Предиктивная аналитика: российские платформы
114 систем в каталоге, 16 в рейтинге. Сравнение по цене, реестру Минцифры, развёртыванию и отзывам. Обновлено 4 октября 2026.
Порядок: по уровню участия компании на платформе, затем по рейтингу и полноте профиля. Уровень участия зависит от тарифа. На рейтинги, «Топ» и «Призму» тариф не влияет — подробнее.
Топ систем предиктивной аналитики 2026
Лидеры рынка по версии Призмы – решения с максимальной функциональностью и опытом применения.
«Информационная система «Прогнозирование выработки ВИЭ. Солнце»
CyberStudio
Сервис предиктивной аналитики
1С:Универсальное прогнозирование
SmartMaintenance
СайбоксПлюс
Модуль расчета многостадийного ГРП в слоистой по сжимающим напряжениям среде в рамках модели Planar 3D ILSА
IM.Automation
Программа для ЭВМ "АНТ систем" (ANT system) для проведения экспертизы информационных систем при создании, развитии, доработке, модернизации, при выводе из эксплуатации и снятия с баланса
Сравнение систем предиктивной аналитики 2026: топ-16
Весь рейтинг →Вопросы и ответы
Какие системы предиктивной аналитики лучшие в 2026 году?
По рейтингу площадки в тройке лидеров – Loginom, Piklema Tires Management (Пиклема Управление Эксплуатацией Шин), Система интеллектуального анализа данных PolyAnalyst. Полный список с оценками и зонами – в рейтинге систем предиктивной аналитики.
Сколько систем предиктивной аналитики в каталоге?
В каталоге 114 систем, в рейтинге – 16. В реестре российского ПО – 17.
Как составлен рейтинг систем предиктивной аналитики?
Автоматически, по данным каталога: функции продукта и полнота карточки, подтверждённые отзывы, закупки заказчиков по 44-ФЗ и 223-ФЗ, стаж на рынке и обращения. Анкеты разработчиков не используются. Рейтинг обновляется ежеквартально.
Ключевые функции систем предиктивной аналитики
Перечень собран редакцией по рыночным обзорам, сравнениям и требованиям заказчиков.
Обязательные – есть у лидеров рынка
| Функция | Что это |
|---|---|
| Подготовка и очистка данных | |
| Подключение к источникам данных | |
| Визуальное построение сценариев без кода | |
| Классификация и кластеризация | |
| Прогнозирование временных рядов |
Важные – отличают решения друг от друга
- Публикация моделей в промышленную эксплуатацию
- Мониторинг моделей и дрейфа данных
- Переобучение моделей по расписанию
- Ролевая модель доступа
- Встроенные дашборды
- Реестр российского ПО
- Интеграция с Python/R
- Интеграция с 1С
- Интеграция с BI-системами
- Регрессионный анализ
- Выявление аномалий
- Объяснимость моделей (XAI)
- AutoML
- Статистический анализ
- Установка в собственном контуре (on-premise)
- Прогнозирование спроса
- Сегментация клиентов
- Риск-моделирование и скоринг
Как выбрать: критерии, кроме функций
- Стоимость лицензии и инфраструктуры
- Порог входа для аналитика без ML-подготовки
- Поддержка вендора
Как пользоваться рейтингом и каталогом
- Отметьте в фильтрах каталога обязательные для вас функции и модель поставки – список сократится до подходящих решений.
- Сверьтесь с рейтингом систем предиктивной аналитики: он учитывает функции, отзывы разных организаций, госзакупки, кейсы и срок на рынке. Как считается рейтинг.
- В карточке продукта смотрите блок «Проверено площадкой»: реестр российского ПО, ЕГРЮЛ разработчика, закупки, сертификаты ФСТЭК и ФСБ.
- Запросите демо или пробный доступ у двух-трёх финалистов и проверьте на них ключевые сценарии.
О категории «Предиктивная аналитика»
Российское ПО для предиктивной аналитики
Подкатегория решений для прогнозного моделирования и предсказания будущих событий. Российские системы предиктивной аналитики позволяют компаниям предсказывать результаты.
Назначение и область применения
Системы предиктивной аналитики используются компаниями для создания прогнозных моделей. Решения позволяют компаниям предсказывать спрос, выявлять риски и принимать проактивные решения.
Ключевые функции и компоненты
Система подготовки исторических данных, система выбора и оценки моделей, система создания ансамблей моделей. Система валидации и тестирования моделей, система развертывания в производство, система мониторинга точности предсказаний.
Рекомендации по выбору
Выбирайте систему с поддержкой различных типов прогнозных моделей. Оцените удобство подготовки данных. Рекомендуется проверить наличие готовых моделей для типичных задач.
Статьи по теме
Все статьи →ИИ в ремонте оборудования: действительно умнее человека или просто хайп
Реальные возможности искусственного интеллекта в EAM-системах: предиктивная аналитика, распознавание аномалий и границы применимости техноло...
Поломка ещё не случилась, а система уже знает об этом
Как работает предиктивное обслуживание (PdM) в российских EAM-системах и какие данные нужны для прогнозирования отказов оборудования.