Данные и аналитика
— 2915 решений

BI, визуализация, хранилища данных, машинное обучение

Российское ПО для аналитики данных и бизнес-интеллекта

Категория представляет решения для сбора, обработки, анализа и визуализации больших объемов данных. Российские платформы BI позволяют компаниям трансформировать необработанные данные в ценные бизнес-инсайты, которые помогают в принятии решений. Решения включают инструменты для создания хранилищ данных, машинного обучения и предиктивной аналитики.

Назначение и область применения

Business Intelligence и аналитика данных применяются в компаниях всех размеров для мониторинга ключевых показателей деятельности (KPI), анализа эффективности маркетинг-кампаний, прогнозирования спроса и выявления аномалий. Современные системы поддерживают работу с неструктурированными данными и применение методов машинного обучения.

Ключевые функции и компоненты

ETL-инструменты для интеграции данных из различных источников, визуализация и дашборды в реальном времени, хранилища данных (Data Warehouse) для консолидации информации, инструменты машинного обучения для прогнозирования. Системы поддерживают работу с большими объемами данных (Big Data) и облачные развертывания.

Рекомендации по подбору

Оцените совместимость платформы с вашей IT-инфраструктурой и источниками данных. Проверьте наличие встроенных коннекторов для популярных систем и базы данных. Выбирайте решение с интуитивным интерфейсом для аналитиков и самообслуживающейся аналитикой для пользователей.

Категории
Глобальные параметры
СФЕРЫ И УСЛОВИЯ
Параметры категории
Программный комплекс для построения геолого-технологических моделей и контроля р...
Яндекс.Диск (для Windows)
PetroCup – интерактивный онлайн тренажер в области анализа и проектирования разр...
ГЭСН-2020, ФЕР-2020 в формате программы для ЭВМ «Программный комплекс «ГРАНД-Сме...
Яндекс.Диск (для macOS)
АСТРА 2.0
Система поддержки принятия врачебных решений по скрининговой модели маммографии...
Платформа корпоративного распределенного хранилища больших данных (КХД)
ActiveMap GS
Алмаз ETL версия 2.0