Anaconda — это платформа управления пакетами приложений анализа данных (для языков Python и R) с открытым исходным кодом. Система позволяет специалистам по обработке данных быстро разворачивать проекты машинного обучения, предоставляя необходимую информацию для лиц, принимающих решения.
Megaputer PolyAnalyst — это российская low-code платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстовых документов, а также построения интерактивных отчётов, не требующая навыков программирования.
Современное программное обеспечение может быть развёрнуто на различных аппаратных платформах. Облако (SaaS) - это аппаратная платформа, представляющая собой один или несколько серверов, находящихся в зоне ответственности оператора программного продукта, который одновременно выполняет разворачивание и сопровождение данной многопользовательской программной системы. Обычно, ПО на облачной инфраструктуре представляет собой онлайн-сервис и предлагается для использования в аренду (англ. Software-as-a-Service). Сервер предприятия - это аппаратная платформа, находящаяся в зоне ответственности компании-потребителя программного продукта. Для использования ПО на собственном сервере компания-разработчик продаёт лицензию на использование программного решения и предоставляет в распоряжение потребителя серверный программный дистрибутив. Для установки ПО на сервер обычно требуются глубокие знания в области информационных технологий. Персональный компьютер (ПК) - программное обеспечение, разворачиваемое на ПК обычно является однопользовательской программой. Такие программные продукты привычны, и устанавливаются из установочного файла или с использованием установочного диска. Для установки системы на ПК обычно не требуется высоких технических компетенций. Мобильное устройство - развёртывание современного ПО на мобильных устройствах (смартфонах, планшетах) обычно производится с использованием маркетплейсов программных приложений (англ. App Marketplace) и штатных установочных средств мобильной операционной системы. Для установки системы на мобильное устройство обычно не требуется высоких технических компетенций.
Сервер предприятия, Персональный компьютер
Облако (SaaS), Сервер предприятия, Персональный компьютер
Интерфейс
Любое программное обеспечение специально приспособлено для использования на конкретных операционных системах, обладающих своими типовыми элементами графического интерфейса. Наиболее популярными операционными системами являются: Windows, Linux, macOS, Android, iOS. Кроме того, чтобы достичь возможности использования ПО на разных платформах, программные продукты могут обладать веб-интерфейсом, - такие системы могут использоваться из любого веб-браузера на любой операционной системе, однако они обычно уступают в скорости работы и средствах выразительности.
macOS, Windows, Linux, Веб-браузер
Windows, Linux, Веб-браузер
Тарификация
Принципы тарификации за использование продукта
Бесплатно, По запросу, Ежегодная оплата
Единовременная оплата, По запросу, Ежегодная оплата
Свободное ПО
Программный код некоторых систем размещается и распространяется “свободно” на условиях установленной разработчиком лицензии. Открытый исходный код (англ. Open Source Software) или готовый дистрибутив таких систем может быть загружен из открытого Интернет-репозитория (GitHub, Sourceforge и прочих) и использован любой компанией бесплатно. Однако стоит учитывать, что сборка, разворачивание и доработка свободного ПО требуют компетенций и значительных временных ресурсов.
Демо версия
Наличие у продукта демонстрационной версии (демо-версии) позволяет получить временный доступ к программному продукту в тестовой зоне с использованием фиктивных данных или с ограниченными функциональными возможностями. Такой демо-доступ позволяет самостоятельно ознакомиться с интерфейсом и функциональностью программного продукта, чтобы получить вывод о соответствии ПО собственным потребностям и ожиданиям.
Пробная версия
Наличие у продукта пробной версии (т.н. триал) обеспечивает временный доступ к полнофункциональному программному продукту с возможностью использования реальных данных. Такой пробный доступ позволяет опробовать программную систему в действии. По результатам срока опытной эксплуатации можно сделать вывод о соответствии ПО имеющимся деловым потребностям.
Рынки
География рыночного присутствия продукта
Китай, Азербайджан, Киргизия, Украина, Армения, Россия, Узбекистан, Казахстан, Белоруссия, США, Мир
Китай, Австралия, Азербайджан, Южная Корея, Новая Зеландия, Киргизия, Украина, Эстония, Армения, Таджикистан, Великобритания, Канада, Испания, Грузия, Россия, Узбекистан, Литва, Казахстан, Латвия, Белоруссия, США, Мир
Реестр российского ПО
Единый реестр российских программ содержит регистрационные записи всего программного обеспечения, которое официально признано происходящим из России. У каждого зарегистрированного в Реестре программного продукта имеется публичная карта на сайте https://reestr.minsvyaz.ru/. Ведение Реестра находится в ответственности Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации
https://reestr.digital.gov.ru/reestr/305764/
Функции
Прогнозирование и предсказательная аналитика
Функции Прогнозирования и Предсказательной аналитики позволяют пользователям составлять прогнозы предстоящих затрат, продаж, доходов и иных событий на основании прошлых данных с использованием различных статистических методов прогнозирования
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.
Индикация трендов и проблем
Функции Индикации трендов и проблем позволяют пользователям настроить автоматическое определение интересующих событий исходя из набора признаков и факторов
Администрирование
Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
Потоковая аналитика
Функции Потоковой аналитики данных позволяют «на лету» применять аналитические алгоритмы над данными в режиме реального времени для отслеживания ключевых показателей бизнес-процессов
Визуализация данных
Функции Визуализация данных позволяет пользователям выявлять причинно-следственные связи событий, формировать гипотезы или проверять идеи на основании визуального анализа данных
Статистический анализ
Функции Статистического анализа дают пользователю инструментарий по математической организации данных, их исследованию, математической интерпретации и представлении данных, а также о выявлении регулярных закономерностей и тенденций
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.
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.
Анализ больших данных
Функции Анализа больших данных (англ. Big Data Analysis, BDA) реализуют поддержку очень больших наборов данных для исследования предметной области, построения сложных моделей обработки данных и выявления неявных тенденций
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.
Интеллектуальный анализ данных (ИАД)
Функции Интеллектуального анализа данных (ИАД, англ Data Mining, DM) реализуют поиск неочевидных закономерностей, тенденций или извлечения иной информации из больших наборов данных с помощью графических или других инструментов
Машинное обучение
Функции Машинного обучения позволяют автоматически обучать модели на основе больших массивов данных для повышения точности обработки информации.
Возможности
Коннекторы для источников данных
Коннекторы для источников данных подразумевает либо преднастроенную интеграцию со сторонними источниками данных, либо возможность настройки данного взаимодействия на основе гибкого прикладного программного интерфейса (англ. Application Programming Interface, API)
Anaconda — это платформа управления пакетами приложений анализа данных (для языков Python и R) с открытым исходным кодом. Система позволяет специалистам по обработке данных быстро разворачивать проекты машинного обучения, предоставляя необходимую информацию для лиц, принимающих решения.
Megaputer PolyAnalyst — это российская low-code платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстовых документов, а также построения интерактивных отчётов, не требующая навыков программирования.
