О компании
Акционерное общество «ЭСДИАЙ СОЛЮШЕН», основанное в 2010 году, в составе дочерних ООО «ЭсДиАй Рисечь» (резидент фонда Сколково с 2012 по 2022 год, проект «Семантическое управление мастер-данными на предприятиях промышленного профиля») и ООО «ЭСДИАЙ Нормализация» (резидент фонда Сколково с 2022 года, проект «Кроссотраслевая кооперация промышленных предприятий на основе методологии открытых технических словарей, интегрированных с системами класса MDM»).
АО «ЭСДИАЙ СОЛЮШЕН» на протяжении длительного периода демонстрирует уверенный рост доходов, расширение клиентской базы и динамичное развитие функционала своих программных продуктов. Узнаваемость созданного компанией бренда «Semantic MDM»™ (зарегистрированный товарный знак) подкреплено маркетинговой активностью компании и участием в профильных конференциях, российских и зарубежных выставках: GITEX Technology Week (Дубай), CIIE (Шанхай), ИННОПРОМ, ИТ ОПК, МАКС и др.
Все авторские права на Систему управления нормативно-справочной информацией «Semantic MDM», на товарный знак «Semantic MDM»™ и патент на семантический поиск в среде MDM принадлежат дочерней компании ООО «ЭсДиАй Рисечь». Программный комплекс «Semantic MDM» является флагманским продуктом компании, удовлетворяет критериям импортозамещения, зарегистрирован в Едином реестре российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных Минкомсвязи России (реестровая запись № 5601 от 26.07.2019г.), защищен надлежащим образом соответствующими свидетельствами и патентами.
Отличительные особенности системы «Semantic MDM»
Система управления корпоративными мастер-данными «Semantic MDM», разработанная компанией АО «ЭСДИАЙ СОЛЮШЕН» — это первая отечественная MDM система, адаптированная к специфике промышленного производства, которая является лидером по функционалу и производительности среди всех представленных MDM решений на отечественном рынке, что доказано неоднократными функциональными и нагрузочными тестированиями заказчиков.
Функциональные возможности «Semantic MDM» позволяют осуществлять централизованное управление корпоративной нормативно-справочной информацией (НСИ) в масштабе отрасли, корпорации, предприятия. Система обеспечивает глобальную идентификацию объектов НСИ, реализует единую точку ввода данных, которые используются всеми подразделениями организации в процессе финансово-хозяйственной, закупочной и производственной деятельности.Российский рынок облачных ИБ-сервисов только формируется 
Уникальность решения «Semantic MDM» заключается в реализованной онтологической модели данных, которая позволяет сначала унифицировать всю терминологию предметной области (реестр атрибутов), а затем на основе единого глоссария создавать различные классификационные группы с произвольным набором характеристик (шаблоны). Иерархия классов в рамках данной модели обеспечивает наследование атрибутивного состава от родительских классов к дочерним, включая механизмы агрегирования объектов вспомогательных классификаций.
Где внедрена система «Semantic MDM»?
Система «Semantic MDM» успешно внедрена и эффективно функционирует в АО «НПЦ газотурбостроения «Салют» (2011), АО «Концерн «Калашников» (2016), ПАО «Ракетно-космическая корпорация «Энергия» имени С.П. Королева» (2016), АО «Объединенная двигателестроительная корпорация» (2017).
В 2021 году система «Semantic MDM» была выбрана одной из крупнейших российских корпораций топливно-энергетического комплекса в качестве решения, замещающего SAP MDM (лидер мирового рынка MDM). По результатам проведенного конкурса, «Semantic MDM» опередила ближайших конкурентов по функциональности, производительности и инновационности подходов к моделированию данных. В 2024 году система «Semantic MDM» была успешно сдана в промышленную эксплуатацию и полностью заменила все сервисы SAP MDM в территориально-распределенной структуре организации.
Критерии выбора MDM систем
На рынке MDM решений (Master Data Management) существуют системы «легкого» и «тяжелого» классов. К первым относятся системы управления корпоративной нормативно-справочной информацией, ориентированные на финансово-экономический контур предприятия. Данные системы реализуют упрощенную модель данных, в рамках которой объекты НСИ имеют ограниченный атрибутивный состав, необходимый и достаточный для проведения закупок товаров. Применение MDM данного класса логично в случае, если в организации отсутствуют прикладные информационные системы, погруженные в специфику промышленного производства и оперирующие инженерными мастер-данными (подсистемы комплекса PLM: PDM, CAD, CAM, CAE, CAPP).
MDM системы «тяжелого» класса, к которым относится «Semantic MDM», позволяют вести максимально полный, структурированный атрибутивный состав объектов НСИ, который может включать до 300 характеристик, связанных с одной позицией и востребованных специалистами инженерно-технических служб. При описании объектов НСИ с таким количеством атрибутов используются связи, типа: ассоциация, агрегация и композиция, с помощью которых создаются различные объекты со сложной онтологической структурой, сформированной из элементов вспомогательных классификаций. Отличительной особенностью MDM системы «тяжелого» класса, адаптированной к специфике ведения мастер-данных в контуре промышленных предприятий, является наличие сематической сети объектов НСИ, позволяющей реализовать гибкую, настраиваемую объектно-ориентированную модель данных.
В промышленном производстве описание объектов НСИ в MDM системе невозможно представить без информации об их взаимосвязях и совместимости. Подавляющее большинство номенклатурных позиций связаны смысловыми отношениями, которые создают дополнительные возможности для ориентации и перемещения по горизонтальным связям объектов, принадлежащих различным группам классификационных иерархий. Правильно построенная семантическая сеть объектов НСИ в среде MDM позволяет организовать навигацию по предварительно настроенным и автоматически вычисляемым смысловым связям, что многократно сокращает время поиска необходимой информации, например, при подборе объектов аналогов.
Выбор MDM для предприятий промышленного профиля
Системы класса Master Data Management являются инфраструктурным решением, которое позволяет различным прикладным информационным системам предприятия синхронизировать собственные базы данных нормативно-справочной информации и свободно, без разночтения, обмениваться результатами своей работы. Выбор MDM системы зависит от специфики контента и масштаба внедрения, которое может охватывать как финансово-экономический, так и инженерный контур организации. При выборе MDM для крупных промышленных предприятий, холдингов и корпораций, предпочтение необходимо отдавать семантическим мультидоменным MDM системам «тяжелого» класса, позволяющим реализовать контекстную точку зрения на объекты НСИ, циркулирующие одновременно в финансово-экономическом и производственном контуре организации. Такие системы обеспечивают единый источник «правды» об объектах НСИ, поддержание актуальности, качества, полноты и достоверности информации с целью реализации требований новизны перспективных производственных технологий, импортозамещения, а также обеспечения процессов технического регулирования и стандартизации.
Интеграция «Semantic MDM» с сервисом машинного обучения ML
Обязательным компонентом систем MDM «тяжелого»» класса является сервис машинного обучения ML (Machine Learning). Сервис ML в составе MDM используется для автоматического распознавания объектов НСИ по их исходному описанию. ML также необходим для работы мастера создания номенклатурных позиций, автоматической обработки заявок, нормализации больших объемов данных и оперативной оценки качества данных экспертами НСИ. Опыт внедрения «Semantic MDM» в крупных промышленных холдингах и корпорациях показывает, что точность распознавания объектов НСИ сервисом ML для отдельных классификационных групп может достигать 98%.
Стандартизация мастер-данных в среде MDM, интегрированной с сервисом машинного обучения ML
Организация взаимодействия субподрядчиков, поставка и продвижение продукции на отечественном и зарубежном рынках невозможны без формирования единых принципов унификации описания корпоративных объектов нормативно-справочной информации на основе гармонизированных российских, национальных и международных стандартов.
Унификация описаний объектов НСИ (мастер-данные) должна производиться на основе стандартов, обеспечивающих полноту, качество и однозначную идентификацию информационных объектов без дублирования и искажения смысла при передаче данных между различными прикладными информационными системами.
Методология открытых технических словарей Open Technical Dictionary (OTD) стандарта ГОСТ ИСО 22745 «Системы промышленной автоматизации и интеграция. Открытые технические словари и их применение к основным данным», позволяет стандартизировать термины и определения, которые используются для создания шаблонов описаний товаров, услуг, процессов и организаций.
Эталонная модель мастер-данных, реализованная в «Semantic MDM», ориентирована на методологию OTD, которая позволяет производителям и потребителям продукции значительно снизить трудоемкость процессов обмена данными, а также сократить сроки разработки и публикации каталогов на электронных торговых площадках. Применение в среде MDM единой унифицированной терминологии для однозначного описания классов и идентификации характеристик продукции позволяет свободно обмениваться информацией между различными информационными средами, работающими с корпоративными мастер-данными в различных контекстах.
Таким образом, задача централизованного управления корпоративными мастер-данными в проекте создания цифрового производства в России носит инфраструктурный, платформенный характер. Стандартизация описания мастер-данных является одной из краеугольных задач национального проекта «Экономика данных», нацеленного на опережающее развитие промышленного производства и техническое перевооружение отечественных предприятий. Интеграция ML сервиса по управлению метаданными НСИ, включающих единый реестр атрибутов и библиотеку стандартизованных шаблонов, с централизованными MDM-системами различных холдингов и корпораций создает предпосылки для реализации эффективной межотраслевой и межгосударственной кооперации и может стать драйвером продвижения темы стандартизации корпоративных мастер-данных в промышленном производстве и государственном управлении.
Что ваша компания ожидает в 2025 году?
Ожидаем активизации процессов импортозамещения зарубежного ПО во всех секторах российской экономики и консолидации ресурсов отечественных ИТ компаний ради создания комплексных решений, объединяющих лучшие практики.
