 |
Axenix: крупный бизнес в России меняет подход к ERP
Крупный бизнес больше не рассматривает замену зарубежных ERP-систем как формальную ИТ-задачу. Компании реального сектора связывают такие проекты с устойчивостью операционной модели, управляемостью данных и снижением зависимости от зарубежной ИТ-инфраструктуры. На практике это приводит к тому, что компании выбирают разные модели развития ERP-ландшафта. К такому выводу пришли аналитики Axenix в исследовании «Российский ERP-рынок: траектории развития».
Исследование показало, что российский рынок систем управления перешел к прагматичной трансформации. Одного лишь импортозамещения больше недостаточно для старта проектов. Сегодня бизнес инвестирует в изменения для снижения рисков, оптимизации затрат и повышения управляемости данных. Компании отказываются от универсальных стратегий, выбирая гибкие сценарии с учетом своей операционной готовности.
Одни продолжают использовать зарубежные платформы с локальной поддержкой и собственными доработками. Другие переходят на российские продукты или развивают отдельные специализированные системы под конкретные бизнес-задачи. Российские подразделения международных компаний выделяют локальный ИТ-контур из глобальной системы, переносят данные и поддержку, но не всегда рассматривают этот этап как окончательное решение. Выбор подхода зависит от отрасли, зрелости процессов, качества данных и готовности бизнеса к изменениям.
ERP остается центром корпоративной архитектуры, но сама модель таких систем меняется. Компании все чаще разделяют учетное ядро и специализированные контуры: ERP-ядро отвечает за финансы, учет, казначейство и базовые закупки, а отдельные системы закрывают производство, логистику, документооборот, аналитику, бюджетирование и отраслевые процессы. Такой подход снижает риск единовременной миграции, позволяет обновлять ИТ-ландшафт поэтапно и ускоряет изменения в специализированных контурах.
При выборе ERP-платформы участники исследования обращают внимание прежде всего на то, понимает ли вендор практику больших внедрений: управление релизами, тестирование, поддержка, архитектурный надзор, документация, исправление дефектов, работа с критичными инцидентами. Не менее важны для заказчиков качество документации и наличие понятной дорожной карты развития. Одновременно компании оценивают способность системы работать под нагрузкой и в едином контуре с большим оргобъемом и массивами данных. Особое внимание уделяется технологическому стеку выбираемого решения. Российское происхождение ERP не гарантирует полной независимости, если инфраструктура продолжает работать на иностранных системах виртуализации или аналитических инструментах.
Одним из самых сложных этапов ERP-трансформации остается работа с данными, которые часто становятся главным скрытым риском внедрения. По оценке Axenix, программу управления мастер-данными стоит запускать еще до миграции. Без очистки справочников, правил контроля качества данных и интеграций новая система унаследует старые проблемы.
Исследование также зафиксировало, что ожидания «бесшовной» замены ERP без изменения процессов постепенно исчезают. Компании признают, что переход требует пересмотра организационной модели, подходов к управлению данными и внутренних процессов. Те, кто начинают такую подготовку заранее, проходят миграцию быстрее и с меньшими потерями времени и бюджета.
«Российский ERP-рынок перестал жить логикой срочного импортозамещения. Компании начали оценивать не только происхождение платформы, но и способность решения обеспечивать устойчивость бизнеса на горизонте 5-10 лет. Поэтому рынок движется в сторону гибких архитектур, поэтапной миграции и более прагматичного подхода к трансформации. В ближайшие годы рынок будет развиваться не вокруг одного доминирующего продукта, а вокруг способности поставщиков подтверждать надежность решений в реальных корпоративных сценариях», — прокомментировал Евгений Смирнов, эксперт по ERP компании Axenix.
По прогнозу Axenix, в 2027-2028 годах рынок вряд ли придет к одному новому ERP-лидеру. Вероятнее закрепление гибридной модели: российское или импортонезависимое ядро, отраслевые контуры, собственные доработки, сильный слой данных и интеграций.
Крупные компании будут переходить на российские решения поэтапно. Полная замена ERP-монолита одним проектом останется редкой из-за риска остановки критичных процессов, сложности данных и необходимости вовлекать бизнес на длительный срок.
Российские платформы продолжат расти, но крупный бизнес будет требовать отраслевых шаблонов, подтвержденных нагрузочных тестов, архитектурного надзора и развития партнерской экосистемы.
Исследование «Российский ERP-рынок: траектории развития» Axenix провела весной 2026 года. Аналитики компании изучили открытые отраслевые данные и провели серию интервью с представителями крупнейших российских компаний из промышленности, энергетики, транспорта, финансового сектора и машиностроения.
Полную версию исследования можно скачать на сайте Axenix.
О компании
Российская компания Axenix (ранее Accenture) осуществляет деятельность под юридическим наименованием ООО «АксТим». Axenix предоставляет широкий спектр профессиональных услуг в области цифровых сервисов, облачных технологий и решений для обеспечения информационной безопасности. В офисах и центрах разработки в Москве, Твери, Ростове-на-Дону, Краснодаре, Санкт-Петербурге и Алматы работают около 2 800 сотрудников. Благодаря сочетанию уникальных знаний, опыта и компетенций более чем в 40 отраслях, предлагает услуги в области стратегии и бизнес-консалтинга, технологических решений и других операций, направленных на цифровизацию бизнеса.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева (написать письмо автору)
Компания: Axenix (все новости этой организации)
Добавлен: 22:06, 03.06.2026
Количество просмотров: 945
Страна: Россия
| 3Logic Group расширяет линейку Crusader новыми серверами для задач искусственного интеллекта, 3Logic Group, 22:49, 01.10.2026, Россия |
162 |
| Компания 3Logic Group, дистрибьютор комплектующих и ИТ-решений, расширила линейку серверов собственной торговой марки Crusader двумя высокопроизводительными конфигурациями Squire 4245R. Новые платформы ориентированы на ресурсоемкие вычислительные нагрузки, включая генеративный искусственный интеллект, обучение больших языковых моделей и математическое моделирование. |
 |
|
|
