Как упростить подготовку финансовых данных в EPM-системы: опыт создания Мапикона

Подготовка финансовых данных для EPM-систем часто оказывается сложнее, чем сама работа с бюджетной моделью. До того, как данные попадут в систему планирования, их нужно собрать из нескольких источников, сопоставить аналитики, проверить на ошибки и привести к определённому формату для загрузки. В реальном проекте это означает работу на стыке 1С, Excel, внешних источников и внутренних регламентов.

Проблема в том, что правила подготовки данных редко остаются неизменными. Меняются структуры аналитик, появляются новые требования к отчетности, уточняются правила сопоставления. При этом даже типовые корректировки нередко проходят через ИТ-команду, а это увеличивает нагрузку на поддержку и замедляет цикл планирования.

С такой ситуацией команда департамента EPM ГК «КОРУС Консалтинг» неоднократно сталкивалась на проектах внедрения систем бюджетирования и планирования. На стороне бизнеса был запрос на более гибкий и понятный процесс подготовки данных, на стороне ИТ — необходимость сохранить управляемость, безопасность и архитектурный контроль.

Именно из этой практики появилась идея инструмента, который позволил бы бизнес-пользователям управлять типовыми правилами подготовки данных в рамках заданного ИТ-контура. Так началась история Мапикона.

На практике в EPM-проектах чаще всего повторялись несколько типовых задач, которые мы хотели решить с помощью Мапикона.

1. Бизнес-пользователи зависели от ИТ-команды даже в тех случаях, когда речь шла не о сложной интеграции, а о корректировке правил сопоставления, настройке загрузки или обновлении типового сценария подготовки данных.
2. Работа с фактическими данными из 1С нередко превращалась в отдельную техническую задачу. Даже там, где источник и логика получения данных были понятны, бизнесу было сложно быстро пройти путь от регистра 1С до корректно загруженной модели.
3. На рынке сохранялся запрос на решения, которые можно использовать в российском контуре планирования и бюджетирования без привязки к устаревшим или закрытым технологиям.

При этом речь не шла о том, чтобы вывести интеграции из-под контроля ИТ. Архитектура, права доступа, источники данных, требования к безопасности и регламентам по-прежнему остаются в зоне ответственности ИТ-команды. Но прикладные правила подготовки финансовых данных — сопоставление аналитик, контроль корректности, повторяемые сценарии загрузки — в ряде случаев могут быть более прозрачными и управляемыми для бизнес-пользователей.

ETL-платформы решают широкий круг интеграционных задач и остаются важной частью ИТ-ландшафта. Но в EPM-проектах часто возникает отдельный прикладной слой, связанный не просто с переносом данных, а с финансовой логикой их подготовки.

Здесь важны не только маршруты передачи данных между системами, но и правила сопоставления аналитик, проверка качества перед загрузкой, повторяемость сценариев и понятные настройки для тех, кто отвечает за бюджетную модель. То, что для классической интеграции выглядит как частная настройка, в финансовом контуре может быть регулярной рабочей операцией.

Именно на этот сценарий и был сделан акцент при разработке Мапикона — инструмента для подготовки финансовых данных к загрузке в EPM- и IBP-системы. Сегодня он работает с Knowledge Space и Optimacros.

Идея о собственном продукте для загрузки данных начала формироваться еще в 2021 году.

Тогда команда EPM активно работала на проектах внедрения Oracle Hyperion. Практика показывала: даже при наличии сильных инструментов загрузки данных бизнесу не хватало гибкости в работе с правилами сопоставления и подготовки данных. Многие из этих решений опирались на устаревший технологический контекст и уже не отвечали современным требованиям. Любая нестандартная задача приводила к появлению сложных доработок, а интерфейсы практически не менялись годами.

При этом стало очевидно, что бизнес-пользователь вполне способен самостоятельно управлять правилами сопоставления данных без участия технической поддержки. Тогда и появилась идея создать собственный инструмент — сохранить сильные стороны существующих решений, но реализовать их на современной технологической базе.

Первый прототип получил название pyFDM: в нём появились первые экраны будущего решения и ключевой алгоритм сопоставления данных, который впоследствии лег в основу Мапикона. В 2022 году работа над проектом была поставлена на паузу почти на два года.

К идее вернулись осенью 2024 года. Внутри департамента EPM сразу несколько руководителей независимо друг от друга пришли к похожему выводу: проектам нужен собственный инструмент для загрузки финансовых данных в отечественные системы планирования и бюджетирования.

Важно, что речь шла не о создании еще одной универсальной интеграционной платформы. Скорее о прикладном решении для конкретного класса задач — там, где бизнесу важно быстрее работать с правилами подготовки данных, а ИТ-команде при этом сохранить контроль над архитектурой, доступами и безопасностью.

Когда выяснилось, что прототип и готовые наработки уже есть, идея получила практическое продолжение.

В ноябре 2024 года появилась первая версия решения.

Следующий этап был связан уже не столько с самой идеей, сколько с проверкой: может ли прототип превратиться в инструмент, который действительно будет полезен в реальных сценариях.

С самого начала команда договорилась развивать решение не в отрыве от практики, а на основе реальных задач и постоянной обратной связи. Это был принципиальный момент: в проектах по бюджетированию, планированию и консолидации слишком много нюансов, чтобы строить продукт только из общих представлений о хорошем интерфейсе или правильной интеграции.

Развитие Мапикона шло через прикладные сценарии: как пользователь получает данные из источника, как сопоставляет аналитики, как проверяет корректность до загрузки, как меняет правило без отдельной доработки под каждый типовой случай. Именно в этой точке и проявлялась его потенциальная ценность для бизнеса: не в абстрактной автоматизации, а в сокращении ручных операций и более понятной работе с регулярно меняющейся финансовой логикой.

Именно такой подход помог создать не техническую утилиту, а продукт, которым действительно удобно пользоваться бизнесу. 

Это была проверенная модель — и было важно воспроизвести ее, но без груза устаревших технологических решений.

На этом этапе продукт начали показывать клиентам на вебинарах — тогда он еще назывался ETQL. После первых показов стало очевидно: самый горячий запрос — подключение к 1С в качестве источника данных. Это во многом определило дальнейшее развитие решения.

Параллельно с разработкой полноценного адаптера для 1С команда занималась интерфейсами, развивала логику сопоставления и добавляла новые возможности.

К концу года появилось решение для подключения к 1С не только стандартными методами, но и через удобный конструктор запросов к регистрам. Это не отменило необходимости понимать структуру источника и финансовую модель, но позволило снять часть рутинной технической нагрузки в типовых сценариях подготовки данных.

По мере развития Мапикон начали показывать шире — на вебинарах и отраслевых площадках. В 2025–2026 годах в серии таких встреч приняли участие более 100 человек. На них команда показала полный сквозной процесс: загрузка данных из 1С → обработка в Мапиконе → готовая модель в Knowledge Space без привлечения программистов и долгих настроек.

В июне 2026 года на конференции «Оптихаб» был представлен коннектор для прямой загрузки данных в модели Optimacros.

Продукт начал работать в связке с ключевыми российскими платформами бюджетирования. Сейчас команда ведёт переговоры о первых внедрениях.

Сегодня Мапикон используется как инструмент для подготовки финансовых данных к загрузке в EPM-системы. На практике это означает, что пользователь может получить фактические данные из 1С, сопоставить статьи, ЦФО, проекты и контрагентов с аналитиками бюджетной модели, проверить данные на ошибки до загрузки и передать их в систему.

Если правила сопоставления меняются, их можно корректировать без отдельной разработки под каждый типовой сценарий. Для бизнеса это важно прежде всего там, где финансовая логика подготовки данных регулярно уточняется: при изменении структуры аналитик, требований к отчетности или правил отражения показателей в модели.

При этом Мапикон не подменяет собой ИТ-контур. ИТ-команда по-прежнему отвечает за архитектуру, безопасность, регламенты и доступы. Но сам процесс подготовки данных становится прозрачнее для тех, кто работает с моделью и отвечает за результат со стороны бизнеса.

Дальнейшее развитие Мапикона команда связывает прежде всего с прикладными задачами, которые возникают в реальных проектах. В планах — расширение числа источников и приемников данных, развитие интеграции с 1С, усиление механизмов контроля качества и дальнейшая работа над пользовательским интерфейсом.

У продукта есть и публичная дорожная карта. В ней рассматриваются, в том числе, сценарии, связанные с более управляемым использованием данных на стыке EPM-, IBP- и ИИ-инструментов. Но логика развития при этом остается прежней: не добавлять функции ради функций, а развивать продукт вокруг тех задач, которые действительно влияют на работу финансовых и плановых команд.

История Мапикона началась не с идеи сделать собственный продукт, а с повторяющейся практической задачи, которую команда снова и снова видела в проектах. На стыке финансовой модели, данных и интеграционного контура постоянно возникал слой работы, который был слишком прикладным для классической разработки и слишком важным, чтобы оставлять его непрозрачным для бизнеса.

Из этой точки и вырос Мапикон — как попытка сделать подготовку финансовых данных более управляемой, понятной и устойчивой в ежедневной работе. Для бизнеса ценность такого подхода не только в ускорении отдельных операций, но и в том, что изменения в финансовой логике можно встраивать в процесс без лишней потери времени между бизнесом и ИТ.