Логотип Soware

Код КППС: 01.07.06

Системы обработки данных (СОД)

Системы обработки данных (СОД, англ. Data Processing Systems, DP) — это программные комплексы для автоматизированной трансформации, фильтрации и агрегации данных из различных источников. Они обеспечивают выполнение вычислительных операций, преобразование форматов и подготовку информации к анализу или дальнейшей передаче в целевые системы.

Сравнение

Систем: 37

DATASKAIСколковский Институт Науки и Технологий, Сколтех

Логотип

DATASKAI — это платформа для создания и управления ML-решениями в промышленности, обеспечивающая сбор, хранение и обработку индустриальных данных, масштабируемость и интеграцию с различными ИС.. Узнать больше проDATASKAI

Посмотреть

EasyMorphEasyMorph

Логотип

EasyMorph — это инструмент для трансформации и обработки данных, сочетающий простоту Excel, мощь СУБД и гибкость языка программирования, ориентирован на пользователей без технического бэкграунда.. Узнать больше проEasyMorph

Посмотреть

ВРТехВР Технологии

Логотип

ВРТех — это система веб-аналитики, предназначенная для сбора данных о посетителях сайта и их поведении, предоставляет API для работы со статистикой.. Узнать больше проВРТех

Посмотреть

DataFlowДата Флоу

Логотип

DataFlow — это платформа для управления потоками данных, позволяющая автоматизировать обработку данных и машинное обучение в low-code/no-code режиме для бизнес-пользователей.. Узнать больше проDataFlow

Посмотреть

Phoenix.DataФеникс

Логотип

Phoenix.Data — это платформа для визуализации и анализа данных, предназначенная для госорганов, юрлиц и ИП, позволяющая обрабатывать обезличенные данные из разных источников.. Узнать больше проPhoenix.Data

Посмотреть

CedrusDataКверифай ЛАБС

Логотип

CedrusData — это распределённая платформа для анализа данных предприятия, позволяющая выполнять федеративные SQL-запросы к различным источникам данных.. Узнать больше проCedrusData

Посмотреть

DEERAYДирэй

Логотип

DEERAY — это омниканальная платформа для речевой и текстовой аналитики, предназначенная для оценки коммуникаций с клиентами и выявления их потребностей.. Узнать больше проDEERAY

Посмотреть

СберИмпульсСбербанк

Логотип

СберИмпульс — это корпоративная система для максимизации B2B-продаж, анализирующая данные с применением ИИ и помогающая подбирать покупателей и поставщиков.. Узнать больше проСберИмпульс

Посмотреть

Р13.САТУРНРассвет 13

Логотип

Р13.САТУРН — это платформа для работы с большими данными, предназначенная для оркестрации ETL-процессов, пакетной обработки данных и создания аналитических витрин. Используется компаниями для построения фабрик данных.. Узнать больше проР13.САТУРН

Посмотреть

ДефектоскопИнновационные Технологии

Логотип

Дефектоскоп — это клиент-серверное ПО для обработки и визуализации данных диагностики труб, позволяющее анализировать сигналы, выявлять дефекты и формировать отчёты, предназначено для специалистов в области контроля состояния трубопроводов.. Узнать больше проДефектоскоп

Посмотреть

ИндексЛогРР-Тех

Логотип

ИндексЛог — это платформа для сбора, трансформации, хранения и поиска данных в формате JSON, предназначенная для ИТ-специалистов и аналитиков.. Узнать больше проИндексЛог

Посмотреть

Скоринг-2Стандартпроект

Логотип

Скоринг-2 — это программный продукт для анализа данных о нарушениях, обрабатывающее информацию с КВФ и маршрутизирующее данные для администрирования нарушений.. Узнать больше проСкоринг-2

Посмотреть

VaulteeАггрегион РУС

Логотип

Vaultee — это система распределённой обработки данных для обеспечения конфиденциальности и контроля при совместной работе с данными.. Узнать больше проVaultee

Посмотреть

Informatica Enterprise Data PreparationInformatica

Логотип

Informatica Enterprise Data Preparation — это инструмент подготовки данных, предназначенный для обработки и структурирования информации в корпоративных системах с применением ИИ.. Узнать больше проInformatica Enterprise Data Preparation

Посмотреть

SAP Agile Data PreparationSAP SE

Логотип

SAP Agile Data Preparation — это инструмент для подготовки данных, упрощающий очистку, трансформацию и обогащение данных в бизнес-процессах компаний.. Узнать больше проSAP Agile Data Preparation

Посмотреть

One Data AI-Powered Data Product BuilderOne Data

Логотип

One Data AI-Powered Data Product Builder — это инструмент для подготовки данных, автоматизирующий создание и управление данными с помощью ИИ, устраняющий разрозненность данных и облегчающий взаимодействие экспертов и бизнес-пользователей.. Узнать больше проOne Data AI-Powered Data Product Builder

Посмотреть

Smarten Self Serve Data PreparationElegant MicroWeb

Логотип

Smarten Self Serve Data Preparation — это инструмент для самостоятельной подготовки данных, обеспечивающий автоматизацию ETL-процессов и очистку данных для бизнес-аналитики.. Узнать больше проSmarten Self Serve Data Preparation

Посмотреть

Predictly Tech LAbs Data AnnotationPredictly Tech LAbs

Логотип

Predictly Tech LAbs Data Annotation — это инструмент подготовки данных, преобразующий неструктурированную информацию в операционные руководства с применением NLP и ML.. Узнать больше проPredictly Tech LAbs Data Annotation

Посмотреть

BDM HealthBluemetrix

Логотип

BDM Health — это инструмент подготовки данных, предназначенный для организаций, работающих с большими данными, помогает в администрировании систем и разработке аналитических приложений.. Узнать больше проBDM Health

Посмотреть

Indigo DQM Data Management SystemIndigo DQM

Логотип

Indigo DQM Data Management System — это система управления данными для бизнеса, обеспечивающая обработку, анализ, преобразование и безопасное хранение данных различных форматов.. Узнать больше проIndigo DQM Data Management System

Посмотреть

Rapid Insight ConstructRapid Insight

Логотип

Rapid Insight Construct — это инструмент подготовки данных для построения прогнозных моделей и проведения сложного анализа данных, ориентированный на пользователей с разным уровнем навыков.. Узнать больше проRapid Insight Construct

Посмотреть

Zaloni ArenaZaloni

Логотип

Zaloni Arena — это платформа DataOps для управления данными, обеспечивающая каталогизацию, самообслуживание и автоматизированное управление, ускоряющая аналитику и снижающая ИТ-затраты.. Узнать больше проZaloni Arena

Посмотреть

Cloud Dataprep by TrifactaGoogle

Логотип

Cloud Dataprep by Trifacta — это инструмент подготовки данных, автоматизирующий очистку, преобразование и анализ больших объёмов данных для аналитиков и специалистов по работе с данными.. Узнать больше проCloud Dataprep by Trifacta

Посмотреть

Quest Toad Data PointQuest Software

Логотип

Quest Toad Data Point — это инструмент подготовки данных, упрощающий конвертацию данных в аналитические инсайты для ИТ-специалистов и аналитиков.. Узнать больше проQuest Toad Data Point

Посмотреть

DDS IRISTrinity Life Sciences

Логотип

DDS IRIS — это инструмент подготовки данных для сектора life sciences, обеспечивающий бенчмаркинг и анализ информации в отрасли... Узнать больше проDDS IRIS

Посмотреть

DDS TerraTrinity Life Sciences

Логотип

DDS Terra — это инструмент подготовки данных для сектора life sciences, обеспечивающий бенчмаркинг и аналитическую поддержку решений.. Узнать больше проDDS Terra

Посмотреть

Trifacta Wrangler EnterpriseTrifacta

Логотип

Trifacta Wrangler Enterprise — это инструмент подготовки данных, автоматизирующий их очистку и преобразование для последующего анализа организациями и специалистами.. Узнать больше проTrifacta Wrangler Enterprise

Посмотреть

Alteryx Analytics HubAlteryx

Логотип

Alteryx Analytics Hub — это платформа для подготовки и анализа данных, позволяющая создавать рабочие процессы через визуальный интерфейс и масштабировать аналитику.. Узнать больше проAlteryx Analytics Hub

Посмотреть

Alteryx Machine LearningAlteryx

Логотип

Alteryx Machine Learning — это платформа для подготовки и анализа данных, позволяющая создавать рабочие процессы с помощью визуального интерфейса и получать аналитические инсайты.. Узнать больше проAlteryx Machine Learning

Посмотреть

Explorium Signal StudioExplorium

Логотип

Explorium Signal Studio — это инструмент подготовки данных, автоматизирующий поиск значимых индикаторов для аналитических решений и стратегий бизнеса.. Узнать больше проExplorium Signal Studio

Посмотреть

Explorium External Data PlatformExplorium

Логотип

Explorium External Data Platform — это платформа для подключения и консолидации данных, обеспечивающая доступ к мировым источникам данных и автоматизированный поиск значимых индикаторов для аналитики и стратегий выхода на рынок.. Узнать больше проExplorium External Data Platform

Посмотреть

Enterprise Data MasteringTamr

Логотип

Enterprise Data Mastering — это платформа MDM с применением ИИ для создания унифицированных точных записей в сложных данных предприятий... Узнать больше проEnterprise Data Mastering

Посмотреть

Infosphere Advanced Data PreparationIBM

Логотип

Infosphere Advanced Data Preparation — это инструмент для подготовки данных, обеспечивающий их очистку, трансформацию и обогащение в корпоративных системах... Узнать больше проInfosphere Advanced Data Preparation

Посмотреть

SAS Data PreparationSAS

Логотип

SAS Data Preparation — это инструмент для подготовки данных, обеспечивающий их очистку, трансформацию и обогащение для последующего анализа в организациях... Узнать больше проSAS Data Preparation

Посмотреть

JMPJMP Statistical Discovery

Логотип

JMP — это программное обеспечение для статистического анализа данных, обеспечивающее доступ к данным, их обработку и визуализацию, предназначено для учёных и инженеров... Узнать больше проJMP

Посмотреть

Microsoft Purview AuditMicrosoft Corporation

Логотип

Microsoft Purview Audit — это инструмент аудита, предназначенный для отслеживания и анализа действий с данными в корпоративной среде, обеспечивает защиту от киберугроз... Узнать больше проMicrosoft Purview Audit

Посмотреть

PlaidCloudPlaidCloud

Логотип

PlaidCloud — это инструмент подготовки данных для финансового моделирования, оптимизирующий бизнес-процессы и повышающий операционную эффективность компаний... Узнать больше проPlaidCloud

Посмотреть
Сравнить

Руководство по выбору

  1. Определение

    Системы обработки данных (СОД, англ. Data Processing Systems, DP) — это программные комплексы для автоматизированной трансформации, фильтрации и агрегации данных из различных источников. Они обеспечивают выполнение вычислительных операций, преобразование форматов и подготовку информации к анализу или дальнейшей передаче в целевые системы.

  2. Бизнес-процесс

    Обработка данных как деятельность представляет собой комплекс операций, направленных на преобразование исходной информации в форму, пригодную для анализа, хранения или передачи. Она включает в себя сбор данных из различных источников, их фильтрацию, агрегацию, трансформацию форматов, выполнение вычислительных и логических операций, а также подготовку информации для последующего использования в корпоративных информационных системах, аналитических платформах или других целевых системах. Обработка данных лежит в основе функционирования многих бизнес-процессов и является ключевым элементом в работе с информационными ресурсами организации.

    Обработка данных как процесс, позволяет фокусироваться на следующих аспектах деятельности:

    • сбор данных из разнородных источников,
    • фильтрация и очистка данных от ошибок и аномалий,
    • преобразование данных в единый формат,
    • агрегация и суммирование данных для получения обобщённых показателей,
    • выполнение расчётов и аналитических операций,
    • обеспечение интеграции данных с другими системами и сервисами,
    • подготовка данных для аналитических и управленческих задач.

    Эффективность обработки данных во многом определяется качеством используемых программных решений. Современные системы обработки данных (СОД) позволяют автоматизировать большую часть процессов, повысить скорость и точность работы с информацией, обеспечить масштабируемость и гибкость при работе с растущими объёмами данных. Цифровые (программные) решения играют важную роль в оптимизации процессов обработки данных, позволяя организациям оперативно реагировать на изменения внешней среды и внутренних требований бизнеса.

  3. Назначение и цели использования

    Системы обработки данных предназначены для автоматизированной трансформации, фильтрации и агрегации данных, получаемых из разнородных источников. Они позволяют осуществлять комплексную обработку информации, выполняя вычислительные операции, преобразуя данные из одного формата в другой и подготавливая их для последующего анализа или передачи в целевые системы.

    Функциональное предназначение СОД заключается в обеспечении эффективного управления данными и оптимизации процессов их обработки в информационных системах организаций. Такие системы способствуют снижению временных и ресурсных затрат на рутинные операции с данными, повышают точность и скорость их обработки, а также обеспечивают совместимость данных между различными информационными системами и платформами.

  4. Типизация и разновидности
    Системы обработки больших данных
    Системы обработки больших данных (СОБД, англ. Big Data Processing Systems, BigData) – это комплекс программных и аппаратных средств, предназначенных для сбора, хранения, обработки и анализа больших объёмов данных. Они позволяют выявлять закономерности, тренды и ценную информацию, которые могут быть недоступны при использовании традиционных методов обработки данных, и применяются в различных областях, включая бизнес, науку, медицину и государственное управление.
    Средства подготовки данных
    Средства подготовки данных (СПД, англ. Data Preparation Tools, DP) — это программные решения для очистки, интеграции и преобразования сырых данных из различных источников в структурированный формат. Они обеспечивают профилирование данных, устранение ошибок, нормализацию, обогащение и подготовку наборов информации для анализа, машинного обучения и бизнес‑отчётности.
  5. Функции и возможности
    Администрирование
    Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
    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
    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
  6. Технологические тренды

    По оценке аналитиков Soware, в 2026 году на рынке систем обработки данных (СОД) можно ожидать усиления тенденций, связанных с повышением эффективности обработки больших объёмов данных, интеграцией технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, развитием облачных решений, усилением требований к безопасности и конфиденциальности данных, а также расширением возможностей для работы с разнородными источниками информации.

    Системы обработки данных в 2026 году будут развиваться с высоким фокусом внимания на следующие тренды:

    • Интеграция ИИ и машинного обучения. СОД будут активнее использовать алгоритмы машинного обучения для автоматизации анализа данных, выявления закономерностей и прогнозирования, что повысит точность и скорость обработки информации.
    • Развитие облачных платформ. Увеличение доли облачных решений позволит масштабировать системы обработки данных, упростит доступ к вычислительным ресурсам и снизит затраты на инфраструктуру.
    • Повышение требований к безопасности. В условиях роста объёмов данных и киберугроз разработчики СОД будут уделять больше внимания шифрованию, аутентификации и другим механизмам защиты информации.
    • Работа с разнородными данными. СОД будут предоставлять более гибкие инструменты для интеграции и обработки данных из различных источников, включая неструктурированные и полуструктурированные данные.
    • Автоматизация ETL-процессов. Системы будут предлагать более продвинутые инструменты для извлечения, трансформации и загрузки данных, что упростит подготовку информации для анализа и принятия решений.
    • Применение технологий распределённых вычислений. Распределённые вычислительные сети позволят обрабатывать данные с высокой скоростью и эффективностью, особенно в случаях, когда требуется обработка огромных объёмов информации.
    • Развитие технологий потоковой обработки данных. СОД будут обеспечивать более эффективную обработку данных в режиме реального времени, что важно для отраслей, где критична скорость принятия решений.
  7. Системы по странам происхождения