71% организаций, участвовавших в опросе Nexign, уже применяют интеграционные инструменты. Из них 20% составляют крупные корпорации, 17% – большой бизнес, а 34% – компании из среднего и малого сегмента. При этом чуть более половины респондентов используют отдельные инструменты, такие как ESB-шины, ETL-решения или брокеры сообщений, в то время как комплексные интеграционные платформы задействованы лишь 17% компаний. Эти данные были получены в ходе исследования Nexign. Редакция IT Speaker ознакомилась с результатами.
«Результаты опроса указывают на рост зрелости российского бизнеса в сфере управления данными. В связи с увеличением объемов данных в компаниях и расширением числа систем и их взаимосвязей наблюдается возрастание спроса на интеграционные инструменты. Важнейшими критериями становятся производительность, универсальность и совместимость с отечественным ПО. Компании уже ощущают конкретные преимущества от применения этих инструментов – от сокращения количества рутинных операций до ускорения вывода продуктов на рынок», – прокомментировал результаты исследования Максим Нартов, директор по развитию бизнеса Nexign.
Часто компании используют в своей деятельности несколько инструментов одновременно. Наиболее распространенными являются ETL-системы, используемые 62% респондентов. 44% российских компаний применяют ESB, а 26% – ELT.
Как сообщил IT Speaker Андрей Филиппов, руководитель направления интеграционной разработки в компании ЕМДЕВ, интеграционные инструменты показывают наибольшую эффективность там, где имеется множество разнородных систем и регуляторных требований. Основные отрасли, в которых это актуально, включают финансовый сектор, государственные учреждения, промышленность, телекоммуникации и розничную торговлю. По словам Филиппова, интеграционные инструменты в первую очередь решают задачи по объединению 1С, ERP, CRM, DWH и аналитике, созданию единой шины для онлайн-сервисов, обеспечению регуляторной отчетности и потоковой передачи данных для BI и ИИ.
«Интеграционные инструменты прежде всего решают три задачи: синхронизацию нормативно-справочной информации (номенклатура, контрагенты, спецификации) между базами; передачу транзакционных данных – заказов, производственных заданий, движений товаров и документов; консолидацию данных для сквозной отчетности. Основной эффект здесь не “новый функционал”, а устранение ручного двойного ввода, снижение рассинхронизации справочников и прозрачность документооборота между системами. Существует также архитектурный эффект от шины (ESB): при большом количестве систем она заменяет схему «точка-точка» на централизованную, уменьшая количество интеграционных связей и стоимость их сопровождения. Чем больше баз в контуре (в машиностроении это десятки баз 1С и сторонних сервисов), тем заметнее выигрыш», – прокомментировал для IT Speaker Антон Скопинцев, функциональный архитектор «1C» системного интегратора для промышленности «Райтек ДТГ».
Исследование показывает, что использование коммерческих продуктов – не единственная альтернатива. Часто организации выбирают индивидуальные решения: 35% компаний подбирают инструмент под каждую задачу. Четверть организаций применяют решения с открытым исходным кодом, 22% – продукты от вендоров, 18% – собственные разработки. Однако использование решений с открытым исходным кодом и самописных решений часто связано с дополнительными затратами на поддержку и развитие. По оценкам экспертов, до 30% компаний, внедряющих самописные ETL/ELT-системы, не достигают запланированных SLA по производительности из-за сложности интеграции устаревших (legacy) систем.
Главным критерием выбора инструментов для работы с данными является наличие надежных коннекторов к базам данных различных типов и производителей (51%). Также для респондентов важны возможность работы под высокой нагрузкой и с большими объемами данных (45%) и поддержка интеграции с российским программным обеспечением (44%).
«Выбор интеграционного решения часто определяется балансом нескольких факторов, однако приоритизация зависит от контекста. Например, для клиник и медицинских информационных систем важна совместимость с отечественным ПО, полное соответствие требованиям в области информационной безопасности и защиты персональных данных. Также важен принцип единого поставщика услуг, когда интеграционные решения могут охватывать сразу комплекс задач медицинской организации: от выгрузки данных в государственные информационные системы для выполнения лицензионных требований до внедрения сервисов телемедицинских консультаций, онлайн-записи, электронного подписания документов и доступа к сервисам искусственного интеллекта», – поделилась с IT Speaker Дария Вольникова, коммерческий директор «ЭлНетМед» (интеграционная платформа N3.Health).
По мнению Филиппова, для российских компаний сейчас самым важным критерием выбора интеграционного решения является совместимость с отечественным ПО и соответствие требованиям импортозамещения и регуляторов. Без этого платформа не проходит отбор. Следующим критерием выбора служат надежность и управляемость, включающие отказоустойчивость, зрелый мониторинг, SLA, опыт внедрений в госсекторе и критической инфраструктуре. Производительность интеграционного решения также важна, но ее чаще проверяют через пилотные проекты и нагрузочные тесты на типовых интеграциях (1С – DWH, поток в BI, онлайн каналы).
Встроенные элементы ИИ пока интересуют в меньшей степени – их значимость отметили около 13% компаний независимо от размера бизнеса. На фоне активного импортозамещения снизилась актуальность коннекторов к зарубежному ПО – этот критерий важен лишь для 11% респондентов.
Андрей Филиппов также рассказал IT Speaker, в каких задачах ИИ уже используется в интеграционных платформах, а где остается только обещанием. Так, можно выделить пять ключевых областей применения ИИ в интеграционных платформах:
-
интеллектуальная подготовка и обработка данных, что включает очистку, нормализацию, дедупликацию, обогащение данными из внутренних и внешних источников, в т.ч. при интеграции легаси-систем;
-
автоматическое сопоставление схем данных и полей между системами (mapping), включая распознавание совпадающих сущностей;
-
интеллектуальная маршрутизация сообщений и событий, то есть выбор оптимальных каналов и трансформаций на основе истории, контекста и предиктивных моделей;
-
обнаружение аномалий в потоках данных и интеграционных сценариях (подозрительные транзакции, «зависшие» сообщения, деградация производительности);
-
автоматическое тестирование после изменений или миграций, что подразумевает генерацию тестовых сценариев, выявление регрессий, анализ логов и предложений по исправлению.
Пока что полностью «автономные» интеграционные сценарии без участия архитектора и полноценный zero ETL на базе ИИ для сложных, регулируемых отраслей остаются скорее обещанием.
«На практике ИИ уже помогает в нескольких аспектах. Первый: ассистируемый маппинг, когда модель предлагает сопоставление полей на этапе проектирования обмена, ускоряя работу интегратора, но с обязательной проверкой человеком. Второй: обнаружение аномалий в потоках данных (нетипичные объёмы, задержки, всплески ошибок), где ML-подход в мониторинге применим и приносит пользу. Третий: разбор инцидентов и логов, где суммаризация ошибок и подсказки по причинам ускоряют диагностику. Дело в том, что в интеграции ценятся детерминизм, воспроизводимость и аудируемость, а цена ошибки в данных высока. ИИ хорошо работает там, где допустима вероятностная оценка и сохраняется контроль человека (human-in-the-loop): проектирование, мониторинг, разбор инцидентов. Однако он плохо подходит для детерминированного runtime-транспорта данных. Тезисы вида «ИИ сам построит вам интеграцию» на сложных доменных моделях (например, номенклатура и спецификации в машиностроении) пока ближе к маркетингу, чем к реальной практике», – поделился с IT Speaker Антон Скопинцев, функциональный архитектор «1C» системного интегратора для промышленности «Райтек ДТГ».
Самым распространенным сценарием использования интеграционных инструментов остается передача данных между разнородными системами внутри компании, такими как ERP, CRM, биллинг и DWH – его указали 63% участников исследования. 44% компаний применяют такие инструменты для синхронизации справочников и мастер-данных между различными приложениями, 43% – для построения сквозных бизнес-процессов на базе нескольких ИТ-систем, 42% – для оперативной загрузки, трансформации и агрегации больших массивов данных для аналитики и бизнес-аналитики.
Среди ключевых эффектов от внедрения компании чаще всего упоминают сокращение рутинных операций, улучшение доступности и качества данных, увеличение надежности обмена данными (все около 50%).
31% респондентов отметили снижение совокупной стоимости владения (ТСО). Большинство из них указывают на значительное сокращение объема рутинных операций при решении интеграционных задач, а также на снижение вовлечения программистов за счет разработки с минимальным использованием кода (low-code) и предоставления интуитивно понятных инструментов для решения типовых задач (self-service).
Кроме того, четверть опрошенных указали на ускорение вывода новых продуктов на рынок (time-to-market). Из них 55% оценили его до 25%, 14% – до 50%, а еще 14% – до 80%. Этот эффект наиболее актуален для отраслей с большим объемом транзакций и клиентов.
Что касается технических сложностей, с которыми сталкиваются компании при интеграции разнородных систем, то Филиппов выделил легаси-интерфейсы, отсутствие стандартизированных API, различные модели данных и требования по безопасности (152 ФЗ, КИИ). Среди организационных сложностей имеется разрозненная ответственность между ИТ подразделениями и отсутствие единой «карты» систем и обменов.
«Чтобы справиться с этими вызовами, компании применяют архитектуру “единая интеграционная платформа” + корпоративная шина данных», создают центры компетенций по интеграции, запускают пилоты на двух-трех реальных сценариях и используют строгие практики мониторинга, логирования и трассировки», – добавил эксперт.
Ранее стало известно, что в 2026 году универсальные low-code платформы, позволяющие «собирать» решения из готовых блоков, теряют популярность. Гибкость настроек остается важным фактором, однако на первый план выходят функциональная зрелость готовых решений, простота интеграции, вопросы ИБ, а также ИИ-инструменты.
От хайпа к профиту: как считать ИИ-эффективность
