Многообразие данных и высокая стоимость их обработки

В условиях современного рынка предприятия работают с колоссальными массивами информации, поступающей из множества каналов в разных форматах. Это разнообразие порождает ключевую сложность, которая непосредственно сказывается на операционной эффективности, скорости и качестве бизнес-решений, а в итоге — на финансовых результатах.

Партнеры нередко направляют информацию о заказах или накладных в различных форматах. Чтобы эти сведения корректно обрабатывались в ERP, CRM или иной корпоративной системе, их требуется преобразовать. Этот процесс может подразумевать изменение формата данных, конвертацию значений, таких как единицы измерения или коды продукции, а также дополнение информации отсутствующими сведениями.

Разные системы могут применять отличающиеся названия, артикулы и атрибуты для одних и тех же товаров. К примеру, в розничной сети один магазин может обозначать продукт как «Ноутбук Dell XPS 13», а другой — как «Dell XPS 13» или «Ноутбук 13" Dell XPS». Для точного учета остатков, формирования цен и анализа продаж необходимо синхронизировать и согласовывать эти справочники.

Кроме того, в процессе роста бизнеса часто появляются новые подразделения, партнеры, заказчики, поставщики, дистрибьюторы, сервис-провайдеры, торговые точки и каналы сбыта, а также мобильные и веб-приложения. Каждый такой источник может работать в собственной учетной системе со своими форматами данных. Их объединение в единую корпоративную платформу — это нетривиальная задача, которая требует унификации данных, координации бизнес-процессов и обеспечения ясности информации.

Это затратно и трудоемко по нескольким причинам:

1. Человеческий фактор. Создание и сопровождение интеграционных решений требует привлечения опытных ИТ-специалистов — программистов, аналитиков, инженеров по данным.
2. Ошибки в данных. Ручная обработка или неверно настроенная автоматизация интеграций часто ведут к сбоям: дублированию информации, ее потере или искажению. Неточные отчеты могут стать причиной ошибочных управленческих решений, например, излишних закупок или недополученной прибыли. Неверные данные в системе учета способны вызвать проблемы с логистикой, производством и обслуживанием клиентов. А ошибки в счетах или информации о наличии товаров могут ухудшить отношения с партнерами и покупателями.
3. Сложность сопровождения. Интеграционные решения, особенно созданные внутри компании, нуждаются в постоянном наблюдении, доработках и адаптации к изменениям в исходных и целевых системах. Это создает долгосрочную нагрузку на ИТ-отдел.

Обычно для решения задач преобразования данных ИТ-руководители выбирают один из двух типичных, и зачастую не самых эффективных, подходов.

Как ИТ-компании обычно подходят к решению проблем с данными

Первый подход — ручные скрипты, или Custom Scripts. На первый взгляд, написание простых скриптов кажется самым быстрым и бюджетным решением для единичных задач. Однако сложность здесь в том, что любые скрипты требуют времени и квалификации разработчиков. Вместо работы над развитием новых продуктов или оптимизацией ключевых систем, ИТ-специалисты вынуждены тратить время на «заделку пробоин».

Более того, скрипты нередко создаются второпях, без надлежащего тестирования и сопроводительной документации. С увеличением объёмов информации или модификацией исходных систем, они теряют надёжность и начинают давать сбои. Погрешности в обработке данных могут незаметно множиться, что впоследствии способно обернуться серьёзными проблемами для бизнеса. Кроме того, скрипты плохо адаптируются к росту нагрузок. При многократном увеличении данных скорость их обработки снижается, а вероятность ошибок возрастает.

Альтернативный вариант — применение специализированных платформ для интеграции. Это профессиональные, комплексные решения корпоративного уровня, созданные для управления интеграционными процессами и потоками данных. Они предоставляют обширный инструментарий для извлечения, преобразования, загрузки информации, а также для оркестрации сервисов и обмена сообщениями.

Тем не менее, внедрение подобных платформ сопряжено со значительными финансовыми затратами: приобретение лицензий, оплата услуг сторонних интеграторов, обучение сотрудников. Сам процесс внедрения может растянуться на месяцы, а в случае крупных и сложных систем — даже на годы. И если у компании ограниченное число интеграционных сценариев, например, не более десяти, то инвестиции в полноценную ETL-систему или интеграционную платформу могут не оправдаться. Расходы на поддержку и обслуживание такой системы способны превысить получаемую от неё пользу.

В результате ИТ-руководители часто оказываются перед непростым выбором — продолжать использовать ручные скрипты и разрозненные процессы, осознавая сопутствующие риски для качества данных и операционной эффективности. Это путь наименьшего сопротивления в краткосрочном периоде, но он чреват долгосрочными сложностями. Либо же — направлять бюджет на масштабную и сложную платформу, которая может оказаться избыточной для актуальных нужд организации. Этот путь, в свою очередь, несёт в себе высокий риск низкой окупаемости и создаёт долгосрочную нагрузку на ИТ-подразделение.

Low-code как решение проблемы

Bercut Datamapper — один из компонентов интеграционной платформы HIP 2.0. Платформа формирует единый интеграционный слой поверх разнородных ИТ-систем — унаследованных, облачных, партнёрских API — и обеспечивает автоматизированный, высокопроизводительный и защищённый обмен данными. Благодаря модульной архитектуре HIP 2.0 предлагает полную гибкость: отдельные продукты можно задействовать для точечных интеграционных задач или, комбинируя их, выстраивать интеграционный каркас для всей корпоративной экосистемы. Это избавляет компании от необходимости приобретать чрезмерно дорогое решение с избыточным функционалом, одновременно высвобождая ресурсы квалифицированных ИТ-специалистов.

Datamapper позволяет автоматизировать преобразование и сопоставление данных между любыми системами. В отличие от многофункциональных интеграционных платформ, этот продукт решает конкретную задачу — визуальное отображение и трансформацию данных любых форматов без необходимости написания кода.

Применение специализированного инструмента гарантирует стабильное качество обработки данных, которое будет сохраняться независимо от темпов роста компании.

Единственный в России автономный инструмент для преобразования данных

По заявлению разработчика, к концу 2025 года Bercut Datamapper остаётся единственным в стране независимым решением для сопоставления данных, совместимым с любой текущей интеграционной средой. Если в организации уже используется ESB какого-либо производителя, но отсутствует функционал преобразования данных, Datamapper легко встраивается в эту систему и берёт на себя всю сложную логику трансформаций. При отсутствии ESB решение функционирует самостоятельно. Такой метод позволяет оперативно устранить технологический пробел: вместо 12–18 месяцев на развёртывание ESB-проекта — внедрить Datamapper за 4–6 недель и достичь первых практических результатов (см. иллюстрацию).

Это особенно важно для организаций, взаимодействующих с множеством внешних систем, но не планирующих внедрять полноценную интеграционную платформу. Модульная архитектура HIP 2.0 даёт возможность начать с Datamapper как с самостоятельного продукта, а в дальнейшем постепенно добавлять другие компоненты, реализуя ИТ-стратегию в комфортном темпе с доступными ресурсами. Кроме Datamapper, платформа включает: шину данных Bercut ESB, средства для проектирования и публикации API, брокеры событий в реальном времени, ETL Engine для пакетной и потоковой обработки данных, а также инструменты для создания адаптеров.

Итог: с low-code решением Bercut Datamapper ручное сопоставление таблиц останется в прошлом

Создание процесса преобразования данных в компании следует начинать с автоматизации конкретной операции. Bercut Datamapper создан специально для экономии ресурсов и ускорения бизнес-процессов, позволяя подключать внешние склады, фулфилмент-центры, маркетплейсы, GPS-сервисы и курьерские компании — без задержек и сложного программирования.

Демонстрацию можно посмотреть на официальном сайте продукта.