Выступление Игоря Финковского (СТО, CARELY Group) на деловом форуме "Data + AI 2026"

Как избавиться от мифов Data-Driven: кейс компании Кэрли

26 марта 2026 года состоялось выступление технического директора компании CARELY Group на деловом форуме "Data + AI 2026", посвящённое реальному опыту внедрения Data-Driven подхода в бизнесе.

На примере компании с оборотом около 2 млрд ₽ и собственными брендами (включая ART&FACT) показано, с какими проблемами сталкиваются команды при построении аналитики

Основные мифы Data-Driven

Миф 1: Достаточно нанять IT-специалистов

На практике внедрение сложной инфраструктуры (Airflow, DWH, DBT) не гарантирует быстрый результат. Напротив, оно часто приводит к усложнению процессов и задержкам.

Миф 2: Без экспертизы в 1С ничего не получится

Несмотря на сложность системы, именно 1С содержит уже структурированные данные, пригодные для аналитики.

Проблемы классического подхода

Компании пришлось столкнуться с рядом ограничений:

долгие и нестабильные выгрузки данных
зависимость от дата-инженеров
ошибки в финансовых отчётах
разрозненные источники данных (Excel, Jira, маркетплейсы и др.)
устаревшие данные из-за ночных батч-процессов

Решение: переход на CDC и автоматизацию

Ключевым изменением стало внедрение двух подходов:

Extractor (Denvik)

Позволил аналитикам самостоятельно настраивать выгрузку данных из 1С без участия разработчиков.

Change Data Capture (CDC)

Обеспечил инкрементальную загрузку изменений:

данные обновляются в течение минут
нагрузка зависит от изменений, а не от объёма базы
система автоматически восстанавливается при сбоях

Результаты внедрения

ускорение доставки данных с часов и дней до минут

снижение нагрузки на инфраструктуру

уменьшение ошибок в отчётности

рост самостоятельности аналитиков

освобождение времени data-engineer

Видео с выступления

Data-driven начинается не с инструментов, а с архитектуры данных.

Правильный подход включает:

автоматический захват изменений
минимизацию ручного вмешательства
использование существующих систем (например, 1С)
упрощение доступа к данным для аналитиков

Автор статьи:

Сидоров Александр

Сидоров Александр Интернет-маркетолог

Продуктовый маркетолог линейки инфраструктуры Denvic Tools, event-маркетолог

Спикер:

Отдел маркетинга

Отдел маркетинга

Маркетинг Экстрактор 1С

Возникли вопросы?

Напишите нам — мы подскажем и поможем подобрать лучшее решение под вашу задачу.

Оставьте заявку

Другие статьи

Все статьи

Запись вебинара «BI без разрывов: полный контроль пути данных от 1С до аналитики - Экстрактор 1С».

Запись вебинара «BI без разрывов: полный контроль пути данных от 1С до аналитики - Экстрактор 1С».

Подвели итоги вебинара о том, как организовать непрерывный поток данных из 1С в BI, снизить зависимость от программистов и получать актуа...

Подробнее

Запись выступления Степана Пыстина на мероприятии: "Infostart Team Event 2026"

Запись выступления Степана Пыстина на мероприятии: "Infostart Team Event 2026"

12 марта 2026 года Денвик Аналитика в лице представителя компании - технического директора Степана Пыстина, посетили мероприятие: "Infost...

Подробнее

Как маркетингу и продажам получить одну версию данных из 1С и BI — без ручных выгрузок и Excel

Как маркетингу и продажам получить одну версию данных из 1С и BI — без ручных выгрузок и Excel

Запись с выступления Смирнова Дениса (генеральный директор Денвик Аналитика), на мероприятии: "Global Tech Forum".

Подробнее

Вебинар: "Миграция данных между системами без остановки бизнеса и ручных загрузок"

Вебинар: "Миграция данных между системами без остановки бизнеса и ручных загрузок"

Разбираем типовые сценарии миграции данных в 1С и интеграции с SAP. Демонстрация ETL-инструментов Denvic Tools: Экстрактор 1С, Visual Tra...

Подробнее

Экстрактор 1С: Инкрементальная выгрузка, многопоточность и управление данными

Экстрактор 1С: Инкрементальная выгрузка, многопоточность и управление данными

На вебинаре эксперты рассказали, как правильно настроить Экстрактор 1С для инкрементальной выгрузки данных, многопоточной обработки регис...

Подробнее

Все статьи

Назад к списку