Друзья, в преддверии Data Day продолжаем серию публикаций о проектах, которые помогают автоматизировать процессы, делать данные доступнее и сокращать издержки бизнеса.

Сегодня команда РСХБ.Цифра делится деталями кейса «CheckMateDB: Интеллектуальное управление данными для всех» .

Это проект из шорт-листа Премии FINNEXT 2026.

Аналитики теряли до 40% времени в ожидании данных от разработчиков, медленные SQL-запросы тормозили тестирование, а тестировщикам не хватало знаний SQL для проверки целостности данных.

Решением этих и еще множества проблем стало внедрение CheckMateDB — инструмента для интеллектуального управления данными.

В чем идея решения для IT?  
Команда создала формат IT for IT: тестировщики получили инструмент, который дает быстрый доступ к данным без постоянного обращения к разработчикам, позволяет проверять данные без знания SQL, автоматизирует типовые операции и помогает собирать сложные запросы через конструктор. 

А в чем ценность для бизнеса?  
В формате IT for Business решение помогает сегментировать клиентскую базу, персонализировать коммуникации, анализировать поведение клиентов, выявлять скрытые тенденции, оценивать ROI каналов продаж и прогнозировать показатели на основе исторических данных. По оценке команды, персонализация может приносить до 40% больше дохода от маркетинговых кампаний.

Какие конкретно задачи решает CheckMateDB?

1. Сокращает время ожидания данных.
Раньше аналитики тратили до 40% рабочего времени на ожидание выгрузок от разработчиков. Визуальный конструктор запросов позволил им получать данные самостоятельно: пользователь задает, что нужно найти и проверить, а SQL строится автоматически.

2. Упрощает автотесты и снижает дублирование кода.
Вместо длинных SQL-запросов с JOIN, EXISTS и JSON/JSONB команда использует DSL-синтаксис, автогенерацию SQL, единый шлюз к БД, понятные проверки и структурированные Allure-отчеты. Дополнительно доступны Web UI для генерации классов и поиска тестовых данных и IDEA-плагин для шаблонного кода.

3. Ускоряет выполнение запросов.
Медленные SQL-запросы тормозили работу тестировщиков, особенно при высокой нагрузке. Встроенные инструменты анализа и оптимизации помогли ускорить работу подразделений тестирования до 70%.

4. Делает проверку целостности данных доступной без знания SQL.
Тестировщики получили возможность собирать сложные проверки через визуальный конструктор без ручного написания SQL. По оценке команды, это повысило качество тестирования до 60%, а специальные проверки «подозрительных доменов» снизили количество ошибок на 85%.

5. Упрощает миграцию данных между системами.
Единый подход к построению запросов для Oracle и PostgreSQL снижает количество ошибок, уменьшает объем ручной доработки и сокращает ресурсы на перенос и актуализацию данных.

Каких результатов уже удалось достичь?
С CheckMateDB удалось заметно ускорить работу с данными и повысить их качество на всех этапах — от аналитики и тестирования до миграции между системами.

Вот ключевые результаты:
— на 50% сократилось время миграции данных; 
— на 60% повысилось качество тестирования благодаря визуальному конструктору и удобной отчетности  
— на 70% ускорилась работа приложений после оптимизации SQL-запросов  
— на 75% снизилось количество ошибок при миграции;  
— на 100% сократилось время ожидания данных аналитиками; 
— Скорость разработки увеличилась примерно в 2 раза, а ее стоимость, как и стоимость поддержки автотестов, сократилась до 20%.

Кроме того, CheckMateDB сделал работу с базами данных доступной не только для технических специалистов: сегодня с данными могут работать сотрудники без глубоких знаний SQL, а единый подход к работе с данными помогает выстраивать общие стандарты во всей организации.

Хотите узнать больше о прикладных подходах, которые приносят компаниям ощутимую пользу? Обсудим это на Data Day!

👉 Сайт и программа Форума

—
😁 Канал Data Day в MAX