Традиционные методы анализа часто страдают от ряда системных проблем: отсутствие единой методологии приводит к расхождению данных, сложные расчеты остаются «черным ящиком» для большинства сотрудников, а отчеты фиксируют лишь прошлое, не давая инструментов для работы с будущим. Платформа Predict Core решает эти задачи комплексно.
Решение интегрируется как во внутренние системы заказчика (PMS, ERP, CRM, кассовое ПО), так и во внешние релевантные источники, включая данные о погоде, праздниках и макроэкономических показателях. Ключевая особенность платформы – способность идентифицировать аномалии на ранних стадиях, позволяя предотвратить сбои в продажах или другие критические процессы до того, как они приведут к убыткам. Все прогнозы являются воспроизводимыми: система сохраняет снимок данных и параметров при каждом запуске, обеспечивая прозрачность и возможность аудита.
Пользовательский интерфейс гибко настраивается под разные роли:
- Аналитик создает прогоны моделей, выбирая источник данных, целевую переменную и горизонт прогнозирования.
- Менеджер отслеживает операционную деятельность через дашборд, контролируя загрузку, выявляя аномалии и оценивая точность прогнозов в реальном времени.
- Руководитель получает сводную информацию с необходимой периодичностью и уровнем детализации.
«Это не просто очередная BI-надстройка, – комментирует Андрей Даркшевич, заместитель директора Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ. – Это инструмент, который позволяет менеджеру увидеть не то, что уже случилось, а то, что произойдет через заданный промежуток времени, понять причины этого прогноза и смоделировать различные сценарии».
Платформа доступна как облачный сервис и для установки локально (on-premises). На данный момент решение успешно применяется в индустрии гостеприимства. Важным преимуществом является полностью российское происхождение всех компонентов, что гарантирует независимость от зарубежных облаков и санкционных рисков. Проект реализуется в рамках программы стратегического технологического лидерства НИУ ВШЭ («Приоритет-2030»).
