Единая база данных гостей для ресторанной сети: интеграция Telegram, Remarked, IIKO, RocketData и платёжных систем
В ресторанных сетях данные о гостях часто распределены между несколькими системами. Бронирования хранятся в одном сервисе, чеки — в ресторанной учётной системе, переписки — в мессенджерах, отзывы — в агрегаторах, данные приложения — в отдельной базе, платежи — у эквайринга.Такая архитектура усложняет работу с клиентским профилем. У бизнеса нет единой истории взаимодействия с гостем, менеджеры работают с фрагментами данных, а сервис, маркетинг и аналитика опираются на неполную картину. Для ресторанной сети это напрямую влияет на персонализацию, качество обслуживания, LTV и повторные визиты.
ЕСППД-ИИ. Как описывать бизнес-процессы для работы с искусственным интеллектом
От автора: откуда взялась эта методика
Вайбаналитика: как я учил LLM описывать бизнес-процессы, а не имитировать их
Опыт ERP-архитектора: почему ChatGPT сначала выдавал красивые, но непроверяемые процессы — и почему решение оказалось не в промптах, а в предметной модели, технологической последовательности и проверяемых артефактах.
Архитектура AI-сервисов: почему монолит убивает latency и GPU
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье я расскажу про реальную архитектуру ИИ-сервисов, которые выдерживают high-load и отвечают за десятки миллисекунд. Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E-commerce, а ещё преподаю на курсах разработки и архитектуры в OTUS. За моими плечами — несколько проектов, где мы встраивали генеративные модели в прод, и каждый раз одно и то же: на нагрузочном тестировании всё летает, а в проде — латенси скачет, GPU греются, бюджет тает. На недавнем открытом уроке курса «ИИ-архитектор»
