ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМ БИЗНЕС-АНАЛИТИКИ В КОММЕРЧЕСКИХ ОРГАНИЗАЦИЯХ: РОЛЬ РЕЧЕВОЙ И ТЕКСТОВОЙ АНАЛИТИКИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

APPLICATION OF BUSINESS ANALYTICS SYSTEMS IN COMMERCIAL ORGANIZATIONS: THE ROLE OF SPEECH AND TEXT ANALYTICS IN THE CONTEXT OF DIGITAL TRANSFORMATION

Antonova Alisa Aleksandrovna

Student, Department of Digital Economy, Volga State University of Telecommunications and Informatics,

Russia, Samara

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматриваются теоретические и методологические аспекты внедрения систем бизнес-аналитики в коммерческих организациях, с акцентом на анализ речи и текста. Исследуются основные подходы, цели, задачи и современные тенденции в разработке систем бизнес-аналитики, включая интеграцию искусственного интеллекта и обработки неструктурированных данных. Особое внимание уделяется сути анализа речи, его роли в анализе коммуникаций с клиентами и переходу к анализу текста как более комплексному инструменту интерпретации данных.

ABSTRACT

This research paper examines the theoretical and methodological aspects of implementing business intelligence systems in commercial organizations, with a focus on speech and text analytics. It explores the main approaches, goals, objectives, and current trends in business intelligence system development, including the integration of artificial intelligence and unstructured data processing. Particular attention is paid to the essence of speech analytics, its role in analyzing customer communications, and the shift toward text analytics as a more comprehensive data interpretation tool.

Ключевые слова: системы бизнес-аналитики, речевая аналитика, текстовая аналитика, искусственный интеллект, машинное обучение.

Keywords: business intelligence systems, speech analytics, text analytics, artificial intelligence, and machine learning.

Современные бизнес-организации работают в условиях высокой конкуренции и цифровой среды, где необходимо использовать эффективные инструменты анализа данных. В этих условиях системы бизнес-аналитики играют ключевую роль в поддержке управленческих решений, позволяя компаниям не только определять текущее состояние процессов, но и прогнозировать их развитие. Особое место в этой системе занимают технологии обработки неструктурированных данных, включая анализ текста и голоса, позволяющие извлекать информацию из клиентской и внутренней переписки. Рост объёма данных, генерируемых в результате взаимодействия с клиентами, в сочетании с развитием технологий искусственного интеллекта, приводит к трансформации способов анализа информации. Если ранее основное внимание уделялось структурированным данным, то теперь акцент смещается на анализ текстовых и аудиоданных, что позволяет глубже понять поведение и потребности клиентов. Цель данной работы – проанализировать роль речевой и текстовой аналитики в системах бизнес-аналитики коммерческих компаний и подчеркнуть их важность в контексте цифровой трансформации.

Бизнес-аналитика – это набор методов и технологий, предназначенных для преобразования данных в информацию, необходимую для принятия управленческих решений [1]. Современное развитие бизнес-аналитики характеризуется несколькими устойчивыми тенденциями, включая активное внедрение облачных технологий, широкое использование моделей машинного обучения и растущую важность неструктурированных данных. Ключевым направлением является интеграция систем бизнес-аналитики с корпоративными информационными системами, что обеспечивает непрерывный поток данных и повышает эффективность анализа. Особенно важен переход к анализу данных в реальном времени, позволяющий организациям быстро реагировать на изменения во внешней среде. Технологии искусственного интеллекта также играют ключевую роль в этом процессе, автоматизируя процесс анализа и повышая точность прогнозов.

Речевая аналитика – это часть бизнес-аналитики, основанная на анализе аудиоданных с использованием технологий автоматического распознавания речи и обработки естественного языка [2]. Этот метод позволяет извлекать информацию из устной коммуникации, включая телефонные звонки, встречи и взаимодействие с клиентами. В коммерческой среде анализ речи особенно важен, поскольку значительная часть взаимодействия с клиентами происходит вербально. Анализ этих коммуникаций позволяет выявлять ключевые потребности клиентов, оценивать качество обслуживания и определять проблемные области во время взаимодействия. Аудио аналитика включает в себя не только содержание разговоров, но и анализ эмоциональной составляющей коммуникации, что является важнейшим фактором при оценке удовлетворенности клиентов. Это достигается путем анализа акустических свойств речи, таких как тон, интонация и паузы, которые помогают определить эмоциональное состояние говорящего [2].

Архитектура современной системы бизнес-аналитики, ориентированной на обработку неструктурированных данных, включает многоуровневую структуру, охватывающую сбор, обработку и анализ данных. Первоначально аудиоданные собираются из различных источников, затем проходят предварительную обработку и передаются в модуль распознавания речи. После преобразования аудиосигнала в текст данные отправляются в аналитический модуль, где обрабатываются с использованием методов текстового анализа. Одновременно анализируются акустические свойства голоса, что позволяет учитывать аффективную составляющую коммуникации. Результаты анализа интегрируются и представляются в отчетах и ​​визуализациях для принятия административных решений. Такая архитектура обеспечивает комплексный подход к анализу данных и помогает повысить эффективность бизнес-процессов [3].

Несмотря на огромный потенциал анализа речи, для более глубокого анализа данных необходим переход к анализу текста. Преобразование речи в текст позволяет использовать широкий спектр методов обработки данных, включая моделирование аргументации, кластеризацию и машинное обучение. Анализ текста является логическим продолжением анализа речи, обеспечивая более точную интерпретацию собранных данных. Он позволяет выявлять скрытые закономерности в коммуникациях, анализировать модели поведения клиентов и прогнозировать будущие действия [4]. В отличие от анализа речи, анализ текста в первую очередь фокусируется на анализе содержания сообщений, что делает его особенно эффективным при работе с большими объемами данных. Однако наибольший эффект достигается за счет интеграции двух методов: анализ речи обеспечивает первоначальный сбор и анализ данных, а анализ текста более глубокую интерпретацию. Для наглядного сопоставления этих двух подходов по ключевым критериям – типу данных, технологиям, метрикам, преимуществам и ограничениям – ниже представлена сравнительная таблица (табл.1).

Таблица 1

Сравнение речевой и текстовой аналитики

Как следует из приведённого сравнения, речевая и текстовая аналитика не являются взаимозаменяемыми, а скорее дополняют друг друга. Речевая аналитика предоставляет уникальную возможность оценить эмоционально-поведенческий аспект коммуникации (удовлетворённость, уверенность, стресс), что критически важно при анализе «живых» диалогов. Текстовая аналитика обеспечивает глубину и масштабируемость: она эффективно обрабатывает большие объёмы данных, строит прогнозные модели и выявляет сложные тематические паттерны.

Проведенное исследование показало, что системы бизнес-аналитики играют ключевую роль в деятельности коммерческих организаций, обеспечивая эффективное использование данных для принятия управленческих решений. Особое значение в современных условиях приобретают технологии анализа неструктурированных данных, включая речевую и текстовую аналитику. Речевая аналитика позволяет извлекать информацию из устных коммуникаций и анализировать эмоциональную составляющую взаимодействия, что делает ее незаменимым инструментом в анализе клиентских коммуникаций [5]. В то же время текстовая аналитика обеспечивает более глубокую интерпретацию данных, позволяя выявлять закономерности и формировать прогнозы. Таким образом, интеграция речевой и текстовой аналитики в рамках единой системы бизнес-аналитики позволяет организациям повысить качество анализа данных и обеспечить более эффективное управление бизнес-процессами. Перспективы дальнейших исследований связаны с развитием технологий искусственного интеллекта и расширением возможностей анализа неструктурированных данных.

Список литературы:

1. Степанова, Т. А. Теоретические аспекты понятий «бизнес-аналитика» и «бизнес-анализ» [Текст]: учеб. пособие / Т. А. Степанова // Аллея науки. – 2022
2. Что такое речевая аналитика [Электронный ресурс]/ – Режим–доступа: https://vc.ru/id3901998/2884779-rechevaya-analitika-dlya-biznesa, свободный. – Загл. с экрана.
3. Драгунова, И. В. Современные инструменты управления бизнесом: бизнес-аналитика / И. В. Драгунова, Ю. А. Шукшина, Ю. И. Каргин // Экономика и предпринимательство. – [Текст]: учеб. пособие. / Драгунова, И. В [и др.]; 2023. – 58 с.
4. Рынок речевой аналитики в России [Электронный ресурс]/– Режим–доступа: https://blog.salesai.ru/russian-market-of-ci, свободный. – Загл. с экрана.
5. Речевая аналитика в 2025 году: тенденции рынка [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://exolve.ru/blog/rechevaya-analitika-v-2025-godu-tendentsii-rynka/, свободный. – Загл. с экрана.