#нси — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #нси, aggregated by home.social.
-
У каждой системы своя правда. Кто решает, какая из них корпоративная?
Корпоративную НСИ не всегда можно «сначала почистить», потому что иногда единого корпоративного объекта данных ещё нет. Разные системы могут содержать разные, но обоснованные части одного объекта. Тогда задача проекта – не выбрать самую удобную базу, а определить, где возникает каждый значимый факт, кто отвечает за его смысл, какой источник считается авторитетным и кто завершает спор. Эту неопределённость удобно разбирать через карту источников и ответственности за данные .
https://habr.com/ru/articles/1070944/
#управление_проектами #ERP #управление_данными #Data_Governance #НСИ #MDM #Master_Data_Management #корпоративные_данные #Data_Owner #System_of_Record
-
Эффект бабочки в мастер-данных: как два неучтённых сантиметра останавливают фуры
В ИТ ошибка во входных данных обычно ведёт себя честно. Неверный тип, некорректный формат, нарушенная схема — система останавливает выполнение и показывает, что именно пошло не так. На складе всё гораздо коварнее: ошибка в данных не падает в лог, а уезжает в операционный контур, где превращается в лишние перемещения, недогруз, пересборку паллет и сбой в отгрузке. Именно поэтому принцип GIGO — garbage in, garbage out, «мусор на входе — мусор на выходе» — в логистике звучит особенно буквально. Если в мастер-данные попал неверный габарит товара, WMS не начнёт спорить с пользователем. Она просто будет добросовестно рассчитывать всё дальше на основе неправильной цифровой модели. А дальше начинается то, что в отчётах выглядит как набор несвязанных инцидентов, а на деле является одной и той же ошибкой, допущенной на входе.
https://habr.com/ru/companies/intekey/articles/1051436/
#WMS #НСИ #мастерданные #ВГХ #складская_логистика #автоматизация_склада #ERP #GIGO #паллетизация #адресное_хранение
-
Автоматический отбор few_shot примеров для обучения модели
Справочники МТР на крупных предприятиях ‒ это десятки тысяч строк вида «Кабель ВВГнг 3х2.5 кв.мм, серая изоляция, 100м» , которые нужно разложить по атрибутам (тип, сечение, длина, цвет изоляции). Дубли, ошибки, разнородные форматы от разных поставщиков, почему это больная тема, а также подходы и методы решения, подробно разобраны в этой статье.
-
Управление данными в проектах внедрения ERP-систем на основе DAMA-DMBoK
Понимание данных прошло эволюционный путь от структуры хранения информации до ключевого элемента в конкурентной борьбе. Сегодняшние информационные технологии, такие как: искусственный интеллект, машинное обучение, предиктивная аналитика, рекомендательные технологии, существуют благодаря большим данным, анализу данных и стремительному развитию вычислительной техники. Раньше все было иначе. Изначально данные рассматривались как составной, но обязательный элемент компьютерной программы, наряду с командами и алгоритмами. Постепенный функциональный рост софтверных программ от приложения до программного обеспечения, программной системы, информационной системы и корпоративной информационной системы менял взгляд на данные. Уходя от рассмотрения данных только лишь в контексте нормализации данных и СУБД, акцент последовательно перешел к вопросам миграции данных, поддержания их качества и, наконец, бизнес-процессу управления данными. Сейчас существует отдельный класс программных систем MDM, ориентированный на управление данными. Ведение основных и переменных данных, НСИ и обработка остатков – все это существенные операции бизнес-процесса над данными. Не так много литературных источников, содержащих анализ именно бизнес-процесса работы над данными, исключая детали нормальных форм, SQL-запросов и прочих технических вопросов. Среди них выделяется свод знаний по управлению данными или DAMA-DMBoK, рассмотрению которого будет посвящена данная работа. Цель статьи состоит в обзоре свода знаний DAMA-DMBoK по управлению данными и его применения в проектах внедрения ERP-систем. Достижение указанной цели потребует реализации следующих задач:
https://habr.com/ru/articles/1028864/
#dama #damadmbok #управление_данными #мастер_данные #транзакционные_данные #основные_данные #нси #переменные_данные #миграция_данных #справочник_данных
-
Reference Data Management по-русски: что мы называем НСИ и почему это не всегда RDM
В российских проектах НСИ часто выходит далеко за рамки справочников и включает задачи MDM и Data Quality. Разбираемся, чем это отличается от классического RDM и к чему это приводит.
https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/1012404/
#RDM #НСИ #Reference_Data_Management #MDM #Master_Data_Management #Data_Quality #Справочные_данные #Управление_данными #Data_governance
-
MDM: как навести порядок в НСИ и перестать чинить интеграции
В любой компании справочники НСИ сначала выглядят как “ну это же просто таблицы”. Контрагенты, номенклатура, адреса, подразделения, единицы измерения, статусы. Пока людей и систем мало - всё держится на внимательности пары сотрудников и привычке “если что, поправим руками”.
https://habr.com/ru/articles/993368/
#НСИ #мдм #mdm #mdmсистема #нси_и_интеграция #data #data_analysis #data_structures #базы_данных #data_science
-
MS Excel+LLM structured output как инструмент нормализации корпоративного справочника номенклатуры и смежные вопросы
С момента публикации предыдущей статьи на эту тему ( https://habr.com/ru/articles/786288/ ) прошло чуть более двух лет. С точки зрения прогресса в области развития LLM - срок огромный. В статье среди прочего давался краткий обзор возможностей, которые предоставляли тогдашние LLM для решения задачи нормализации записей справочника номенклатур. За два года у многих LLM появился функционал, который непосредственно может быть применён для решения этой задачи, в том числе tools use/function calling и structured output. Связку MS Excel+LLM structured output и рассмотрим на примере нормализации обозначений отводов по ГОСТ 17375 в корпоративном справочнике номенклатуры.
https://habr.com/ru/articles/989576/
#нси #эксперты_нси #ms_excel #ollama #классификатор_номенклатуры #LLM_structured_output #нормализация_справочника
-
Реализация уникального шифра для поиска дублей и внедрение автоматизированных метрик качества в АСУ НСИ
Всем привет! Меня зовут Егор Корнеев , я менеджер практики по сопровождению и развитию НСИ в «Норникеле». В этой статье я расскажу, как мы победили дубли справочника МТР НСИ (Материально-технические ресурсы Нормативно-справочной информации) и вместе с тем реализовали непрерывный мониторинг бизнес-качества данных.
-
Универсальный классификатор НСИ- правда или фантастика?
Управление НСИ — оптимизация рабочих процессов. Основные задачи НСИ. Прикладные задачи. Классификация номенклатуры. Методы классификации НСИ. Основные критерии.
https://habr.com/ru/articles/862414/
#нормализация_данных #интеграция #интеграция_данных #интеграция_систем #интеграция_с_1с #нси #нси_и_интеграция
-
Доверяй, но проверяй: Как парсинг помогает выявить фейки в НСИ
Меня побудило написать статью желание прежде всего поделиться файлом Excel, содержащим информацию о состоянии всех ГОСТов на текущий момент. О парсинге сайтов в открытых источниках, включая сам Хабр, достаточно информации. Кроме того, мне хотелось немного порассуждать о том, где и как можно применить эти данные и на что они могут повлиять. Для проверки определенных типов данных я предлагаю парсинг сайтов, а автоматизация исправления уже на ваш вкус. Например, различные языки программирования. Лично я за весь свой опыт использовал: C#, Python, VBA для работы с Excel, в зависимости от ситуации.
-
Парсинг сайта на Python для НСИ
Для проверки определенных типов данных я предлагаю парсинг сайтов, а автоматизация исправления уже на ваш вкус. Например, различные языки программирования. Лично я за весь свой опыт использовал: C#, Python, VBA для работы с Excel, в зависимости от ситуации. Также поделюсь полезным файлом, который можно использовать в автоматизации проверки номенклатурных позиций.
-
Как расслабиться инженеру на работе при помощи Python?
Всем привет! Меня зовут Владимир Ганзюк Работаю инженером НСИ и изучаю для себя C#, но не сталкиваясь с Python, наткнулся я как-то случайно на одну очень интересную библиотеку Pymorhp. Pymorph – морфологический анализатор для русского языка, использует словари из OpenCorpora. Исходный код можно получить на github. Документация к библиотеке написана достаточно хорошо.
-
Проблемы нормализации НСИ и их решения
При эксплуатации учетных систем пользователи часто жалуются на «бардак» в справочниках: элементов слишком много, они задублированы, непонятно, какой элемент использовать, часть из них не используется вообще. При этом пользователи не могут ответить на вопрос, кем и для чего эти элементы были заведены. Если возникнет необходимость в отражении, например, нового факта хозяйственной деятельности, то пользователь часто «идет по пути наименьшего сопротивления» – заводит новый элемент справочника. Несмотря на то, что для этих целей уже был зарегистрирован элемент ранее, но о его наличии пользователь не знает или не хочет разбираться со старым «наследством» и проблема все более и более усугубляется. Меня зовут Алексей Бырко, я консультант-эксперт в департаменте 1С «КОРУС Консалтинг» и в своей работе я часто сталкиваюсь с потребностью нормализации НСИ на проектах. Поделюсь своим опытом, почему это происходит и что с этим делать.
-
Как мы оцифровывали каждый шаг производства, чтобы завод точно знал, что, как и когда делать
Подручный сталевара берёт пробу химсостава металла на установке печь-ковш Привет с Новолипецкого металлургического комбината! В крупном проекте самое ценное — данные. В нашем случае — технологические карты производства и параметры всех изделий и агрегатов: как и что мы делаем, на чём, как долго, и какие параметры каким образом влияют на результат. Производство — живая система: возникают новые процессы, изменяются существующие, перестраиваются агрегаты, меняется код. Мы построили процесс так, что, когда что-то начинает производиться, все актуальные данные уже есть в системе. Код и данные не отстают, не опережают, а идут рука об руку. У нас есть два гипермозга: Календарное планирование играет в оптимизацию на стороне клиентов. Оно знает, что нужно производить и когда, чтобы отгрузить заказы максимально оперативно и вовремя. Графикователи же пытаются из этих условий собрать оптимальную загрузку оборудования и, возможно, произвести ещё что-то, что можно присоединить к имеющимся сериям. Они отвечают за максимальную эффективность производства в коротком горизонте. Обе системы используют огромный модуль маршрутизации технологических процессов. Там хранятся все возможные маршруты всей продукции, технология производства по агрегатам — в общем, путь со всеми переделами, который проделывает металл от входа в сталеплавильное производство до попадания в вагон, который поедет к заказчику. Для этого модуля нам пришлось собрать все данные о производстве, привести их к единому виду, установить общие протоколы обмена данными и договориться со всеми-всеми, что они будут вводить, хранить и использовать данные именно так, как в них указано. Оцифровка завода из бумажного вида заняла год. Пришлось многое переформатировать, чтобы оно уложилось в понятную логику таблиц и данных. Это было основным и очень трудным челленджем, который вырос в непрерывный процесс и продолжается до сих пор.
https://habr.com/ru/companies/nlmk/articles/785734/
#технологическая_карта_производства #модуль_маршрутизации #оцифровка_данных #НСИ #техдокументация
-
Контейнеризация справочников НСИ
Привет, меня зовут Комаров Алексей, я Java-разработчик в Норникель Спутник. Занимаюсь развитием и поддержкой системы АСУ НСИ (Автоматизированная система управления нормативно-справочной информацией). В этой статье я хотел бы поделиться успешным опытом создания кастомного веб-приложения для ведения мастер-данных справочника УЕР и его запуска с использованием санкционно-независимого ПО.