СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТРАДИЦИОННОГО И АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПОДХОДОВ К КОНСОЛИДАЦИИ ДАННЫХ НА ПРЕДПРИЯТИИ

COMPARATIVE ANALYSIS OF TRADITIONAL AND AUTOMATED APPROACHES TO DATA CONSOLIDATION IN AN ENTERPRISE

Liksiutkina Anna Igorevna

2st year graduate student of the Department of Information Systems of Digital Economy at the Institute of Economics and Finance, Russian University of Transport (RUT (MIIT)),

Russia, Moscow

Morozova Vera Ivanovna

Scientific supervisor, candidate of Sciences in Economics, associate professor, of the Department of Information Systems of Digital Economy at the Institute of Economics and Finance, Russian University of Transport (RUT (MIIT)),

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются традиционный и автоматизированный подходы к консолидации данных на предприятии. Раскрывается сущность консолидации данных как основы формирования целостной и достоверной управленческой информации. Сделан вывод о том, что в условиях цифровизации предприятия автоматизация консолидации данных становится важным фактором повышения эффективности управления.

ABSTRACT

The article examines traditional and automated approaches to data consolidation at an enterprise. It reveals the essence of data consolidation as the basis for forming coherent and reliable management information. It is concluded that, in the context of enterprise digitalization, the automation of data consolidation becomes an important factor in improving management efficiency.

Ключевые слова: консолидация данных, предприятие, управленческая отчётность, автоматизация, традиционный подход, автоматизированный подход, хранилище данных, цифровая трансформация, управленческий анализ, качество данных.

Keywords: data consolidation, enterprise, management reporting, automation, traditional approach, automated approach, data warehouse, digital transformation, management analysis, data quality.

В условиях роста объёма корпоративной информации и ускорения управленческих процессов вопрос консолидации данных на предприятии играет большое значение. Руководству организаций требуется не просто собрать сведения из разных подразделений, а получить целостную и согласованную картину информации, которая будет пригодна для анализа, планирования и контроля деятельности предприятия. В организациях хранилища данных рассматриваются как важная основа аналитической инфраструктуры предприятия, что напрямую связано с задачами консолидации информации [1].

Консолидация данных на предприятии представляет собой объединение и согласование сведений из нескольких источников в единую систему, пригодную для анализа и подготовки управленческой отчётности. При работе со структурированными данными базовым элементом систем бизнес-аналитики являются хранилища данных.

Практическая значимость консолидации особенно заметна в условиях разрозненных информационных контуров. В процессе перехода к цифровой экономике данные являются активом тогда, когда они актуальны и однозначно трактуются пользователями. Единый цифровой контур обеспечивает консолидацию данных из разных источников, а результатом становится возможность формировать достоверные и качественные управленческие отчеты.

Традиционный подход к консолидации данных строится на ручной или частично ручной обработке. При такой модели возрастает зависимость от исполнителя, а ошибки в формулах, дублях и версиях файлов становятся системным риском. На этом фоне автоматизированный подход выглядит устойчивее, поскольку, при преобразовании данных неизбежно возникают проблемы отбора и вопросы качества, которые лучше решаются в рамках формализованного процесса.

Автоматизированный подход основан на применении цифровых решений, которые собирают, очищают, сопоставляют и обновляют данные по ранее заданным алгоритмам. В такой модели используются ERP системы, BI платформы, ETL инструменты и корпоративные хранилища данных. Сведения поступают в единый контур не эпизодически, а регулярно. За счёт этого снижается зависимость от ручных операций и повышается устойчивость всего процесса. Предприятие получает не набор разрозненных файлов, а согласованную информационную среду.

Различие между подходами и сопоставление их по основным характеристикам представлено в таблице 1.

Таблица 1

Сравнение традиционного и автоматизированного подходов к консолидации данных на предприятии

Анализ таблицы показывает, что традиционный подход выигрывает в простоте запуска, но заметно уступает в устойчивости результата по мере роста числа источников и отчётных операций. Автоматизированная модель требует более серьёзной организационной подготовки, зато делает данные более пригодными для регулярного управленческого анализа [2]. Для предприятия особенно важно то, что в таком случае формируется не просто итоговый файл, а более стабильная система работы с информацией.

Отдельного внимания заслуживает качество данных. При ручной консолидации типичными проблемами становятся дублирование строк, расхождения между версиями документов, ошибки в формулах и несвоевременное обновление сведений. В автоматизированном подходе сбора данных подобные риски полностью не исчезают, но становятся более управляемыми, поскольку система позволяет использовать единые справочники, проверочные правила и журналирование операций.

В итоге различие между традиционным и автоматизированным подходами связано не только с выбором инструмента, но и с общей логикой управления информацией на предприятии. Подход, основанный на ручной консолидации, держится на опыте конкретных сотрудников и поэтому хуже масштабируется. Автоматизированная модель формирует более устойчивую среду для согласования, обновления и аналитического использования данных, что особенно важно в условиях цифровой трансформации [3].

Сравнение традиционного и автоматизированного подходов к консолидации данных на предприятии приводятся по нескольким критериям. Наиболее значимыми из них выступают:

• скорость подготовки отчётности;
• точность итоговых показателей;
• трудоёмкость процесса;
• прозрачность процедур;
• пригодность данных для управленческого анализа.

Такое положение соответствует логике работ, посвящённых автоматизации консолидации и развитию хранилищ данных как основы аналитической среды [3].

Первое различие связано со скоростью работы. При традиционном подходе сотрудники последовательно собирают сведения из разных систем, выгружают их в таблицы, сверяют показатели, ищут расхождения и вручную формируют итоговые своды. Пока объём данных небольшой, такой порядок остаётся приемлемым. Но при расширении числа подразделений и росте частоты отчётности временные затраты начинают быстро увеличиваться. Автоматизированный подход, напротив, позволяет выстроить более регулярный и устойчивый процесс обработки данных, поскольку ключевые операции выполняются по ранее настроенным правилам [4].

Не менее важен критерий точности, который включает устранение ошибок, неполноты данных, а также их унификацию. Для сравнения подходов это особенно важно, поскольку именно ручная консолидация чаще всего создаёт условия для накопления таких расхождений.

Следующий критерий связан с трудоёмкостью. Традиционный подход требует постоянного участия сотрудников в повторяющихся операциях. Существенная часть времени уходит не на анализ, а на механическую подготовку данных. В автоматизированной модели нагрузка смещается. Человек в меньшей степени занят переносом сведений и в большей степени сосредоточен на контроле качества, интерпретации результатов и выявлении отклонений. Такая логика соответствует назначению корпоративных решений для консолидации и управленческой аналитики, в том числе российских решений класса CPM.

Отдельно стоит выделить критерий прозрачности процесса. При ручной консолидации часто трудно быстро установить, на каком этапе возникло расхождение. На предприятии это создаёт управленческий риск, поскольку ошибки могут обнаруживаться слишком поздно. Автоматизированный подход формирует более прослеживаемую логику. Источник данных, маршрут обработки и момент обновления становятся понятнее, а сама процедура меньше зависит от неформальных действий сотрудников. Контроль изменений и событий в российских информационных системах поддерживается, в частности, средствами журналирования операций.

При этом автоматизация не всегда уместна. На небольшом предприятии с ограниченным числом источников традиционный подход может оставаться экономически оправданным. Однако по мере роста бизнеса, появления филиалов, увеличения числа управленческих показателей и ускорения отчётного цикла преимущества автоматизации начинают проявляться заметно сильнее. Такая тенденция укладывается и в общую рамку цифровой трансформации экономики, закреплённую в официальных материалах государства [5].

В результате сравнительный анализ показывает достаточно чёткую закономерность. Традиционный подход сохраняет привлекательность за счёт простоты запуска и низких начальных затрат, но заметно уступает по скорости, масштабируемости и устойчивости результата. Автоматизированный подход требует организационной подготовки, настройки регламентов и более зрелой цифровой среды, зато позволяет получать более точные, сопоставимые и оперативные данные.

Список литературы:

1. Головкова А.С., Колос Н.В. Архитектура хранения и нормализация нормативно-справочных данных на этапе создания единого цифрового контура на предприятии // Экономика. Информатика — 2023 — Т. 50. № 1. [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/arhitektura-hraneniya-i-normalizatsiya-normativno-spravochnyh-dannyh-na-etape-sozdaniya-edinogo-tsifrovogo-kontura-na-predpriyatii/viewer  (дата обращения 16.02.2026)
2. Борская И.А. Автоматизация формирования консолидированной отчетности компании в CRM-системе // Экономика и бизнес — 2021 — [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizatsiya-formirovaniya-konsolidirovannoy-otchetnosti-kompanii-v-crm-sisteme (дата обращения 16.02.2026)
3. Парфенов Ю.П. Постреляционные хранилища данных: учебное пособие для вузов / под науч. ред. Н.В. Папуловской. М.: Юрайт, 2020 — 121 с.
4. Туманов В. Е. Хранилища данных. Книга для проектировщиков, разработчиков и руководителей проектов: практическое пособие. М.: Ай Пи Ар Медиа, 2024 — 438 с.
5. Национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства» // Правительство России — 2026 — [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: http://government.ru/rugovclassifier/923/about/ (дата обращения 16.02.2026)