Мы можем учиться и постоянно учимся, работая с автоматизациями на уровне компьютерных технологий. Постановка задач часто бывает вполне абстрактной, а мы как бизнес-аналитики все равно обязаны не просто формализовать условия ее исполнения, полагаясь на язык алгоритмов, но также учитывать особенности технологического стека вокруг данных, с которыми пользователи вас просят создать автоматизацию вполне регулярных операций. В этой статье коснемся особенностям работы с таблицами и триггер-планировщиком запуска процессов.

Недавние обновления (июнь 2026) облачного Битрикс24 CRM позволили работать с новыми компонентами в BI Конструкторе (Apache Superset), включая картографию. Но не стоит сильно обольщаться на этот счёт, т.к. у мня получилось подготовить датасет только для одного типа карт, который поддерживает прорисовку регионов по ISO коду. Но где их взять эти коды? Давайте покопаемся в очередной несложной задаче и привлечем ИИ для написания рутинного кода. 

Интересная задача, когда в справочнике CRM есть список отраслей (Сферы деятельности), а в карточке компании СRM значение поля придется выбирать руками. А когда вы импортировали компании сотнями, тысячами из стороннего источника, при миграции и т.д.? Как вы позаботились о сопоставлении отраслей для компании? Одно мы точно знаем, что по ИНН к примеру юридического лица или ИП мы можем получить код ОКВЭД, а с ним и строку пояснения ОКВЭД, т.е. его наименования. А далее нам службу сослужит пресловутый ИИ со своими возможностями работы со слабоструктурированными качественными данными. Давайте рассмотрим решение этой несложной задачи подробнее.