Создание цифровой платформы для крупной международной компании
Мы участвовали в создании и обеспечении качества комплексной цифровой системы, автоматизирующей процессы технического и ритейл‑мерчандайзинга, а также складского учета и контроля данных.
Клиент
Крупная международная компания, работающая на территории РФ и СНГ. Управляет широкой сетью контрагентов и подрядчиков, осуществляющих технический и розничный мерчандайзинг, а также хранение и движение товарно-материальных ценностей.
Задача
Бизнес-задачи
-
Снижение рисков потери, искажения или несогласованности данных, передаваемых третьими лицами.
-
Централизация процессов технического и розничного мерчандайзинга.
-
Упрощение систем управления проектами и контроль качества предоставляемых услуг.
-
Повышение прозрачности данных и расширение точек контроля.
-
Автоматизация ручных операций, минимизация влияния человеческого фактора.
-
Создание удобного пользовательского интерфейса с улучшенным UX.
Задачи в контексте разработки
-
Формирование единой архитектурной модели для трёх крупных модулей.
-
Определение атрибутивного состава для сотни сущностей и их взаимосвязей; построение базы данных.
-
Реализация программных решений с учетом ограничений платформы.
-
Проработка ролевой модели и создание системы разграничения прав.
-
Запуск интеграций с внешними справочниками и внутренними системами.
-
Обеспечение поддержки нескольких сред разработки.
-
Подготовка тестовых данных и построение тестовой инфраструктуры.
Решение
1 этап (9 месяцев)
Аналитика и проектирование
-
Определены скоуп проекта и приоритеты реализации.
-
Проведено более 150 интервью со стейкхолдерами для уточнения бизнес-требований и формирования единой визии продукта.
-
Составлен детализированный план проекта объемом более 900 пунктов.
-
Построен маппинг зависимостей между всеми User Stories (всего на проекте сформировано более 300 US).
-
Выполнен системный анализ всех требований и определен атрибутивный состав сущностей.
-
Сформирована ролевая модель, включающая более 300 ролей; разработана логика управления правами доступа.
-
Разработаны и согласованы прототипы интерфейсов: создано более 120 макетов поведения системы в Figma.
-
Выполнено моделирование бизнес-процессов: подготовлено более 300 BPMN-схем.
-
Для всех User Stories сформированы Acceptance Criteria и сквозные сценарии приемки.
-
Создана физическая модель данных (ER-диаграммы, Data Dictionary, документация в Wiki).
-
Развернуты среды разработки и тестирования (DEV, QA).
-
Загружены и подготовлены тестовые данные заказчика.
-
Разработано более 30 ключевых системных справочников.
-
На момент частичной сдачи подготовлено и выполнено 500 тест-кейсов для 33 US, что обеспечило покрытие всех критических сценариев.
Интеграции
-
Определены архитектурные ограничения и каналы межсистемного взаимодействия.
-
Разработаны структуры сообщений, стандарты валидации, схемы обработки ошибок.
-
Подготовлены спецификации REST API и Swagger-контракты.
-
Спроектированы события и топики Apache Kafka.
-
Реализована интеграция со справочниками и внутренними сервисами заказчика (REST API + Kafka).
-
Настроены механизмы логирования ошибок.
-
Проведено интеграционное тестирование.
-
Подготовлены тестовые наборы данных для проверки всех интеграционных цепочек.
Документация
-
Подготовлено руководство пользователя с полными сценариями работы, примерами и иллюстрациями.
-
Оформлена Wiki-база знаний: архитектурные схемы, модели данных.
Запланирован 2 Этап
Модуль выполнения складских заявок и инвентаризации:
системный анализ, макеты, согласование, реализация, тестирование.
Модуль технического и ретейл-мерчандайзинга:
полное описание процессов, проработка логики, UX-прототипы.
Модуль отчетности:
определение ключевых метрик, источников данных, построение витрин.
Запланирован 3 этап
-
Финальное тестирование
-
Валидация данных и отработка сценариев миграции
-
Выход в Go-Live
Результат
-
Снижение операционных рисков за счет прозрачного и стандартизированного процесса передачи данных.
-
Сокращение трудозатрат на ручные операции благодаря автоматизации жизненного цикла складских заявок и сервисных услуг.
-
Рост точности и полноты данных благодаря единым справочникам и централизованной системе контроля.
-
Ускорение внутренних процессов благодаря устранению дублирования и оптимизации маршрутов данных.
-
Единый пользовательский интерфейс для всех сотрудников и подрядчиков, сокращение времени обучения.
-
Повышение управляемости бизнеса благодаря единой структуре данных и унифицированным процессам.
-
Подготовлено более 300 BPMN-процессов и наборов Acceptance Criteria.
-
Разработано более 120 макетов в Figma.
-
Создано 500 тест-кейсов для 33 User Stories на момент частичной сдачи.
Бизнес-эффект
-
Устранение зависимости от устаревших и неподдерживаемых решений — снижение операционных рисков и повышение устойчивости ключевых процессов.
-
Автоматизация рутинных операций: сокращение объема ручной работы, уменьшение ошибок и затрат на их исправление. Благодаря единым справочникам, корректной модели данных и встроенным проверкам повысилась скорость выполнения операций и ускорилась работа сотрудников.
-
Согласованная и актуальная во всех системах информация: улучшение качества отчетности и повышение надежность интеграций.
-
Единые правила и стандартизированные процессы обеспечили предсказуемость работы по всем подразделениям и улучшили управляемость. Совокупный эффект в виде снижения издержек, роста производительности и уменьшения ошибок: условия для быстрого выхода проекта на положительный ROI.
Технологии
- Simple One
- PostgreSQL
- Azure DevOps
- Swagger
- Git + GitLab
- В Системе реализованы следующие способы взаимодействия:
- REST API,
- Apache Kafka
Трудности
На начальном этапе проект запускался в условиях неполной определенности — часть процессов еще формировалась, ряд регламентов находился в обновлении. Такая ситуация типична для крупных проектов.
Серия рабочих сессий позволила сформировать понимание рабочих процессов и упорядочить их: согласованы схемы, стандарты артефактов и порядок их сдачи. В результате команда синхронизировалась, ожидания выровнялись, а работа приобрела устойчивый формат.
В процессе разработки продукта отдельные сценарии периодически уточнялись и пересматривались по мере появления новых деталей, бизнес-ограничений и регуляторных требований.
Сделать процесс изменений предсказуемым и управляемым помогла процедура Change Request: структурировали доработки, фиксировали контекст решений и сохраняли прозрачность плана реализации проекта.
