惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

月光博客
月光博客
MyScale Blog
MyScale Blog
博客园 - Franky
The Cloudflare Blog
IT之家
IT之家
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
博客园 - 聂微东
WordPress大学
WordPress大学
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
T
The Blog of Author Tim Ferriss
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
罗磊的独立博客
Google DeepMind News
Google DeepMind News
P
Proofpoint News Feed
Martin Fowler
Martin Fowler
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
J
Java Code Geeks
腾讯CDC
雷峰网
雷峰网
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
G
Google Developers Blog
博客园 - 【当耐特】
美团技术团队
云风的 BLOG
云风的 BLOG

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Сколько телефонов и планшетов продали партнёры: единое хр...
AstahovaAnna · 2026-05-21 · via Все публикации подряд на Хабре

Сколько телефонов и планшетов продали партнёры: единое хранилище данных для бренда электроники

Время на прочтение3 мин

Охват и читатели0

Кейс

На связи Анна Астахова, коммерческий директор ИТ-интегратора «Белый код». В компаниях с развитой сетью партнеров топ-менеджерам нужны оперативные данные. А отчеты в Excel тормозят работу. Сегодня рассказываю, как можно организовать и настроить единое хранилище данных на примере компании с широкой партнёрской сетью в сфере электроники.

Заказчик: российский представитель международного бренда электроники.

Задача: организовать единое хранилище данных для анализа информации от партнеров.

С чем обратился заказчик

Компания продаёт мобильную технику: сотовые телефоны, ноутбуки, планшеты. В России купить продукцию можно в том числе у партнёров компании. При этом заказчику для понимания рынка и предпочтений пользователей нужны конкретные показатели: количество продаж, остатки и т. д. До недавнего времени все отчеты партнёры передавали в виде отдельных документов с большим количеством строк для анализа. В таком формате довольно сложно отслеживать динамику, к тому же нельзя в моменте увидеть, что происходит у партнёров. Необходимо было создать единую информационную среду: подключить партнёров и сделать выгрузку из их систем в хранилище заказчика. 

Что сделали

Несколько лет назад мы объединили данные от партнёров для российского отделения крупного производителя электроники. Поэтому решили внедрить уже опробованную схему:

  1. Создать отдельную базу «1С:MDM» для выгрузки, обработки и хранения эталонных данных, без дублей, от партнеров. «1С:MDM» — это первоисточник ключевых сущностей (контрагенты, склады, товары и т. д.). 

  2. Настроить загрузку очищенной и унифицированной информации в КХД (DWH).

  3. Настроить выгрузку из КХД в BI-систему.

Чтобы показать заказчику, как будет работать схема, мы выполнили пилотный проект — подключили одного партнёра. 

Все данные партнёр хранит в системе «1С:Управление торговлей». Так как у партнёров могут отличаться названия одних и тех же позиций, наш первый шаг — сопоставление. В базе «1С:MDM» система считывает и объединяет позиции по кодам. Для этого мы присвоили всем товарам в базе партнёра нужные артикулы. 

Всего в MDM 8 справочников:

  • справочник «Партнёры»,

  • справочник «Магазины»,

  • справочник «Типы магазинов»,

  • справочник «Цвета»,

  • справочник «ROM - объем встроенной памяти»,

  • справочник «ROM - объем оперативной памяти»,

  • справочник «Модели»,

  • справочник «Product».

На основной странице вкладка «Главное» с информацией о партнёрах, магазинах, типах магазинов, моделях, продуктах и EAN. Также на основной страниц есть вкладка «Дата закрытия периода», где мы можем закрыть период для всех имеющихся партнёров. Это удобный функционал, который нужен, чтобы избежать подтасовки данных. 

Теперь из 1С выгружается информация о товарах, данные о количестве посетителей, а также данные о доходах и остатках. Например, заказчик получает данные о количестве, сумме, себестоимости, валовом доходе с продажи товара в разрезе:

  • дат продажи,

  • магазинов,

  • идентификаторов товаров,

  • признака, является ли данный товар услугой,

  • признак является ли данный товар страховкой,

  • номеров чеков,

  • IMEI.

Отдельно из Google-документов «подтягиваются» данные о расходах по каждому магазину: стоимость эквайринга, ФОТ, аренда, коммунальные платежи и канцелярия и т. д. 

Для выгрузки из 1С мы разработали и установили коннектор. С помощью обработки выгрузки нужные данные формируются в CSV-файлы. По расписанию они выгружаются из «1С:УТ» в общий каталог. Дальше информация попадает в «1С:MDM», где справочники приводятся к единому эталону и настраиваются соответствия. После данные отправляются в КХД (DWH) для хранения и расчётов.

Финальный шаг — визуализация в BI-системе в виде таблиц. Это удобнее, чем Excle-отчеты, к тому же информация обновляется ежедневно, а значит, заказчик видит актуальные цифры, может планировать и менять стратегию. 

Результат

Пилотный проект показал, что схема с использованием «1C:MDM» и КХД работает корректно: данные поступают, проходят обработку и выгружаются по цепочке дальше. А финальный результат помогает заказчику следить за продажами и вовремя принимать управленческие решения. Теперь и другие партнеры компании будут подключаться к системе.