Российский рынок MDM: технологические тренды

Преимущества и недостатки российских систем

Российские MDM-системы, как отмечают эксперты рынка, существенно продвинулись в развитии и во многих аспектах уже не уступают западным аналогам, а в некоторых и вовсе их опережают. Например, они позволяют обеспечить интеграцию данных с системами таких служб, как ФИАС и ГАР, а также учитывают российскую специфику, в то время как иностранные вендоры обычно предлагают унифицированные решения для глобального рынка.

При этом, надо учитывать, что модули MDM в основном предлагались в составе крупных ERP-систем Oracle, SAP и др., в то время как отечественные продукты более обособлены и выделяются в отдельный сегмент. А отдельные решения по управлению нормативно-справочной информацией не так широко были представлены на российском рынке и до ухода западных вендоров.

Сами по себе процессы управления нормативно-справочной информацией хорошо реализованы в российских продуктах. Другой вопрос, что опыта внедрения у отечественных систем пока не так много, и скорее именно вопросы, связанные с практическими рекомендациями по организации службы данных, могут вызывать ощущение, что западное решение было как-то ″лучше″. Вообще, нельзя не отметить, что базовая функциональность продукта не всегда определяет успешность внедрения. И тут нельзя не сказать, что преимуществом работы с российским продуктом является как его более низкая стоимость, так и ″близость″ и партнера по внедрению, и вендора. Возможность кастомизации под процессы клиента у российских продуктов также намного лучше, – комментирует Алексей Юдин, коммерческий директор, SOFROS.

По мнению Алисы Школьниковой, руководителя направления Data Governance департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг», если западные вендоры через пару лет решат вернуться на российский рынок, то они столкнуться с сильными конкурентами, у которых будет и большая клиентская база, и проработанная дорожная карта.Открыта регистрация на конференцию Data Fusion 2025 5.6 т

Дмитрий Кичко, вице-президент по консалтингу Группы «Борлас», отмечает, что возможности и качество российских MDM-систем уже позволяют использовать их в любых кейсах со сложной функциональностью и критичными требованиями к хранению большого объема данных и скорости их обработки.

Но нужно учесть, что успешность внедрения и эффективность дальнейшего использования систем управления мастер-данными и НСИ определяется в первую очередь командой консалтеров и интеграторов, потому что мастер-данные всегда находятся на стыке разных бизнес-процессов. Соответственно, требуется ″подружить″ разные бизнес-единицы организаций, а это могут сделать только опытные внедренцы. Дефицит таких исполнителей – это сегодня основная проблема на рынке MDM, – говорит эксперт.

Среди преимуществ российских систем можно выделить соответствие российским законодательным и нормативным требованиям, гибкость и адаптивность к специфике бизнеса, возможность оперативной поддержки и доработки с учетом индивидуальных потребностей пользователей, а также отсутствие языковых и культурных барьеров при взаимодействии с поставщиком. Все это делает российские решения более привлекательными для отечественных компаний.

Однако у российских MDM-систем есть свои особенности. К ним относится ограниченный набор примеров реализации крупных проектов, что мешает оценить запас прочности и масштабируемости систем. Кроме того, меньшая экосистема партнеров и интеграторов по сравнению с привычными западными решениями может ограничивать возможности для интеграции и поддержки. Также возможны ограничения в функциональности для специфических отраслей, где западные решения имели значительный накопленный объем функциональности, в том числе за счет многолетнего развития после внедрения.

По мнению Дмитрия Выволокина, заместителя генерального директора «ИНТЕРТЕХ ХОЛДИНГ», российские системы, в отличие от западных, пока не могут обеспечить нужный уровень сервисных функций, технической поддержки, документирования платформ или разработок, обучения, управления изменениями. Это может измениться в случае выхода 2-3 российских платформ по управлению НСИ на международный рынок, после чего должна появиться полноценная глобальная техническая поддержка, продвинутая система документирования и обучения.

Еще один из недостатков, с которыми сталкиваются компании, – разработка различных классификаторов.

Не все отечественные системы имеют встроенный гибкий функционал для классификации объектов НСИ, но с увеличением количества внедрений дефицит этого функционала уйдет. К недостаткам можно отнести отсутствие качественных обучающих курсов и скудную документацию. Также большинство вендоров не могут предложить полноценные демонстрационные версии систем, – комментирует Александр Белякин, старший менеджер технологической практики ТеДо.

На проектах по переходу с иностранных систем класса ERP на российские аналоги компании сталкиваются с проблематикой некачественных основных и справочных данных.

Чтобы корректно осуществить миграцию справочников, перенести остатки, настроить интеграции – сразу заложить прочный фундамент и создавать новый ИТ-ландшафт, опираясь на корректные основные и справочные данные, компании принимают решение о внедрении MDM-системы. Так, например, в 1С:ERP предусмотрен блок НСИ, но для эффективного управления записями требуется вынести его в отчужденное решение такое, как Unidata или 1C:MDM. Мы рекомендуем выделять отдельный блок НСИ, когда количество записей превышает количество в десять тысяч, – говорит Никита Бессмертный, менеджер по развитию бизнеса К2Тех.

Также в российских системах пока не до конца оптимизированы функции или не проработаны интерфейсы. И пока не совсем понятно, как российские MDM-решения справляются с высокой нагрузкой – у крупных пользователей не было достаточно времени, чтобы проверить это.

У некоторых заказчиков, длительно эксплуатировавших иностранные решения, сложились несколько завышенные ожидания к их замене. Они не только ожидают от российских разработчиков продукты с аналогичной функциональностью, но также требуют от них сразу решить проблемы, ранее существовавшие в импортном софте, добавить новые функции и сделать все это в минимальные сроки. Кроме того, не все заказчики готовы рассматривать комплексные универсальные платформенные решения – у корпоративных пользователей уже сформировалась практика использования специализированных отраслевых MDM-систем с предустановленным набором мастер-данных и НСИ, выделенных из контура других крупных корпоративных продуктов, например, ERP, – отмечает Наталья Зейтениди, генеральный директор БФТ-Холдинга.

Но все недостатки постепенно преодолеваются с ростом количества заказчиков и запросов, активным развитием и накоплением опыта российскими вендорами, что позволяет им уверенно конкурировать с западными аналогами.

Ключевые технологические тренды рынка

• Сервисная архитектура и API-ориентированность. Для облегчения интеграции систем и ускорение разработки.
• Усиление требований к безопасности данных. Защита информации становится приоритетом в условиях увеличения киберугроз. Все интеграционные компоненты являются потенциально рисковыми системами, и необходимо заранее определять приемлемый для компании уровень рисков и эффективности от интеграции систем.
• Low-code подходы в создании систем. Растет интерес к Low-code продуктам, которые не требуют привлечения программистов для настройки процессов. Компаниям важна возможность создания моделей данных в пользовательском режиме. Кроме того, такой подход позволяет снизить затраты на разработку решения для конкретного заказчика, сокращать сроки и бюджеты развития функционала решения для пользователей.
• Интернет вещей (IoT). Рост объема данных от устройств требует новых подходов к управлению мастер-данными.
• Перевод MDM-продуктов с режима относительно простых статусных моделей и потоков операций (workflow) на значительно более сложные процессы ведения. Они реализуются встроенным BPM-модулем, позволяющим пользователям гибко выстраивать процессы управления НСИ без привлечения вендоров или интеграторов.
• Развитие облачных решений. Они остаются стабильно востребованными, несмотря на все опасения компаний. Сейчас появляются качественные публичные облака от российских провайдеров.
• Комплексный подход к работе с данными и применение платформенных MDM-решений.

Бизнесу уже не интересно использовать продукты, которые могут только хранить и обрабатывать данные. При этом, внедрять отдельные сервисы, например, для консолидации или интеграции данных – тоже не выход. Предпочтение отдается комплексным платформенным продуктам, которые объединяют в себе все необходимое – MDM, ETL, BPM, ESB-механизмы, – отмечает Алексей Орехов, генеральный директор, DATAREON.

• Big Data и аналитика в реальном времени. Для обработки больших объемов данных и принятия оперативных решений.
• Искусственный интеллект и машинное обучение. Для анализа и нормализации данных, автоматизации процессов их очистки и обогащения.

Согласно отчетам ведущих зарубежных аналитических агентств таких как Garnter, Forrester, MatketDataForecast, ICT и других, на текущий момент искусственный интеллект играет решающую роль на рынке MDM, повышая качество данных, автоматизируя процессы управления данными и предоставляя возможности прогнозной аналитики. Приложения MDM-систем на основе ИИ могут классифицировать записи, находить значения полей в неструктурированных наименованиях и предсказывать значения других атрибутов, выявлять несоответствия данных, дубликаты записей и предоставлять другую полезную информацию, тем самым улучшая общее управление и операционную эффективность при работе с данными. Аналогичная картина наблюдается и на российском рынке. Заказчики начали включать в свои требования наличие в MDM-системе функциональности, которая реализуется за счет применения ИИ, – комментирует директор по развитию АО «ЭСДИАЙ СОЛЮШЕН» к.т.н. Андрей Андриченко.

ИИ – это реальность, которая уже сейчас помогает всей отрасли управления данными. Пример — внедрение виртуальных цифровых помощников, разработанных на базе ИИ. Пользователи могут значительно ускорить процесс обработки данных, сократить трудозатраты и повысить эффективность работы с большими справочниками.

Искусственный интеллект и машинное обучение не просто дополняют традиционные методы, а существенно расширяют возможности MDM-систем, делая их более эффективными и надежными. Например, возможности технологий ИИ уже широко используются в MDM для очистки и нормализации данных, предсказания и предотвращения ошибок на этапе ввода, обновления и актуализации внутренних данных на основании информации из внешних источников, создания персонализированных предложений и улучшения пользовательского опыта. Так или иначе, большинство сценариев применений ИИ в MDM-системах направлено на повышение качества данных и снижение объемов ручной рутинной работы, – добавляет Никита Бессмертный, менеджер по развитию бизнеса К2Тех.

Сейчас такие процедуры как меппинг между учетными данными или нормализация данных выполняют вручную. Я вижу тренд на развитие ИИ именно в этой части – меппинга справочников, автозаполнение тех данных, которые уже существуют, и автоматической маршрутизации согласования. То есть вся рутинная работа будет автоматизироваться, – говорит Алиса Школьникова, руководитель направления Data Governance департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг».

Как отмечает Никита Назаров, технический директор HFLabs, в части НСИ языковые модели уже неплохо справляются с задачами классификации данных, но поскольку у компаний есть желание свести ошибки и возможные просчеты к минимуму, то внедрение этих технологий идет осторожно.

Большие языковые модели все еще не обеспечивают прозрачности процесса, поскольку не позволяют ответить на вопрос, почему было принято то или иное решение при дедубликации клиентских записей. Эксперименты в этой области продолжаются, но бизнес пока не готов принять риски, которые возникают при принятия решения, логика которого скрыта.

Наталья Зейтениди, генеральный директор БФТ-Холдинга, среди трендов также выделяет появление на рынке отраслевых решений. Из-за сложности формирования специализированных справочников, скорее всего, такие системы будут создаваться разработчиками или интеграторами на основе реальных проектов внедрения с их последующим тиражированием.

Еще один тренд – максимальное использование MDM-решениями внешних государственных информационных систем в качестве «опорных» справочников, на основании которых организация будет вести свои внутренние справочники.

Это даст возможность обогащения корпоративной системы достоверными данными без дополнительных трудозатрат и проактивной реакции на изменения ключевых данных, загружаемых из государственных систем, – комментирует эксперт.

Продукты постепенно достигают того уровня зрелости, когда могут вобрать в себя новейшие технологические решения. Однако здесь важно чувство меры: если раньше, при работе с мировыми производителями ПО, заказчики часто платили за избыточный функционал, сегодня они на такое не готовы. Повышение ИТ-грамотности и возможность влиять на развитие продуктов – один из трендов развития потребительского сообщества, – резюмирует Евгений Кокин, руководитель направления MDM в Navicon.