Под эффективностью управления НСИ мы понимаем сокращение временных и ресурсных затрат на обеспечение качества данных и непосредственно всех процессов ведения НСИ. Для достижения максимального результата мы рекомендуем придерживаться следующих правил.
«БФТ.ЕНСИ» – российская система управления мастер-данными и НСИ (МDМ-система). Снижает издержки, ускоряет бизнес-процессы и обеспечивает точность данных для эффективного управления компанией. Подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Роботизация может быть применена для подключения систем MDM к внешним источникам данных, с которыми невозможно обеспечить взаимодействие по API.
А технологии ИИ для классификации и категоризации данных, автоматизированного формирования данных справочников при ведении НСИ, проверки данных на наличие ошибок, дубликатов и несоответствий, анализа и выявления аномалий в данных, поиска на рынке аналогичных позиций товаров по заведенным в систему НСИ данным для закупочной деятельности, помощи эксперту по ведению НСИ при первичной обработке заявок на внесение новой позиции в единый справочник мастер-данных. Технологии интеллектуального распознавания документов могут использоваться для сверки соответствия мастер-данных государственным и внутренним нормативным актам, регламентам и пр.
Подход low-code подразумевает доработку существующей системы с минимальным кодированием, а no-code – совсем без написания кода, с помощью готовых блоков. Мы добавляем в «БФТ.ЕНСИ» большое количество готовых объектов, специализированных под различные конкретные задачи управления мастер-данными. Но если заказчику требуется расширение функциональности этих объектов (например, настройка дополнительной обработки данных), он может легко реализовать его в режиме low-code силами собственной ИТ-команды.
Workflow поможет выстроить взаимодействие между подразделениями, определить роли, контролировать соблюдение регламентов и расход временных ресурсов исполнителей и т.д. BPM же имеет более стратегическую направленность и способствует достижению ключевых показателей эффективности бизнеса в каждом процессе. MDM-система «БФТ.ЕНСИ» использует оба этих подхода.
Многие заказчики предпочитают получать данные через сторонние сервисы, такие как Контур.Фокус, СПАРК или Seldon.Basis. Преимущество этих сервисов в том, что они предоставляют более широкую, обогащенную дополнительными сведениями информацию. Поэтому MDM-система должна интегрироваться не только с государственными информационными системами, но и с наиболее популярными доверенными внешними источниками. «БФТ.ЕНСИ» уже умеет это делать.
В настоящее время становятся популярными гибридные решения, в рамках которых в облаке, в целях экономии пространства и вычислительных мощностей, хранятся и обрабатываются данные внешних источников, а данные компании, требующие защиты и ограничения доступа к ним, – хранятся и обрабатываются локально внутри компании. Гибридные модели MDM становятся востребованными, особенно в крупных компаниях. Рассказали об этом подробнее здесь.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Сегодня система управления мастер-данными (MDM) — это основа корпоративной ИТ-инфраструктуры компании, без которой невозможно выстроить эффективные бизнес-процессы и их дальнейшую цифровую трансформацию. Инвестиции в MDM обеспечат компании измеримые конкурентные преимущества — повышение операционной эффективности, снижение рисков и усиление доверия клиентов и партнеров. О возможностях современных MDM-систем рассказал директор Департамента систем управления данными БФТ-Холдинга Максим Зацепин в интервью для Tadviser.
Ключевые темы
⏺ Современное состояние российского рынка MDM, его динамика и основные тенденции
⏺ Как создать экосистему управления данными?
⏺ Какую роль играют low-code и ИИ-ассистенты?
⏺ Развертывание MDM: облако или гибридный подход
⏺ О развитии MDM-системы «БФТ.ЕНСИ»
Ключевые темы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Low-code решения в MDM: не просто ускорение, а новый способ управлять изменениями
MDM — одна из сфер, где потенциал low-code раскрывается в полной мере. Если рассматривать применение low-code в MDM, то его значение выходит далеко за рамки визуальной настройки форм. Речь идёт о переосмыслении того, как проектируются и развиваются системы управления данными, и главное — как они адаптируются к реальности бизнеса.
Рассмотрим ключевые возможности low-code в MDM.
1️⃣ Гибкость без жёсткой зависимости от ИТ-архитектуры
Структура мастер-данных может меняться по мере трансформации процессов: добавляются новые категории, уточняются правила, пересобираются связи. Low-code платформа позволяет выполнять такие изменения напрямую, через конфигурацию, без сложных изменений «внутри» системы. Это даёт организациям возможность формировать модель данных исходя из бизнес-логики, а не из ограничений ИТ-инструментария.
2️⃣ Изменяемая логика процессов — без пересборки всего решения
Правила обработки, маршруты согласований, точки контроля — всё это становится управляемым в пользовательском интерфейсе. В результате бизнес может гибко адаптировать MDM-систему под собственные подходы к управлению информацией, не обращаясь каждый раз за технической доработкой. Это критично в условиях, где процессы отличаются даже внутри одной компании.
3️⃣ Архитектура под контролем аналитиков и проектировщиков
Low-code даёт возможность системным архитекторам, владельцам данных и аналитикам напрямую формировать модель работы с данными — не на словах, а в цифровом контуре. Они получают инструмент, с помощью которого можно не только описать требования, но и реализовать их, проверить, адаптировать. Это существенно повышает управляемость и снижает разрыв между моделью «на бумаге» и тем, что происходит в системе.
4️⃣ Поддержка организационного разнообразия
Многие компании сегодня объединяют разные бизнес-направления, регионы, дочерние структуры. Low-code позволяет строить параллельные процессы в рамках одной MDM-платформы: с учётом локальных требований, специфики продуктов, отличий в управлении, без дублирования систем и без потери целостности данных.
Таким образом, low-code позволяет строить MDM не как фиксированное решение, а как живую архитектуру, способную адаптироваться без потери устойчивости. Это и есть управляемые изменения — в реальном масштабе времени, под контролем тех, кто отвечает за развитие бизнеса.
MDM — одна из сфер, где потенциал low-code раскрывается в полной мере. Если рассматривать применение low-code в MDM, то его значение выходит далеко за рамки визуальной настройки форм. Речь идёт о переосмыслении того, как проектируются и развиваются системы управления данными, и главное — как они адаптируются к реальности бизнеса.
Рассмотрим ключевые возможности low-code в MDM.
Структура мастер-данных может меняться по мере трансформации процессов: добавляются новые категории, уточняются правила, пересобираются связи. Low-code платформа позволяет выполнять такие изменения напрямую, через конфигурацию, без сложных изменений «внутри» системы. Это даёт организациям возможность формировать модель данных исходя из бизнес-логики, а не из ограничений ИТ-инструментария.
Правила обработки, маршруты согласований, точки контроля — всё это становится управляемым в пользовательском интерфейсе. В результате бизнес может гибко адаптировать MDM-систему под собственные подходы к управлению информацией, не обращаясь каждый раз за технической доработкой. Это критично в условиях, где процессы отличаются даже внутри одной компании.
Low-code даёт возможность системным архитекторам, владельцам данных и аналитикам напрямую формировать модель работы с данными — не на словах, а в цифровом контуре. Они получают инструмент, с помощью которого можно не только описать требования, но и реализовать их, проверить, адаптировать. Это существенно повышает управляемость и снижает разрыв между моделью «на бумаге» и тем, что происходит в системе.
Многие компании сегодня объединяют разные бизнес-направления, регионы, дочерние структуры. Low-code позволяет строить параллельные процессы в рамках одной MDM-платформы: с учётом локальных требований, специфики продуктов, отличий в управлении, без дублирования систем и без потери целостности данных.
Таким образом, low-code позволяет строить MDM не как фиксированное решение, а как живую архитектуру, способную адаптироваться без потери устойчивости. Это и есть управляемые изменения — в реальном масштабе времени, под контролем тех, кто отвечает за развитие бизнеса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Проблематика на старте проекта
Крупная промышленная компания с несколькими заводами и филиалами столкнулась с нехваткой централизованного хранилища и согласованности данных, приводившей к дублированию записей, ошибкам в отчетности и снижению эффективности производственных процессов. Разрозненная структура данных мешала руководству оперативно получать полную картину бизнеса и снижала качество принимаемых решений.
Внедрение MDM-системы позволило:
Проект позволил существенно увеличить прозрачность и управляемость бизнеса, улучшив общую конкурентоспособность промышленного предприятия.
В карточках показали результаты проекта
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Компании действительно стоит задуматься о внедрении MDM-системы, когда возникают проблемы с управлением ключевыми корпоративными данными. Собрали некоторые признаки и ситуации, сигнализирующие о необходимости внедрения MDM.
🔖 Дублирование данных
Один и тот же клиент представлен разными именами или идентификаторами в разных системах. Например, компания замечает, что один клиент имеет несколько профилей в CRM, ERP и бухгалтерской системе, что затрудняет получение полной картины взаимодействия с ним.
🔖 Некачественные или недостоверные данные
Некорректные адреса доставки, неверные контактные данные клиентов, устаревшие записи о сотрудниках или продуктах приводят к сбоям в работе бизнес-процессов, потерям прибыли и снижению качества обслуживания клиентов.
🔖 Сложность интеграции данных
Компания объединяет разные подразделения или поглощает другую компанию, что требует объединения баз данных и процессов управления информацией. Отсутствие единого стандарта хранения и обработки данных создает трудности при объединении данных.
🔖 Регуляторные требования
Законодательные нормы (например, 152-ФЗ в России) требуют строгого контроля над персональными данными, соблюдения требований защиты данных и предоставления отчетов по управлению ими. Компания должна иметь четкое представление о том, какими данными владеет и как она ими управляет.
🔖 Увеличение объема транзакций и данных
По мере роста бизнеса увеличивается объем обрабатываемых данных, что повышает риск ошибок и несоответствий. Без централизованного подхода к управлению данными контроль становится невозможным.
🔖 Проблемы аналитики и отчетности
Отчеты и аналитика, основанные на некорректных или неполных данных, ведут к ошибочным решениям. Для точного анализа важно наличие единой версии истины относительно ключевых объектов данных (клиенты, продукты, поставщики).
Таким образом, внедрение MDM оправдано тогда, когда качество корпоративных данных ухудшается настолько, что негативно влияет на эффективность операций, принятие решений, соблюдение нормативных требований и рост компании.
Один и тот же клиент представлен разными именами или идентификаторами в разных системах. Например, компания замечает, что один клиент имеет несколько профилей в CRM, ERP и бухгалтерской системе, что затрудняет получение полной картины взаимодействия с ним.
Некорректные адреса доставки, неверные контактные данные клиентов, устаревшие записи о сотрудниках или продуктах приводят к сбоям в работе бизнес-процессов, потерям прибыли и снижению качества обслуживания клиентов.
Компания объединяет разные подразделения или поглощает другую компанию, что требует объединения баз данных и процессов управления информацией. Отсутствие единого стандарта хранения и обработки данных создает трудности при объединении данных.
Законодательные нормы (например, 152-ФЗ в России) требуют строгого контроля над персональными данными, соблюдения требований защиты данных и предоставления отчетов по управлению ими. Компания должна иметь четкое представление о том, какими данными владеет и как она ими управляет.
По мере роста бизнеса увеличивается объем обрабатываемых данных, что повышает риск ошибок и несоответствий. Без централизованного подхода к управлению данными контроль становится невозможным.
Отчеты и аналитика, основанные на некорректных или неполных данных, ведут к ошибочным решениям. Для точного анализа важно наличие единой версии истины относительно ключевых объектов данных (клиенты, продукты, поставщики).
Таким образом, внедрение MDM оправдано тогда, когда качество корпоративных данных ухудшается настолько, что негативно влияет на эффективность операций, принятие решений, соблюдение нормативных требований и рост компании.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Живые демонстрации флагманских продуктов на стенде
А также
• Консультации от экспертов-практиков
• Кейсы цифровой трансформации бизнеса
• Возможности адаптации под ваши задачи
Ждем вас на коллективном стенде РУССОФТ (место С1)!
Следить за новостями форума можно тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как убрать хаос в данных, оптимизировать закупки и избежать финансовых потерь? Расскажем на нашем топовом вебинаре!
🤩 НСИ без ошибок: как MDM и AI экономят миллионы
2 октября 2025 года в 11:00 (МСК) с экспертами БФТ-Холдинга и НОРБИТ покажем, как связка MDM «БФТ.ЕНСИ» + AI MasterData исключает ошибки и дубли в данных за часы вместо недель, автоматизирует нормализацию НСИ, снижает издержки и ускоряет закупочные процессы.
Мы приготовили самую насыщенную программу:
➖ Эффективная система управления НСИ в компании
➖ Возможности MDM-системы «БФТ.ЕНСИ»
➖ Обзор технологий AI MasterData
➖ Демонстрация, как AI MasterData ускоряет процессы нормализации и обогащения данных в MDM-системе «БФТ.ЕНСИ»
➖ Экономические выгоды и обоснования для внедрения технологий работы с НСИ
Спикеры мероприятия:
🔹 Максим Зацепин, БФТ-Холдинг
🔹 Дмитрий Тимаков, Норбит
Регистрируйтесь прямо сейчас и узнайте, как данные становятся главным активом вашей компании⬇️
2 октября 2025 года в 11:00 (МСК) с экспертами БФТ-Холдинга и НОРБИТ покажем, как связка MDM «БФТ.ЕНСИ» + AI MasterData исключает ошибки и дубли в данных за часы вместо недель, автоматизирует нормализацию НСИ, снижает издержки и ускоряет закупочные процессы.
Мы приготовили самую насыщенную программу:
Спикеры мероприятия:
Регистрируйтесь прямо сейчас и узнайте, как данные становятся главным активом вашей компании
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Позвали в гости НОРБИТ — одного из лидеров российского рынка ИТ-интеграции и разработчика инновационных сервисов, технологического партнера БФТ-Холдинга.
Наши участники:
поговорили о том, как ИИ меняет подход к управлению мастер-данными (MDM).
Уже в эфире! Включайте свою любимую площадку
А еще 2 октября 2025 года в 11:00 (МСК) с экспертами БФТ-Холдинга и НОРБИТ покажем, как работает связка MDM «БФТ.ЕНСИ» + AI MasterData на вебинаре «НСИ без ошибок: как MDM и AI экономят миллионы». Вы с нами?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Эффективность применения инструментов на базе ИИ в MDM-системах. Как избавиться от финансовых потерь и трудностей при управлении данными?
Сегодня MDM-система становится неотъемлемым компонентом ИТ-ландшафта компании. При этом во многих компаниях даже при наличии MDM-системы существуют проблемы при ведении справочников МТР.
❌ Стоп-факторы:
🔵 нехватка сотрудников,
🔵 ручной рутинный труд,
🔵 огромные объемы записей,
🔵 несогласованные данные разных систем или подразделений.
Как итог, ненормализованные справочники МТР – источник организационных сложностей, несогласованной работы подразделений и филиалов, излишних финансовых издержек и затрат.
✅ Есть решение
На помощь приходит синергия MDM-систем и технологий искусственного интеллекта – связка, способная кардинально повысить эффективность управления данными. Наши клиенты, использующие ИИ-ассистента, отмечают существенный рост скорости и точности обработки записей справочников МТР, а следовательно, и значительное сокращение стоимости этого процесса.
По средней оценке, нормализация справочника МТР в 100 тысяч записей, без использования автоматизированных алгоритмов занимает до 15 месяцев, а с привлечением ИИ-ассистента сокращается до 30 дней. Показали результаты в карточках.⬆️
↖️ Подробнее о преимуществах использования ИИ в MDM-системах, перспективах технологии, а главное, количественных показателях успешных внедрений читайте в новой экспертной колонке Максима Зацепина, директора Департамента систем управления данными БФТ-Холдинга, для РБК.
Сегодня MDM-система становится неотъемлемым компонентом ИТ-ландшафта компании. При этом во многих компаниях даже при наличии MDM-системы существуют проблемы при ведении справочников МТР.
Как итог, ненормализованные справочники МТР – источник организационных сложностей, несогласованной работы подразделений и филиалов, излишних финансовых издержек и затрат.
На помощь приходит синергия MDM-систем и технологий искусственного интеллекта – связка, способная кардинально повысить эффективность управления данными. Наши клиенты, использующие ИИ-ассистента, отмечают существенный рост скорости и точности обработки записей справочников МТР, а следовательно, и значительное сокращение стоимости этого процесса.
По средней оценке, нормализация справочника МТР в 100 тысяч записей, без использования автоматизированных алгоритмов занимает до 15 месяцев, а с привлечением ИИ-ассистента сокращается до 30 дней. Показали результаты в карточках.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
На вебинаре обсудили:
Спасибо всем, кто посетил мероприятие и активно участвовал в дискуссии. Подготовили для вас запись вебинара — теперь можно пересмотреть ключевые моменты или поделиться ими с коллегами.
Смотрите полную версию вебинара
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Цель партнëрства — расширение рыночных возможностей через совместные продажи и интеграцию продуктов, что позволит российским компаниям получать комплексные импортонезависимые решения для цифровизации, аналитики и обработки больших данных. В рамках сотрудничества планируется запуск совместных проектов в области управления данными, направленных на создание устойчивой экосистемы, которая будет способствовать развитию Data Governance.
TData — российский разработчик высокопроизводительных и безопасных решений для построения хранилищ данных, аналитики и автоматизации процессов по управлению данными с использованием искусственного интеллекта.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ИИ позволит привести в порядок справочную информацию в SRM
В справочниках нормативно-справочной информации (НСИ), основы для ведения закупок, находится огромное количество записей, которым присваиваются различные атрибуты.
С чем сталкиваются пользователи SRM-систем:
🔵 Объем данных: огромное количество справочных материалов и документов требует тщательной обработки и систематизации.
🔵 Однотипные процедуры: постоянная работа по категоризации товаров и услуг занимает много времени сотрудников.
🔵 Ошибки: пропуск полей, неверное заполнение данных, использование устаревших сведений, наличие дублей и другие человеческие факторы снижают качество процесса.
🔵 Финансовые потери: ошибочные закупки, повторные приобретения и неправильная классификация продукции ведут к дополнительным расходам компаний.
Кейс:
1️⃣ Специалист отдела НСИ получает карточку товара, например, электроинструмента.
2️⃣ Его задача – правильно классифицировать продукт и внести точные характеристики. Раньше специалист вручную искал нужную информацию на сайтах производителей, проверял маркировку, сверялся с документацией и вносил данные вручную. Очевидно, что эту работу может сделать ИИ-агент гораздо быстрее.
3️⃣ Система на основе ИИ автоматически распознаёт название продукта, находит соответствующие поля, проверяет актуальность данных и оперативно обновляет систему. Процесс ускоряется многократно, а вероятность ошибок снижается почти до нуля.
➡️ Подробнее об оптимизации бизнес-процессов с помощью ИИ рассказали в статье для CNews.
В справочниках нормативно-справочной информации (НСИ), основы для ведения закупок, находится огромное количество записей, которым присваиваются различные атрибуты.
С чем сталкиваются пользователи SRM-систем:
Кейс:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Каждый день в компаниях принимаются тысячи решений, основанных на данных. Без централизованной системы управления данными могут возникать многократные копии одних и тех же витрин данных и отчетов, данные рассчитываются по разной методологии. В результате пользователи тратят чрезмерное количество времени на поиск нужной информации. Всё это может приводить к ухудшению производительности и потере бизнес-возможностей.
В партнерском портфеле БФТ-Холдинга появилась платформа TData с продуктом RT.DataGovernance, что усиливает наше предложение для рынка управления данными.
RT.DataGovernance — это инструмент управления большими данными, является основой data-driven культуры и способствует более тесному сотрудничеству бизнес-подразделений и ИТ-специалистов.
Инструмент предназначен для:
🔵 документирования данных;
🔵 совместной работы с данными;
🔵 повышения их прозрачности и доступности для бизнеса.
Ключевые преимущества:
☑️ развитие культуры работы с данными в компании;
☑️ снижение затрат на изучение данных;
☑️ повышение уровня доступности данных для бизнес-подразделений;
☑️ обеспечение согласованности данных для всех доменов данных;
☑️ снижение длительности согласований по данным в периметре компании;
☑️ обеспечение формирования отчётов по реестру и глоссарию;
☑️ увеличение эффективности анализа данных и предиктивной аналитики.
В связке с решениями БФТ-Холдинга — «БФТ.ЕНСИ» и «БФТ.Хранилище» — заказчики получают комплексный подход — от управления метаданными и мастер-данными до построения высокопроизводительных хранилищ, что способствует увеличению качества данных для принятия более эффективных бизнес-решений и позволяет ускорить цифровую трансформацию.
Заинтересовало решение? Свяжитесь с нами.
В партнерском портфеле БФТ-Холдинга появилась платформа TData с продуктом RT.DataGovernance, что усиливает наше предложение для рынка управления данными.
RT.DataGovernance — это инструмент управления большими данными, является основой data-driven культуры и способствует более тесному сотрудничеству бизнес-подразделений и ИТ-специалистов.
Инструмент предназначен для:
Ключевые преимущества:
В связке с решениями БФТ-Холдинга — «БФТ.ЕНСИ» и «БФТ.Хранилище» — заказчики получают комплексный подход — от управления метаданными и мастер-данными до построения высокопроизводительных хранилищ, что способствует увеличению качества данных для принятия более эффективных бизнес-решений и позволяет ускорить цифровую трансформацию.
Заинтересовало решение? Свяжитесь с нами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
MDM-система (Master Data Management) становится ключевым инструментом управления корпоративными данными в современном бизнесе. Процесс внедрения MDM-системы — это большая технологическая и организационная перестройка с тщательным планированием и комплексным подходом.
Методология внедрения MDM-системы включает в себя несколько этапов:
1️⃣ Оценка бизнес-потребностей, аудит инфраструктуры данных — определяется текущее состояние процессов управления мастер-данными и НСИ в компании, выявляются проблемные места, формируются цели и критерии успеха внедрения MDM-системы.
2️⃣ Анализ рынка и выбор решения — например, стоит рассмотреть отчет «MDM/НСИ Круг Громова», где проанализированы 14 программных продуктов, различающихся по функциональности и другим критериям.
3️⃣ Проектирование и тестовое внедрение — происходит проектирование системы в соответствии с потребностями организации, она устанавливается и настраивается, далее идет тестовое внедрение системы на ограниченном объеме данных.
4️⃣ Нормализация данных — очистка данных (удаление излишней информации, исправление ошибок), дедупликация, обогащение (внесение недостающих сведений), категоризация, построение иерархий и связей между объектами.
5️⃣ Организационные изменения — назначение ответственных за работу с данными, определение их функций и полномочий, разработка и утверждение регламентов работы с данными, утверждение процессов согласования данных, обучение.
6️⃣ Запуск в промышленную эксплуатацию и оценка эффективности внедрения — перенос в MDM-систему всех необходимых данных, обеспечение корректных процессов управления мастер-данными, начало работы в системе всех подразделений компании.
➡️ Подробнее о каждом этапе в колонке Максима Зацепина, директора Департамента систем управления данными БФТ-Холдинга, для РБК.
Методология внедрения MDM-системы включает в себя несколько этапов:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В рамках сотрудничества компании предложат рынку комплексный подход для системной работы с нормативно-справочной информацией (НСИ). На первом этапе будет проводиться ее интеллектуальная нормализация и очистка на базе инновационного ПО AI MasterData от НОРБИТ, а далее — построение MDM-системы за счет «БФТ.ЕНСИ». Такой подход повышает качество данных до 98% и в 5–10 раз снижает последующие трудозатраты, связанные с управлением НСИ.
Компания НОРБИТ (входит в группу ЛАНИТ) специализируется на разработке и внедрении эффективных решений для автоматизации бизнеса и государственного управления. НОРБИТ занимается разработкой и внедрением ERP-, CRM-, SRM-, HR- и BI-систем, мобильных и веб-приложений, систем финансового планирования и бюджетирования, а также предоставляет услуги управленческого и ИТ-консалтинга.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
«БФТ.ЕНСИ» и AI MasterData: какой результат приносит связка этих решений
Нормализация вручную каждой записи справочников материально-технических ресурсов (МТР) – это сложный и трудоемкий процесс, что особенно сильно проявляется на большом масштабе. Так, по нашей статистике, время обработки 100 тыс. записей может достигать 15 месяцев.
Как кардинально ускорить эти сроки?
Для повышения эффективности MDM-платформы и снижения ручного труда пользователей и экспертов успешно применяются технологии искусственного интеллекта.
📌 Мы в решении «БФТ.ЕНСИ» нашли способ, используя специализированный сервис AI MasterData на основе GPT/LLM-технологий и других ИИ-алгоритмов, разработанный компанией НОРБИТ, технологическим партнером БФТ-Холдинга, – с ним нормализация того же объема записей может быть осуществлена за 30 дней, сокращая до минимума количество ручных операций.
👆 Результаты синергии «БФТ.ЕНСИ» и AI MasterData показали в карточках⬆️ , а подробнее о принципах работы сервиса AI MasterData и эффективности его использования при нормализации в MDM рассказал Максим Зацепин, директор Департамента систем управления данными БФТ-Холдинга, в статье для CNews.
Нормализация вручную каждой записи справочников материально-технических ресурсов (МТР) – это сложный и трудоемкий процесс, что особенно сильно проявляется на большом масштабе. Так, по нашей статистике, время обработки 100 тыс. записей может достигать 15 месяцев.
Как кардинально ускорить эти сроки?
Для повышения эффективности MDM-платформы и снижения ручного труда пользователей и экспертов успешно применяются технологии искусственного интеллекта.
Сервис AI MasterData полностью интегрирован в комплектацию «БФТ.ЕНСИ» и доступен сразу же после внедрения MDM-платформы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM