Предельная унификация a.k.a. IDEAV — хранение вообще всего, как список Entity — Attribute — Value с дополнительным полем ID. Звучит пугающе, но реализация скрыта под капотом, а снаружи нам доступен максимально родной и дружественный интерфейс.
Согласитесь, удобно заходить в базу данных и вместо панели с tbl_cust_ord и usr_acnt_stat видите таблицы Клиент, Заказ, Счёт, Статус. Точно те же слова, которыми вы оперируете в рабочих совещаниях и в мыслях. Вы формулируете задачу — «покажи все счета клиента “Иванов”» — и система понимает это буквально, потому что в её основе лежит не технический сленг, а чистый язык вашего бизнеса. Это и есть предельная унификация — стирание грани между тем, как говорит бизнес, и тем, как устроены данные.
Это не просто удобные названия, а выгодная парадигма
Традиционно между бизнес-логикой и базой данных стоит барьер — переводчик в лице разработчика. Бизнес говорит: «Клиент». Разработчик пишет в коде: client, customer, cust или usr. В базе рождается таблица tbl_cust_main. Возникает семантический разрыв: один термин в трёх разных обличьях. Каждый запрос к данным превращается в лингвистическое расследование.
Предельная унификация спрямляет и упрощает эту схему. Здесь язык предметной области становится языком программирования. Бизнес-эксперт описывает сущности: «Вот наш Клиент, у него есть Договор, который ведёт к Счёту». Эта простая схема автоматически превращается в каркас базы данных, где таблицы называются Клиент, Договор, Счёт, а связи между ними строятся ровно так, как их описали. Никакого промежуточного перевода, никакого «для удобства кодера».
Как это работает на практике? В два шага.
Эксперт — системный или бизнес-аналитик — рисует схему. Не технарь, а тот, кто знает бизнес-процессы. Он выделяет ключевые объекты (сущности) и говорит: «Вот что для нас важно: Проект, Задача, Исполнитель, Статус задачи». Определяет их свойства и связи.
Система строит базу. По этим правилам создаётся структура данных, где каждая сущность становится таблицей, каждое свойство — полем с понятным именем (например, Проект.Название), а связи фиксируются в отдельном реестре. В итоге получается полностью прозрачная конструкция, где каждое имя — не случайный ярлык, а термин из глоссария бизнеса.
Что это даёт здесь и сейчас?
Скорость: Новый сотрудник или аналитик видит не шифр вроде ZADATCHA, а знакомые категории. Время на погружение сокращается в разы.
Точность: Исчезают ошибки из-за неверной интерпретации терминов. Все — от генерального директора до стажёра — говорят об одном и том же, глядя на одни и те же названия.
Автоматизация запросов: Вы можете буквально поручить системе: «Сформируй отчёт по всем Проектам со Статусом “В работе” за последний квартал». ИИ или система анализа увидит прямые соответствия между словами в запросе и именами таблиц в базе, потому что они идентичны. Генерация SQL-запросов перестаёт быть магией, доступной лишь знатокам JOIN и WHERE.
А в перспективе?
Вы строите не просто базу данных, а семантическое ядро бизнеса. Вы создаёте среду, где:
Бизнес формулирует задачи на своём языке.
Искусственный интеллект понимает этот язык напрямую, без слоя-переводчика, и может осмысленно работать с данными.
Система исполняет команды, опираясь на ту же самую терминологию.
Это переход от программирования на языках типа Java или Python к «программированию» на языке бизнес-процессов, где командами служат «Клиент», «Заказ» и «Оплата».
Итог: это не про имена, это про однозначное понимание и владение ситуацией
Предельная унификация — это не косметическое переименование полей. Это принцип, который возвращает бизнесу прямой контроль над его цифровым отражением. Вы перестаёте просить технарей «достать что-нибудь из чёрного ящика». Вы начинаете управлять данными на том же языке, на котором управляете компанией. Вы начинаете программировать бизнес-логику, используя ваш собственный словарь. В этом и есть главная сила подхода: когда код, данные и бизнес-требования для всех звучат на одном языке, любая задача решается быстрее, чище и с пониманием сути.
Источник


