Потоки разнородных данных и почему они обходятся так дорого

В современном бизнес-ландшафте компании оперируют огромными объемами разноформатных данных, поступающих из многих источников. Разнородность создает фундаментальную проблему, которая напрямую влияет на операционную эффективность, скорость и качество принятия решений и, в конечном итоге, на прибыль.

Партнеры часто используют разные форматы данных для отправки заказов или счетов. Для того чтобы эти данные были корректно учтены в ERP, CRM или другой системе компании, их необходимо преобразовать. Это может включать изменение структуры данных, перекодировку значений, например, единиц измерения, кодов товаров, а также обогащение данных недостающей информацией.

Системы могут использовать для одних и тех же товаров разные наименования, артикулы и характеристики. Например, в ритейле один филиал может называть товар «Ноутбук Dell XPS 13» как «Dell XPS 13», а другой — «Ноутбук 13" Dell XPS». Для корректного учета запасов, ценообразования и продаж необходимо эти справочники синхронизировать и сопоставлять.

К тому же, по мере масштабирования компании часто появляются новые филиалы, партнеры, клиенты, поставщики, дистрибьюторы, провайдеры, магазины и каналы продаж, мобильные и веб-приложения. Каждый из этих источников может иметь свою систему учета и форматы данных. Их интеграция в единую корпоративную систему — это сложная задача, требующая согласования данных, синхронизации бизнес-процессов и обеспечения прозрачности информации.

Это дорого и сложно по ряду причин:

1. Человеческие ресурсы. Разработка и поддержка интеграционных решений требуют участия высококвалифицированных ИТ-специалистов — разработчиков, аналитиков, инженеров данных.
2. Ошибки в данных. Ручная обработка или некорректная автоматизация интеграций часто приводят к ошибкам: дублированию записей, потере и искажению данных. Неверные отчеты могут привести к неправильным управленческим решениям, например, к избыточным закупкам или упущенной выгоде. Некорректные данные в учетной системе могут обернуться проблемами с логистикой, производством и обслуживанием клиентов. А ошибки в выставленных счетах и данных о наличии товаров могут негативно сказаться на отношениях с партнерами и клиентами.
3. Сложность поддержки. Интеграционные решения, особенно самописные, требуют постоянного мониторинга, обновления и адаптации к изменениям в исходных и целевых системах. Это создает долгосрочную нагрузку на ИТ-отдел.

Как правило, для задач маппинга данных ИТ-директора выбирают один из двух типичных, и часто не оптимальных, путей.

Как ИТ-компании привыкли решать задачи с данными

Первый путь — ручные скрипты, или Custom Scripts. На первый взгляд написание простых скриптов выглядит как самое быстрое и дешевое решение для разовых задач. Но сложность этого подхода в том, что любые скрипты требуют времени и компетенций разработчиков. Вместо того чтобы заниматься развитием новых продуктов или оптимизацией ключевых систем, ИТ-специалисты тратят время на «латание дыр».

К тому же, скрипты часто пишутся «на коленке», без должного тестирования и документирования. По мере роста объемов данных или изменений в исходных системах, они становятся хрупкими и склонными к ошибкам. Ошибки в обработке данных могут незаметно накапливаться, приводя к серьезным бизнес-проблемам в дальнейшем. Также скрипты плохо масштабируются. Если объем данных увеличивается в разы, скорость обработки падает, а риск ошибок растет.

Второй путь — внедрение интеграционных платформ. Это профессиональные, комплексные решения enterprise-уровня, предназначенные для управления интеграциями и потоками данных. Они предлагают широкий функционал для извлечения, трансформации, загрузки данных, для оркестрации сервисов и обмена сообщениями.

Однако внедрение таких платформ требует значительных финансовых вложений: покупка лицензий, оплата услуг внешних интеграторов, обучение персонала. Процесс внедрения может занять месяцы, и даже годы, особенно для крупных и сложных систем. И в случае если компания имеет ограниченное количество интеграционных сценариев, например, до 10, инвестиции в полномасштабную ETL или интеграционную платформу могут не окупиться. Стоимость поддержки и владения такой системой может превышать выгоды от нее.

В итоге ИТ-директора часто оказываются в сложной ситуации — продолжать использовать ручные скрипты и несогласованные процессы, осознавая риски, связанные с качеством данных и операционной эффективностью. Это путь наименьшего сопротивления в краткосрочной перспективе, но он ведет к долгосрочным проблемам. Либо — вкладывать бюджет в масштабную сложную платформу, которая может оказаться избыточной для текущих потребностей компании. Это, в свою очередь, сопряжено с высоким риском неокупаемости и долгосрочной нагрузкой на ИТ-отдел.

Low-code спешит на помощь

Bercut Datamapper — один из продуктов в составе интеграционной платформы HIP 2.0. Платформа создает единый интеграционный слой над разнородными ИТ-системами — legacy, облачные, партнерские API — и обеспечивает автоматизированный, высокопроизводительный и безопасный обмен данными. За счет модульной архитектуры HIP 2.0 обеспечивает полную гибкость: отдельные продукты можно использовать для точечных интеграционных решений или путем их комбинации создавать интеграционный каркас всей корпоративной экосистемы. Это освобождает компании от покупки чрезмерно дорогого решения с избыточной функциональностью, при этом высвобождаются ресурсы квалифицированного ИТ-персонала.

Datamapper позволяет автоматизировать преобразование и маппинг данных между любыми системами. В отличие от полнофункциональных платформ для интеграций, продукт решает конкретную задачу визуального сопоставления и трансформации данных любых форматов без необходимости программирования.

Использование специализированного инструмента дает гарантии качества обработки данных, которое сохранится вне зависимости от темпов развития компании.

Единственное в России standalone-решение для маппинга данных

На конец 2025 года Bercut Datamapper, по данным компании, — единственное в России standalone-решение для маппинга данных, которое работает с любой существующей интеграционной инфраструктурой. Если у компании уже есть ESB любого вендора, но без функции сопоставления данных, Datamapper интегрируется с ней и берет на себя сложную логику трансформаций. Если ESB нет — Datamapper работает самостоятельно. Такой подход позволяет быстро преодолеть технологический разрыв: вместо 12–18 месяцев на запуск ESB-проекта — внедрить Datamapper за 4–6 недель и получить первые результаты (см. рисунок).

Все это особенно актуально для компаний, которые работают с несколькими внешними системами, но не готовы начинать внедрение интеграционной платформы. Модульная архитектура HIP 2.0 позволяет начать с Datamapper как отдельного продукта, а при необходимости поэтапно добавлять другие модули, реализуя свою ИТ-стратегию в удобном темпе и доступными ресурсами. Помимо Datamapper, в состав платформы входят: шина данных Bercut ESB, инструменты для проектирования и публикации API, брокеры real-time событий, ETL Engine для пакетной и стриминговой обработки данных и инструменты для разработки адаптеров.

Вывод: с low-code решением Bercut Datamapper вам не придется сопоставлять таблицы вручную

Построение процесса маппинга данных в компании нужно начинать с автоматизации конкретной задачи. Bercut Datamapper разработан специально для того чтобы освободить ресурсы и ускорить бизнес, позволяя подключать сторонние склады, фулфилмент-центры, маркетплейсы, GPS-сервисы и курьерские службы – без задержек и сложного программирования.

Посмотреть демо можно на официальном сайте продукта.