Внедрение специализированного решения для централизованного управления нормативно-справочной информацией (НСИ) и мастер-данными в корпоративной ИТ-инфраструктуре

Аналитика Исследования AI НСИ ИИ
Интерфейс системы SEMITEX

Клиент

«Авито» — одна из крупнейших техкомпаний в России: тысячи сотрудников, десятки подразделений и сложные процессы — от разработки и маркетинга до финансов и поддержки.

№1 в мире среди классифайдов (По данным SimilarWeb)
72 миллиона пользователей
10 сделок в секунду на платформе
5
бизнес-направлений

Предыстория проекта

По мере масштабирования бизнеса управление закупками стало усложняться.

Основные причины:

  • ~3 млн записей об одних и тех же товарах, оформленных по разным правилам. Например, один и тот же ноутбук бухгалтерия, HR и закупки называли по-разному — нельзя было точно понять, что покупается, в каком количестве и по какой цене.
  • 13 разрозненных систем, со сквозной интеграцией лишь 3 из них

Это приводило к ошибкам в отчетности, невозможности нормальной инвентаризации и тысячам часов ручной работы.

Решение

Привести данные к единообразию с помощью специализированного решения для централизованного управления НСИ и мастер-данными в корпоративной ИТ-инфраструктуре с использованиями ИИ. Мы не просто «поставили программу», а выстроили порядок в данных и процессах. Работа шла по этапам.

Аудит бизнес-процессов «Авито»: As Is — определяем условия для успешного внедрения НСИ

Цель предпроектного обследования:

Понять, как сейчас устроены бизнес-процессы закупок и где можно повысить эффективность работы сотрудников и компании в части ведения нормативно-справочной информации (НСИ) по ТМЦ и услугам.

Задачи:

  • Аудит справочников и формирование AS-IS картины
  • Определение кросс-функциональных бизнес-требований
  • Разработка правил нормализации и интеграции справочников
  • Определение технических ограничений с учётом текущего ИТ-ландшафта
  • Определение целевой системы ведения мастер-данных закупок с учётом требований кросс-функций и потенциала роста и трансформации номенклатуры, и компании
  • Составить перечень работ по внедрению. С учётом последовательности и приоритета выполнения работ
  • Выявить задачи, которые нужно реализовать в перспективе
  • Произвести укрупнённую оценку работ
Таблица с данными

Решения:

  • За 3 месяца мы пообщались с каждым отделом и разобрали их процессы — закупки, инвентаризацию и работу с системами
  • По итогам интервью описали текущее состояние As Is, чтобы при изменениях ничего не сломать
  • Подготовили отчет с результатами аудита, кросс-функциональными требованиями и правилами нормализации и интеграции данных
  • Также зафиксировали технические ограничения ИТ-ландшафта и определили целевую систему ведения мастер-данных с учетом роста компании

Примененные технологии:

Мы составили реестр бизнес-процессов и GAP, выделив функциональные разрывы, провели анализ номенклатуры в ERP анализ технических ограничений, разобрали архитектуру обмена As Is и на основе собственных выводов выделили категории закупок, статьи бюджета, объединили иерархии категорий закупок и номенклатуры по методу ВИСИ, внедрили однородность цен и технических описаний и правила для составления формул наименований. На основе выводов предложили три технических решения и просчитали их последствия:

  1. Остаться с текущей ситуацией — объём справочников будет продолжать расти, прозрачности по-прежнему не будет, закупочные процессы не наладятся, а трудозатраты будут только увеличиваться
  2. Использовать централизованный подход через ERP — выделить одну систему в качестве мастер-системы, которая может менять данные, при этом другие системы не смогут их в ней изменять
  3. Использовать централизованный подход через готовое решение
  4. Разработать собственную систему MDM
Спойлер: в итоге, проанализировав рынок, мы остановились на централизованном подходе через готовое специализированное ИТ-решение для централизованного управления (НСИ) и мастер-данными в корпоративной ИТ-инфраструктуре.

Почему мы выбрали именно это решение?

  1. Встроенные механизмы для работы со справочниками (версионирование, жизненный цикл, проверка дублей, иерархии) позволяют ускорить обработку позиций и создать необходимую контрольную среду.
  2. Централизованная MDM-система даёт масштабируемость: уже сейчас интеграция идёт с ERP, а в будущем можно подключать новые системы без перегрузки.
  3. На базе MDM можно будет централизовать дополнительные справочники — «Контрагенты», «Расчётные счета», «Банки», а также данные для HR.
  4. Коробочная система легче обновляется, что снижает затраты на развитие по сравнению с кастомными или «лайт»-решениями.
  5. Уже готовые бизнес-процессы (создание, согласование, утверждение и распространение записей), АРМ и механизмы интеграции обеспечивают быстрый старт и гибкость.

Результат

В итоге мы подготовили подробный документ, где собрали ключевые проблемы, предложения по оптимизации и автоматизации процессов, список необходимых работ с оценками, а также план общей архитектуры системы работы с НСИ.

  • Устранение GAP по серийным номерам номенклатуры
  • Внедрение отдельной системы MDM для централизации управления справочниками
  • Разработка правил и регламентов изменения и контроля НСИ
  • Формирование отдела контроля НСИ для обеспечения качества данных
  • Внедрение правил нормализации справочников ТМЦ
  • Разработка правил интеграции новых мастер-данных с существующими системами

Разработка методологии: дедубликация и эталонная нормализация

Цель

Выстроить единую систему ведения НСИ, оптимизируя процессы с помощью ИИ там, где это возможно.

Задачи

  • Проанализировать категории закупок
  • Нормализовать и дедублировать справочники
  • Разработать правила наименования и регламенты
  • Подготовить документацию для интеграции MDM с другими системами компании

Решения

Сначала мы задействовали ИИ для очистки и консолидации данных: провели дедубликацию справочников, выявили и объединили повторяющиеся и похожие позиции из разных источников, привели их к единой категории и общему названию.

Изначально в них насчитывалось около 3,6 миллионов записей. AI помог нам выявить и объединить повторяющиеся или похожие позиции из разных справочников, привести их к единой категории и общему названию, что позволило сократить объём до 4,5 тысяч записей.

Таким образом, на примере Excel-файла мы получили эталонные образцы того, как закупочные записи должны выглядеть в системах по результатам проекта.

Таблица с данными

Параллельно с каждым отделом компании мы определили, какие категории закупок у них есть, например:

IT-направление Категория Лицензия для ПО или серверное оборудование

Маркетинг Закупка видеопродакшена

Затем определили уровень вложенности всех этих категорий и по каждой категории определили состав атрибутов, т.е. свойства, которыми у них есть.

Далее, на основе всего дерева категорий и их характеристик мы подготовили правила наименования позиций: теперь каждая заводимая новая позиция должна была именоваться строго по правилу. Заведенные ранее значения мы впоследствии тоже переименовали строго по этим правилам.

Далее мы распределили элементы номенклатуры по группам и иерархиям, переклассифицировали и переименовали их по согласованным правилам и дополнили справочники необходимыми нормализованными атрибутами. В результате был согласован эталонный, то есть нормализованный, вариант справочников.

Таблица с данными

Примененные технологии

Оставалось описать то, как система должна работать на практике. Чтобы заранее подготовить поле для будущих изменений, мы описали, как должна функционировать система: каким образом синхронизируются процессы, какая система назначается мастер-системой, какие права изменяются у пользователей и какие изменения произойдут при внедрении. Дополнительно зафиксировали правила, трудозатраты, количество ставок для будущего объёма работ и распределение ролей.

Кроме того, подготовили функциональные дизайны по обмену данными между системами, по доработкам устранения GAP и по работе с шиной данных для работы с MDM.

  1. Функциональный дизайн по обмену данными между системами.
    Описали, какая система должна быть мастер-системой, как должен выглядеть процесс при внесении новых наименований и что происходит в случае ошибки. Например, если сотрудник ввёл некорректное название, система автоматически исправляет его и синхронизирует с другими отделами, при этом не блокируя процессы.
  2. Функциональный дизайн по устранению GAP.
    Разработали документацию, чтобы сделать бухгалтерский учёт с новой структурой номенклатуры более прозрачным и удобным. В документе описано, как учитывать ранее задублированные позиции, как правильно вести отчётность, распределять затраты по статьям бюджета и отражать основные и неосновные активы, инвентаризацию и списания.
  3. Функциональный дизайн по работе с шиной данных для MDM.
    Отдельно подготовили документ, описывающий, как внедрить и использовать MDM-систему, как связать её с другими системами компании и настроить корректный обмен данными.

Результат

Было Стало
~3 млн
закупочных записей в справочниках, оформленных по разным правилам и нередко дублированных
4,5 тысячи
нормализованных закупочных записей.
Отсутствие
регламента работы с НСИ
Разработаны
регламенты работы отдела НСИ и формирования карточки номенклатуры
Разрозненная
и неструктурированная документация
Создан
эталонный нормализованный справочник (~4000 SKU)
Отсутствуют ФД Написаны:
  • ФД по работе с шиной данных для работы с MDM
  • ФД по внутреннему выбору основной системы-источника справочника, обменам данными между внутренней/внешней системой-источником и системами потребителями
  • ФД по изменению текущих процессов для исключения разрывов (учёт серий в ERP, использование справочника Номенклатура поставщика, партионный учёт и префикс организации в коде справочника Номенклатура)

Со стороны OSMI IT проект вели

Михаил Шрайбман

CEO OSMI IT
Фасилитировал взаимодействие и проектную логику

Дмитрий Морковкин

Менеджер проекта

Денис Нагаев

CTO OSMI IT
ML-специалист

Анна Жарикова

Методолог НСИ

Элмурат Маматисаков

ML-специалист

  • 33 млн рублей составит экономия в 2026 году за счёт управления избыточными запасами на складах
  • 12 млн ещё за предотвращение лишних закупок
  • 5 FTE сократится за счёт автоматизация процессов

Никита Фролов, РМО «Авито»:

«Сейчас мы находимся в процессе внедрения и реализации НСИ по методологии и структуре, разработанной OSMI IT. Уже видим первые результаты и с оптимизмом смотрим вперёд. По прогнозам аналитики:

Итоги на сейчас - это только старт. Мы реализовали около 50% запланированного объёма работ и по мере продвижения по дорожной карте будем расширять кейс новыми инсайтами.

Спойлер: параллельно обсуждаем внедрение AI-ассистента вместе с MDM — он понимает запросы на естественном языке (включая техсленг и опечатки) и поддерживает ситуативный поиск.

Все сайты (и мы не исключение) используют cookies, поэтому просто нажмите на кнопку.