Как выйти из порочного круга дефицитов или излишков? Ответим 21 мая в 13:00 на вебинаре, который перевернет представление об управлении запасами и производством.
Подробнее 21 Май 2026
Топ-6 трендов в анализе данных на российском рынке 2023
В этой статье мы рассмотрим основные тенденции в области анализа данных, как текущие, так и те, которые могут начать доминировать в 2024 году.
По мере развития новых технологий, тренды формируют ландшафт анализа данных, совершенствуя способы использования данных организациями.
Аналитика в реальном времени и потоковая передача
Поскольку объемы данных продолжают расти, спрос на аналитику в режиме реального времени и потоковую передачу становится все более актуальным. Традиционные методы пакетной обработки в некоторых случаях уступают место аналитике в режиме реального времени, которая позволяет компаниям анализировать поступающие данные и взаимодействовать с ними по мере их поступления, делая аналитику более актуальной и действенной. Потоковая аналитика позволяет организациям замечать события и тенденции и реагировать на них в режиме реального времени, обеспечивая возможность быстро принимать решения, обнаруживать мошенничества и осуществлять профилактическое обслуживание в целом. Аналитика в режиме реального времени и потоковая передача данных всё больше набирает популярность, поскольку организации стремятся извлечь выгоду из ценности данных в движении.
Конфиденциальность данных и этика
Конфиденциальность и этика являются важнейшими факторами в работе с данными, поэтому организации будут инвестировать в надежные системы управления данными, использовать технологии, повышающие конфиденциальность, и уделять особое внимание этичному использованию данных. На российском рынке эта тенденция всё больше набирает обороты, в том числе на законодательном уровне, и компании уходят от использования облачных хранилищ западных вендоров к хранению on-premise (т.е. на своих серверах).
Автоматизация процессов
Комплексная автоматизация включает в себя несколько различных интеграций технологий, таких как искусственный интеллект роботов, автоматизация процессов (RPA) и машинное обучение, которые помогают автоматизировать сложные бизнес-процессы.
Это включает в себя оптимизацию повторяющихся задач, рабочих процессов и управление взаимодействиями между людьми и машинами для повышения эффективности операций, уменьшая количество ошибок и помогая оптимизировать использование ресурсов в организации.
Проектный офис NFP одним из первых начал сочетать технологии использования RPA и BI в одной связке. Этот функционал также доступен на платформе PIX BI – робот входит даже в минимальный комплект поставки лицензий.
Self-service
Прошли те времена, когда анализ данных был ограничен специалистами по обработке данных и аналитиками. Благодаря современным инструментам и технологиям, анализ данных теперь доступен более широкой аудитории. Удобные инструменты помогают нетехническим специалистам анализировать и легко получать аналитические данные.
Например, без написания кода добавить на дашборд различные диаграммы с помощью конструктора («перетащить» курсором мыши выбранную визуализацию и выбрать необходимые показатели и разрезы для отображения), или добавить геокарту и отобразить на ней работу филиалов компании в несколько нажатий мыши.
Интеграция искусственного интеллекта, машинного обучения и обработка естественного языка
Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) больше не являются модными словечками в отрасли. Они становятся важным компонентом анализа данных, поскольку помогают аналитикам данных легко обрабатывать огромные объемы данных, ускоряют обработку, автоматизируют сложные задачи и позволяют делать более точные прогнозы.
Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на взаимодействии между компьютерами и человеческим языком. NLP позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык, обеспечивая более эффективную коммуникацию и анализ текстовых данных. Оно включает в себя различные методы, включая синтаксический анализ текста, семантический анализ, анализ настроений и генерацию языка. Самый популярный пример этой реализации на данный момент – ChatGPT, чат-бот с искусственным интеллектом, разработанный компанией OpenAI и способный работать в диалоговом режиме.
NLP имеет множество применений в различных отраслях. Оно поддерживает чат-ботов и виртуальных помощников, позволяя им понимать запросы пользователей и отвечать на них в разговорной манере. NLP также облегчает языковой перевод, позволяя автоматически переводить текст с разных языков. Анализ настроений в NLP позволяет организациям анализировать отзывы клиентов, данные социальных сетей и онлайн-обзоры, чтобы получить представление о настроениях и мнениях клиентов.
Расширенная аналитика (augmented analytics) автоматизирует и улучшает процесс поиска и анализа данных, сочетая методы искусственного интеллекта и машинного обучения с традиционным анализом данных.
Организации могут использовать расширенную аналитику для автоматизации подготовки, моделирования и визуализации данных с использованием передовых алгоритмов и обработки естественного языка, что делает аналитику более доступной для аудитории без специальной подготовки.
Ожидается, что в 2023-2034 годах благодаря непрерывному развитию технологий использование искусственного интеллекта и машинного обучения значительно возрастет и получит дальнейшее развитие благодаря улучшенным языковым моделям, пониманию контекста и расширенным возможностям генерации естественного языка.
Многие российские вендоры уже включили в дорожную карту внедрение AI в свои BI-системы. Например, у PIX BI запланировано внедрение встроенных средств ML на 2024 год.
Вывод
Наблюдая за развивающимися тенденциями, становится ясно, что ландшафт анализа данных находится в состоянии постоянного изменения и становится более важным для расширения бизнеса, чем когда-либо. Идти в ногу с этими изменениями — ключ к сохранению конкурентоспособности и дальновидности в современном мире, ориентированном на данные. Если вы адаптируетесь к этим тенденциям и возьмете их на вооружение, вы сможете гарантировать, что ваши стратегии будут продуманными, сильными и подготовленными к будущим изменениям. Независимо от масштаба вашего бизнеса или сектора, можно быть уверенными, что будущее будет благосклонно к тем, кто понимает и эффективно использует мощь данных.
Автор статьи Наталья Пушкарева — старший аналитик отдела внедрения BI и RPA
Подробнее об инструментах анализа данных узнайте на консультации экспертов офиса NFP компании Первый Бит
FAQ: Часто задаваемые вопросы
Какие основные тренды в анализе данных актуальны?
Ключевые тренды включают аналитику в реальном времени и потоковую передачу данных, усиление внимания к конфиденциальности и этике данных, комплексную автоматизацию процессов, развитие self-service аналитики, интеграцию искусственного интеллекта и машинного обучения, а также расширенную аналитику (augmented analytics). Эти направления формируют современный ландшафт работы с данными.
Что такое аналитика в реальном времени и какие преимущества она дает?
Аналитика в реальном времени позволяет компаниям анализировать поступающие данные по мере их поступления, обеспечивая актуальность и действенность аналитики. Это дает возможность быстро принимать решения, обнаруживать мошенничества и осуществлять профилактическое обслуживание, реагируя на события и тенденции мгновенно.
Как изменились подходы к конфиденциальности данных на российском рынке?
На российском рынке усиливается тренд на хранение данных on-premise (на собственных серверах) вместо использования облачных хранилищ западных вендоров. Организации инвестируют в надежные системы управления данными, используют технологии, повышающие конфиденциальность, и уделяют особое внимание этичному использованию данных на законодательном уровне.
Что такое self-service аналитика и кому она полезна?
Self-service аналитика позволяет нетехническим специалистам самостоятельно анализировать данные без глубоких знаний в программировании. Современные инструменты предоставляют возможность создавать дашборды, добавлять диаграммы и визуализации с помощью конструктора, работать с геокартами - все это в несколько нажатий мыши без написания кода.
Как искусственный интеллект и машинное обучение влияют на анализ данных?
ИИ и машинное обучение стали важными компонентами анализа данных, позволяя обрабатывать огромные объемы информации, ускорять обработку, автоматизировать сложные задачи и делать более точные прогнозы. Обработка естественного языка (NLP) обеспечивает эффективную коммуникацию и анализ текстовых данных, что находит применение в чат-ботах, переводе и анализе настроений.
Где заказать внедрение современных BI-решений с искусственным интеллектом?
Офис NFP компании Первый Бит предлагает комплексные решения по внедрению современных BI-систем с интеграцией искусственного интеллекта и машинного обучения. Мы специализируемся на сочетании технологий RPA и BI, включая работу с платформой PIX BI, где робот входит в минимальный комплект поставки лицензий.
Куда обратиться для внедрения аналитики в реальном времени?
Для внедрения аналитики в реальном времени и потоковой обработки данных рекомендуем обратиться в офис NFP компании Первый Бит. Наши специалисты помогут настроить системы для мгновенного анализа поступающих данных, что позволит вашей компании быстро реагировать на изменения и принимать обоснованные решения.
Где получить консультацию по переходу на российские BI-платформы?
Офис NFP компании Первый Бит предоставляет бесплатные консультации по переходу на российские BI-платформы с учетом современных трендов в анализе данных. Мы поможем выбрать оптимальное решение для вашего бизнеса, обеспечив соответствие требованиям конфиденциальности и этики работы с данными.
Курсы и вебинары NFP | Первый БИТ
Заморозка найма, высокие требования к клиентскому сервису и падение спроса вынуждают бизнес искать новые инструменты для роста. Главный вопрос: что эффективнее — классическая роботизация (RPA) или хайповые ИИ-агенты?
Подробнее 02 Июнь 2026
