Логотип Soware

Код КППС: 01.07.06

Российские 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 обработки данных

Систем: 44

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

OTRiSetОТР-БИТ

Логотип

OTRiSet — это платформа для создания и публикации интерактивных дашбордов, позволяющая подключать данные, создавать датасеты и чарты, настраивать доступ... Узнать больше проOTRiSet

Посмотреть

KvantDetectionКвант Программ

Логотип

KvantDetection — это программный продукт для предиктивной аналитики и обработки Big Data, автоматизирующее выявление отклонений в работе оборудования... Узнать больше проKvantDetection

Посмотреть

Зонд2015Газпром Автоматизация

Логотип

Зонд2015 — это SCADA-система для диспетчерского контроля и сбора технологических данных, обеспечивающая обработку информации, архивацию, визуализацию процессов и управление объектами... Узнать больше проЗонд2015

Посмотреть

AcceleraКУБ Солюшенс

Логотип

Accelera — это платформа управления бизнес-процессами для автоматизации решений, поддерживающая low-code/no-code разработку, обработку событий и интеграцию данных... Узнать больше проAccelera

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

EcoDPIOS-DCРДП.РУ

Логотип

EcoDPIOS-DC — это программный продукт для построения системы сбора и анализа статистических данных с микросервисной архитектурой, предназначено для фильтрации трафика и выявления DDoS-угроз... Узнать больше проEcoDPIOS-DC

Посмотреть

InnDataInnostage Центр Разработок

Логотип

InnData — это платформа для работы с большими данными, предназначенная для их сбора, хранения, обработки и визуализации, включая применение машинного обучения, для корпоративных пользователей... Узнать больше проInnData

Посмотреть

TalismanИнститут системного программирования им. В.П. Иванникова

Логотип

Talisman — это платформа для построения информационно-аналитических систем, автоматизирующая обработку данных и управление знаниями в корпоративной среде... Узнать больше проTalisman

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

СОППОСМАРТ-НП

Логотип

СОППО — это программный продукт для оптимизации производственного планирования на промышленных предприятиях, анализирующее данные и прогнозирующее сценарии работы объектов... Узнать больше проСОППО

Посмотреть

ТРОПАССТропасс

Логотип

ТРОПАСС — это цифровая платформа для разработки прогнозов с помощью ИИ, развёртывания ИИ-сервисов и симуляции сценариев пользователями и разработчиками... Узнать больше проТРОПАСС

Посмотреть

Бизнес-аналитикОблачные Технологии

Логотип

Бизнес-аналитик — это платформа для бизнес-аналитики, позволяющая пользователям без технической экспертизы собирать, обрабатывать данные и формировать отчёты... Узнать больше проБизнес-аналитик

Посмотреть

FLEXGISФлексгис

Логотип

FLEXGIS — это геоинформационная система для работы с геоданными и создания интерактивных карт с помощью удобного конструктора... Узнать больше проFLEXGIS

Посмотреть

VaulteeАггрегион РУС

Логотип

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

Посмотреть

TargetAdsТаргет АДС

Логотип

TargetAds — это платформа для аналитики и верификации медийной рекламы, обеспечивающая отслеживание эффективности кампаний и атрибуцию каналов с кросс-девайсным отслеживанием... Узнать больше проTargetAds

Посмотреть

OTRi.DIОТР Интеграция

Логотип

OTRi.DI — это ETL-платформа для разработки процессов извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников в целевые БД и ресурсы... Узнать больше проOTRi.DI

Посмотреть

OTRi.DGОТР Интеграция

Логотип

OTRi.DG — это система управления данными для извлечения метаданных, контроля их качества и анализа происхождения, предназначенная для организаций... Узнать больше проOTRi.DG

Посмотреть

SaluteEyeСбербанк

Логотип

SaluteEye — это SaaS-сервис для управления данными организации, обеспечивающий сбор, обработку, хранение, аналитику и визуализацию данных, ориентирован на корпоративные задачи... Узнать больше проSaluteEye

Посмотреть

GGIНовосибирский Государственный Университет, НГУ

Логотип

GGI — это сервер для координации модульных приложений, обеспечивающий обмен геолого-геофизическими данными между ними... Узнать больше проGGI

Посмотреть

Dat.axАксеникс Инновации

Логотип

Dat.ax — это платформа для работы с данными, предназначенная для корпоративных клиентов. Позволяет управлять метаданными, ETL-процессами и ML-моделями... Узнать больше проDat.ax

Посмотреть

NDBC.BIЭндибиси

Логотип

NDBC.BI — это система для анализа и визуализации данных, предназначенная для формирования отчётности и мониторинга бизнес-процессов в компании... Узнать больше проNDBC.BI

Посмотреть

GigaEyeСбербанк

Логотип

GigaEye — это платформа для управления данными, предназначенная для исследований в сфере машинного обучения, обеспечивает сбор, хранение, обработку и аналитику разнородных данных... Узнать больше проGigaEye

Посмотреть

WebLabВеблаб

Логотип

WebLab — это платформа для создания и продвижения лендингов, управления трафиком и взаимодействия с клиентами, включающая CRM-функционал и инструменты аналитики... Узнать больше проWebLab

Посмотреть

RT.DataLakeРостелеком

Логотип

RT.DataLake — это платформа для хранения и обработки больших данных, обеспечивающая быструю обработку неструктурированных массивов и подготовку данных для интеграции с другими системами... Узнать больше проRT.DataLake

Посмотреть

SceptorОС ГРУП

Логотип

Sceptor — это система CEP для обработки и корреляции событий из различных источников, управления инцидентами и формирования аналитических отчётов... Узнать больше проSceptor

Посмотреть

WideTrackЭнергокруг

Логотип

WideTrack — это система для сбора, хранения и анализа BigData телеметрии, обеспечивающая обработку данных в реальном времени для промышленных предприятий... Узнать больше проWideTrack

Посмотреть

Крибрум.ОбъектыКрибрум

Логотип

Крибрум.Объекты — это система мониторинга интернет-контента, предназначенная для сбора и анализа упоминаний объектов с учётом морфологии и опечаток, определения эмоциональной окраски и категоризации данных... Узнать больше проКрибрум.Объекты

Посмотреть

Крибрум.ЗеркалоКрибрум

Логотип

Крибрум.Зеркало — это система для анализа аккаунтов в социальных сетях, построения их социально-психологических портретов и выявления рисков... Узнать больше проКрибрум.Зеркало

Посмотреть

OT.ПЛАТФОРМАОткрытые Технологии 98

Логотип

OT.ПЛАТФОРМА — это платформа для работы с данными, предназначенная для сбора, анализа и визуализации больших данных и создания отраслевых приложений... Узнать больше проOT.ПЛАТФОРМА

Посмотреть

WireGeoВайргео

Логотип

WireGeo — это облачная платформа для интеграции «умных» устройств в геоинформационное пространство, предназначенная для создания управляемой инфраструктуры объектов... Узнать больше проWireGeo

Посмотреть

Techcrowd.aiТехкрауд Эйай

Логотип

Techcrowd.ai — это система для мониторинга и анализа рисков предприятия, использующая ИИ для обработки внутренних данных и формирования дашбордов... Узнать больше проTechcrowd.ai

Посмотреть

TenDataAIТендата

Логотип

TenDataAI — это система интеллектуального анализа данных для автоматизации сбора, проверки и скоринга контента с использованием ИИ и BigData, интегрируемая через API... Узнать больше проTenDataAI

Посмотреть

WINDYNAMICКвант Программ

Логотип

WINDYNAMIC — это платформа для разработки ПО автоматизированных систем мониторинга, диагностики и прогнозирования состояния активов и технологических процессов... Узнать больше проWINDYNAMIC

Посмотреть

ЛАН.Интернет-АрхивЭлетек

Логотип

ЛАН.Интернет-Архив — это система для хранения и обработки больших массивов интернет-данных с функциями поиска, индексации и контент-анализа... Узнать больше проЛАН.Интернет-Архив

Посмотреть

Показано систем: 40 из 44

Сравнить

Руководство по выбору Систем обработки данных

  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
    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.
    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.
    Администрирование
    Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
  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