой и организационной спецификой.

Основные преимущества, которые компания может получить, выполняя анализ данных являются:

• Прогнозирование потребностей - благодаря проанализированным данным организация сможет понять потребности клиентов. Данные могут служить лучшему удовлетворению клиентских потребностей, обеспечивая долгосрочные отношения, предвосхищая правильные потребности.
• Предоставление соответствующих продуктов/услуг - с помощью структурированных данных о продажах можно выявить критические тенденции рынка. В соответствии с тенденциями вы можете определить, какой клиент любит какой тип продукта или услуги. Предвидя потребности клиентов и их симпатии и антипатии, можно улучшить качество продуктов и услуг
• Анализ и прогноз бизнес-показателей - организации, располагающие достаточными данными, могут выявлять проблемы с производительностью и предпринимать действенные шаги для их преодоления. Кроме того, если проведённый анализ отображается визуально, результаты обрабатываются быстрее и помогают принимать более обоснованные решения о будущих планах организации.

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

• Извлечение структурированных, плохо структурированных и неструктурированных данных;
• Извлечение данных из различных источников;
• Экспорт извлеченных данных в различные читаемые форматы.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году системы анализа данных продолжат активно развиваться под влиянием новых технологий цифровизации, что позволит глубже анализировать большие объёмы данных, улучшать точность прогнозов и оптимизировать бизнес-процессы.

• Искусственный интеллект и машинное обучение. Применение алгоритмов для автоматизации анализа данных, выявления скрытых закономерностей и прогнозирования тенденций, что повысит точность и скорость принятия решений.
• Обработка естественного языка (NLP). Развитие технологий NLP для анализа текстовых данных, извлечения информации и понимания контекста, что позволит лучше анализировать отзывы клиентов, социальные медиа и другие текстовые источники.
• Распределённые вычисления и облачные платформы. Использование облачных решений для масштабирования вычислительных ресурсов и обеспечения гибкого доступа к системам анализа данных, что снизит затраты на инфраструктуру.
• Визуализация данных. Развитие инструментов для визуализации данных, что упростит интерпретацию результатов анализа и сделает их более доступными для широкого круга пользователей.
• Блокчейн-технологии. Применение блокчейна для обеспечения прозрачности и неизменности данных, что повысит доверие к результатам анализа и обеспечит более высокий уровень безопасности.
• Интернет вещей (IoT). Интеграция с устройствами IoT для анализа данных в реальном времени, что позволит оперативно реагировать на изменения и оптимизировать процессы.