\u003C/p>\u003Cp>Каждый выпуск проходит в формате диалога между экспертами одной из практик компании, среди которых: рынки капитала, инфраструктурный консалтинг, интегрированное планирование, прикладной искусственный интеллект, платформенные решения, ИТ-консалтинг и другие!\u003C/p>\u003Cp>\u003Cbr />\u003C/p>\u003Cp>Вас ждут рассказы о суровых буднях и захватывающих перспективах российского бизнеса в новых условиях, реальные кейсы из практики AXENIX и инсайты от ведущих экспертов в отрасли.\u003Cbr />\u003C/p>\u003Cp>\u003C/p>\u003Cp>\u003Cb>Будьте в курсе с AXENIX!\u003C/b>\u003C/p>","episodic","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/images/438a205b-f66e-43a3-81b8-e7d88351d518.jpg",{"image_80":13,"image_180":14,"image_240":15,"image_600":16,"image_1280":17},"storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/images/438a205b-f66e-43a3-81b8-e7d88351d518_80.jpg","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/images/438a205b-f66e-43a3-81b8-e7d88351d518_180.jpg","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/images/438a205b-f66e-43a3-81b8-e7d88351d518_240.jpg","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/images/438a205b-f66e-43a3-81b8-e7d88351d518_600.jpg","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/images/438a205b-f66e-43a3-81b8-e7d88351d518_1280.jpg","https://cloud.mave.digital/58163","Эксперты Axenix",false,35,2,{"rate":24,"count":24},5,[26,28],{"name":27,"is_main":20},"Технологии",{"name":29,"subcategory":30,"is_main":31},"Бизнес","Управление",true,[33],1,"Написать мне","alena.cherkasova@axenix.pro",{"facebook":37,"twitter":37,"instagram":37,"telegram":37,"vk":37,"patreon":37,"boosty":37},null,{"apple_id":39,"apple":40,"google":37,"spotify":37,"yandex":41,"vk":42,"castbox":43,"soundstream":44,"deezer":37,"overcast":45,"podcastAddict":46,"pocketCasts":47,"youtube":37,"soundcloud":37,"zvuk":37,"youtubeMusic":37,"myBook":37,"litres":37},1770038922,"https://podcasts.apple.com/us/podcast/axenix-coffee-talks-%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8-%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%B3%D0%B8%D0%B8-%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%81%D0%B0%D0%BB%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3-%D0%B0%D1%83%D1%82%D1%81%D0%BE%D1%80%D1%81%D0%B8%D0%BD%D0%B3/id1770038922","https://music.yandex.com/album/33421531","https://vk.com/podcasts-215827776","https://castbox.fm/vic/1770038922","https://soundstream.media/playlist/axenix-coffee-talks-tekhnologii-strategii-konsalting-aut-sorsing","https://overcast.fm/itunes1770038922","https://podcastaddict.com/podcast/","https://pca.st/itunes/1770038922",[],{"id":50,"number":51,"season":33,"title":52,"description":53,"type":54,"image":11,"audio":55,"duration":56,"is_explicit":20,"code":57,"publish_date":58,"listenings":59,"is_transcription_hidden":20,"text":60,"is_private":20,"plans":61,"video":37,"images":62,"reactions":63,"chapters":69,"relevantEpisodes":70},"7b6dcd75-8b3c-414c-aabf-ba1112ff4526",29,"Мастер-данные в 1С","В новом выпуске подкаста Axenix Coffee Talks\u003Cb> Павел Кирик\u003C/b> беседует с \u003Cb>Анастасией Самохваловой и Виктором Лесниковым\u003C/b> о том, почему управление данными становится стратегическим активом современных компаний. Эксперты Axenix обсуждают, что такое мастер-данные и нормативно-справочная информация, какие ошибки совершают организации при внедрении MDM-систем, и как правильно выстроить процессы, чтобы данные стали надежной основой для принятия управленческих решений.\r\u003Cp>Гости объясняют, чем MDM-подход помогает бизнесу избежать финансовых потерь и повысить эффективность, разбирают ключевые мифы вокруг внедрения таких решений, рассказывают о развитии и возможностях 1С:MDM, а также делятся реальными примерами из практики. Отдельное внимание уделено роли искусственного интеллекта и будущему автоматизации управления данными.\u003C/p>","full","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/episodes/7b6dcd75-8b3c-414c-aabf-ba1112ff4526.mp3",1634,40,"2025-10-10T14:21:51.107Z",57,"Спикер 3 00:00:02\n\nВсем привет, меня зовут Павел Кирик, руководитель департамента платформенных решений компании «Оксэникс». Вы на подкасте Coffee Talks, и сегодня мы будем говорить о бизнес-данных, то есть тех данных, которые компании используют в своих бизнес-процессах и системах. Мы часто их еще называем мастер-данными, или на бизнес-языке это нормативно-справочная информация, НСИИ. Мы также вспомним решения разных вендоров, в том числе компании 1С, одного из наиболее распространенных вендоров на нашем рынке. Для этого разговора я пригласил наших экспертов. С нами сегодня вместе Анастасия Самохвалова, Директор, руководитель проектов компании Oxenix. Настя, привет! Привет!\n\nСпикер 1 00:00:41\n\nПривет, Паша, Витя, коллеги. Кратко представлюсь. Обладаю опытом внедрения флагманских решений 1С более 15 лет. Специализируюсь на управлении комплексными проектами внедрения ERP-систем, а также в области управления мастер-данными, о которых мы сегодня и поговорим. Готова делиться экспертизой по вопросам управления проектами и достижения синергии команд в рамках сложных IT-трансформаций.\n\nСпикер 3 00:01:06\n\nОтлично. И с нами тоже Виктор Лесников, эксперт по направлению мастер данных Департамента прикладного искусственного интеллекта. Витя, привет. Как давно ты работаешь в компании и какими интересными задачами занимаешься?\n\nСпикер 2 00:01:19\n\nЯ в компании уже больше шести лет и за это время успел принять участие во многих проектах по разработке и внедрению стратегий управления данными, а также поучаствовал именно в проектах, связанных с внедрением решений, которые отвечают в том числе и за работу с мастер-данными, а именно MDM-системы.\n\nСпикер 3 00:01:39\n\nОтлично. Итак, кофе налит, эксперты представлены, и мы начинаем наш подкаст. Как мы обычно делаем в наших разговорах, мы сначала пытаемся определить, о чем мы говорим, и разобраться в базовых понятиях. Например, что такое MDM, что такое мастер данных, что такое NC, и почему компании, у которых нет процессов управления этими данными, могут терять деньги на рынке. С этим вопросом обращаюсь к тебе, Витя.\n\nСпикер 2 00:02:04\n\nЕсли говорить простыми словами, то мастер-данные — это записи о ключевых объектах, с которыми работает компания. Например, это могут быть клиенты, контрагенты, материалы. И все эти объекты используются в операционной деятельности. Что хотелось бы отметить, это то, что эти записи, мастер-данных, они состоят из атрибутов, которые очень медленно или практически не меняются во времени. В этом отличие от транзакционных данных. Ну, например, у физического лица, у сотрудника имя, фамилия, отчество меняются не так часто. То же самое можно сказать о каких-то платежных реквизитах контрагента. И все это сегодня мы будем с вами называть мастер-данными. На самом деле, вот да, ты в начале разговора упомянул еще и такие термины, как НСИИ, справочные данные, выделяют еще референсные данные. Но сегодня просто для простоты нашего общения я предлагаю все это считать мастер-данными. Да, и отвечая на вторую часть вопроса, Паш, как раз про то, а вообще зачем управлять мастер-данными, я приведу несколько примеров из нашей собственной проектной практики. Мы сталкивались с такими ситуациями у клиентов. Например, в крупной лизинговой компании произошла ситуация, что отправили, по сути, данные или реквизиты для оплаты лизинговых платежей физическому лицу, которое, по сути, уже не является клиентом этой компании. Налицо репутационная потеря и угроза, потому что сарафанное радио у нас все-таки работает хорошо. Это первый кейс. Другая ситуация произошла с крупной продовольственной компанией, которая столкнулась с изменениями в нормативном регулировании. Ей требовалось в кратчайшие сроки изменить маркировку на своей продукции. Но из-за того, что в справочниках продукции был хаос, коллеги не смогли за короткий промежуток времени определить, а какие же товары у них остались на складах и где, собственно, им нужно эту маркировку менять. Ну и, наконец, третий, наверное, кейс такой тоже произошел уже с другой крупной продовольственной компанией. когда из-за ошибки, опять-таки, в справочнике продуктов были неправильно сформированы отгрузочные документы, и компании пришлось возвращать отправленные фуры назад. Соответственно, тут уже прямые финансовые потери налицо.\n\nСпикер 3 00:04:24\n\nЯ чувствую по разговору, что ты можешь с подобными примерами продолжать. Действительно, это очень важный момент. И следующее, что мы хотели бы разобрать, это когда компания определилась, внедрять систему по управлению мастер-данными нужно. Но очень часто компания может сталкиваться с разными мифами или домыслами на этот счет. Что это дорого, что это невозможно, что какие-то бесконечные проблемы будут стоять на пути. Давайте попытаемся вспомнить, какие мифы мы слышим от наших клиентов и как их можно адресовать.\n\nСпикер 1 00:04:53\n\nПервый миф, что МДМ-система это только для крупных компаний. Конечно, с такими объемами данных, как у крупных компаний, выгоды от внедрения МДМ, они заметнее. Но для средних и крупных по масштабу предприятий также МДМ-практики будут не лишними. Рассмотрим простой пример. В каждой компании есть процесс закупок. А значит, цель компании выбрать наиболее выгодные условия по взаимодействию с тем или иным поставщиком. Для этого необходимо понять, какие позиции нужно закупать, какой ассортимент предлагают поставщики и на каких условиях. Провести проверку, что предлагаемые поставщиками позиции соответствуют запросу компании. В этом случае с помощью МДМ-системы компания получает возможность объективно сравнивать коммерческие предложения и принимать обоснованные решения по выбору поставщика.\n\nСпикер 2 00:05:44\n\nДа, Настя, поддержу тебя и хотел бы дополнить вторым мифом. Часто мы слышали утверждение, что МДМ и внедрение функций, внедрение инструмента – это очень дорого и долго. Ну, что тут можно сказать? Если компания действительно не знает, что ей нужно, то есть не понимает до конца свою проблематику, не может определиться с чётким планом действий, то действительно этот миф вполне себе становится реальностью. И мы, в свою очередь, всем клиентам, кто нас приглашает в помощь по таким проектам, всегда рекомендуем делать некий предварительный анализ. Мы это называем у себя предпроектным обследованием, которое как раз позволяет определить, то есть четко сформулировать критичную проблематику, понять, какими средствами минимально необходимыми мы можем ее достичь, то есть решить эту проблематику и выработать какой-то план действий. И все становится четко, прозрачно и понятно. Мы можем дальше двигаться по шагам, разбив такой крупный проект на этапы.\n\nСпикер 1 00:06:52\n\nСледующий миф. Достаточно купить программное обеспечение, и данные сами станут чистыми. Это распространённое заблуждение, но сразу нужно понимать. Основой внедрения МДМ в систему является разработанная методология, а также распределение и назначение зон ответственности. В среднем проработка методологии занимает до 50% времени проекта. Каждый первый наш проект начинается с разработки регламентирующих документов и определения процессов. Инструмент всегда берется в помощь для автоматизации и упрощения стоящих перед компанией задач.\n\nСпикер 3 00:07:29\n\nДа, мифов существует действительно очень много, и наша цель, как мы ее себе видим, объяснять нашим клиентам, что это не очень сложно на самом деле, и при должном уровне подготовки, а также при вовлечении высокопрофессиональной команды, будь то и свои собственные ресурсы или внешний подрядчик, все реализуемо, все достижимо. Итак, компания решила внедрять систему MDM. Какие первые должны быть шаги?\n\nСпикер 2 00:07:53\n\nНа самом деле я уже отчасти затронул этот вопрос, когда говорил про второй миф. И если помните, я тогда упоминал предпроектное обследование. Так вот, давайте, наверное, я немножко глубже расскажу, что же это такое и из чего оно состоит. Для начала, как я тоже уже говорил, нам необходимо определиться с проблематикой. То есть мы проводим анализ текущей ситуации и и смотрим на боли и потребности бизнеса в его работе с мастер-данными. Затем мы анализируем архитектуру данных, по сути, архитектуру справочников. То есть нам Важно здесь понять, а где справочники рождаются, в каких системах они дальше используются, какие происходят преобразования при этом. И, возможно, нащупать при этом тоже какие-то точечные места, так называемые зоны роста или проблемные моменты возможные. Затем, резюмируя всю вот эту набранную проблематику и фактуру, мы пытаемся вместе опять-таки с клиентом понять, насколько эти проблемы могут превратиться в какие-то ассистентные заимые последствия, в том числе представлять для компании какие-то финансовые риски, потенциальные или вполне себе уже реальные.\n\nСпикер 3 00:09:03\n\nС проблематикой определились, какие дальнейшие шаги нужно выполнить по подготовке к внедрению MDM-системы.\n\nСпикер 2 00:09:09\n\nА дальше, когда мы проанализировали и собрали всю вот эту проблематику, определились с приоритетными проблемами, мы предлагаем способы решения действительные. На самом деле существует несколько подходов. Первый – организационно-методологический, когда проблемы компании можно решить путем внедрения прозрачных, структурированных процессов и ролевых моделей. Второй способ – инструментальный, когда мы видим, что в принципе компания уже свои процессы выстраивает, но ей нужно помочь с точки зрения автоматизации. Ну и, наконец, третий подход, да, он комбинированный. Он сочетает в себе как функционально-процессные подходы, методы решения, так и инструментальные. И это, наверное, самая распространенная ситуация. Далее, когда мы понимаем, что все-таки без технического решения не обойтись, мы должны подумать о как для каждой категории справочников мы будем эту систему Здесь тоже существует несколько подходов. Первый — централизованный, когда мы все справочники из всех источников забираем, и теперь единой системой создания записи становится наш новый MDM. При этом создаваемые записи, они изначально проходят проверки качества и распределяются по всем необходимым системам потребителям компании уже вот в таком нормализованном виде. Плюсы здесь, конечно же, такие, что этот подход обеспечивает прозрачный контроль. То есть мы сразу же можем эту запись выровнять и четко понимать, кто ее меняет и как. Но существует и обратная сторона медали. Вот этот подход, он может сильно повлиять на существующие бизнес-процессы в компании. То есть их нужно будет иногда и кардинально перестраивать. Следующий вариант реализации – это гармонизированный подход. То есть когда системы-источники, они остаются в прежнем состоянии, то есть справочники, как создавались, в них, так и продолжают создаваться, но у нас появляется вот эта прослойка в виде MDM, которая собирает в себе все вот эти вот созданные записи и выравнивает их между собой, а потом уже распределяет по контурам, по ландшафту систем заказчика. Ну, здесь хочется сказать, что нюансом этого подхода относительно, конечно, простота реализации бизнес-процессов, но с другой стороны, здесь больше технической сложности, то есть нам необходимо все вот эти интеграции изначально предусмотреть, причем как в прямом, так и в обратном направлении. Ну и третий подход, он опять-таки комбинированный, сочетает в себе признаки первого и второго, то есть у нас MDM-система становится альтернативным источником вместе с существующими. И таким образом мы выстраиваем в системе ведение справочников по-новому. Затем, когда мы уже определились с системой, мы можем сказать, о какого же типа она То есть здесь мы смотрим на то, а где должны появиться золотые записи в итоге. Либо это должно быть только хранилище и весь аналитический контур компаний, то есть выровненные данные нам необходимы только на уровне отчетности, либо же нам необходимо иметь вот эти самые унифицированные записи по справочникам, и в операционных системах, то есть в системах операционного контура. Ну и, соответственно, исходя из первой или второй опции, мы выбираем либо аналитический MDM, либо операционный. Далее, когда мы поняли и определили для себя все требования, которым должен соответствовать инструмент, мы формируем техническое задание на его внедрение, где прописываем всю вот эту определенную специфику. Ну и, наконец, формируем небольшую дорожную карту, о как мы будем уже двигаться в большом проекте внедрения.\n\nСпикер 3 00:12:46\n\nСлушаю тебя, Витя, и ловлю себя на мысли, что внедрение MDM-системы не так уж сильно отличается от внедрения крупной ERP-системы, что, наверное, объяснимо, да, эти очень взаимозависимые друг от друга системы. И то, что ты рассказываешь, очень сильно походит на то, что если выполнить все эти требования, то внедрение пройдет отлично, замечательно, без всяких ошибок. Но мы-то ведь знаем и понимаем, что ошибки часто случаются, и лучшей практикой является как раз-таки попытаться понять, какого рода ошибки бывают в проектах и что нужно сделать, чтобы их избежать.\n\nСпикер 1 00:13:18\n\nДавайте рассмотрим существующие ошибки, с которыми мы чаще всего встречались на проектах внедрения MDM-систем. Первая из них — это фокус на технологиях, а не на процессах. Какой бы технологичной информационная система ни была, она сама по себе не является серебряной пулей и не будет работать без процессов и ответственных вокруг неё. Следующая ошибка — игнорирование change management. Внедрение новой функции, тем более с нуля, — большие организационные и культурные изменения. И поначалу все эти практики и процессы управления данными могут восприниматься как ещё одна дополнительная работа для исполнителей. Поэтому нужно правильно подходить к коммуникации с пользователями, показывать им какие их боли устраняет новая функция, какие задачи упрощает. Необходимо также пилотировать нововведения на ограниченном объёме и при этом учитывать отзывы пользователей, то есть их обратную связь, чтобы делать процессы более дружелюбными и понятными.\n\nСпикер 3 00:14:21\n\nНе могу не поделиться теми ошибками, с которыми я сталкивался в проектах. Например, когда компания пытается ввести все данные одновременно и сразу. В компании бывает много данных, разных источников информации. И часто правильным путем будет являться их каталогизация. То есть привести все объекты данных к какому-то списку, отранжировать этот список и последовательно выполнять и обрабатывать его в ходе проекта. Этим мы достигаем, во-первых, комфортные условия работы для всей команды и избежание большого количества ошибок. Давайте посмотрим, что стоит под капотом у современной MDM-системы. На каких архитектурах они построены, Витя?\n\nСпикер 2 00:15:02\n\nНа самом деле я бы начал с того, чтобы вспомнил основную цель, для чего предназначены МДМ-системы. Их основная задача заключается в том, чтобы агрегировать информацию из систем источников компании и сводить их, формируя унифицированную золотую запись. а затем распространять непосредственно по системам-потребителям. И здесь ключевая сложность, наверное, или нетривиальная задача состоит в том, чтобы правильно выявить дубликаты или похожие записи, потому что не всегда дубли можно определить с первого взгляда, не всегда они заключаются в одинаковых значениях атрибутов. И здесь эту задачу призваны решать как раз-таки MDM-системы. С другой стороны, основные пользователи и администраторы этих систем все-таки ближе к бизнесу. Это методологи, которые отвечают за ведение справочников. И здесь, чем проще система в настройке, чем больше функций можно настроить через интерфейс, через конструктор, и это парадигма low-code, no-code систем, тем лучше. Еще можно отметить такой нюанс, что все равно MDM-системы со временем развиваются. То есть необходимо... уметь их масштабировать под все более растущие задачи компании, увеличивающееся количество справочников, увеличивающиеся объемы справочников. И нужно уметь таким образом соответствовать этим вызовам. И все эти Пункты в совокупности привели, наверное, современных вендоров к тому, что большинство MDM-систем строятся на базе микросервисной архитектуры, где каждый из компонентов отвечает за свою функциональность, и таким образом можно дорабатывать один блок, не влияя на работу другого.\n\nСпикер 3 00:16:42\n\nСоглашусь с тем, что микросервисная архитектура или композитная архитектура набирают все больше и больше популярности сейчас, и об этом мы разговаривали в предыдущих подкастах. Но мне бы хотелось, чтобы мы перешли в сторону практических примеров, чтобы мы поговорили о вендоре 1С как наиболее распространенном вендоре на нашем рынке и о тех продуктах по управлению данными, которые 1С производит. Настя, можешь поделиться информацией, как развивались эти продукты в компании 1С и в каком состоянии они находятся сейчас?\n\nСпикер 1 00:17:14\n\nДавайте проведем краткий экскурс в историю и рассмотрим хронологию развития продукта 1С МДМ. 2011 год. На базе платформы 1С предприятия 8 компания Axelot представила МДМ-решение для автоматизации процессов управления нормативно-справочной информацией. 2022 год. Передача продукта фирме 1С для дальнейшего развития и поддержки. Июнь 2023 года. Выпуск обновлённой версии 1С MDM 2.5 с новыми подсистемами, улучшенной интеграцией с другими решениями 1С и элементами машинного обучения. Май 2024 года. Это выход уже релиза корпоративного решения 1С MDM, управление мастер-дамными Корп. для крупных организаций и холдингов. Важно отметить, что 1С МДМ, управление нормативно-справочной информацией, и 1С МДМ Корп – это два самостоятельных продукта. Между ними нет прямой преемственности. Переход с одной версии на другую требует ручной настройки и миграции данных. Стоит упомянуть и про специализированный модуль продукта 1С управления холдингом. который позволяет построить централизованное управление справочниками в холдинге, в том числе с помощью механизмов согласования изменений между юрлицами.\n\nСпикер 3 00:18:34\n\nКакие примеры внедрения этих систем мы можем привести у наших клиентов?\n\nСпикер 1 00:18:38\n\nПриведу самые крупные примеры внедрения 1С МДМ с достижением результатов. Первый пример – это агрохолдинг. Внедрение 1С МДМ сократило оборачиваемость складских запасов в три раза за счет устранения дублей в данных о товарах. Затраты на хранение снизились с 14,5 миллионов до 500 тысяч. Следующий пример. Холдинг, поставляющий и производящий специализированное профильное оборудование. Централизация НСИИ в трех системах 1С для более 40 тысяч СКЮ сократила ошибки в заказах более чем на 70%. Скорость обработки платежных документов выросла на 50%. А трудозатраты на ввод данных уменьшились в два раза. Еще один кейс. Химическое предприятие. Внедрение модуля НСИИ в 1С ЕРП, отмечу, что именно в этой системе, снизило ручной труд более чем на 50%. Это достаточно крупный объем номенклатуры. И при этом время подготовки отчетности при этом сократилось на 30%.\n\nСпикер 3 00:19:42\n\nМне еще хочется, чтобы мы затронули вопрос интеграции. Раньше мы рассуждали при внедрении ERP-систем, что ERP-система является мозгом архитектуры компании. Так вот, MDM-системы можно назвать своего рода сердцем, который разгоняет кровь по всем капиллярам, по всем сосудам. Так вот, как именно достигается интеграция MDM со всеми прочими системами компании?\n\nСпикер 1 00:20:06\n\nДля интеграции с внешними системами используются гибкие механизмы, такие как API, веб-сервисы, файловый обмен, что позволяет адаптировать обмен данными под любые требования. Универсальным решением для интеграции, в том числе и с MDM-системой, используются интеграционные шины, которые стандартизируют взаимодействие между разносторонними системами.\n\nСпикер 3 00:20:28\n\nНам всем хочется заглянуть в будущее, хочется понять, как оно будет развиваться, и в том числе в плане развития MDM-систем. Так вот, какие мы можем выделить тренды для того, чтобы эти системы развивались, и как они будут выглядеть в будущем?\n\nСпикер 2 00:20:42\n\nНе могу не упомянуть, наверное, последний тренд, который захватил все буквально области, не только в управлении мастер-данными, это, конечно же, внедрение функционала искусственного интеллекта. И здесь вендора таких систем, MDM, в основном сейчас зарубежные, они уже не только смотрят в эту сторону, но и активно идут по этому пути. Я бы хотел привести пример некоторого функционала MDM-систем, где вот такой ИИ или помощь ИИ-ассистента могла бы быть очень востребованной. Первый момент заключается в автоматическом обнаружении ошибок при уже на этапе их ввода. То есть когда пользователь только заполняет у нас стандартизированную форму, Но не всегда можно детерминированно указать какие-то маски и шаблоны заполнения тех или иных полей. И здесь, после того, как пользователь ввел необходимые данные, алгоритмы искусственного интеллекта могут их привести к необходимому шаблону. Второй момент заключается в том, чтобы улучшить эффективность поиска похожих записей. И здесь как раз-таки алгоритмы искусственного интеллекта помогают больше заглянуть в контекст и больше выявить те самые скрытые дубли, которые человек зачастую пропустил бы мимо и не исправил бы эту ошибку. Детерминированные алгоритмы здесь уже уходят в сторону, уступая место современным технологиям. Ну и, наконец, наверное, третий такой основной момент, где внедрение функционала ИИ может очень помочь, это автоматическая классификация и категоризация записей. Это очень показательный пример для e-commerce. То есть, когда у поставщика обновляется разом больше сотни, а то и тысячи позиций, вручную классифицировать очень легко. сложно, не допустив ошибку при этом. Замечу также, что вот этот функционал классификации и категоризации, он очень важен для пользовательского опыта, потому что правильная классификация поможет найти пользователю именно релевантные позиции, которые он искал.\n\nСпикер 1 00:22:49\n\nВитя, немного дополню тебя. Искусственный интеллект также используется для структурирования, нормализации и обогащения данных. Например, ИИ-агент в системе 1С МДМ помогает автоматически обрабатывать информацию. Он как умный помощник приводит все данные к единому виду, правильно их организует и дополняет недостающие сведения. Например, если в базе есть только название какого-то объекта, и сам найдёт и добавит к нему все нужные описания и характеристики. Следующий тренд, где возможно применение искусственного интеллекта. В МДМ-системах это обнаружение аномалий и мошенничества. Сегодня становится возможным анализировать мастер-данные на предмет подозрительных действий. Например, выявлять фальшивые учётные записи клиентов или несоответствия в данных. И может обнаружить... что данные о поставщике содержат нереальные значения, такие как несуществующие адреса и номера телефонов.\n\nСпикер 3 00:23:48\n\nСоглашусь с тем, что искусственный интеллект все больше и больше приходит в нашу жизнь, и клиенты действительно требуют, чтобы инструменты искусственного интеллекта были включены в продукт. Но хочется верить, что и вендоры используют подобные инструменты при разработке данного продукта. На мой взгляд, это только ускоряет и улучшает процесс. Так все-таки, на горизонте 3-5 лет, как будет выглядеть MDM-система? Действительно ли это будет, как пел один известный персонаж, «вкалывают роботы счастлив человек» или до этого еще придется подождать?\n\nСпикер 2 00:24:22\n\nХороший момент ты упомянул по поводу роботов. И здесь... И эта технология уже сейчас переходит на новый этап. Мы вместо роботизации внедряем так называемые мультиагентные системы. И от систем RPA они отличаются тем, что робот действует по заранее заложенному алгоритму, и в случае нештатной ситуации замирает ожидание решения человека, мультиагентная система или вот этот ИИ-агент, он может в таких ситуациях неопределенности уже принимать собственное решение и фактически освободиться человека от постоянного вмешательства. Так вот, если предположить, в принципе, опять повторюсь про основную задачу MDM-систем, который раз уже за нашу беседу, сводить разные записи из разных источников и унифицировать их, можно предположить, что если будут такие мультиагентные системы, распределённые по операционным системам компании, то при изменении где-то в какой-либо из систем записи, допустим, о клиенте или поставщике, вот этот вот агент, он автоматически синхронизируется в фоне с другими агентами, сам по заранее заданным правилам выравнивает записи, и они распределяются таким образом по всем системам. То есть, вероятно, это следующая инкарнация МДМ.\n\nСпикер 3 00:25:44\n\nДавайте ее дождемся. Я думаю, события наступают иногда сильно-сильно раньше, чем мы этого ожидаем. А что происходит в компании 1С? И какие тренды мы можем отметить для этого вендора на горизонте 3-5 лет?\n\nСпикер 1 00:25:56\n\nВ ближайшие 3-5 лет ожидается расширение функционала системы за счёт внедрения возможностей самообучающихся алгоритмов, механизмов консолидации данных из различных источников, а также развития инструментов визуализации для более эффективного управления корпоративной информацией. Мы будем приветствовать появление в инструментах 1С и функционала. который мог бы упростить жизнь не только самим пользователям, но и нам, как интеграторам.\n\nСпикер 3 00:26:26\n\nНастя, спасибо. Сегодня мы поговорили про процессы управления мастер-данными и нормативно-справочной информацией в компании. Про то, какие системы используются для этого, как они внедряются, как правильно подготовиться к внедрению этих систем и какие типичные ошибки бывают. Мы также рассмотрели продукты компании 1С в области управления данными. И также рассмотрели тренды, которые нас ждут в ближайшие несколько лет. Я благодарю наших экспертов. Спасибо большое Насте.\n\nСпикер 1 00:26:55\n\nПаша, Витя, благодарю вас за интересную беседу, а также всех слушателей за внимание.\n\nСпикер 2 00:27:01\n\nСпасибо, Павел. Зови ещё. Очень рад был поучаствовать.\n\nСпикер 3 00:27:05\n\nМы рады, что вы остаетесь с нами, и мы ждем вас снова на подкастах Oxenics Coffee Talks. До новых встреч!",[],{"image_80":13,"image_180":14,"image_240":15,"image_600":16,"image_1280":17},[64,67],{"type":65,"count":66},"like","0",{"type":68,"count":66},"dislike",[],[71,83,95,113,124,142,154,166,177],{"id":72,"number":73,"season":33,"title":74,"description":75,"type":54,"image":11,"audio":76,"duration":77,"is_explicit":20,"code":78,"publish_date":79,"listenings":80,"is_private":20,"plans":81,"video":37,"images":82},"89aa8bcb-b9c2-4c67-a075-2c60696ea4b5",28,"Аутсорсинг бизнес-критичных систем","В новом выпуске подкаста Coffee Talks эксперты Axenix обсуждают, что сегодня значит аутсорсинг в цифровом мире и почему эта тема становится всё более критичной для бизнеса. \r\u003Cp>\u003Cb>Олег Аэров\u003C/b>, управляющий директор практики аутсорсинга, делится опытом почти 13 лет работы в компании. Вы узнаете, как меняется рынок, почему CFO всё чаще интересуются прозрачностью расходов на IT, и что общего у SLA и арбузов.\r\u003C/p>\u003Cp>Разговор выходит далеко за рамки поддержки систем: речь идёт о комплексных бизнес-сервисах, которые напрямую влияют на KPI клиентов, о гибкости контрактов, фабриках сервисов, локализации ПО, и даже о том, как ГенИИ помогает избавляться от рутины и ускоряет реакции на критические инциденты. Ведущие обсуждают, как компании разных отраслей решают задачи надежности и скорости изменений, почему техдолг опаснее, чем кажется, и какие инновации можно встроить прямо в процесс оказания услуг.\r\u003C/p>\u003Cp>Прослушайте выпуск, чтобы узнать больше!\r\u003C/p>\u003Cp>\u003Cbr />\u003C/p>","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/episodes/89aa8bcb-b9c2-4c67-a075-2c60696ea4b5.mp3",1961,39,"2025-09-26T17:35:15.124Z",76,[],{"image_80":13,"image_180":14,"image_240":15,"image_600":16,"image_1280":17},{"id":84,"number":85,"season":33,"title":86,"description":87,"type":54,"image":11,"audio":88,"duration":89,"is_explicit":20,"code":90,"publish_date":91,"listenings":92,"is_private":20,"plans":93,"video":37,"images":94},"8c886063-3499-47ff-a9f3-7bf628ef2db0",27,"Цепочки поставок в ритейле","В новом выпуске подкаста Axenix Coffee Talks ведущий — \u003Cb>Денис Шульга\u003C/b>, руководитель практики управления цепочками поставок Axenix, беседует с \u003Cb>Варданом Гаспаряном\u003C/b>, начальником управления стратегического маркетинга и анализа X5 Group.\u003Cp>Разговор получился не только о технологиях, но и о философии ритейла. Почему доставка свежих бананов в минус 35 — это высший пилотаж логистики? Как роботы и искусственный интеллект меняют операционные процессы, а платформенные решения перестраивают всю цепочку поставок? И почему успешное внедрение технологий зависит не от инженеров, а от менеджеров?\u003C/p>\u003Cp>Герой выпуска, основываясь на своем более чем 20-летнем стаже трансформации бизнеса, делится личными наблюдениями о том, как меняются ритейл и цепочки поставок под влиянием новых технологий и изменения роли магазинов, рассуждает о будущем профессий, платформенной экономике и о том, каким может быть «дивный новый мир» логистики будущего.\u003C/p>\u003Cp>Это откровенный и живой разговор для тех, кто работает в ритейле, логистике и технологиях. С юмором, но по делу — чтобы после прослушивания захотелось обсудить услышанное с коллегами и задуматься о будущем своей компании.\u003C/p>","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/episodes/8c886063-3499-47ff-a9f3-7bf628ef2db0.mp3",1695,38,"2025-09-19T14:51:00.447Z",123,[],{"image_80":13,"image_180":14,"image_240":15,"image_600":16,"image_1280":17},{"id":96,"number":97,"season":33,"title":98,"description":99,"type":54,"image":11,"audio":100,"duration":101,"is_explicit":20,"code":102,"publish_date":103,"listenings":104,"is_private":20,"plans":105,"video":106,"images":112},"8cf6cd7d-960a-4dd5-b74a-9837a005e943",26,"Применение GenAI","В этом эпизоде подкаста Coffee Talks старший менеджер практики стратегического консалтинга Анастасия Студенкина и эксперт по генеративному искусственному интеллекту Дмитрий Закотянский обсуждают, как GenAI меняет бизнес и нашу жизнь. Вы узнаете, как обучались и развивались большие языковые модели, в чем их поведение похоже на человека и как использовать это для написания качественных промптов. Также поговорим о том, в каких случаях имеет смысл внедрять GenAI, и как изменится рабочий день человека через 5 лет, когда использование искусственного интеллекта станет повсеместным. Вас ждет море полезной информации, интересные кейсы, а также конкретные советы, какие модели использовать для решения различных задач. Слушайте подкаст Coffee Talks, чтобы знать больше!","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/episodes/8cf6cd7d-960a-4dd5-b74a-9837a005e943.mp3",2204,37,"2025-08-02T05:42:40.761Z",103,[],{"id":107,"title":98,"description":37,"duration":108,"embed_url":109,"video_url":110,"poster":111},"fc6bc732-a114-4c7d-bf88-03f962d5cac5",2294,"https://kinescope.io/embed/b1EjozSP3sLrjZJk6E5mLR","https://kinescope.io/b1EjozSP3sLrjZJk6E5mLR","https://kinescopecdn.net/b920290c-4552-4fc8-9006-c0f476262349/posters/df9e4e0d-e941-457d-8653-21e61e18939d/019883d9-67c7-78fd-88f5-dec8c6705eae.jpg",{"image_80":13,"image_180":14,"image_240":15,"image_600":16,"image_1280":17},{"id":114,"number":115,"season":33,"title":116,"description":117,"type":54,"image":11,"audio":118,"duration":119,"is_explicit":20,"code":21,"publish_date":120,"listenings":121,"is_private":20,"plans":122,"video":37,"images":123},"cad0ba70-8bf7-40f4-b122-ed295c027f34",25,"MES-системы","В новом выпуске подкаста Coffee Talks от AXENIX управляющий директор практики «Ресурсы» Егор Самбук и руководитель направления MES Виктор Трапицын разбирают, что такое MES-системы, зачем они нужны, как развивались и какова их роль сегодня. Вы узнаете, как изменилось внедрение MES-систем за последние 15 лет, что происходит на российском рынке сегодня и как он будет меняться в дальнейшем. Эксперты расскажут, можно ли комбинировать разные MES-системы в рамках одного предприятия и как применять Agile-подход в таких проектах. \u003Cp>Слушайте, чтобы узнать, как сделать производство умным и эффективным!\u003C/p>","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/episodes/cad0ba70-8bf7-40f4-b122-ed295c027f34.mp3",1973,"2025-07-17T16:30:19.064Z",85,[],{"image_80":13,"image_180":14,"image_240":15,"image_600":16,"image_1280":17},{"id":125,"number":126,"season":33,"title":127,"description":128,"type":54,"image":11,"audio":129,"duration":130,"is_explicit":20,"code":131,"publish_date":132,"listenings":133,"is_private":20,"plans":134,"video":135,"images":141},"a433b86a-ba2a-4bcf-b957-0384f6fa57d9",24,"Инвестиции в GenAI","В этом выпуске подкаста \u003Cb>Coffee Talks \u003C/b>обсуждаем стоит ли вкладываться в технологии и искусственный интеллект в условиях экономической нестабильности. \r\u003Cp>\r\u003C/p>\u003Cp>Вы узнаете, почему инвестиции в AI и GenAI сейчас критичны как никогда, какие сценарии принесут гарантированную выгоду, что отличает рынок Европы и Китая и чем грозит риск промедления во внедрении новых технологий.\r\u003C/p>\u003Cp>У микрофонов эксперты AXENIX: руководитель практики AI \u003Cb>Лариса Малькова\u003C/b>, директор практики AI для продуктовых компаний \u003Cb>Антон Меркулов\u003C/b> и руководитель направления GenAI \u003Cb>Александр Стрельников\u003C/b>.\u003C/p>\u003Cp>\r\u003C/p>","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/episodes/a433b86a-ba2a-4bcf-b957-0384f6fa57d9.mp3",938,34,"2025-07-04T13:19:29.794Z",106,[],{"id":136,"title":37,"description":37,"duration":137,"embed_url":138,"video_url":139,"poster":140},"d84c417a-6b51-4c60-9516-36076cf0407f",1008.32,"https://kinescope.io/embed/2ByReCf7RrUgM61YDhTzXT","https://kinescope.io/2ByReCf7RrUgM61YDhTzXT","https://kinescopecdn.net/b920290c-4552-4fc8-9006-c0f476262349/posters/28e9a061-9bb7-4a55-bda5-747e384d96d0/23d72259-2e37-4fd3-823f-a8ad0df4e966.jpg",{"image_80":13,"image_180":14,"image_240":15,"image_600":16,"image_1280":17},{"id":143,"number":144,"season":33,"title":145,"description":146,"type":54,"image":11,"audio":147,"duration":148,"is_explicit":20,"code":149,"publish_date":150,"listenings":151,"is_private":20,"plans":152,"video":37,"images":153},"402795cf-28f9-448d-babb-b7345b591ca0",23,"Цифровизация фармкомпаний","В чем заключается специфика проектов по цифровизации для фармкомпаний? Что такое валидация информационных систем, и как пройти ее успешно? Почему фарминдустрия позже других отраслей начала заниматься локализацией и импортозамещением? Какие решения сейчас наиболее интересны крупным игрокам этого рынка? Рассказываем о своем опыте работы с фарминдустрией! У микрофона эксперты AXENIX: Юлия Гусак, руководитель направления «Фармацевтика», Андрей Абдулин, старший руководитель проектов, и Павел Кирик, руководитель практики платформенных решений. Желаем приятного прослушивания!","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/episodes/402795cf-28f9-448d-babb-b7345b591ca0.mp3",1797,33,"2025-06-26T11:20:56.610Z",77,[],{"image_80":13,"image_180":14,"image_240":15,"image_600":16,"image_1280":17},{"id":155,"number":156,"season":33,"title":157,"description":158,"type":54,"image":11,"audio":159,"duration":160,"is_explicit":20,"code":161,"publish_date":162,"listenings":163,"is_private":20,"plans":164,"video":37,"images":165},"af149bd9-ece8-44d5-bc9f-9dd7358f912d",22,"Операционная эффективность","\u003Cp>Все, что нужно знать о повышении операционной эффективности бизнеса — в новом выпуске подкаста AXENIX Coffee Talks! \u003Cb>Андрей Толстов\u003C/b>, эксперт практики «Стратегия», и \u003Cb>Анастасия Иволина-Райская\u003C/b>, директор практики «Рынки капитала», обсуждают, на какие эффекты могут рассчитывать клиенты AXENIX при оптимизации процессов, где искать потенциал для оптимизации, и как искусственный интеллект меняет подходы к работе с операционной эффективностью. Желаем приятного прослушивания!\u003C/p>","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/episodes/af149bd9-ece8-44d5-bc9f-9dd7358f912d.mp3",1541,32,"2025-06-11T16:42:47.470Z",95,[],{"image_80":13,"image_180":14,"image_240":15,"image_600":16,"image_1280":17},{"id":167,"number":168,"season":33,"title":169,"description":170,"type":54,"image":11,"audio":171,"duration":172,"is_explicit":20,"code":173,"publish_date":174,"listenings":175,"is_private":20,"plans":37,"video":37,"images":176},"8734b368-f1f5-42d7-8d34-8c1e0f319913",21,"Инфраструктурный консалтинг — фреймворки и решения","Эксперты AXENIX — \u003Cb>Николай Ульрих\u003C/b>, управляющий директор практики инфраструктурного консалтинга и информационной безопасности, и \u003Cb>Анастасия Иволина-Райская\u003C/b>, директор практики «Рынки капитала» — обсуждают актуальные вызовы, стоящие перед ИТ-индустрией, и способы их преодоления. Вы узнаете, чем занимаются специалисты в области инфраструктурного консалтинга, как строится наша работа на таких проектах, как она изменилась за последние годы, и как фреймворк \u003Ci>Modern Architecture by AXENIX\u003C/i> позволяет нам сохранять гибкость и помогать клиентам как в случаях импортозамещения, так и в любой другой ситуации. Желаем приятного прослушивания!","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/episodes/8734b368-f1f5-42d7-8d34-8c1e0f319913.mp3",1416,30,"2025-05-15T17:50:54.177Z",68,{"image_80":13,"image_180":14,"image_240":15,"image_600":16,"image_1280":17},{"id":178,"number":179,"season":33,"title":180,"description":181,"type":54,"image":11,"audio":182,"duration":183,"is_explicit":20,"code":51,"publish_date":184,"listenings":175,"is_private":20,"plans":185,"video":37,"images":186},"3da6d615-f007-421e-8a0d-06812c786b9f",20,"ИТ-продукт Smartax СППР","Системы поддержки принятия решений помогают анализировать большие данные и быстро вырабатывать оптимальные решения в самых сложных, вариативных ситуациях. Сегодня эксперты AXENIX расскажут, как нам удалось с нуля создать собственную Smartax СППР, способную бросить вызов лучшим мировым аналогам. Обсудим, как шла работа над системой, что заложено в ее архитектуру, когда она будет наиболее полезна, как будет развиваться, и конечно, разберем конкретные кейсы применения Smartax СППР, в том числе самые необычные. Как всегда, у микрофона эксперты компании AXENIX: директор практики «Рынки капитала» \u003Cb>Анастасия Иволина-Райская\u003C/b>, управляющий директор\u003Cb> Андрей Распопов\u003C/b> и владелец продукта Smartax СППР \u003Cb>Михаил Александров\u003C/b>. Приятного прослушивания!","storage/podcasts/71caa4ba-8ecf-4898-bdc2-0ea2e1a1267e/episodes/3da6d615-f007-421e-8a0d-06812c786b9f.mp3",1950,"2025-04-30T08:25:25.839Z",[],{"image_80":13,"image_180":14,"image_240":15,"image_600":16,"image_1280":17},["Reactive",188],{"$ssite-config":189},{"_priority":190,"env":194,"name":195,"url":196},{"name":191,"env":192,"url":193},-10,-15,-4,"production","podcast-website","https://axenix.mave.digital/",["Set"],["ShallowReactive",199],{"$63LOZx6kQb":-1},"/ep-40",{"common":202},{"activeTab":203,"isShareActive":20,"episodes":204,"contentPosition":20,"podcast":5,"podcastSlug":205,"showPlayer":20,"activeTrack":37,"pauseTrack":20,"activeEpisode":49,"titleHeight":206,"website":207,"listenUrl":37,"isMobileShareActive":20,"isDataLoaded":31,"favicon":208,"customDomain":37,"episodesCount":206},"listen",[],"axenix",0,{"button_text":34,"button_link":35,"is_indexing":31,"ym_id":37,"gtm_id":37},""]