Comments 6
Доброго времени суток!
Весьма забавный подход к, в общем-то, типовой задаче перехода на новую систему. И даже технически, интересный.
Однако, с методикой перехода большие вопросы:
1) Далеко не все справочники из УПП хорошо ложатся в УХ, маппинг достаточно неоднозначный, много трансформаций
2) Аналитичность НСИ и документов значительно выше, даже если идеальный переход с 1 января, много данных для обогащения, а если надо посередине отчётного периода?
3) Качество данных контролируется на глазок, мусор из старой системы перенесет в новую. Про управление качеством данных можно забыть
4) Реинжиниринг процессов, а CPM это совсем другой подход к бизнес-процессам
Могу и дальше продолжить список, однако я не понимаю, а зачем выбирать такую экзотику, а не делать все в экосистеме 1С?! Зачем менять стек технологий?!
Связка 1С:MDM, 1С:Шина и 1С:Аналитика с успехом делают то же самое и на более высоком методологическом уровне!🤔🤔
Спасибо, замечание по методологии справедливое.
Но акцент был не на том, что это “лучше, чем экосистема 1С”, а на другом преимуществе: работа с кодом через современные AI IDE вроде Cursor. Они сильно ускоряют разработку, разбор логики, трансформации, отладку и сопровождение интеграционных сценариев. В экосистеме 1С такого уровня AI-native инструментов для разработки сейчас фактически нет.
То есть выбор здесь не столько про “экзотику ради экзотики”, сколько про продуктивность разработки и скорость изменений. Для части проектов это оказывается решающим фактором.
По пунктам 1 Маппинг В Python маппинг делается как угодно — под каждую сущность можно написать отдельный экспортёр с нужной логикой. Это не «типовой перенос», а контролируемый ETL. 2 Догрузка данных Данные можно догружать в любой момент и любыми объёмами: итерационно, частями, за любой период. Не нужно попадать в «идеальную дату перехода». 3 Качество данных Качество контролируется кодом: валидации, сверки, логи, повторяемые прогоны. SQLite как промежуточный слой удобно анализировать, в том числе через ИИ — находить расхождения и аномалии до загрузки. 4 Про “зачем не 1С-стек” Это не замена 1С, а инструмент миграции. Вне 1С быстрее и гибче делать сложные трансформации, проверки и переигрывать загрузку сколько угодно раз. Методология остаётся, просто инструмент эффективнее
Если коротко, стандартная конвертация чаще всего воспринимается как черный ящик. Отдельный слой маппинга, а не набор случайных преобразований в коде.
Ну как в КД написали, так и сделалось.
но взамен дает то, чего обычно не хватает на проектах миграции:
предсказуемость;
наблюдаемость;
повторяемость;
управляемость;
А на КД не дает? И вообще странное решение)
Вы просто не уловили суть. С промежуточными данными может работать ИИ, а с КД может работать только специально обученный человек. К тому же имея sqlite и python вы можете с данными сделать что угодно: хоть обогатить контрагентов по инн, хоть убрать дубли, хоть наполнить картинками - попробуйте это сделать с КД)
Кейс миграции данных из 1С: УПП в 1С: УХ через SQLite и Python COM