Программные продукты и системы

Низкая степень автоматизации бизнес-процессов все еще остается серьезной проблемой для производства и бизнеса, а следовательно, и для разработчиков автоматизированных систем и системных интеграторов. Развитие современных подходов и методов анализа данных позволяет расширить область объектов автоматизации, автоматизировать операции, связанные с принятием решений (поддержка принятия решений), повышая уровень зрелости бизнес-процессов предприятий.

Одним из направлений автоматизации является совершенствование механизмов прогнозирования развития ситуации и оценка риска возникновения неблагоприятных исходов. В этом случае рассматривается новый класс систем поддержки принятия решений – проактивные системы принятия решений. Эти системы позволяют выявлять проактивные ситуации, требующие внимания или вмешательства заинтересованных лиц. В результате вырабатываются и принимаются превентивные меры для минимизации риска возникновения неблагоприятной ситуации.

В основе подобных систем лежат модели и методы прогнозирования временных рядов. Разработку ПО, выполняющего функции прогнозирования, целесообразно выносить в отдельные небольшие проекты, в которых осуществляется быстрое прототипирование решений с использованием современных средств и инструментов анализа данных. Несмотря на большое количество инструментов для проведения анализа временных рядов, например, язык программирования R или Python с его набором библиотек для работы с данными, остается проблема, связанная с реализацией методики построения модели прогнозирования. В зависимости от квалификации разработчика сроки реализации проекта могут существенно варьироваться. Выделим ряд факторов, имеющих большое влияние при решении задачи анализа и прогнозирования: ручной анализ временных рядов, отнимающий время разработчика; недостаточная квалификация разработчика как сдерживающий фактор реализации систем; зачастую необходимость анализа большого числа однотипных данных.