В эпоху экономики данных вряд ли у кого-то остались сомнения, что для разработки эффективных бизнес-стратегий, их реализации и быстрой адаптации к меняющимся рыночным условиям компаниям требуются актуальные и полные данные. Именно они теперь составляют основу устойчивости бизнеса. Поэтому вопросы повышения качества данных сейчас все чаще встают перед компаниями. Но обеспечить требуемое качество не так-то просто, особенно на фоне постоянно растущих объемов данных. О том, как все-таки добиться должного качества и сделать данные стратегическим активом бизнеса, — в подкасте TAdviser с Анной Салиховой, генеральным директором компании SOFROS. Ниже представлены аудио и полная текстовая версия беседы.
Подкаст: «Качество данных как основа бизнеса».
Вы знаете, мой профессиональный путь начался довольно классически — с участия в проектах по внедрению ERP-систем. Это масштабные и комплексные истории, охватывающие практически все ключевые функции предприятия: финансы, производство, управление продажами, логистику, работу с персоналом. И каждый из этих блоков требует глубокой экспертизы. Но довольно быстро я столкнулась с интересной проблемой: очень сложно найти специалистов, которые одинаково глубоко разбираются во всех этих областях. Обычно это либо узкие эксперты, которых непросто сбалансировать между собой, либо более универсальные специалисты с широким кругозором, но не всегда владеющие нюансами.
Это и послужило одной из причин выбора для компании более узкой специализации. Когда специалисты глубоко погружены в свою предметную область, балансировки нагрузки не так проблематичны.
Со временем я все чаще видела, как компании переходят от больших универсальных систем, в которые пытались включить все функции предприятия, зачастую даже не соответствующие классу этой большой ERP-системы, к более гибкой композитной либо микросервисной архитектуре. Когда каждое приложение закрывает свою задачу, и в целом архитектура становится гибкой и адаптивной. Это логично — бизнес меняется, рынки меняются, нужно быстро реагировать.
Но при этом появляется новая головная боль — интеграция: все эти разрозненные приложения ведь надо связать между собой, обеспечить обмен данными, синхронизацию справочников, контроль качества информации. И тут часто возникает иллюзия, что все просто. Ну, казалось бы — возьмем пару разработчиков, напишем интеграции, настроим обмен сообщениями, и все заработает. Особенно когда на рынке полно небольших бесплатных решений, которые умеют передавать сообщения от одной системы к другой, «дешево и быстро» звучит довольно привлекательно.
Но вот когда таких систем становятся десятки, интеграционных потоков — сотни, а требования к данным растут, вся эта «ручная сборка» начинает сыпаться. Где-то теряются данные, где-то появляются расхождения, сложность поддержки резко возрастает. Я много раз наблюдала, как со временем эти проблемы превращаются в серьезные издержки для бизнеса. И вот именно этот накопленный опыт и привел нас к выбору специализации компании SOFROS. Мы поняли, что интеграция приложений, нормализация данных, управление нормативно-справочной информацией — это не вспомогательная настройка. Это стратегически важная часть ИТ-системы компании. И от того, насколько здесь все выстроено, зависит в итоге гибкость бизнеса, его устойчивость и возможность быстро принимать решения на основе качественных данных.
Мы активно участвовали в создании таких продуктов как «1С:MDM», которая, наверное, знакома всем слушателям, и платформы Datareon, хорошо знаем архитектуру и возможности этих продуктов. Сегодня мы работаем как интегратор, который реализует в основном на базе этого программного обеспечения законченные решения по интеграции, нормализации данных и управлению НСИ.
И мы абсолютно уверены в качестве этих продуктов. К примеру, Datareon Platform уже сегодня по функционалу не уступает западным аналогам, а во многих случаях даже их превосходит. А самое главное — бизнес все чаще понимает: без грамотной интеграции приложений и управления качеством данных уже невозможно обеспечить устойчивый рост. И именно здесь сегодня кроется основной запрос наших клиентов. Это компании, которые уже построили сложные ИТ-ландшафты и сейчас приходят к необходимости все это системно объединить, чтобы не терять данных, скорости и управляемости.
А наши клиенты — это крупные и средние предприятия из самых разных отраслей: агропромышленный комплекс, машиностроение, пищевая промышленность, ритейл, энергетика, строительство и другие. С каждым проектом мы видим, что тема качественного управления данными становится все более приоритетной для бизнеса — и мы стремимся быть в центре этой трансформации.
На мой взгляд, ключевым фактором, повлиявшим на изменение роли интеграции приложений и управления НСИ, стало постепенное повышение зрелости корпоративных ИТ-заказчиков. Еще 10 лет назад подобные темы воспринимались как второстепенные. Для бизнес-подразделений приоритетом было автоматизировать «свои» функции: финансовый директор фокусировался на управленческом учете, директор по закупкам — на системах снабжения, производственники — на MES и APS. Лишь ИТ-директора, как правило, осознавали, что фундаментальной задачей становится именно управление данными и интеграция приложений. Но убедить бизнес инвестировать в это было непросто.
Кроме того, долгое время в корпоративной среде доминировала философия ERP как единой платформы: в нее старались включить не только учетные, но и операционные, и аналитические функции. В таких условиях потребность во внешней интеграции приложений минимизировалась, а управление НСИ фактически «делегировалось» самой ERP-системе. Однако со временем стало очевидно, что специализированные системы справляются со своими задачами значительно эффективнее, чем универсальные. И это подтолкнуло рынок к переходу на композитные архитектуры, более гибкие и адаптивные к задачам конкретного бизнеса. Все чаще использовался так называемый микросервисный подход, и он постепенно становится новым стандартом. А вместе с этим на первый план выходят вопросы интеграции и управления справочной информацией.
При архитектуре «точка-точка» каждый новый компонент превращал интеграционный контур в сложную и плохо управляемую сеть, где любое изменение может повлечь цепную реакцию сбоев. Появилась потребность в централизованной интеграционной шине (ESB) — решении, которое позволяет управлять информационными потоками централизованно, отслеживать доставку, трансформировать данные, снижать нагрузку на сопряженные системы и сильно упростить подключение новых приложений в интеграционный контур.
Одновременно стала очевидной необходимость централизованного управления НСИ. В композитной среде одни и те же справочники — номенклатура, контрагенты, классификаторы и т.д. — используются во многих приложениях, причем с разной глубиной и структурой. Без механизма сопоставления, выверки и дедупликации данные начинают «разъезжаться», что, безусловно, создает серьезные риски для бизнеса. Поэтому возникает потребность в отдельном специализированном программном обеспечении для управления НСИ и ведения эталонных записей.
Таким образом, на сегодняшний день интеграция приложений, нормализация данных и управление НСИ перестают быть «вспомогательными задачами». Они становятся обязательным условием устойчивого развития цифрового ландшафта, особенно при переходе к гибким, масштабируемым и управляемым ИТ-архитектурам. Этот эволюционный сдвиг, «автоматизация-цифровизация-датацентричность», произошёл, наверное, уже на всех уровнях, в том числе на самом высоком государственном. В этом году у нас на смену «Цифровой экономике» пришёл нацпроект «Экономика данных».
Нацпроект Экономика данных намного шире, чем наша специализация, включает в себя много программ инфраструктурных (обеспечение кибербезопасности, бесперебойного доступа к интернету, подготовку кадров для ИТ-отрасли, цифрового госуправления, развитие отечественных платформ, ПО, перспективных разработок и ИИ). Однако появление такого нацпроекта в целом иллюстрирует то, о чем я говорила ранее, повышение зрелости в области управления данными в масштабе государства, а не отдельного предприятия. Что безусловно приведет к большей вовлеченности предприятий в проблематику повышения качества данных.
Неполные или неверные данные ведут к ошибочным бизнес-стратегиям и потерям, в том числе финансовым и репутационным. И, как вы упомянули, на фоне повышения зрелости в области ИТ всё больше организаций осознают важность данных, понимают, что качественные данные — это основа устойчивости бизнеса, хотят сделать данные своим стратегическим активом. Какими должны быть корпоративные данные, чтобы таким активом стать, и почему?
Да, вы абсолютно правы. Сегодня все больше компаний начинают воспринимать данные не как что-то вспомогательное, а как полноценный стратегический актив. Но вот чтобы данные реально стали активом, одного их накопления мало. Важно не просто собрать много информации — важно, чтобы эти данные отвечали нескольким ключевым требованиям.
Во-первых — качество. Это когда в данных нет ошибок, дублирующихся записей, противоречий и несостыковок в структуре. Во-вторых — точность. То есть данные должны правильно отражать реальную картину: кто есть кто, что есть что, какие характеристики у конкретных сущностей.
Третье — это актуальность. Данные должны своевременно обновляться. Старая информация может быть даже опаснее, чем ее отсутствие: она приводит к неверным решениям. И, наконец, четвертое — доступность. Все, кто принимает решения в компании, должны легко получать нужную им информацию — быстро, удобно, без лишних барьеров.
Давайте приведу конкретный пример. Допустим, в большой производственной компании заявки на закупку комплектующих формируют несколько подразделений — филиалы в разных регионах, цеха на разных заводах. Нет единого справочника, каждый пишет, как привык:
- «шуруп 3х20»,
- «винт 20 мм»,
- «шуруп короткий».
Для человека понятно, что это один и тот же товар. А вот для системы это три разных позиции. И что в итоге? Те же самые комплектующие заказываются у разных поставщиков, теряется эффект консолидации закупок. В одном месте накапливаются излишние запасы, в другом — дефицит. Растут затраты на хранение, логистику, появляется риск устаревания материалов.
И важно понимать: это не чья-то конкретная ошибка. Это просто следствие плохого качества и несогласованности данных. Неструктурированные, разрозненные данные — это не актив. Это наоборот — потенциальный источник довольно серьезных рисков. Поэтому эти четыре характеристики — качество, точность, актуальность и доступность — это не красивые слова, а абсолютно прикладные вещи, которые напрямую влияют на эффективность процессов и управляемость бизнеса.
Но, конечно, такая ситуация не исправляется сама собой. Здесь нужны организационные изменения. И обычно первый шаг — это создание отдельной функции или службы данных: такой команды, которая берет на себя ответственность за то, чтобы данные по всей компании были нормализованы, синхронизированы и управлялись централизованно. И вот только тогда данные действительно становятся прочной основой для роста, масштабирования и устойчивости бизнеса. А без этого любые разговоры про цифровую зрелость — это, скорее, иллюзия.
Конечно, примеров из практики у нас накопилось немало. Вот, например, один из наших крупных клиентов — компания, которая занимается строительством масштабных промышленных объектов в разных странах. И у них была очень серьезная нагрузка именно на этапе управления проектами: планирование работ, закупка материалов, оборудования, комплектующих — все это требовало больших трудозатрат.
Откуда бралось, казалось бы, столько ручной работы? Дело в том, что сами проекты вначале проектировались на русском языке, а дальше часть закупок и операций шла уже в других странах, на других языках. Причем не просто с переводом, а с учетом местных стандартов и особенностей. Одни и те же материалы в разных странах могут называться по-разному, попадать под разные ГОСТы или стандарты.
В итоге сотрудники тратили массу времени на сопоставление позиций номенклатуры, сверку терминов, перевод наименований, поиск актуальных позиций в местных нормативных источниках. И потом весь этот процесс нужно было еще раз пройти в обратную сторону, чтобы подготовить консолидированную отчетность по группе компаний.
Для этого клиента мы выстроили единую систему управления нормативно-справочной информацией — с поддержкой трех языков, со встроенной логикой сопоставления и нормализации данных. И эта система дала настолько ощутимую экономию времени сотрудников, что проект окупился достаточно быстро. Более того, сейчас у компании есть планы по выходу в новые страны, и у них уже есть апробированное техническое решение, которое можно масштабировать дальше. И я надеюсь, что мы поучаствуем в тиражировании этой системы.
Чтобы показать, насколько разные бывают задачи, приведу еще один кейс. Другой наш клиент — производственная компания. У них регулярно возникала ситуация, когда отдел снабжения сообщает, что не может найти на рынке продукцию, которую заказало производство. Причем речь шла о вполне стандартных материалах. Начали разбираться — оказалось, что корень проблемы был в устаревших нормативных ссылках. Компания искала продукцию по старым номерам ГОСТ, которые уже давно заменены новыми редакциями. Производители работали по обновленным стандартам, а внутренняя база клиента продолжала оперировать старыми обозначениями. Вроде бы мелочь, но из-за этого возникали задержки в закупках, срывы сроков и потери.
Мы включили в проект управления НСИ специальный процесс отслеживания и актуализации нормативных стандартов. Система автоматически отслеживает изменения ГОСТов, и таким образом проблема полностью ушла. На самом деле, таких примеров масса. И каждый из них наглядно показывает одну важную мысль: отсутствие системной работы с данными — это не просто неудобство. Это прямые издержки бизнеса — будь то время сотрудников, срывы сроков, потери в закупках или даже стратегические риски при масштабировании.
На самом деле сегодня практически все компании понимают: качественные данные нужны. Но вот добиться этого на практике сложнее, чем кажется. И тут дело далеко не только в технологиях. Я бы выделила несколько основных барьеров.
Первое — это организационные барьеры. Данные часто собираются вручную из разных источников, по разным правилам. Отсюда — дубли, расхождения в форматах, несостыковки между системами. Даже самая современная система не поможет, если сами процессы устроены хаотично. Поэтому любой проект по качеству данных должен начинаться с диагностики: где именно в бизнес-процессах возникают ошибки и дубли, и что нужно менять в самих подходах.
Вторая группа барьеров — экономические барьеры. Такие проекты как наши требуют вложений: это и лицензии, и специалисты, и обучение персонала. Проблема в том, что эффект не всегда можно быстро посчитать в деньгах. Здесь помогает фокус на конкретных зонах потерь — например, в закупках или логистике. Мы, например, часто предлагаем моделировать экономический эффект заранее: сколько времени тратят сотрудники на сверку данных до проекта и сколько — после.
Третье группа — поведенческие барьеры. Многие сотрудники считают, что «работа с данными — это не моя зона ответственности». Требования к качеству данных иногда вызывают сопротивление, а ошибки всплывают уже в кризисных ситуациях, к сожалению: когда, например, срывается поставка из-за того, что деталь на складе числится под другим наименованием.
Решение этих проблем — либо выстроить мотивацию для людей, которые вводят данные и ведут их, либо выделить специализированную команду, которая возьмет на себя ответственность за чистоту данных.
И, наконец, четвертый вызов — это уже внедрение аналитики. Очень часто только при запуске BI-систем или отчетности становится видно: данные из разных источников не бьются, отчеты противоречат друг другу, бизнесу сложно доверять этим цифрам. И тут компании начинают понимать: пока не наведешь порядок в данных, никакая аналитика не заработает. По сути, проблема почти всегда не в самих данных, а в подходах к их сбору и управлению. И начинать тут лучше не с технологий, а с реальных, понятных бизнес-проблем. Когда компания видит, что нормализация данных — это не про ИТ, а про экономию, надежность процессов и устойчивость бизнеса, тогда появляется настоящая мотивация меняться.
Я бы разделила ваш вопрос на две части. Если мы говорим о сотрудниках службы данных, то они в принципе наделены этой функцией как основной и за это получают зарплату, и если со своей работой справляются плохо, их просто меняют на тех, кто справится лучше.
А вторая часть моего ответа: как раз основная зона проблем там, когда речь идет о распределенной структуре, где за данные отвечают не только сотрудники выделенных служб, но и сотрудники функциональных подразделений, тут, безусловно, требуется дополнительная мотивация, поскольку они не считают эту работу своей основной функцией. Она, собственно, ею и не является. И тут поле для творчества широкое: от дополнительной премии за отсутствие ошибок в данных до депремирования за наличие таких ошибок. Но все это возможно, если уже выстроена четкая система управления данными, с регламентами и ответственными за каждый тип данных, внедрен периодический аудит данных.
Действительно, импортозамещение — один из ключевых вызовов, с которым сейчас сталкивается рынок. В этом контексте данные играют центральную роль, и я бы выделила два важных аспекта.
Первое — это плавность и этапность перехода. Полный уход от устоявшихся, сложных, и в то же время критичных для бизнеса систем за короткий промежуток времени просто невозможен. Такие системы внедрялись годами, эксплуатировались десятилетиями, поэтому одномоментный отказ может привести к рискам для операционной деятельности компании. И в этой ситуации важно планировать изменения поэтапно. Обычно переход начинается с отдельных функций — например, с финансового управления, затем подключаются другие области, такие как управление производством и так далее. На каждом этапе формируется программа проектов, обеспечивающая реализацию импортозамещения. При этом текущее функционирование предприятия, очевидно, не должно нарушаться.
И здесь огромную роль играют наши решения: с их помощью мы предоставляем возможность проводить «мягкую» миграцию данных. Такой подход помогает минимизировать риски и делает сам процесс перехода максимально прозрачным и безболезненным для бизнеса.
Второе — независимость от вендоров благодаря правильной архитектуре, даже, я бы сказала, благодаря правильному ИТ-ландшафту. Современные подходы в построении ИТ-инфраструктуры, такие как композитная и микросервисная архитектура, помогают нашим заказчикам становиться более независимыми от конкретных поставщиков ПО. Использование интеграционных платформ управления данными, в том числе на базе наших решений, позволяет избавиться от эффекта vendor-lock — той ситуации, когда замена одного системного решения на альтернативное становится чрезмерно сложной и рискованной. Микросервисная архитектура со стабильным интеграционным контуром и системой управления мастер-данными (MDM) позволяет нашим клиентам легко адаптировать функциональные решения, менять их на аналоги от других вендоров при необходимости и быть гибкими в условиях меняющегося рынка.
На мой взгляд, основа успешного импортозамещения заключается не только в самом переходе на новые системы, но и в выстраивании правильной архитектуры, которая обеспечивает долгосрочную стабильность и минимизацию рисков для бизнеса.
Зачастую заказчики годами и даже десятилетиями работают в известных «тяжелых» западных системах. Хотелось бы лучше понять, какую роль играют ваши решения в интеграции данных на этапе сложных миграций с подобных бизнес-приложений на российские.
Как я говорила ранее, одномоментно такой переход выполнить невозможно. Эти системы внедрялись пятилетками, если не десятилетками, и, соответственно, десятилетиями эксплуатировались. В них много подсистем, блоков, масса функций предприятия: HR, финансы, ТОРО, CRM, MES и проч. Невозможно единоразово все это заново проектировать, готовить макеты, внедрять по щелчку — вчера ты был на западной системе, а сегодня уже работаешь на отечественной. Такие переходы осуществляются поподсистемно, начиная с критических операционных подсистем либо с учетных. Например, сначала идет подсистема финансов либо управления продажами. Она проектируется, разрабатывается макет, готовится опытная эксплуатация, проходит опытно-промышленную эксплуатацию и только потом передается в промышленную эксплуатацию. Но при этом все остальные подсистемы пока остаются на незамещенном ПО. Что в итоге мы имеем? Работу предприятия не остановить. Тот же финансовый блок должен откуда-то получать данные: это же учетная система, которая учитывает транзакции по факту осуществления хозяйственной деятельности. А другие аспекты хозяйственной деятельности ведутся в других подсистемах.
Соответственно, нужна хорошая бесперебойная интеграция, которая позволит связать этот новый автоматизированный блок на отечественном ПО с еще незамещенными подсистемами. После будет переноситься следующий блок: допустим, это будет ТОиР или закупки. Все это делается поэтапно и довольно небыстро. И для того чтобы предприятие все это время функционировало, наши интеграционные решения позволяют не только интегрировать уже замещенные системы, но и выполнять связь между замещенными подсистемами и старыми.
К примеру, если взять те же закупки: есть заявочная кампания, когда формируются закупочные программы и утверждаются бюджеты закупок. И система бюджетирования может быть не замещена, а материально-техническое обеспечение мы уже полностью заместили. Но при этом в процессе материально-технического обеспечения мы должны все время сверяться с бюджетными лимитами — проверять, может ли предприятие взять на себя это обязательство. Для этого необходимо оперативно отправить запрос в систему бюджетирования, где бюджетные лимиты формируются, и должен быть довольно быстрый отклик от системы проверки этих лимитов — все это происходит в транзакционном режиме. Все эти задачи и позволяет решать наша платформа.
Сегодня в условиях ужесточения денежно-кредитной политики и общей экономической нестабильности оптимизация ИТ-бюджетов — это одна из приоритетных задач для бизнеса. И здесь повышение качества данных и грамотное управление ими, на мой взгляд, играют ключевую роль.
Во-первых, управление нормативно-справочной информацией и построение интеграционных контуров помогают существенно снизить затраты на поддержку ИТ-систем.
Без автоматизации в этой области компании постоянно тратят время и ресурсы на ручную нормализацию данных, что дорого и долго, а самое главное — требует периодического повторения этой процедуры. Во-вторых, интеграция систем через современные платформенные решения, например, класса ESB, облегчает обмен данными и делает его более системным и управляемым. В отличие от устаревшей модели «точка-точка», где каждое изменение требует больших усилий, ESB позволяет управлять всей интеграцией централизованно, с минимальным числом специалистов на поддержке.
Платформа, которую мы предлагаем клиентам, построена именно по такому принципу — это low-code решение, позволяющее легко создавать и поддерживать разные конфигурации: ESB, MDM, EDW, PIM — все на единой отказоустойчивой базе. Это не только снижает затраты на поддержку, но и упрощает работу с данными.
В итоге повышение качества данных, автоматизация и объединение процессов на единой платформе — это не просто способ сэкономить, а стратегический шаг для устойчивого развития бизнеса. Особенно сейчас, когда важно не только сокращать расходы, но и повысить эффективность управления.
Уникальность платформы Datareon, на который мы строим большинство своих решений в области интеграции и хранения данных в следующем.
Во-первых, она написана с нуля и полностью импортозамещенная, то есть в ней нет никаких open source компонент, и риск каких-то «внезапных» закладок в современном мире равен нулю.
Во-вторых, эта платформа low-code. На практике это означает, что привлечение программистов, разработчиков на внедрении может быть минимальным.
И в-третьих, на единой платформе можно построить набор конфигураций для разных аспектов управления данными: EDW, MDM, PIM, ESB.
Когда мы говорим о цифровой зрелости бизнеса, важно понимать: все строится на данных. Особенно важна в этом ключе нормативно-справочная информация — НСИ. Это такой фундамент, на котором держатся все основные системы — закупки, логистика, HR, CRM и другие.
Эффективное управление НСИ, когда данные ведутся по единым правилам, без дублей, с актуальной и проверенной информацией. Что это дает бизнесу? Во-первых, меньше ошибок: нет повторных записей, некорректных данных, что снижает риски срывов поставок или лишних затрат. Во-вторых, ускорение процессов: сотрудники работают с одной версией данных и не тратят время на уточнения. В-третьих, качество управленческой отчетности становится выше: решения принимаются на базе достоверных цифр. И, конечно, снижаются затраты на исправление ошибок и интеграцию новых систем. Под «чистыми данными» мы понимаем информацию без ошибок и дублей. Достичь этого помогает современное управление НСИ — чаще всего через системы MDM, которые централизуют данные.
Есть несколько подходов: централизованная НСИ, когда есть единый источник правды и все централизуется в отдельной системе НСИ; аналитическая НСИ — сбор данных из разных приложений с последующим сводом; и гармонизированная НСИ, которая объединяет оба вышеупомянутых подхода, автоматически выявляя дубли и синхронизируя информацию. Главное- эффективное управление НСИ -это не только задача ИТ, а стратегический приоритет бизнеса. Это инвестиция в стабильность и развитие, которая дает реальные конкурентные преимущества.
Эффективная культура управления качеством данных — это когда данные воспринимаются как стратегический актив, а управление их качеством становится частью ежедневной работы всей компании. Чтобы построить такую культуру, важно начать с нескольких ключевых шагов.
Во-первых, необходимо организационное изменение: создание службы качества данных, которая будет курировать процессы нормализации, управления нормативно-справочной информацией и интеграции. Это не исключительно задача ИТ, а самостоятельная компетенция.
Во-вторых, следует провести аудит, чтобы проанализировать текущие проблемы, выявить слабые места и определить, какие данные критически важны для бизнеса.
И, наконец, ключевым этапом является формирование и утверждение стратегии: создание единой архитектуры управления качеством данных, что позволяет избежать разрозненных и неэффективных подходов. Мы, в частности, рекомендуем использовать Datareon Platform как инструмент, который помогает заказчикам поэтапно решать задачу формирования эффективной культуры управления качеством данных, устраняя хаос и упрощая работу на этом пути.
Очень хотелось бы мне вам дать универсальный ответ — вот перечень компетенций, и все. Но, как это часто бывает в реальных проектах, все зависит от задач, которые стоят перед командой внедрения. Datareon Platform — это low-code платформа, а не no-code. Это принципиальное различие: она действительно позволяет многое делать быстро, с минимальным объемом кода, но все же не исключает работу с логикой, структурами данных и иногда — с кодом.
Поэтому, если в рамках проекта достаточно стандартных функций платформы, встроенных коннекторов и типовых сценариев — основное требование к специалисту даже не в знании конкретных языков программирования. Важно другое:
- наличие аналитических способностей,
- понимание, как устроена ИТ-архитектура предприятий,
- и самое главное — умение спроектировать интеграционный процесс: какие данные откуда берутся, куда передаются, в каком виде и по какому триггеру.
Иными словами, это про здравый смысл, структурное мышление и базовую ИТ-грамотность в корпоративной среде. Однако бывают и более сложные случаи. Иногда без программирования не обойтись. И тогда уже в ход идут такие навыки, как:
- опыт программирования обработчиков и пользовательских алгоритмов — например, на 1С, C#, SQL;
- умение работать с коннекторами — 1С, REST API, программируемые плагины, базы данных, веб-сервисы;
- знание форматов данных — XML, JSON;
- опыт настройки компонентов платформы — сообщения, банк данных, кластер серверов и прочее.
Но тут я хочу подчеркнуть: все это довольно типовые навыки. Они вполне распространены на рынке, и найти специалистов с нужным профилем вполне реально. И, конечно, если таких компетенций пока не хватает, всегда можно пройти обучение. У нас в компании SOFROS есть собственные курсы: они основаны на реальных кейсах и нашей практике внедрений. То есть если вам нужно оперативно включить специалиста в проект, это часто оказывается быстрее и полезнее, чем универсальное обучение от вендора, хотя, конечно, и оно доступно, включая сертификацию — ее проводит только вендор.
Резюмируя: Datareon Platform — это гибкий инструмент. И требования к специалистам определяются задачами проекта: в одних случаях это просто грамотный аналитик с пониманием архитектуры, в других — уже инженер с кодом и API. Но в любом случае все это решаемо, и специалисты на рынке есть, а обучение всегда под рукой.
В целом low-code платформа в любом случае позволяет все сделать своими силами, однако, как правило, ресурсы ограничены, а результат нужен к определенному сроку, да и иногда предприятиям нужен какой-то свежий взгляд со стороны. В этом случае, конечно, нужно обращаться к провайдеру. Мы, к примеру, своим клиентам предлагаем разные формы сотрудничества: от внедрения «под ключ» и дальнейшую поддержку, вплоть до 24/7, до обучения и поддержки внедрения, где наше участие минимально.
Интересны детали?
Слушайте запись подкаста «Качество данных как основа бизнеса» на площадках:
На сайте Tadviser — Качество данных как основа бизнеса. Подкаст с Анной Салиховой, гендиректором компании SOFROS
Подпишитесь на нас в социальных сетях Telegram
Вконтакте, чтобы не пропустить новые полезные материалы, а также специальные акции для участников мероприятий.
Если у вас остались вопросы, вы можете обратиться к менеджерам SOFSROS для консультации по телефону +7 (495) 825-16-15 или воспользоваться формой обратной связи на нашем сайте.
