8 лучших инструментов предиктивной аналитики на 2025 год
Инструменты для предиктивной аналитики продолжают развиваться. Благодаря использованию искусственного интеллекта, они становятся проще в использовании и предназначены как для специалистов по данным, так и для сотрудников бизнеса. Такие инструменты становятся все более важными для работы компаний в середине 2025 года.
Развитие инструментов для предиктивной аналитики сделало их ещё более полезными и необходимыми для компаний, чем когда-либо прежде. В этой статье мы рассматриваем восемь таких инструментов, которые предоставляются как известными компаниями, так и новыми игроками рынка.
Для тех, кто еще не знаком с предиктивной аналитикой, мы сначала дадим краткий обзор этой области, расскажем, как изменились инструменты для предиктивной аналитики, и поделимся лучшими подходами к выбору наиболее подходящего инструмента для решения задач.
Для тех, кто еще не знаком с предиктивной аналитикой, мы сначала дадим краткий обзор этой области, расскажем, как изменились инструменты для предиктивной аналитики, и поделимся лучшими подходами к выбору наиболее подходящего инструмента для решения задач.
Что такое инструменты предиктивной аналитики?
Вначале аналитика в компаниях была сосредоточена на том, чтобы помогать понять, что произошло в прошлом. Для этого использовалась описательная аналитика и диагностическая аналитика. Обычно разработчики применяли различные инструменты бизнес-аналитики для создания таких моделей.
Предиктивная аналитика — это дополнительная область, цель которой — прогнозировать, что может произойти в будущем, анализируя закономерности и тенденции в прошлых и текущих данных. Раньше предиктивная аналитика была доступна только небольшой группе аналитиков данных или специалистов по данным. Создание предиктивных моделей было сложным процессом, который мог занимать недели или даже месяцы работы с разными наборами данных, проверки различных гипотез и тестирования разных прототипов, чтобы найти модель, приносящую ценность.
Ситуация изменилась благодаря серьезным достижениям в возможностях инструментов, рассчитанных как на экспертов по аналитике данных, так и на обычных сотрудников компаний. Такие изменения отметили и аналитики команды Gartner.
Термины, которыми описываются различные инструменты для построения предиктивных моделей, со временем тоже изменялись. Сейчас эти инструменты часто называют инструментами машинного обучения, инструментами для науки о данных и инструментами для моделирования. Их используют для разработки самых разных аналитических и искусственных интеллект-моделей, включая описательную, диагностическую, предиктивную и предписывающую аналитику.
Предиктивная аналитика — это лишь один из аспектов современных аналитических инструментов. На практике пользователи не всегда напрямую называют этот подход «предиктивной аналитикой» при использовании в бизнесе. Например, руководителя отдела продаж интересует более точный алгоритм оценки потенциальных клиентов, менеджер по маркетингу хочет повысить показатель кликабельности, а специалисты финансового отдела желают снизить уровень мошенничества.
Предиктивная аналитика — это дополнительная область, цель которой — прогнозировать, что может произойти в будущем, анализируя закономерности и тенденции в прошлых и текущих данных. Раньше предиктивная аналитика была доступна только небольшой группе аналитиков данных или специалистов по данным. Создание предиктивных моделей было сложным процессом, который мог занимать недели или даже месяцы работы с разными наборами данных, проверки различных гипотез и тестирования разных прототипов, чтобы найти модель, приносящую ценность.
Ситуация изменилась благодаря серьезным достижениям в возможностях инструментов, рассчитанных как на экспертов по аналитике данных, так и на обычных сотрудников компаний. Такие изменения отметили и аналитики команды Gartner.
Термины, которыми описываются различные инструменты для построения предиктивных моделей, со временем тоже изменялись. Сейчас эти инструменты часто называют инструментами машинного обучения, инструментами для науки о данных и инструментами для моделирования. Их используют для разработки самых разных аналитических и искусственных интеллект-моделей, включая описательную, диагностическую, предиктивную и предписывающую аналитику.
Предиктивная аналитика — это лишь один из аспектов современных аналитических инструментов. На практике пользователи не всегда напрямую называют этот подход «предиктивной аналитикой» при использовании в бизнесе. Например, руководителя отдела продаж интересует более точный алгоритм оценки потенциальных клиентов, менеджер по маркетингу хочет повысить показатель кликабельности, а специалисты финансового отдела желают снизить уровень мошенничества.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Проще в реализации
Главное изменение в аналитике состоит в том, что современные инструменты значительно упростили настройку и создание сервисов предиктивного моделирования. Раньше для этого была необходима глубокая теоретическая подготовка и навыки программирования. Сейчас компании используют различные способы автоматизации, чтобы сократить требования к квалификации специалистов и уменьшить время на выполнение задач.
Если раньше написание кода занимало недели, то теперь многие процессы автоматизированы, и достаточно сделать несколько кликов мышкой. Новые возможности автоматизированного машинного обучения позволяют автоматически подбирать оптимальные алгоритмы для решения нужной задачи без глубокого понимания всех внутренних взаимосвязей.
В результате этот процесс стал намного более автоматизированным и доступным для большего числа пользователей.
Если раньше написание кода занимало недели, то теперь многие процессы автоматизированы, и достаточно сделать несколько кликов мышкой. Новые возможности автоматизированного машинного обучения позволяют автоматически подбирать оптимальные алгоритмы для решения нужной задачи без глубокого понимания всех внутренних взаимосвязей.
В результате этот процесс стал намного более автоматизированным и доступным для большего числа пользователей.
Поиск правильного инструмента для правильной работы
При выборе инструмента для предиктивной аналитики важно прежде всего определить, какие именно задачи и функции требуется реализовать в вашей компании. Иногда те решения, которые уже применяются в области бизнес-аналитики или управления клиентскими данными, могут закрыть ваши потребности. Сейчас многие программы для бизнеса получают новые возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, которые позволяют автоматизировать сложные шаги, например, подготовку данных, и интегрировать результаты аналитики в ежедневные действия сотрудников.
Таким образом, даже специалисты без технического образования могут использовать сложные аналитические подходы, чтобы создавать прогнозы и анализировать данные, воспользовавшись привычными им рабочими инструментами. Всё это делает использование предиктивной аналитики более простым и доступным в повседневной деятельности компаний.
Таким образом, даже специалисты без технического образования могут использовать сложные аналитические подходы, чтобы создавать прогнозы и анализировать данные, воспользовавшись привычными им рабочими инструментами. Всё это делает использование предиктивной аналитики более простым и доступным в повседневной деятельности компаний.
Готовые модели, инструменты на основе регрессии, инструменты ML
Также полезно рассмотреть новые инструменты для работы с данными или специализированные решения, которые лучше подходят для вашей отрасли или сферы бизнеса. Некоторые платформы для предиктивной аналитики рассчитаны на широкий круг задач и могут применяться в разных сферах, а другие созданы специально для конкретной отрасли или направления деятельности.
Использование заранее подготовленных моделей, шаблонов и специальных наборов инструментов, входящих в состав таких платформ, может значительно упростить работу с отраслевыми задачами. Это позволяет использовать наработанные лучшие практики, собранные за годы опыта.
Очень важно не только иметь доступ к современным технологиям, но и понимать, как именно использовать их для решения специфических проблем вашей сферы или отдела внутри организации.
Еще один важный момент — различие между классическими инструментами предиктивной аналитики, построенными на регрессионных моделях, и инструментами, основанными на технологиях машинного обучения. Регрессионные модели описывают математические зависимости между различными переменными. Модели на базе машинного обучения строятся на анализе входных и выходных данных, а затем используют новые данные для прогнозирования результатов.
Использование заранее подготовленных моделей, шаблонов и специальных наборов инструментов, входящих в состав таких платформ, может значительно упростить работу с отраслевыми задачами. Это позволяет использовать наработанные лучшие практики, собранные за годы опыта.
Очень важно не только иметь доступ к современным технологиям, но и понимать, как именно использовать их для решения специфических проблем вашей сферы или отдела внутри организации.
Еще один важный момент — различие между классическими инструментами предиктивной аналитики, построенными на регрессионных моделях, и инструментами, основанными на технологиях машинного обучения. Регрессионные модели описывают математические зависимости между различными переменными. Модели на базе машинного обучения строятся на анализе входных и выходных данных, а затем используют новые данные для прогнозирования результатов.
Эксперты или коллеги?
Также важно понять, кто именно будет работать с выбранными инструментами. Сейчас на рынке выделяют два ключевых типа пользователей. Профессиональные специалисты по анализу данных ценят расширенные функции для сложных задач и гибкие настройки. Для пользователей без технического образования важны простота, встроенные подсказки и работа в команде. Поэтому одни платформы предназначены для разных категорий пользователей, а другие — для профессионального инженерного применения.
Инструменты предиктивной аналитики для 2025 года
В алфавитном порядке представлены восемь популярных инструментов для предиктивной аналитики, которые стоит рассмотреть. Этот список не является рейтингом и составлен на основе данных от аналитических агентств и отраслевых экспертов.
1. Altair AI Studio
Altair AI Studio включает полный набор инструментов для предиктивной аналитики и обладает мощными функциями обработки данных и работы с текстом, которые подходят как специалистам по данным, так и пользователям без навыков программирования. Основные возможности платформы позволяют извлекать информацию из разных источников, очищать данные и использовать их в моделировании. Инструмент поддерживает создание и развитие моделей как новичками, так и опытными экспертами благодаря удобному интерфейсу. Дополнительные возможности включают автоматическую подготовку данных, генерацию моделей и их развертывание, наблюдение за их работой и управление. Есть также расширение для генеративного искусственного интеллекта, позволяющее создавать собственные большие языковые модели и работать с открытыми моделями. Поддерживаются функции объяснимости моделей и управления их применением.
2. Alteryx AI Platform
В эту платформу входят продукты для упрощения сложных аналитических процессов. Ключевое преимущество — автоматизация подготовки данных: сбор, обработка и объединение информации. Платформа поддерживает работу пользователей без специальных навыков, обеспечивает визуальные инструменты для моделирования и интеграцию с различными платформами машинного обучения. В середине 2025 года в эту систему добавились новые возможности за счёт использования языковых моделей облачной платформы.
3. Dataiku
Интерфейс Dataiku ориентирован как на технических специалистов, так и на пользователей без опыта программирования. Платформа помогает различным командам реализовывать предсказания и формировать аналитические выводы. Она предназначена для полного цикла работы с данными — от подготовки до построения, визуализации и внедрения моделей машинного обучения.
1. Altair AI Studio
Altair AI Studio включает полный набор инструментов для предиктивной аналитики и обладает мощными функциями обработки данных и работы с текстом, которые подходят как специалистам по данным, так и пользователям без навыков программирования. Основные возможности платформы позволяют извлекать информацию из разных источников, очищать данные и использовать их в моделировании. Инструмент поддерживает создание и развитие моделей как новичками, так и опытными экспертами благодаря удобному интерфейсу. Дополнительные возможности включают автоматическую подготовку данных, генерацию моделей и их развертывание, наблюдение за их работой и управление. Есть также расширение для генеративного искусственного интеллекта, позволяющее создавать собственные большие языковые модели и работать с открытыми моделями. Поддерживаются функции объяснимости моделей и управления их применением.
2. Alteryx AI Platform
В эту платформу входят продукты для упрощения сложных аналитических процессов. Ключевое преимущество — автоматизация подготовки данных: сбор, обработка и объединение информации. Платформа поддерживает работу пользователей без специальных навыков, обеспечивает визуальные инструменты для моделирования и интеграцию с различными платформами машинного обучения. В середине 2025 года в эту систему добавились новые возможности за счёт использования языковых моделей облачной платформы.
3. Dataiku
Интерфейс Dataiku ориентирован как на технических специалистов, так и на пользователей без опыта программирования. Платформа помогает различным командам реализовывать предсказания и формировать аналитические выводы. Она предназначена для полного цикла работы с данными — от подготовки до построения, визуализации и внедрения моделей машинного обучения.
4. H2O Driverless AI
H2O Driverless AI, выпущенная в 2017 году, основана на популярной открытой платформе машинного обучения H2O. Этот коммерческий продукт упрощает разработку искусственного интеллекта и предиктивной аналитики для специалистов и обычных пользователей, предоставляя возможности настройки и интеграции с инструментами с открытым исходным кодом. В числе ключевых функций — автоматизация процессов создания признаков, выбор моделей, подбор параметров, обработка естественного языка и семантический анализ. Платформа также предлагает различные инструменты для объяснения работы моделей, включая причинные графы, методы локальных интерпретаций, значения Шэпли и вспомогательные деревья принятия решений.
5. IBM Watson Studio
Компания IBM стала одним из лидеров на рынке предиктивной аналитики после приобретения популярного статистического пакета SPSS. В дальнейшем эти возможности были интегрированы в современную платформу Watson Studio, входящую в состав единой среды для работы с данными. В результате пользователи получают доступ к широким функциям описательной, диагностической, предиктивной и предписывающей аналитики. Платформа делает прогнозную аналитику доступной для экспертов и облегчает совместную работу для бизнес-пользователей. Присутствуют инструменты для создания ответственных и объяснимых моделей.
6. Microsoft Azure Machine Learning
Cертификаты Microsoft в области аналитики получили широкое признание благодаря платформам аналитики и офисным решениям, которые для многих пользователей стали стандартом работы с данными. Среда Azure Machine Learning дополняет этот набор инструментов возможностями для управления полным жизненным циклом предиктивной аналитики. Дополнительные инструменты позволяют каталогизировать, обрабатывать и анализировать данные, поддерживая как профессионалов в области данных, так и экспертов по предметным областям. Платформа также интегрируется с инструментами для разработки приложений и автоматизации бизнес-процессов, что ускоряет внедрение аналитики в ежедневные рабочие процессы.
H2O Driverless AI, выпущенная в 2017 году, основана на популярной открытой платформе машинного обучения H2O. Этот коммерческий продукт упрощает разработку искусственного интеллекта и предиктивной аналитики для специалистов и обычных пользователей, предоставляя возможности настройки и интеграции с инструментами с открытым исходным кодом. В числе ключевых функций — автоматизация процессов создания признаков, выбор моделей, подбор параметров, обработка естественного языка и семантический анализ. Платформа также предлагает различные инструменты для объяснения работы моделей, включая причинные графы, методы локальных интерпретаций, значения Шэпли и вспомогательные деревья принятия решений.
5. IBM Watson Studio
Компания IBM стала одним из лидеров на рынке предиктивной аналитики после приобретения популярного статистического пакета SPSS. В дальнейшем эти возможности были интегрированы в современную платформу Watson Studio, входящую в состав единой среды для работы с данными. В результате пользователи получают доступ к широким функциям описательной, диагностической, предиктивной и предписывающей аналитики. Платформа делает прогнозную аналитику доступной для экспертов и облегчает совместную работу для бизнес-пользователей. Присутствуют инструменты для создания ответственных и объяснимых моделей.
6. Microsoft Azure Machine Learning
Cертификаты Microsoft в области аналитики получили широкое признание благодаря платформам аналитики и офисным решениям, которые для многих пользователей стали стандартом работы с данными. Среда Azure Machine Learning дополняет этот набор инструментов возможностями для управления полным жизненным циклом предиктивной аналитики. Дополнительные инструменты позволяют каталогизировать, обрабатывать и анализировать данные, поддерживая как профессионалов в области данных, так и экспертов по предметным областям. Платформа также интегрируется с инструментами для разработки приложений и автоматизации бизнес-процессов, что ускоряет внедрение аналитики в ежедневные рабочие процессы.
7. SAP Analytics Cloud
SAP Analytics Cloud объединяет возможности бизнес-аналитики, планирования и предиктивной аналитики в едином решении. Этот продукт пришёл на смену предыдущему инструменту для прогностической аналитики, став частью расширенной экосистемы бизнес-приложений. SAP Analytics Cloud особенно подходит организациям, которые уже используют продукты этой компании и планируют развивать аналитику в областях логистики, управления цепочками поставок и запасами. Платформа поддерживает одновременную работу как специалистов, так и сотрудников, не обладающих техническими знаниями, автоматизируя интеграцию данных, построение моделей и анализ. Для профессионалов доступны продвинутые методы моделирования и машинного обучения. Облачный формат решения позволяет работать с большим объёмом данных и выполнять сложные вычисления.
8. SAS
Компания SAS Institute считается одним из старейших разработчиков аналитических инструментов. За годы своей истории платформа стала основой работы для специалистов по данным и аналитиков, а также оказала значительное влияние на развитие предиктивной аналитики. В последние годы платформа была модернизирована с добавлением современных процессов обработки данных, машинного обучения и автоматизации, что упростило внедрение аналитики в различных сферах. Компания предлагает сотни инструментов для разных отраслей, включая решения для машинного и глубокого обучения, программные модули для анализа данных и интеллектуального принятия решений. Платформа поддерживает интеграцию с ведущими облачными сервисами и корпоративным программным обеспечением, упрощая разработку и внедрение предсказательных моделей в разные рабочие процессы.
SAP Analytics Cloud объединяет возможности бизнес-аналитики, планирования и предиктивной аналитики в едином решении. Этот продукт пришёл на смену предыдущему инструменту для прогностической аналитики, став частью расширенной экосистемы бизнес-приложений. SAP Analytics Cloud особенно подходит организациям, которые уже используют продукты этой компании и планируют развивать аналитику в областях логистики, управления цепочками поставок и запасами. Платформа поддерживает одновременную работу как специалистов, так и сотрудников, не обладающих техническими знаниями, автоматизируя интеграцию данных, построение моделей и анализ. Для профессионалов доступны продвинутые методы моделирования и машинного обучения. Облачный формат решения позволяет работать с большим объёмом данных и выполнять сложные вычисления.
8. SAS
Компания SAS Institute считается одним из старейших разработчиков аналитических инструментов. За годы своей истории платформа стала основой работы для специалистов по данным и аналитиков, а также оказала значительное влияние на развитие предиктивной аналитики. В последние годы платформа была модернизирована с добавлением современных процессов обработки данных, машинного обучения и автоматизации, что упростило внедрение аналитики в различных сферах. Компания предлагает сотни инструментов для разных отраслей, включая решения для машинного и глубокого обучения, программные модули для анализа данных и интеллектуального принятия решений. Платформа поддерживает интеграцию с ведущими облачными сервисами и корпоративным программным обеспечением, упрощая разработку и внедрение предсказательных моделей в разные рабочие процессы.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи