БФТ про данные
328 subscribers
81 photos
1 video
67 links
Канал БФТ-Холдинга про цифровые технологии в управлении данными

20+ лет на рынке систем управления и обработки данных
MDM-система «БФТ.ЕНСИ» в «Круге Громова»
Среди лидеров обзора MDM по версии TAdviser
Download Telegram
Цена одного неверного решения часто выше бюджета на весь проект по управлению данными. Но бизнес всё ещё верит в «волшебную таблетку».

Дубли клиентов, устаревшая номенклатура, расхождения в отчётности… На уровне «один раз» это кажется поправимым. В масштабе компании – это прямые убытки, сорванные сделки и стратегические промахи.

Почему проекты по Master Data Management (MDM) застревают или не дают эффекта? Потому что стартуют с иллюзий. Разберём жёсткие истины, которые редко звучат на презентациях.

📌 MDM – это не софт, а система всех данных бизнеса.
20% технологии, 80% – люди, процессы и Data Governance. Без комитета по НСИ, назначенных бизнес-владельцев данных и плана по преодолению сопротивления вы купите дорогой инструмент, который никто не будет использовать правильно.

📌 Классический ROI здесь сломан.
Не пытайтесь считать окупаемость платформы данных как окупаемость станка. Платформа меняет качество решений, а не линейно генерирует кэш. «Продавайте» ценность через VOI (Value of Information), снижение операционных и комплаенс-рисков, метрики предотвращённых потерь. Оцените «стоимость незнания»: одна ошибка в справочнике на уровне пилота – копейки. Та же ошибка на уровне всей сети – миллионы.

📌 MDM – марафон, а не спринт.
«Окупаемость через 6 месяцев» – опасная иллюзия. «Ждём 3 года» – гарантия потери финансирования. Рабочая схема: разбивайте внедрение на этапы с быстрыми победами, которые поддерживают долгосрочную стратегию.

📌 Ценность данных неоднородна.
В операционке (логистика, продажи, закупки) «чистые» мастер-данные дают быстрый измеримый эффект. В финансах, стратегии они работают как страховка от будущих катастроф. Понимайте разницу, когда ставите метрики успеха.

📌 Качество данных – это гигиена, а не проект.
Нельзя «внедрить» один раз и забыть. Это непрерывный процесс валидации, мониторинга и поддержки. Без этого любые инвестиции в данные превращаются в пылесос для мусора.
Важно для 2026 года: если вы сейчас используете ИИ с «грязными» данными без настроенного MDM, вы просто ускоряете принятие ошибочных решений в промышленных масштабах.

Чек-лист: готов ли ваш бизнес к управлению данными?
Есть бизнес-владельцы данных (не в ИТ, а в профильных подразделениях)?
Эффективность считается через риски и упущенные возможности, а не только через прямую выручку?
Есть процесс постоянной валидации, а не разовая «чистка перед отчётом»?
Если хотя бы на один вопрос ответ «нет» – вы не управляете данными. Данные управляют вами.

Мы готовы к этим вызовам, а вы? Оставьте заявку на сайте и получите консультацию, которая позволит увидеть реальные преимущества правильной организации ваших данных!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
663
👥 Почему для CDO важно умение договориться с бизнесом?

CDO (Chief Data Officer) – ключевая фигура в организации процессов управления данными, обеспечивающая высокое качество данных и принятие обоснованных решений. Практика показывает, что успешная data-трансформация начинается с системного внедрения культуры данных и обязательной поддержки со стороны топ-менеджмента. Чтобы быстро доказать ценность инициативы, первые проекты следует запускать совместно с наиболее заинтересованными бизнес-подразделениями, концентрируясь на решении одной конкретной прикладной задачи.

Как наладить продуктивное сотрудничество?

Показывайте метрики, которые важны бизнесу: не «качество данных ради качества», а «как это повлияет на выручку/клиентов/эффективность».
Делитесь реальными кейсами: «было – стало» работает лучше любой теории.
Обучайте команду: помогайте коллегам понимать, как данные помогают принимать решения.

Инструменты, которые усиливают CDO:

Master Data Management (MDM)
Единый источник истины для клиентов, продуктов, поставщиков. Убирает дубли, противоречия и хаос.

Data Governance
Фундамент data-driven культуры. Прозрачность, документирование, совместная работа бизнеса и ИТ.

Искусственный интеллект
Автоматизация рутины: обработка 100 тыс. записей за 30 дней вместо 15 месяцев.

BI-аналитика
Превращает «сырые» данные в понятные дашборды и инсайты для стейкхолдеров.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6631
⚡️«Ростелеком» про ИИ, качество данных и нейрошлюз в новом выпуске подкаста БФТ «ПРО Закупки»

🔊 Гость авторского проекта Натальи ЗейтенидиРоман Хазеев, директор по развитию цифровых технологий «Ростелекома». Получился полный экспертный разбор темы искусственного интеллекта: где ИИ реально работает, а где магия разбивается, когда встает вопрос об экономической эффективности.

Собрали главные тезисы, которые важно знать тем, кто пристально следит за ИИ-трансформацией:

☑️ Хайп или реальность
Спрос на специалистов со знанием ИИ растет, но требуются они не только в ИТ, а в продажах, закупках и менеджменте. Практические кейсы использования нейросети в медицине, промышленности, кол-центрах показывают, что реальный эффект от ИИ наблюдается пока в «приземленных» задачах.

☑️ Без качественных данных нет смысла в ИИ
Попытка дообучить модель на «грязных» данных не работает. Без культуры Data Governance системы ИИ будут давать сбои, которые на больших объемах приведут к негативным последствиям.

☑️ Нейрошлюз и утечка данных
Если не предоставить удобный и безопасный инструмент (тот самый нейрошлюз) для работы, то сотрудники компаний пойдут в публичные чат-боты и тогда останется открытым вопрос, какие данные утекли наружу.

☑️ ИИ и «вредные советы»
Какие действия гарантированно ведут к провалу: старт без пилота, отсутствие внимания к инфраструктуре, ставка на длинные гипотезы.

Ключевые цитаты выпуска

«Грязные» данные в ИИ не будут подспорьем. Без выстроенной культуры Data Governance применение ИИ становится в принципе очень «тяжелой» историей.


Все с пониманием относятся к необходимости выделения определенного сегмента экономики и процессов, в которых применение иностранных моделей ИИ недопустимо.

Ни одна модель искусственного интеллекта не лишена такого понятия, как галлюцинация. И здесь важно не быть очарованным магией искусственного интеллекта.


▶️ Смотрите выпуск на 📺 ВК Видео, 📺 RUTUBE или слушайте на удобной вам платформе

🗣️ Слушать в Телеграм

📲 Мы в MAX
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
733
🎙 Светлана Бова, CDO ВТБ: как превратить работу с данными в культуру, а данные — в инструмент развития бизнеса. Смотрите первую часть!

В гостях у Максима Зацепина, директора Департамента систем управления данными БФТ-Холдинга, – Светлана Бова, управляющий директор, вице-президент и CDO (директор по данным), Банк ВТБ.

Диалог получился одновременно фундаментальным и прикладным: от обсуждения ценностной роли данных перешли к реальным кейсам, конкретным методикам и итогам их внедрения. Поэтому выпуск разделился на два смысловых пласта.

В первой части поговорили о том, почему управление данными требует ежедневной «гигиены», как институт владельцев данных меняет культуру, и о роли регулятора в этой сфере.

📌 Институт владения данными – фундамент порядка
Одна из центральных тем выпуска – сложность внедрения роли «владельца данных». Наглядный пример: карточка розничного клиента может содержать сотни атрибутов. Без четкой матрицы ответственности неизбежны коллизии (например, как писать имя и фамилию на английском: как в загранпаспорте или сокращенно для пластиковой карты?).

📌 Управление данными – это «гигиена», а не разовая уборка
Управление данными можно сравнить с поддержанием порядка в доме. Нельзя навести порядок один раз в год и успокоиться на этом. Культуру нужно встраивать в ежедневные операционные процессы, включая требования к качеству данных на этапе разработки и приемо-сдаточных испытаний любых ИТ-систем.

📌 Роль CDO и влияние регулятора
CDO – это амбассадор изменений, который должен обладать одновременно техническими знаниями и глубокой экспертизой в предметной области бизнеса. Огромная поддержка идет и от Банка России: создание рабочих групп и выпуск методических рекомендаций по оценке зрелости управления данными, которые сегодня используют компании и за пределами финансового рынка.

Ключевые цитаты выпуска
Роль владельца данных невозможно недооценить. Но сразу брать ответственность за что-то неясное – страшно. На рынке до сих пор нет четкого профиля должности «владелец данных», и это эволюционный путь.


Данные имеют свойство устаревать. Стоит чуть-чуть отпустить процесс – и потом приходится долго и дорого переинвентаризировать то, что упущено. Важно воспитать у сотрудников привычку задумываться о данных при любом изменении продукта или системы.


Управление данными не может жить отдельно от общей стратегии. И если организация взяла курс на завоевывание рынка, например, нового сегмента клиентов, то и все активности по управлению данными также должны быть направлены на реализацию этой бизнес-стратегии.


Несколько лет назад Центральный банк вышел с инициативой создать рабочую группу из экспертов по управлению данными, ведущих CDO и разработать правила и стандарты по управлению данными для участников финансового рынка. Это потрясающая инициатива в таком открытом диалоге делиться лучшими практиками.


Смотрите выпуск в 📺 ВК Видео, 📺 RUTUBE или слушайте на удобной платформе

💬 Слушать в Телеграм

🔥Вторая часть выпуска совсем скоро! Следите за нашими новостями на канале!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7663
🎙 Светлана Бова, CDO ВТБ: данные решают, когда становятся системой – смотрите вторую часть выпуска!

Продолжаем беседу о технологиях и практике управления данными со Светланой Бовой, управляющим директором, вице-президентом и Chief Data Officer (CDO) Банка ВТБ, и Максимом Зацепиным, директором Департамента систем управления данными БФТ-Холдинга.

Если в первой части эксперты говорили о формировании культуры работы с данными и вовлечении сотрудников в процессы управления данными, то вторая часть посвящена практической стороне вопроса: как управление данными становится частью операционной деятельности компании и какие результаты это дает бизнесу.

Что обсудили

📌 Ценность управления данными
Проекты в области управления данными сегодня рассматриваются не просто как ИТ-инициативы, а как инвестиции в эффективность процессов, снижение рисков и повышение качества управленческих решений.

📌 Роль MDM-систем в современной экосистеме данных
Мастер-данные становятся фундаментом для построения единого информационного пространства, а управление нормативно-справочной информацией влияет на качество данных во всей организации.

📌 Данные – часть производственного процесса
Необходим переход от ситуации, когда за качество данных отвечает отдельное подразделение, к модели, в которой владельцы данных и бизнес-пользователи сами заинтересованы в их развитии и совершенствовании.

📌 Компетенции специалистов по управлению данными
Эксперты рассказали о растущей роли экспертизы в сфере управления данными и практике формирования команд, способных обеспечивать развитие процессов управления данными на уровне всей организации.

📌 Результаты зрелой системы управления данными
Выстроенные процессы помогают ускорять принятие решений, обеспечивать единое понимание показателей и повышать эффективность работы организации в целом.

Один из главных тезисов: управление данными перестает быть отдельной функцией и становится частью ежедневной работы бизнеса. Именно такой подход позволяет организациям получать максимальную отдачу от накопленных данных и превращать их в реальный инструмент развития.

Ключевые цитаты

У нас владельцы данных сами инициируют процессы и проекты по улучшению данных, по оптимизации процессов работы с этими данными. Сейчас управление данными настолько тесно вплетено в жизнь организации, что стало частью ежедневной работы сотрудников.


CDO один в поле не воин. Должен быть офис CDO, команда экспертов и амбассадоры изменений, которые своим примером показывают, почему данными нужно и важно заниматься.

Информация – это единственный актив, который, когда ты им делишься, не становится меньше.


Смотрите вторую часть выпуска в 📺 ВК Видео, 📺 RUTUBE и 📝 Дзен

💬 Слушать в Телеграм
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7642
Если данные есть у всех, за счёт чего побеждают лидеры? Взгляд «АстраЗенека» – смотрите новый выпуск «Данные решают»

🔥 В новом эпизоде говорим о том, почему сегодня только наличие хранилища данных, BI-систем и аналитических инструментов уже не гарантирует компании лидерство на рынке.

В студии:

🔵Ольга Жирова – ведущий, директор Дирекции управления данными БФТ-Холдинга
🔵Дмитрий Кононов – ведущий, заместитель директора Департамента систем управления данными БФТ-Холдинга
🔵Александр Мамонтов – гость, директор по данным компании «АстраЗенека» в России и Евразии
🔵Александр Чухланцев – гость, генеральный директор TData


Вместе с экспертами обсудили, как компании переходят от работы с отдельными инструментами к системному управлению данными и почему именно этот подход становится основой для принятия управленческих решений и внедрения искусственного интеллекта.

У всех уже давно есть хранилище. У всех есть BI-системы. У всех есть много разных способов обработки и использования данных. Но тот тренд, который идет последние несколько лет, – это именно управление данными.

Александр Мамонтов
, директор по данным «АстраЗенека» в России и Евразии


Отдельное внимание в выпуске уделили проекту Data Governance в «АстраЗенека». Внутри команды будущую систему управления данными называли просто – «лопатой».

Мы внутри проектной команды называли это лопатой. Нам нужна некая лопата, чтобы эти данные перекидывать, чтобы в них разобраться.

Александр Мамонтов
, директор по данным «АстраЗенека» в России и Евразии


Эксперт рассказал, почему компания не стала охватывать сразу все процессы, а начала с одного домена данных, как выявляла дублирующиеся метрики и формировала единое понимание данных для более чем 1500 пользователей отчетности.

Также в выпуске:
☑️ как определить момент, когда компании нужен Data Governance;
☑️ почему успешные проекты начинаются с бизнес-задач, а не с технологий;
☑️ как бороться с разными версиями правды в отчетности;
☑️ какую роль данные играют в развитии ИИ;
почему организационная зрелость не менее важна, чем технологическая.

Ключевые цитаты
Александр Чухланцев
, TData: «Любой софт, любое программное решение – это в первую очередь упрощенно молоток, которым забиваются определенные гвозди».


Александр Мамонтов
, «АстраЗенека»: «Данные позволяют нам быстрее проводить уже клинические исследования или исследования реальной клинической практики. Данные повышают нашу собственную операционную эффективность».


Дмитрий Кононов
, БФТ-Холдинг: «Будущее – это ускорение, ускорение имеющихся ресурсов, использование имеющихся данных, и это нельзя представить без инструментов, которые отвечают на ваши бизнес-вызовы».


Ольга Жирова
, БФТ-Холдинг: «У руководства компании появляется контроль над тем, что происходит с данными внутри компании. И когда контролируешь, а контроль – это часть безопасности, можешь двигаться спокойно дальше, развивая компанию в рамках своих стратегических целей».


Смотрите выпуск в 📺ВК Видео, 📺RUTUBE или слушайте на удобной Вам платформе

💬Слушать в Телеграм
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1075
От хаоса к эталону: как MDM-платформы становятся интеллектуальным ядром управления данными

Качественные мастер-данные — основа достоверной аналитики и согласованной работы всех корпоративных систем. Как MDM-платформы помогают крупному бизнесу перейти от хаоса в данных к «единому языку», сохраняя при этом гибкость настроек и наращивая интеллектуальные функции? В интервью TAdviser Максим Зацепин, директор Департамента систем управления данными БФТ-Холдинга, раскрывает ключевые тренды и возможности современных MDM-решений.

Основные тезисы:
➡️ Управление данными необходимо начинать с нормативно-справочной информации (НСИ): именно качественные мастер-данные обеспечивают достоверность аналитики и согласованную работу корпоративных систем.
➡️ Классических функций MDM компаниям уже недостаточно: востребован комплексный платформенный подход, включающий описание НСИ на уровне метаданных, автоматизированную нормализацию, управление качеством данных и проектирование бизнес-процессов в нотации BPMN.
➡️ Благодаря low-code подходу MDM-системы сохраняют гибкость: добавление модулей, адаптация под специфику бизнеса, настройка правил обработки данных и маршрутов согласований становится проще, несмотря на рост функциональности.
➡️ Главная тенденция развития MDM – расширение возможностей искусственного интеллекта: алгоритмы машинного обучения и генеративный ИИ активно применяются для классификации, нормализации справочников, дедупликации и интеллектуального поиска.
➡️ Российские enterprise-решения готовы к масштабированию и высоким нагрузкам: современная архитектура позволяет системам работать с сотнями миллионов записей, обеспечивать одновременный доступ тысячам пользователей и интегрироваться с тысячами внешних систем-потребителей.

«В эпоху цифровой трансформации данные – важнейший стратегический актив компании: все управленческие решения принимаются на основе аналитики данных, вся операционная деятельность ведется с применением информационных систем, обрабатывающих данные. Крайне важно, чтобы в основе этой работы лежали качественные мастер-данные».


Читайте полное интервью, чтобы узнать, как вывести управление данными на новый уровень эффективности.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1133
«Галактика» в подкасте БФТ «Данные решают»: как ERP помогает сохранять данные и получать бизнес-эффекты

🔥 В новом выпуске подкаста «Данные решают» эксперты БФТ-Холдинга вместе с Леонидом Козьминым, заместителем генерального директора по коммерческой деятельности компании «Галактика», нашим технологическим партнером, рассуждают о том, какие сегодня выдвигаются требования к корпоративным ERP-системам.

Что показалось самым важным?

✔️ ERP больше не воспринимается как отдельная информационная система
Сегодня она становится центром корпоративных данных, вокруг которого строятся аналитика, финансовое планирование, управление активами и другие бизнес-процессы.

✔️ Импортозамещение – это просто замена продукта
Главный критерий успешного проекта – бизнес-эффект: ускорение процессов, повышение качества данных, снижение операционных затрат.

✔️ Без качественных данных современная ERP не работает
Именно поэтому управление нормативно-справочной информацией и мастер-данными перестало быть отдельной задачей – сегодня это часть любой зрелой ERP-архитектуры.

✔️ Композитная архитектура требует не меньшей дисциплины, чем монолитные решения
Важно не просто объединить несколько систем, а обеспечить единые правила работы с данными и их консистентность.

✔️ Искусственный интеллект – следующий этап развития ERP
Но работать он сможет только тогда, когда у компании есть качественные данные и понятные бизнес-процессы.

Ключевые цитаты
Импортозамещение часто сводят к простой замене одного решения другим. Но сама по себе замена – недостаточная цель. Важно не заменить один «красный фломастер» на «синий», а получить реальные бизнес-эффекты.


Когда все данные находятся в одной системе, гораздо проще контролировать их целостность, качество и консистентность, а значит – исключать ошибки. Для крупного холдинга единая система важна еще и потому, что она дает прозрачную картину бизнеса: вы точно понимаете, сколько зарабатываете и сколько тратите.


Я люблю повторять про методологию. Важно сначала посчитать эффекты, потом рассказать о них, забрендировать проект внутри компании, чтобы каждый сотрудник, который вовлечен в него или даже косвенно с ним связан, понимал, что такая работа идет, что она ему даст и зачем он в ней участвует. И важно пройти этот процесс по четко регламентированным шагам.

Смотрите выпуск в 📺 ВК Видео, 📺 RUTUBE или слушайте на удобной вам платформе.

💬 Слушать в Телеграм
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
774
📊 Управление данными нового уровня: как дата-сторителлинг превращает сырую аналитику в управленческие решения

Компании инвестируют в BI-системы и нанимают аналитиков, но на планёрках всё равно спорят, как трактовать одни и те же метрики. Проблема редко в качестве данных. Проблема в подаче. Отчёт в формате «сырой выгрузки» рождает дискуссии о методологии, а не управленческие решения. На смену статичным дашбордам приходит дата-сторителлинг — подход, который превращает цифры в понятный сюжет с выводом и планом действий.

Ключевые принципы, которые помогут вашим отчётам работать на бизнес:

☑️ Три несущих конструкции: точные данные + визуализация под конкретную задачу + нарратив, который показывает причинно-следственные связи, а не просто констатирует факты.
☑️ Правило одного слайда: одна диаграмма = одна мысль. Давайте контекст (период, план, бенчмарк), выделяйте точки перелома и аномалии, убирайте визуальный шум. Зритель удерживает 3–5 фактов, не перегружайте.
☑️ Жёсткая логика подачи: Факт → Влияние на бизнес → Причины → Конкретное действие. Без последнего пункта история остаётся просто констатацией.
☑️ Адаптация под слушателя: руководителям нужны KPI, отклонения и «что делать»; аналитикам — гипотезы, срезы и возможность «покрутить» данные; клиентам — наглядность и отсутствие технического языка.
☑️ BI как интерактивный рассказчик: современные платформы позволяют за пару кликов спуститься от общего показателя к конкретному подразделению или периоду, выстраивая цепочку исследования без привлечения IT-специалистов.

«Данные не убеждают сами по себе. Убеждает история, выстроенная на их основе»,Екатерина Занозина, генеральный директор «Полиматика Рус» (входит в ООО «БФТ»), заместитель директора Дирекции управления данными БФТ-Холдинга.


➡️Хотите узнать, как выстроить аналитическую историю, которая ведет бизнес к решениям, и избежать типичных ошибок визуализации? Читайте материал эксперта по ссылке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
107321
Работа с данными становится самостоятельным направлением цифровизации банков

Банковские ИТ-системы становятся сложнее, а требования к качеству данных – выше. Сегодня мастер-данные влияют не только на корректность отдельных процессов, но и на устойчивость интеграций, качество аналитики, выполнение регуляторных требований и скорость запуска новых цифровых сервисов. Эта тенденция нашла отражение в новой карте TAdviser «Цифровизация банков 2026», где «Работа с данными» выделена в самостоятельное направление наряду с другими ключевыми классами решений.

В этом разделе представлена MDM-система «БФТ.ЕНСИ». Также решения БФТ отмечены еще в нескольких категориях карты:

▫️ low-code платформа «БФТ.Платформа» – BPM и роботизация процессов (RPA);
▫️ECM-система «БФТ.ХЭД» – управление корпоративным контентом;
▫️заказная разработка, внедрение, сопровождение и тестирование ПО – ИТ-услуги.

Показательно, что TAdviser рассматривает управление данными как отдельное направление развития банковских технологий, а не как часть интеграции или аналитики. Это отражает изменение подхода к цифровой архитектуре: качество данных становится одной из ключевых задач, от которой зависит эффективность всего ИТ-ландшафта банка.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5431
🔴 БФТ-Холдинг представил новую версию MDM-системы «БФТ.ЕНСИ»: ИИ, качество данных и автоматизация процессов

БФТ-Холдинг выпустил масштабное обновление флагманской системы управления мастер-данными «БФТ.ЕНСИ». Новая версия направлена на повышение эффективности всей цепочки работы с НСИ: от первичной загрузки до использования в сквозных бизнес-процессах.

Ключевые тезисы обновления:
Искусственный интеллект: В процессы классификации и нормализации номенклатуры встроен сервис AI MasterData. Он исправляет грамматические и синтаксические ошибки, извлекает атрибуты и обогащает записи данными из внешних источников.
Бизнес-процессы и ETL: Появился графический интерфейс для настройки ETL и интерактивная визуализация потоков BPMN 2.0 с анимацией «токенов». Реализована поддержка параллельного выполнения задач по разным версиям процессов, что позволяет обновлять бизнес-логику без остановки системы.
Работа с МТР и классификаторами: Расширен поиск по техническим характеристикам с сохранением фильтров, добавлена загрузка шаблонов сложносоставных классификаторов в Excel и настройка отображения характеристик под разные сценарии и роли пользователей.
Справочник контрагентов: Настроен сценарий автоматического обогащения записей из внешних источников (ФНС, Минюст), включая загрузку реестров иностранных агентов и аккредитованных филиалов иностранных юрлиц.
Безопасность, качество и аналитика: Внедрена двухфакторная идентификация, автоматическое исправление данных по заданным правилам и «Конструктор метрик» для сбора статистики и отслеживания значимых событий в данных. Также доступна временная тестовая лицензия для оценки системы до внедрения.

«Сегодня зрелое управление мастер-данными – это уже не вопрос единого справочника или отдельной MDM-системы. Для крупных организаций принципиально важно выстроить единый подход к данным: от того, как они появляются и проверяются, до того, как используются в закупках, учете, аналитике, управленческих решениях и сквозных бизнес-процессах. Именно в этой логике мы развиваем «БФТ.ЕНСИ» – как комплексную среду, которая помогает организациям не просто наводить порядок в НСИ, а повышать качество процессов, сокращать операционные издержки и получать больше управленческой и экономической отдачи от данных», – отмечает Максим Зацепин, директор Департамента систем управления данными БФТ-Холдинга, владелец продукта «БФТ.ЕНСИ».


Читайте полный обзор, чтобы узнать все детали нового функционала, оценить возможности интеллектуальной нормализации и понять, как «БФТ.ЕНСИ» преобразит работу с мастер-данными в вашей компании.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
75331
🔥 БФТ-Холдинг – в топ-10 крупнейших поставщиков MDM-систем по версии TAdviser

В новом рейтинге поставщиков MDM-систем БФТ-Холдинг занял 8 место по объему выручки от MDM-проектов по итогам 2025 года. Участники оценивались по объему выручки от проектов внедрения и поставки MDM- и НСИ-систем, а общий объем рынка превысил 3 млрд рублей.

👆 БФТ много лет развивает экспертизу в области управления мастер-данными и НСИ. В числе флагманских продуктов компании – MDM-система «БФТ.ЕНСИ» с ИИ-сервисом нормализации данных. Решение успешно применяется в проектах для бизнеса и госсектора, помогая выстроить процессы на качественных согласованных данных.

«БФТ.ЕНСИ» формирует единое пространство данных для подразделений и информационных систем организации. Система поддерживает качество и согласованность информации, снижая риск ошибок в связанных процессах. Заказчики получают надежную основу для аналитики, отчётности и принятия управленческих решений, а также сокращают трудозатраты на работу с данными.

↖️ Подробнее о рейтинге по ссылке

📲 Мы в MAX
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
822
👥 Вебинар БФТ: как обосновать руководству внедрение MDM и подтвердить его экономический эффект

Дубли в номенклатуре, ошибки в закупках, сложности с аналитикой, лишние операционные затраты – последствия некачественных данных знакомы многим компаниям. Но как перевести эти проблемы в цифры и убедительно показать руководству, что внедрение MDM – это инвестиция, а не статья расходов?

БФТ-Холдинг и компания «Тестон» приглашают на вебинар, где эксперты разберут этот вопрос на практике.

В программе:
🔵 как оценить финансовые потери из-за некачественных данных;
🔵 реальный кейс внедрения MDM в крупном горнодобывающем холдинге;
🔵 взгляд эксперта компании РУСАЛ на вызовы, с которыми сталкивается каждая компания на пути к качественным данным;
🔵 как рассчитать ROI проекта и обосновать инвестиции;
🔵 возможности MDM-системы «БФТ.ЕНСИ»;
дорожная карта внедрения – от пилота до получения бизнес-эффекта.

Спикеры:
Максим Зацепин, директор Департамента систем управления данными БФТ-Холдинга, владелец продукта «БФТ.ЕНСИ»;
Дмитрий Блинов, руководитель платформы данных компании РУСАЛ;
Амит Трипати, руководитель компании «Тестон».

🏷Дата и время: 27 августа | 11:00 (МСК)

➡️Участие бесплатное. Регистрация уже открыта!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
752
🔥 От бизнес-показателей к причинам изменений. Приглашаем на вебинар по «Полиматика BI»

Увидеть отклонение на дашборде – только половина задачи. Важно оперативно разобраться, почему изменился показатель, проверить гипотезы на детальных данных и использовать результат для дальнейшего контроля.

👥 Эксперты «Полиматика Рус» (входит в БФТ-Холдинг) покажут в прямом эфире сквозной сценарий работы с данными в платформе «Полиматика BI» – от мониторинга показателей до детального анализа.

На вебинаре разберем, как:
🔵 собрать дашборд с виджетами и фильтрами без программирования;
🔵 перейти от показателя к детальным данным и менять разрезы анализа без SQL;
🔵 работать с большими объемами данных и получать нужные срезы без отдельных витрин под каждый новый запрос;
🔵 использовать результаты анализа для корректировки дашборда и дальнейшего контроля.

Спикеры:
Михаил Горбуля, владелец продукта Polymatica Analytics;
Алан Ахмедов, владелец продукта Polymatica Dashboards.

🔔 Дата и время: 26 августа | 11:00 (МСК)
Участие бесплатное. Регистрация ➡️по ссылке!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
⚡️ Данные превращаются… в капитал компании

Несогласованность данных в корпоративных системах быстро выходит за рамки ИТ и отражается на бизнесе: растет риск ошибок в отчетности, увеличиваются затраты, замедляются процессы и принятие управленческих решений.

🔄 Но одной MDM-системы недостаточно. Эффективное управление данными строится сразу на трех взаимосвязанных компонентах – Data Governance, MDM и ИИ.

Максим Зацепин, директор Департамента систем управления данными БФТ-Холдинга, владелец продукта «БФТ.ЕНСИ», подробно разобрал этот подход в статье для D-Russia.ru.

1️⃣ Data Governance – единые правила работы с данными
Позволяет закрепить ответственность, требования к качеству и единые принципы работы с информацией, чтобы разные подразделения опирались на согласованные и понятные данные.
2️⃣ MDM – источник достоверных мастер-данных
Помогает навести порядок в НСИ: стандартизировать информацию, находить и устранять дубли, контролировать качество и синхронизировать данные между ERP, CRM и другими системами.
3️⃣ ИИ – ускорение работы с большими объемами данных
Берет на себя трудоемкие операции: категоризацию НСИ, поиск дублей и аналогов, исправление ошибок, извлечение характеристик и обогащение данных.

Показательный пример такого подхода: ручная нормализация 100 тыс. записей может занимать до 15 месяцев, а с применением ИИ-инструментов – около 30 дней.


Подробнее читайте в статье на D-Russia
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
764