Доработка системы учета долга пользователей для сервиса кикшеринга
Мы приняли участие в доработке системы учета долга пользователей, образовавшегося в период с 2018 по 2025 гг.
Задача
Клиент столкнулся с проблемой некорректного учета пользовательской задолженности, накопленной за несколько лет. Это приводило к финансовым потерям, искажению отчетности и неверным бизнес-решениям.
Бизнес-задача
Систематизировать учет долговой нагрузки за период с 2018 по 2025 год, чтобы обеспечить прозрачность финансовых показателей, сократить потери и повысить достоверность данных для аналитики и прогнозирования.
Техническая задача
Разработать и внедрить единую, корректную метрику для расчета долга, интегрировать её в витрины данных и дашборды, обеспечив согласованность данных для всех отделов компании (финансы, аналитика, менеджмент).
Решение
Мы выполнили комплекс работ для создания и интеграции точной метрики долга:
1. Анализ
Изучили legacy-код и восстановили логику данных для понимания исходной системы.
2. Разработка
Составили ТЗ на новые поля в витринах и согласовали метрику с командами аналитики и разработки.
3. Тестирование
Разработали и выполнили комплекс SQL-запросов для проверки целостности данных и корректности расчетов ключевых метрик. Провели сквозное тестирование через актуальные витрины данных, чтобы убедиться в точности формирования показателей на всех этапах процесса.
4. Внедрение
Реализовали в ClickHouse точный учёт долга и синхронизировали с ним дашборды Superset: пересобрали метрики, изменили настройки отображения и адаптировали всё под обновлённую бизнес-логику.
Результат
Создана и внедрена единая метрика долга, исключающая расхождения в отчетности.
Удалось выявить и корректно подсчитать до 40% утерянных долгов.
Трудности
Полное отсутствие документации
Мы провели глубокий технический анализ и создали полный пакет проектной документации с нуля.
Высокая загрузка стейкхолдеров
Мы предлагали готовые варианты решений и брали на себя максимум работы по описанию процессов, чтобы ускорить согласование.
Технологии
- C#
- RabbitMQ
- MongoDB
- ClickHouse
- dbt-docs
- datagrip