Адилхан Айжан
ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ И ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ В ПЛАНИРОВАНИИ СПРОСА *
Аннотация:
в статье анализируются как традиционные статистические методы, так и современные алгоритмы машинного обучения, включая ансамблевые модели и нейронные сети. Представлена классификация аналитических платформ по назначению, способу развертывания и целевой аудитории, а также проведён обзор таких решений, как Microsoft Power BI, SAP IBP, Amazon Forecast, Tableau и Oracle Demand Management Cloud. Подчёркивается роль качественной инфраструктуры хранения и обработки данных в построении точных прогнозных моделей. В статье также выделяются преимущества интеграции BI-систем с корпоративными платформами и облачными решениями для обеспечения устойчивого роста и формирования конкурентных преимуществ.
Ключевые слова:
анализ данных, планирование спроса, прогнозирование, большие данные, машинное обучение, BI-системы, искусственный интеллект
DOI 10.24412/2712-8849-2025-687-1343-1356
Научная новизна статьи заключается в разработке комплексного междисциплинарного подхода к прогнозированию спроса, интегрирующего методы классической статистики, машинного обучения и современные инструменты бизнес-аналитики (BI). В работе проведена систематизация и сравнительный анализ методов анализа временных рядов и алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ), с учетом особенностей их применения в управлении спросом. Впервые предложена структурированная классификация аналитических платформ, основанная на их назначении, типе развертывания и целевой аудитории, а также представлена практическая оценка их применимости к задачам прогнозирования в условиях цифровой экономики. Результаты исследования позволяют рассматривать данную статью в качестве практического руководства для организаций, стремящихся к повышению точности прогнозов и адаптации цепочек поставок к динамичным условиям рынка.Планирование спроса, рассматриваемое как процесс оценки будущей потребности в товарах или услугах, представляет собой критически важный элемент стратегического и операционного менеджмента предприятия. В условиях современной цифровой экономики, которая характеризуется экспоненциальным ростом объемов генерируемых данных (Big Data), потенциал повышения точности прогнозирования значительно возрастает. Применение аналитических инструментов для обработки и интерпретации больших массивов данных позволяет минимизировать операционные риски, сократить издержки и оптимизировать управление цепочками поставок.Применение больших наборов данных в сочетании со сложными алгоритмами аналитики и машинного обучения позволяет принимать решения, основанные на всесторонней обработке информации, что способствует повышению операционной эффективности и формированию клиентоориентированной стратегии. В контексте прогнозирования спроса, модели анализа данных и машинного обучения используются для анализа исторических данных о продажах, рыночных тенденций и внешних факторов, что обеспечивает формирование более точных прогнозов.Оптимизация управления запасами достигается за счет поддержания оптимального уровня товарно-материальных ценностей, сокращения операционных расходов и предотвращения дефицита. Как следствие, повышается удовлетворенность потребителей благодаря обеспечению доступности продукции, своевременному выполнению заказов и улучшению качества обслуживания. Более того, алгоритмы машинного обучения обеспечивают глубокое понимание предпочтений потребителей, их поведенческих паттернов и моделей совершения покупок, что облегчает реализацию персонализированных маркетинговых кампаний, включая целевые рекламные акции и формирование индивидуальных предложений продукции. В совокупности, интеграция методов анализа данных и машинного обучения способствует обеспечению устойчивого роста и формированию конкурентных преимуществ на рынке [1]. Американский экономист, профессор Г.Д. Давенпорт в своих исследованиях пишет, что «организации, которые превращают данные в актив, получают значительное конкурентное преимущество» [2].Традиционные методы прогнозирования спроса, как правило, опирающиеся на анализ исторических данных и ручные методы, могут не учитывать сложности и динамичного характера современных рынков. Однако, внедрение аналитики данных и машинного обучения в процесс прогнозирования, с использованием значительных объемов данных и современных алгоритмов, предоставляет возможность формирования более точных и оперативных прогнозов [3].К числу базовых инструментов анализа данных относятся методы обработки временных рядов, в том числе:Таблица 1. Классические статистические методы анализа данных.Согласно утверждению Э. Спилиотиса и других учёных, «статистические модели демонстрируют адекватную производительность в условиях наличия устойчивых паттернов в данных, однако проявляют ограниченную адаптивность к резким изменениям в потребительском поведении» [5].С развитием технологий обработки данных широкое распространение получили алгоритмы машинного обучения, способные обучаться на больших массивах информации и прогнозировать спрос с высокой точностью. К наиболее распространённым относятся:Таблица 2. Методы машинного обучения для прогнозирования спроса.В своём исследовании австралийский статистик Р. Хиндман отмечает, что «методы машинного обучения превосходят классические подходы в сценариях с высокой неопределённостью и большим количеством факторов» [6].Инструменты бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI) представляют собой комплексные решения, обеспечивающие не только сбор и хранение данных, но и визуализацию ключевых показателей динамики спроса в режиме реального времени. Примерами таких программных средств являются «Microsoft Power BI», «Tableau» и «Qlik Sense». Интегрируясь с внутренними ERP-системами, базами данных и облачными хранилищами, BI-платформы предоставляют аналитикам адаптируемые панели мониторинга. Важно отметить, что BI-инструменты также поддерживают встроенные алгоритмы прогнозирования, основанные на анализе временных рядов и регрессионном анализе.Таким образом, для эффективного прогнозирования спроса необходимо комплексное применение современных технологий обработки и анализа данных. Алгоритмы машинного обучения, такие как ансамблевые методы Random Forest и Gradient Boosting, нейронные сети (включая LSTM) и Support Vector Machines (SVM), демонстрируют высокую эффективность в предиктивном моделировании, кластеризации потребителей и анализе временных рядов. Random Forest и Gradient Boosting хорошо работают с табличными данными, минимизируя переобучение, в то время как нейронные сети, особенно LSTM, эффективны при анализе временных рядов с нелинейной динамикой и длинными зависимостями. SVM применяются при небольших, но высокоразмерных выборках. Кластеризация (K-Means, DBSCAN) используется для сегментации потребителей и выявления паттернов спроса.Инструменты бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI), такие как Microsoft Power BI, Tableau и Qlik Sense, обеспечивают визуализацию ключевых показателей спроса в режиме реального времени и поддерживают встроенные прогнозные алгоритмы. Интеграция с ERP-системами, базами данных и облачными хранилищами позволяет аналитикам гибко мониторить и анализировать данные.Неотъемлемой частью аналитического процесса является построение качественной архитектуры хранения и обработки данных. Хранилища данных (Data Warehouses) служат централизованными репозиториями очищенных и стандартизированных данных, а ETL-инструменты автоматизируют загрузку данных из различных источников в аналитические платформы. Как подчеркивает Г. Гартнер, качество и своевременность данных являются критическими факторами успеха при внедрении прогнозных моделей и аналитических платформ [7]. Следовательно, для получения точных и своевременных прогнозов спроса требуется комплексный подход, включающий использование продвинутых алгоритмов машинного обучения, инструментов бизнес-аналитики и надежной инфраструктуры хранения и обработки данных.Современные программные приложения и аналитические платформы играют основополагающую роль в цифровой трансформации процессов прогнозирования потребительского спроса. Их функциональные возможности выходят за рамки простой визуализации данных, предоставляя инструментарий для разработки прогнозных моделей, автоматизации сбора данных, применения алгоритмов машинного обучения и интеграции с другими корпоративными информационными системами. Использование специализированного программного обеспечения позволяет организациям оперативно адаптироваться к рыночным изменениям, минимизировать операционные риски и оптимизировать показатели качества обслуживания клиентов. Для навигации в этом многообразии ниже представлена классификация платформ, учитывающая их функциональное назначение, способ развертывания и ориентацию на определенную целевую аудиторию.Таблица 3. Классификация аналитических платформ для анализа спроса.Как отмечают авторы научной статьи «Impact of big data and predictive analytics capability on supply chain sustainability», «успешное применение аналитических платформ зависит от их способности интегрироваться с источниками данных и поддерживать адаптивные алгоритмы прогнозирования» [8].Представленные ниже описания отражают функциональные особенности и области применения наиболее востребованных аналитических платформ, используемых для прогнозирования спроса в различных отраслях.«Microsoft Power BI» представляет собой комплексную платформу бизнес-аналитики, обеспечивающую сбор, трансформацию и визуализацию данных в режиме реального времени. Платформа характеризуется высокой степенью интеграции с продуктами Microsoft, включая Excel, SQL Server и облачные сервисы Azure. Благодаря встроенному языку DAX и поддержке скриптов на языках R и Python, Power BI позволяет разрабатывать и применять прогнозные модели, в том числе модели ARIMA и экспоненциального сглаживания.«SAP IBP» представляет собой комплексное облачное решение, предназначенное для оптимизации процессов планирования спроса, продаж и операционной деятельности. Платформа включает в себя интегрированные модули для прогнозирования, управления запасами, планирования производства и моделирования сценариев. В основе SAP IBP лежат алгоритмы машинного обучения и технология in-memory вычислений SAP HANA, обеспечивающая высокую скорость обработки больших объемов данных.«SAP IBP» находит широкое применение в транснациональных корпорациях, где требуется эффективное управление спросом в глобальном масштабе с учетом сложности многоуровневых цепей поставок.«Amazon Forecast» — это облачный сервис прогнозирования, основанный на технологиях машинного обучения, разработанных и используемых компанией Amazon.com. Сервис автоматизирует этапы подготовки данных, выбора оптимальной модели и оценки точности прогнозов. Amazon Forecast поддерживает работу с временными рядами, категориальными и числовыми регрессорами, позволяя строить прогнозы для широкого спектра товарных групп.«Tableau» является одной из ведущих платформ визуализации данных, широко используемой в сочетании с инструментами прогнозной аналитики. «Tableau» обеспечивает интеграцию с языками программирования «Python» (посредством TabPy), R и другими решениями машинного обучения, что позволяет использовать платформу для представления результатов прогнозирования спроса. Благодаря удобному интерфейсу и широким возможностям визуализации, «Tableau» особенно востребован в сфере электронной коммерции и розничной торговли.Платформа «Oracle Demand Management Cloud» ориентирована на комплексное управление спросом с использованием сценарного анализа и прогностических моделей, основанных на технологиях искусственного интеллекта. Платформа позволяет учитывать влияние различных факторов внешней среды, таких как макроэкономические показатели, действия конкурентов, погодные условия и другие значимые события. Это делает систему особенно актуальной в условиях высокой волатильности рынка.Внедрение аналитических инструментов в практику управления спросом предоставляет организациям ряд существенных преимуществ, способствующих повышению эффективности операционной деятельности и стратегическому развитию.Современные алгоритмы анализа данных, включая методы машинного обучения и нейросетевые модели, позволяют достигать высокой степени точности в прогнозировании спроса, особенно при наличии больших объемов структурированной и неструктурированной информации. Это способствует снижению риска возникновения дефицита или избыточных запасов готовой продукции, а также оптимизации логистических и производственных процессов. В соответствии с результатами исследования «Deloitte Analytics Advantage Survey», «организации, применяющие методы прогнозной аналитики, демонстрируют на 10-15% более высокую точность планирования по сравнению с компаниями, использующими традиционные методы анализа данных» [9].Аналитические инструменты обеспечивают визуализацию ключевых показателей эффективности (KPI) в режиме реального времени, что позволяет оперативно реагировать на изменения в динамике спроса, поведении потребителей или внешних факторах, таких как колебания цен и сезонные колебания. Davenport и Harris отмечают, что «современные платформы бизнес-аналитики (BI) позволяют не только визуализировать данные, но и трансформировать их в обоснованные управленческие решения в течение нескольких часов, а не недель, как это было ранее» [2].Аналитические инструменты характеризуются высокой степенью интеграции с различными корпоративными информационными системами, включая ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management) и WMS (Warehouse Management System), что обеспечивает формирование единого информационного пространства и исключает дублирование данных. Это способствует повышению эффективности планирования и оптимизации взаимодействия между функциональными подразделениями организации.Применение инструментов прогнозной аналитики позволяет разрабатывать и анализировать различные сценарии развития спроса, учитывать влияние внешних и внутренних факторов риска, а также формировать адаптивные бизнес-стратегии. Это особенно актуально в условиях высокой степени неопределенности, обусловленной, например, пандемиями или геополитическими кризисами.Несмотря на значительные преимущества, внедрение аналитических инструментов сопряжено с рядом вызовов и ограничений, требующих учета при реализации проектов.Низкое качество исходных данных, включая отсутствие стандартизации, фрагментированность источников и наличие шумов, существенно снижает точность аналитических моделей. Для успешного внедрения и сопровождения аналитических решений необходимы специалисты, обладающие компетенциями в области Data Science, статистики, ИТ-инфраструктуры и бизнес-анализа, что создает проблему в условиях дефицита таких кадров. Переход к управлению на основе аналитики часто сталкивается с сопротивлением со стороны персонала, особенно в организациях с устоявшейся корпоративной культурой, что требует значительных усилий по управлению изменениями.Продвинутые аналитические решения, особенно корпоративного уровня, требуют значительных финансовых вложений на этапе развертывания, настройки и интеграции, что может ограничивать их доступность для малых и средних предприятий. По данным международной консалтинговой компании «McKinsey Global Institute», «до 70% ИТ-проектов в области аналитики превышают бюджет или не соответствуют ожиданиям бизнеса» [10].Таким образом, внедрение аналитических инструментов значительно повышает эффективность управления спросом, обеспечивая более точные прогнозы, оперативность принятия решений и интеграцию с корпоративными системами. Однако, ключевые вызовы, такие как низкое качество данных и дефицит квалифицированных специалистов, могут препятствовать успешной реализации. Для преодоления этих барьеров рекомендуется проводить аудит данных, использовать поэтапный подход к внедрению, инвестировать в обучение персонала и выбирать масштабируемые облачные решения. Успешное внедрение аналитики позволяет организациям оперативно реагировать на рыночные изменения и повышать конкурентоспособность.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 1
Ссылка для цитирования:
Адилхан Айжан ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ И ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ В ПЛАНИРОВАНИИ СПРОСА // Вестник науки №6 (87) том 1. С. 1343 - 1356. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23743 (дата обращения: 20.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+