Сведение данных из разных систем
Гермес сводит данные из разных систем в единую картину: CRM, учёт, рекламные кабинеты, таблицы. Отчёты собираются автоматически, а не «склеиваются» руками из десяти выгрузок.
Как это происходит — процесс по шагам
Схема запускается сама и идёт по кругу. Нажмите на любой шаг — чтобы остановиться и прочитать его подробнее.
Сколько это приносит — формула Q × P
Q — сведение/мес (атомарных единиц процесса). P — деньги на одной единице (экономия времени). Эффект = Q × P за месяц.
Малая · до ~50 человек
40 × 400 ₽
16 тыс ₽/мес
Средняя · ~50–500 человек
300 × 600 ₽
180 тыс ₽/мес
Крупная · 500+ человек
2 200 × 850 ₽
1.9 млн ₽/мес
Спецификация сценария (по Вигерсу)
- ID сценария
- HERMES-UC-092
- Название
- Сведение данных из разных систем
- Действующее лицо
- Аналитик / RevOps
- Заинтересованные стороны
- Аналитик — без ручной склейки выгрузок
- Руководитель — сквозная картина
- Бизнес — единый источник правды
- Предусловия
- Доступ к источникам
- Заданы ключи связи и правила сведения
- Триггер
- Нужен сводный отчёт из нескольких систем
- Основной сценарий
- 1.Гермес выгружает данные из каждого источника.
- 2.Связывает записи по общим ключам.
- 3.Формирует единый датасет/отчёт.
- 4.Помечает расхождения для проверки.
- Расширения и исключения
- 2aЗаписи не матчатся по ключу — выносятся в «несопоставленные».
- 4aСущественное расхождение сумм — приоритетная пометка.
- Постусловия
- Данные из систем сведены воедино
- Расхождения подсвечены
- Бизнес-правила
- Правила матчинга и приоритет источников заданы
- Исходные данные сохраняются
- Частота
- По запросу/регулярно
- Допущения
- Источники доступны по API/выгрузкам
Операционная модель — стоимость владения за 3 года
Совокупная стоимость владения (TCO) за 36 месяцев против эффекта Q × P. Числа выше — по облачным ценам токенов OpenRouter (модель уровня сценария — Gemini 3 Flash Preview), инференс учтён отдельной строкой. Инфраструктура и надзор делятся на все сценарии — здесь показана доля, относимая на этот; для одного отдельного сценария на своём сервере она была бы выше. Самообучение удешевляет токены по годам, эффект выходит на полную мощность не сразу. Лицензия Гермеса — 0 ₽ (MIT); self-hosting на своих весах меняет плату за токены на GPU и электричество. Числа — оценка для прикидки, не оферта.
Малая · до ~50 человек
TCO 3 года
99 тыс ₽
Эффект 3 года
528 тыс ₽
Чистыми
429 тыс ₽
ROI
5.3×
Окупаемость
3 мес
| Год | Затраты | Эффект | Чистыми |
|---|---|---|---|
| 1 | 46 тыс ₽ | 134 тыс ₽ | 88 тыс ₽ |
| 2 | 26 тыс ₽ | 192 тыс ₽ | 166 тыс ₽ |
| 3 | 26 тыс ₽ | 202 тыс ₽ | 175 тыс ₽ |
| Итого | 99 тыс ₽ | 528 тыс ₽ | 429 тыс ₽ |
Из чего складывается в месяц: инфраструктура 600 ₽ (доля общей установки) · инференс 57 ₽ · надзор 2 тыс ₽ (доля) · плюс внедрение 20 тыс ₽ разово · лицензия ПО 0 ₽ (MIT). Оценка.
Средняя · ~50–500 человек
TCO 3 года
306 тыс ₽
Эффект 3 года
5.9 млн ₽
Чистыми
5.6 млн ₽
ROI
19.4×
Окупаемость
1 мес
| Год | Затраты | Эффект | Чистыми |
|---|---|---|---|
| 1 | 139 тыс ₽ | 1.5 млн ₽ | 1.4 млн ₽ |
| 2 | 84 тыс ₽ | 2.2 млн ₽ | 2.1 млн ₽ |
| 3 | 83 тыс ₽ | 2.3 млн ₽ | 2.2 млн ₽ |
| Итого | 306 тыс ₽ | 5.9 млн ₽ | 5.6 млн ₽ |
Из чего складывается в месяц: инфраструктура 2 тыс ₽ (доля общей установки) · инференс 429 ₽ · надзор 5 тыс ₽ (доля) · плюс внедрение 55 тыс ₽ разово · лицензия ПО 0 ₽ (MIT). Оценка.
Крупная · 500+ человек
TCO 3 года
855 тыс ₽
Эффект 3 года
62 млн ₽
Чистыми
61 млн ₽
ROI
72.1×
Окупаемость
1 мес
| Год | Затраты | Эффект | Чистыми |
|---|---|---|---|
| 1 | 370 тыс ₽ | 16 млн ₽ | 15 млн ₽ |
| 2 | 244 тыс ₽ | 22 млн ₽ | 22 млн ₽ |
| 3 | 241 тыс ₽ | 24 млн ₽ | 23 млн ₽ |
| Итого | 855 тыс ₽ | 62 млн ₽ | 61 млн ₽ |
Из чего складывается в месяц: инфраструктура 5 тыс ₽ (доля общей установки) · инференс 3 тыс ₽ · надзор 13 тыс ₽ (доля) · плюс внедрение 120 тыс ₽ разово · лицензия ПО 0 ₽ (MIT). Оценка.