В статье автор рассматривает современные технологии интеллектуального анализа данных и бизнес-аналитики, их роль в повышении эффективности бизнес-процессов, а также российские платформы для интеграции данных.
Ключевые слова : машинное обучение, ETL, данные, искусственный интеллект.
Многие компании, стремящиеся к инновациям и устойчивому развитию, полагаются на технологии интеллектуального анализа данных и бизнес-аналитику. В 2024 году эти области продолжают развиваться, в результате чего они становятся еще более связанными и удобными для предсказания, что позволяет компаниям получать ценные сведения из больших объемов данных и принимать более обоснованные решения.
Прогнозная аналитика, использующая алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, позволяет предприятиям предугадывать будущее поведение клиентов, рыночные тенденции и внутренние процессы. Эта технология помогает компаниям разрабатывать стратегии, повышать операционную эффективность и минимизировать риски.
Обработка данных в реальном времени становится все более важной в условиях быстро меняющегося бизнеса. Системы, такие как Apache Kafka и Amazon Kinesis, позволяют собирать и анализировать данные на лету, предоставляя актуальную информацию для принятия решений. Эта возможность особенно ценна в секторах, требующих мгновенного реагирования, таких как финансы и розничная торговля.
Компании стараются собрать информацию из разных источников, таких как облачные хранилища, внутренние базы данных и внешние API. Apache NiFi и Microsoft Power BI — инструменты, которые способствуют объединению данных, повышают результативность аналитики и предоставляют более точные выводы.
Машинное обучение и искусственный интеллект переворачивают мир аналитики бизнеса, упрощая сложные процессы анализа и предоставляя информацию с большей глубиной. Машинное обучение имеет возможность обнаруживать скрытые паттерны и тенденции, что приводит к улучшению процесса принятия решений. Они играют важную роль в здравоохранении, помогая диагностировать заболевания и прогнозировать эпидемические ситуации. AI применяется в финансовой сфере для улучшения инвестиционных стратегий и риск-менеджмента. AI вносит улучшения в планирование и управление цепочками поставок в производстве и логистике.
С расширением области применения искусственного интеллекта и машинного обучения растет актуальность этической стороны использования данных. Важно учитывать конфиденциальность пользователей и соблюдать правовые нормы, чтобы не допустить нарушений и сохранить доверие клиентов. [1]
Облачные вычисления играют ключевую роль в хранении и обработке больших данных. Платформы, такие как Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud, предлагают масштабируемые и гибкие решения для управления данными, что особенно важно для компаний с крупными объемами данных.
Распределённые базы данных, такие как Apache Cassandra, Apache HBase и Google Spanner, гарантируют высокую доступность и отказоустойчивость. Это позволяет компаниям эффективно управлять данными и поддерживать высокую производительность даже при больших нагрузках.
Современные аналитические платформы, такие как Apache Spark и Apache Flink, предоставляют мощные инструменты для распределённых вычислений. Они позволяют быстро и эффективно обрабатывать большие объёмы данных. Эти платформы широко применяются в области машинного обучения, обработки потоков данных в реальном времени и анализа данных.
Методы хранения данных варьируются от реляционных баз данных до NoSQL систем, обеспечивая гибкость и масштабируемость. Гибридные подходы, комбинирующие схематическое и несхематическое хранилище, позволяют оптимизировать производительность и управление данными.
Data-driven подход в российских компаниях активно развивается. Многие предприятия начинают понимать важность сбора и анализа данных для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Примеры успешного применения data-driven подхода в России:
– Whoosh: Компания аренды самокатов активно использует data-driven подход для оптимизации бизнес-процессов. Все решения принимаются на основании статистики и аналитики данных.
– Промсвязьбанк (ПСБ): ПСБ использует технологии data-сбора, обработки и анализа для разработки персонализированных сервисов и продуктов, что повышает операционную эффективность и лояльность клиентов.
– Тинькофф: В компании активно используют данные для прогнозирования спроса и оптимизации бизнес-процессов.
– Детский мир: Компания активно внедряет аналитику данных в различные бизнес-процессы, используя современные инструменты хранения и обработки данных, такие как Hadoop, GreenPlum и Clickhouse.
– Okko: Видеосервис использует данные для персонализации контента, улучшения продуктов и маркетинговых стратегий.
Эксперты прогнозируют дальнейший рост data-driven культуры в российских компаниях. Развитие технологий аналитики и увеличение объема данных будут стимулировать предпринимателей к более активному использованию данных для принятия решений. В 2024 году в России наблюдается активное развитие инновационных платформ, предназначенных для управления данными и интеграции информационных потоков. Эти решения играют ключевую роль в повышении эффективности бизнес-процессов и обеспечивают возможности для принятия обоснованных стратегических решений. Российские платформы для интеграции данных и приложений.
DATAREON Platform — это масштабируемая low-code платформа, разработанная при поддержке Российского фонда развития информационных технологий. Она предоставляет решения для управления корпоративными данными и интеграционными потоками. Завершение реализации проекта в мае 2024 года открывает возможности для решения разнообразных бизнес-задач:
– эффективное управление мастер-данными;
– создание корпоративных хранилищ данных;
– обеспечение надежной работы приложений;
– высококачественное управление данными и другие функции, необходимые для успешного ведения бизнеса. [2]
Datadev Business Platform представляет собой мощный инструмент для работы с данными, обеспечивая создание стратегий, тестирование гипотез и разработку инновационных подходов. Платформа поддерживает монетизацию услуг, снижает риски и обеспечивает комплексный подход к управлению информацией. Datadev Business Platform помогает организациям эффективно управлять данными и принимать обоснованные решения для достижения бизнес-целей. [3]
SberData Platform представляет собой комплексный набор сервисов, предназначенных для современного управления информацией. В ее состав входят ключевые сервисы:
– SDP DataFlow: сервис для загрузки и преобразования данных (ETL), который обеспечивает передачу данных между различными источниками и системами в реальном времени и режиме пакетной обработки.
– SDP Hadoop: сервис для хранения и обработки больших данных, интегрированный с другими сервисами платформы и обеспечивающий высокий уровень защиты и гибкое использование ресурсов.
– SDP AnalyticDB: аналитическое хранилище данных с SQL-доступом, обеспечивающее отказоустойчивость и гибкость настройки доступа к данным.
– SDP Analytics: сервис для анализа и визуализации данных с инструментами для управления сценариями ETL и доступом к информационным панелям.
– SDP DataLab: сервис для разработки моделей машинного обучения, предоставляющий возможности по глубокому обучению, математической статистике и алгоритмам Data Science.
– SDP Data Quality: сервис для контроля качества данных, который позволяет оценивать и управлять качеством данных, запускать пользовательские проверки и визуализировать текущее состояние данных. [4].
Литература:
- Назаров, Д. М. Информационные технологии в профессиональной деятельности: интеллектуальный анализ данных и бизнес- аналитика: учебное пособие / Д. М. Назаров, А. А. Копнин. — Москва: ИНФРА-М, 2025. — 326 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс]. — (Среднее профессиональное образование). — DOI 10.12737/2110964. — ISBN 978–5–16–019356–4. — Текст: электронный. — URL: https://znanium.ru/catalog/product/2110964 (дата обращения: 15.07.2024). — Режим доступа: по подписке.
- DATAREON Platform. — Текст: электронный // DATAREON Platform: [сайт]. — URL: https://datareon.ru/solution/datareon-platform/ (дата обращения: 15.07.2024).
- Технологическая платформа Datadev business platform для вашего бизнеса. — Текст: электронный // Datadev: [сайт]. — URL: https://datadev.ru/ (дата обращения: 15.07.2024).
- SberData Platform. — Текст: электронный // Документация для разработчиков: [сайт]. — URL: https://developers.sber.ru/docs/ru/sdp/category-overview (дата обращения: 15.07.2024).
