Достаточно часто к нам поступают запросы на внедрение CRM-системы, которые вызваны не столько необходимостью эффективной автоматизации бизнес-процессов, а больше - следованию модному тренду. Когда крупная компания планирует внедрять CRM-системы, в которой будет собираться лишь информация о клиенте и то с момента внедрения, а при этом «кладезь» данных о клиенте и история взаимоотношений с ним будет по-прежнему «размазана» по другим ИТ-системам, это, как минимум, не рационально. Другое дело, что заявляемые возможности интеграции CRM-систем у некоторых поставщиков несколько приукрашены, поэтому фактически интеграция в существующую инфраструктуру компании может быть затруднена.
Именно поэтому хотелось бы более детально остановиться на различных методах интеграции. Наша позиция такова, что в каждом конкретном случае необходимо определять наиболее подходящий способ интеграции CRM-системы, а не пытаться каждый раз героически использовать лишь один поддерживаемый метод. При интеграции не место подвигам, лучше ориентироваться на прогнозируемый гарантированный результат, а для этого в этот раз мы рассмотрим основные принципы интеграции на уровне данных.
Об интеграции на уровне данных нередко говорят при внедрении ERP-систем. При этом в контексте CRM этот метод интеграции упоминается не так часто. С одной стороны это и понятно, так как объем синхронизируемых данных может отличаться в разы. Но, как показывает наш опыт, в телекомах и банковском секторе, объем данных для ежедневной синхронизации может насчитывать десятки миллионов записей. В таком случае не обойтись без интеграции на уроне данных, которая значительно превышает по скорости все другие методы интеграции.
На первый взгляд передача данных из одной системы в другую не выглядит чем-то сложным, но, если учитывать, что каждая из систем имеет свою модель данных, может использовать различные протоколы и справочники значений, то не все так радужно. Для упрощения и оптимизации работы, как правило, используется разбиение интеграции на два этапа. Так из системы-источника необходимые данные передаются в промежуточную базу, в которой находятся таблицы пересечения. Именно из этих таблиц в последствии данные попадают в таблицы базы данных CRM-системы. Такой подход позволяет распределить зоны ответственности между «владельцами» интегрируемых приложений, ускорить выполнение задачи за счет возможности параллельной работы и помогает локализовать возникающие ошибки.
Конечно же, интеграцию на уровне данных далеко не всегда целесообразно использовать. Например, для получения персональных данных клиента в режиме online значительно лучше подойдет web service. Но, если говорить о больших объемах данных, то при интеграции на уровне данных, как минимум, не будут тратиться ресурсы на обработку этих самых данных и работу CRM-системы одновременно.
Лучше понять разницу подходов к выбору метода интеграции можно на примере схемы интеграции клиентоориентированного банка.