Аналитика: методология, технология и организация

Следует заметить, что в СНГ также интенсивно развивается направление, связанное с разработкой программного обеспечения для статистической обработки данных. К классу полу-универсальных могут быть отнесены российские пакеты STADIA⁶⁶ (НПО «Информатика и компьютеры»), ОЛИМП (ЗАО «CPS») и белорусский пакет РОСТАН (Белорусский Государственный Университет). Имеются примеры создания специализированных систем для решения задач классификации и снижения размерности, например: КЛАСС-МАСТЕР (Научное изд-во «ТВП»), КВАЗАР (ИММ УрО РАН), PALMODA (ВЦ РАН), Stat-Media (ЗАО «Полихимэкс») и иные. Кроме того, на рынке представлены и статистические экспертные системы, например, СТАТЭКС (РМ и ПК, Казахстан).

Довольно интересный класс программного обеспечения представляют собой системы, ориентированные на решение задач снижения размерности, классификации и анализа данных. Эти системы используют комбинацию методов статистической и нейросетевой¹⁰⁴ обработки данных. В этой области столь эффективно работают такие гиганты, как SAS (серия продуктов SAS Data and Text Mining) и SPSS, создающие программные продукты, сочетающие мощь статистических методов обработки с методами нейрокомпьютинга. Среди наших разработчиков следует отметить ВЦ РАН (ЛОРЕГ), ЗАО «Megaputer» (система PolyAnalyst), НПИЦ «Микросистемы» (система TextAnalyst), фирму «Контекст» (пакет «ДА-система») и «MediaLingua» (система Классификатор).

Следует помнить, что сами по себе результаты статистической /41 п\ обработки и статистические данные, без модели их llvKl интерпретации, лишены какой бы то ни было ценности. Для

___Л аналитика крайне важны не просто некоторые наборы величин

(рождаемость ли, стоимость ли «потребительской корзины»), а их динамика во времени, модель эталона или нормы, используемая при проведении анализа, точность и тому подобные сведения.