Статья посвящена разработке концепции информационно-аналитической системы (ИАС) для прогнозирования индекса потребительских цен (ИПЦ) в Российской Федерации. В рамках исследования предложена архитектура ИАС, определены функциональные и технические требования, а также выбран стек технологий для её реализации. Проведён сравнительный анализ методов прогнозирования временных рядов — от классических статистических до современных методов машинного обучения и нейросетевых моделей. Оценены возможности различных аналитических платформ, таких как Microsoft Excel, Яндекс DataLens, Foresight Analytics Platform и OptiMA, в контексте решения задач прогнозирования ИПЦ. Сформулированы рекомендации по выбору модели и программной реализации системы в зависимости от характеристик данных и доступных ресурсов.