Прочие системы аналитики (ПСА)

Прочее программное обеспечение для аналитики и анализа может использоваться в пределах всей компании для решения специализированных аналитических задач.

Прочая аналитика как деятельность представляет собой совокупность методов и инструментов, направленных на сбор, обработку и интерпретацию данных для решения специфических аналитических задач в рамках компании. Она позволяет выявлять закономерности, тренды и аномалии в данных, оценивать эффективность бизнес-процессов, прогнозировать развитие ситуации и принимать обоснованные управленческие решения. Прочая аналитика может охватывать различные аспекты деятельности организации — от анализа финансовых показателей и клиентской базы до изучения эффективности маркетинговых кампаний и оптимизации логистических цепочек.

Среди задач, которые решает прочая аналитика:

• выявление скрытых закономерностей в больших объёмах данных,
• прогнозирование спроса и трендов на рынке,
• оценка эффективности работы подразделений и сотрудников,
• оптимизация бизнес-процессов и снижение издержек,
• анализ поведения клиентов и сегментация аудитории,
• выявление потенциальных рисков и возможностей для развития,
• мониторинг ключевых показателей эффективности (KPI).

Таким образом, прочая аналитика является важным инструментом для повышения конкурентоспособности и эффективности компании. В условиях растущего объёма данных и усложнения бизнес-процессов роль цифровых (программных) решений для аналитической деятельности становится всё более значимой, поскольку они позволяют автоматизировать обработку информации, ускорить процесс принятия решений и повысить их обоснованность.

Прочие системы аналитики предназначены для решения специализированных аналитических задач в рамках компании. Они позволяют обрабатывать и анализировать данные, которые не охватываются стандартными системами бизнес-аналитики и отчётности, и предоставляют инструменты для глубокого анализа в различных областях деятельности организации, включая финансовое планирование, управление ресурсами, оценку эффективности бизнес-процессов и прогнозирование рыночных тенденций.

Эти системы могут интегрироваться с другими корпоративными информационными системами, обеспечивая комплексный подход к анализу данных и позволяя получать более полное и объективное представление о состоянии бизнеса и внешних факторов влияния. Благодаря гибкости и настраиваемости прочие системы аналитики способны адаптироваться под уникальные требования компании и специфические задачи, которые возникают в процессе её деятельности, что делает их важным инструментом для поддержки принятия управленческих решений и оптимизации работы организации.

Прочие системы аналитики в основном используют следующие группы пользователей:

• руководители высшего звена и топ-менеджмент для стратегического планирования и оценки общего состояния бизнеса;
• специалисты аналитических отделов и департаментов для углублённого анализа данных и выявления тенденций;
• менеджеры среднего звена для мониторинга ключевых показателей эффективности (KPI) и принятия оперативных решений;
• специалисты в области финансов и бухгалтерии для анализа финансовых потоков, бюджетирования и прогнозирования;
• сотрудники отделов маркетинга и продаж для анализа рынка, поведения потребителей и эффективности маркетинговых кампаний;
• специалисты по управлению рисками для идентификации и оценки потенциальных угроз для бизнеса;
• IT-специалисты и разработчики для анализа работы информационных систем, выявления узких мест и оптимизации архитектуры.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Прочие системы аналитики (ПСА) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных корпораций с разветвлённой структурой и множеством бизнес-процессов потребуются более мощные и масштабируемые решения, в то время как для малого и среднего бизнеса могут подойти более простые и доступные по стоимости продукты. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе могут быть необходимы системы с поддержкой сложных математических моделей и высокой точностью расчётов, в то время как в розничной торговле акцент может быть сделан на анализе больших объёмов данных о продажах и поведении потребителей. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, совместимость с другими системами, требования к безопасности и защите данных. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность и набор аналитических инструментов, предоставляемых системой, а также на возможности визуализации данных и формирования отчётности.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности ПСА текущим и перспективным бизнес-задачам компании;
• наличие модулей или инструментов для решения специфических отраслевых задач (например, прогнозирования спроса, анализа рыночных тенденций, оценки эффективности маркетинговых кампаний);
• возможность интеграции с другими корпоративными системами (ERP, CRM, системами управления складом и т. д.);
• масштабируемость и гибкость системы для адаптации к росту бизнеса и изменению требований;
• уровень безопасности и соответствие нормативным требованиям (например, требованиям к защите персональных данных, отраслевым стандартам и регламентам);
• наличие механизмов для работы с большими объёмами данных и обеспечения высокой производительности;
• возможности для кастомизации и настройки системы под специфические нужды бизнеса;
• качество и удобство пользовательского интерфейса, доступность обучающих материалов и поддержки пользователей.

После анализа перечисленных факторов можно сформировать перечень критериев, которым должен соответствовать ПСА, и на их основе провести сравнительный анализ доступных на рынке решений. Важно также предусмотреть возможность тестирования продукта перед внедрением, чтобы убедиться в его эффективности и удобстве использования в реальных рабочих условиях.

Прочие системы аналитики (ПСА) предоставляют компаниям инструменты для углублённого анализа данных и оптимизации бизнес-процессов. Их применение позволяет решать специализированные аналитические задачи, повышать эффективность работы и принимать обоснованные управленческие решения. Среди ключевых преимуществ ПСА можно выделить:

• Улучшение качества данных для принятия решений. ПСА обеспечивают комплексную обработку и анализ данных, что позволяет получать более точные и актуальные сведения для стратегического и операционного планирования.
• Автоматизация аналитических процессов. Системы позволяют автоматизировать рутинные процедуры сбора и анализа данных, снижая трудозатраты и вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.
• Повышение гибкости аналитических возможностей. ПСА адаптируются под специфические задачи бизнеса, позволяя разрабатывать и внедрять индивидуальные аналитические модели и алгоритмы.
• Интеграция данных из различных источников. Системы обеспечивают объединение информации из разнородных источников, создавая единую аналитическую платформу для комплексного анализа.
• Ускорение процесса анализа данных. За счёт применения современных алгоритмов и технологий обработки данных ПСА сокращают время, необходимое для анализа больших объёмов информации.
• Поддержка принятия обоснованных управленческих решений. Детальный анализ данных, предоставляемый ПСА, помогает руководству компании оценивать текущее состояние бизнеса, выявлять тенденции и прогнозировать развитие ситуации.
• Оптимизация бизнес-процессов. На основе аналитики, полученной с помощью ПСА, можно выявлять узкие места и неэффективные процессы, что способствует их оптимизации и повышению общей производительности компании.

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

• поддержка специализированных алгоритмов обработки данных, адаптированных под конкретные аналитические задачи компании,
• возможность работы с нестандартными форматами данных и их преобразование для анализа,
• инструменты для глубокого анализа взаимосвязей между различными наборами данных,
• механизмы визуализации результатов анализа в нестандартных форматах, удобных для интерпретации специфической информации,
• функционал для моделирования и прогнозирования на основе исторических данных с учётом специфических факторов бизнеса.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке прочих систем аналитики (ПСА) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных данных, развития технологий объяснимого ИИ, повышения уровня автоматизации аналитических процессов, расширения применения методов предиктивной аналитики, углубления интеграции с системами управления данными, развития облачных решений и повышения внимания к вопросам кибербезопасности аналитических систем.

• Интеграция мультимодальных данных. Системы будут всё более эффективно объединять и анализировать данные различных типов (текст, изображения, аудио), что позволит получать более полное и точное представление о ситуации и принимать обоснованные решения.
• Объяснимый ИИ. Развитие алгоритмов, которые не только предоставляют результаты анализа, но и объясняют логику их получения, будет способствовать повышению доверия к системам аналитики и их более широкому применению в критически важных областях.
• Автоматизация аналитических процессов. Увеличение доли автоматизированных процессов в аналитике снизит зависимость от человеческого фактора, ускорит обработку данных и позволит аналитикам сосредоточиться на интерпретации результатов и разработке стратегий.
• Предиктивная аналитика. Расширение применения методов прогнозирования на основе исторических данных поможет компаниям предвидеть тенденции рынка, оптимизировать запасы, планировать производство и улучшать качество обслуживания клиентов.
• Интеграция с системами управления данными. Тесная интеграция ПСА с системами управления данными (СУД) обеспечит более эффективный доступ к данным, их обработку и анализ, что повысит общую производительность аналитических процессов.
• Облачные решения. Дальнейшее развитие облачных технологий позволит компаниям гибко масштабировать аналитические мощности в зависимости от текущих потребностей, снижая при этом капитальные затраты на ИТ-инфраструктуру.
• Кибербезопасность аналитических систем. Усиление мер по защите данных и аналитических систем от киберугроз станет приоритетом, поскольку объём и ценность анализируемой информации продолжают расти, а риски утечек и взломов увеличиваются.