B2B-Center синхронизировал справочник ЗРК «Омчак» с MDM-системой компании-партнера

2025: Синхронизация справочника с MDM-системой компании-партнера

B2B-Center синхронизировал справочник ЗРК «Омчак» с MDM-системой компании-партнера. Об этом B2B-Center сообщил 27 мая 2025 года.

ЗРК «Омчак» разрабатывает месторождение Верхне-Алиинское в Забайкальском крае. Для более тесной интеграции в процессы партнера «Омчак» с помощью B2B-Center синхронизировал справочные базы данных двух компаний. Согласованность повысит эффективность взаимодействия и упростит планирование совместных работ.

Эксперты B2B-Center проанализировали в общей сложности около 450 тысяч позиций в двух разных системах, связали 7 809 записей между собой, а также выявили 8% дубликатов в справочнике ЗРК «Омчак» для последующей нормализации. Это позволит золоторудной компании быстрее адаптироваться к процессам планирования, учета, закупок и отчетности.

Синхронизация нормативных справочников разных компаний — задача не из легких. Специфичные и различающиеся процессы, термины, классификации, стандарты, глубина проработки, качество данных — одинаковых записей не существует. Соотносить такие справочники сложно, нужны специалисты высокого уровня, со знанием номенклатуры клиента и пониманием, какие параметры нужно использовать для корректного сопоставления записей. У нас получилось связать более 50%, это отличный результат. По нашему опыту, обычно этот показатель редко превышает 20% даже в системе НСИ одной организации, — прокомментировал итоги проекта Андрей Бойко, коммерческий директор B2B-Center.

По словам Димитрия Еналиева, начальника ОМТС ЗРК «Омчак», интегрироваться в бизнес-процессы и данные другой компании — всегда непросто.

Чем больше позиций справочника мы схлопнем, свяжем на предварительном этапе, тем эффективнее будет взаимодействие. Работа кропотливая, требующая узкоспециализированных знаний и больших трудозатрат. Поэтому мы предпочли направить усилия команды на решение стратегических задач, а НСИ доверили B2B-Center.

Для поиска и обеспечения согласованности данных в справочниках B2B-Center использовал собственные большие языковые модели (LLM) с последующей валидацией экспертами по разным товарным группам. Это помогло обнаружить максимальное количество совпадений между двумя массивами данных даже тогда, когда необходимой для сравнения информации не было в наименованиях позиций.