Аналитический обзор инструментов предсказательного аналитического моделирования.
В данной работе осуществлен анализ иностранных платформ для предсказательного анализа данных, а также проведено сопоставление и оценка двух ведущих отечественных программных решений в этой области. Изучение сосредоточено на интеллектуальном анализе и визуализации статистической информации, что является ключевой функцией рассмотренных систем.

Прогностическая аналитика в бизнес-процессах. Сегодня базы данных крупнейших корпораций переполняются разнообразной информацией. Они неуклонно растут, питаясь данными из ERP, MES и других систем, а также от промышленного оборудования и мультимедиа. Разбираться в этом множестве данных, среди которых много «информационного шума», непросто. Ответом на эту задачу стало предложение использовать предиктивную аналитику, которая занимается изучением связей в данных. Хотя идея аналитики не нова, только сейчас, благодаря прогрессу в вычислительной технике и математическом моделировании, она обретает широкое применение в различных отраслях. Появились программные продукты, значительно упрощающие анализ и прогнозирование бизнес-процессов, что стало результатом работы многих компаний.

Аналитические инструменты программного обеспечения и их роль в бизнесе

Современные технологии анализа данных, такие как ИИ и машинное обучение, стали ключевыми в бизнес-стратегиях. Они помогают собирать информацию со всей компании и, используя статистический анализ, предсказывать будущие тенденции. Такие системы превращают данные в отчеты, способные улучшить бизнес-решения.

Проблемы и решения в прогнозной аналитике
Качество прогнозов напрямую зависит от данных, поступающих в систему. Однако сложности возникают, когда возникают ситуации, с которыми ранее не сталкивались и нет известных предпосылок. Несмотря на это, алгоритмы, выявляющие закономерности, становятся все более совершенными.

Удобство использования инструментов
Большинство современных решений для анализа данных предоставляют визуальные интерфейсы программирования. Они позволяют пользователю легко «перетаскивать» элементы для создания аналитических моделей. Это делает процесс понятным и доступным, даже если пользователь не имеет глубоких знаний в программировании. Для более сложных задач можно внести дополнения с помощью кода, что решает большинство стандартных задач.

Платформа программного обеспечения Alteryx для автоматизации аналитики

Alteryx представляет собой инструмент, который упрощает подготовку и очистку данных, объединяя и сжимая дубликаты до того, как начнётся обработка и применение машинного обучения. Автоматизация процессов на этой платформе ускоряет внедрение моделей и способствует непрерывному созданию предсказаний.

Возможности и интеграция
С помощью интегрированной среды разработки (IDE) Alteryx предлагает свыше 300 инструментов для создания интуитивно понятного пользовательского интерфейса. Особенностью является возможность соединения с различными источниками данных, включая географические и демографические данные, что обеспечивает более глубокий и точный анализ.

Ключевые Характеристики Системы
Эта платформа идеально подходит для специалистов, занимающихся аналитикой и нуждающихся в автоматизации процесса сбора данных с целью создания комплексных прогнозов. Предлагается возможность установки как на локальные серверы, так и использование облачных сервисов, предоставляемых Alteryx. Она также оснащена обширным набором инструментов для роботизации бизнес-процессов (RPA), что позволяет выполнять операции, такие как анализ текста и обработка графических данных.

Программное обеспечение Rapid Miner

Оно разрабатывает инструменты для работы с данными, которые ранее были ориентированы на профессионалов в области анализа данных. Ключевой продукт компании — это интегрированная визуальная среда для создания экспериментов с потоками данных. В последнее время ассортимент расширен за счет автоматизированных решений с упрощенным интерфейсом. Это делает процесс более доступным для широкого круга сотрудников, предоставляя инструменты для очистки данных и оптимизации моделей. Продукты могут быть интегрированы в производственный процесс. Кроме того, расширение облачных сервисов происходит через AI Hub, который способствует упрощению внедрения технологий.

Основные Преимущества для Аналитиков
Идеально подойдет профессионалам, занимающимся анализом данных и проведением научных исследований. Платформа гарантирует четкость и понимание прогнозов для всех пользователей, которым важно видеть логику выводов. Платформа Jupyter Notebook, интегрированная в AI Hub, способствует взаимодействию и обмену идеями между IT-специалистами и конечными пользователями.

Инструменты аналитики на базе программного обеспечения Python

RapidMiner Studio выделяется своим уровнем бесплатного доступа к функциям, работающим на основе открытого кода. В то время как SAP сосредоточен на аналитике для бизнеса и отчетности, интегрируя прогнозирование в контекст операционной цепи. Прошлые данные оказывают влияние на будущие решения благодаря автоматизации процессов машинного обучения.

Простота использования
Одно из преимуществ этой системы — легкость в использовании. Аналитические выводы представляются в форме, доступной для понимания широкой аудиторией, не ограничиваясь специалистами в области IT.

Основные Преимущества для Систем SAP
Данное решение идеально согласуется с системами, где уже используется тесная связь с программами SAP для управления запасами и логистикой. Оно создано на принципах минимального программирования и безкодовых технологий, что делает аналитические инструменты доступными для широкого круга пользователей. Этот подход внедрен непосредственно в процессы бизнес-анализа, облегчая их выполнение и поддержание последовательности.

Анализ Данных с Google Cloud BigQuery

Пользователям доступны возможности детализированного исследования данных через запросы в контексте прогнозирования. Сервис Google Cloud BigQuery оптимален для глубокого анализа больших массивов данных с помощью сложных интерактивных запросов. Его не требующая серверов структура позволяет проводить анализ данных с высокой скоростью, минуя необходимость создавать дополнительную инфраструктуру.

Инновации в анализе данных
Современные технологии позволяют работать с огромными массивами информации, достигающими петабайт, с высокой скоростью обработки. Такие системы, как предложенные Google Cloud Platform, обладают способностью к интеграции с расширенным набором сервисов, включая инструменты для создания машинных моделей, например BigQuery ML. Они поддерживают выполнение запросов на языках SQL, JavaScript, Python и предоставляют возможности бессерверного обслуживания, исключая необходимость управления инфраструктурой. В то же время, отечественные программные продукты, такие как Форсайт и Loginom, становятся все более востребованными. Они направлены на анализ данных в различных сферах, включая технологическую индустрию, помогают в составлении отчетов и разработке моделей для прогностической аналитики.