Цели и задачи обследования
Оценка функциональности системы, её соответствие бизнес‑целям
Оценка безопасности системы, контроль настроек доступа
Анализ ИТ-архитектуры, проверка интеграционных возможностей
Выявление проблем, узких мест систем и методов их устранения
Актуализация текущей и разработка недостающей документации
Проверка корректности работы систем и достоверности данных
Выгоды обследования BI, DWH, MDM и RPA
Оценка эффективности
Выявим сильные и слабые стороны внедренных систем, дадим рекомендации по улучшению.
Сокращение затрат
Определим избыточные или неэффективные решения, предложим стратегию оптимизации.
Оптимизация процессов
Выявим узкие места бизнеса и предложим способы их улучшения.
Повышение безопасности
Проведем оценку текущих механизмов безопасности и выявим уязвимости, дадим рекомендации по их устранению.
Лучшие практики
При проведении аудита используем наш обширный опыт и проверенные временем передовые методики.
Обеспечение интеграций
Анализ ИТ-ландшафта позволяет избежать проблем с совместимостью систем.
Этапы обследования
1 этап – Обследование документации
Метрики оценки:
- Наличие – присутствие необходимой документации в полном объеме.
- Полнота – достаточность информации для понимания и использования.
- Непротиворечивость – отсутствие логических несоответствий и конфликтов.
Обследование включает:
- Вычитку и детальный анализ существующих документов.
- Формирование заключения с выявлением проблемных зон.
- Разработку рекомендаций по улучшению качества документации.
2 этап – Обследование архитектуры
Обследование архитектуры BI
- Соответствие документации – наличие и актуальность спецификаций, отчетов, методологий построения отчетности.
- Отказоустойчивость – стабильность работы BI-платформы, возможность восстановления после сбоев.
- Реализация процесса сбора, обработки и визуализации данных – корректность ETL-процессов, логика дашбордов и отчетов.
- Использование модулей для типовых операций:
- Работа с агрегатами (кубами, витринами данных);
- Обновление данных и справочников;
- Корректность бизнес-логики в отчетности.
- Согласованность аналитических данных – соответствие KPI, метрик, отчетности здравому смыслу и принятым методологиям.
- Целесообразность выбора BI-инструментов – соответствие функционала потребностям бизнеса.
- Объем кастомного кода и его оправданность – баланс между стандартными возможностями BI и доработками.
Обследование архитектуры DWH
- Соответствие документации – актуальность схемы хранилища, ETL-процессов, описаний таблиц.
- Отказоустойчивость – механизмы резервного копирования, восстановления, распределение нагрузки.
- Реализация процесса сбора, обработки и хранения данных – корректность ETL, SLA по загрузке данных.
- Использование модулей для типовых операций:
- Выделение дельты/инкремента;
- Выгрузка/загрузка данных;
- Формирование суррогатных ключей;
- Обновление справочников;
- Пересчет агрегатов.
- Целостность и непротиворечивость данных – соответствие требованиям нормализации, отсутствие дублирования.
- Целесообразность выбора платформы DWH – масштабируемость, производительность.
- Объем кастомного кода и его оправданность – соответствие архитектурным стандартам.
Обследование архитектуры MDM
- Соответствие документации – актуальность описаний моделей данных, правил управления мастер-данными, политики качества данных.
- Отказоустойчивость – механизмы контроля консистентности данных, процессы отката изменений, репликация.
- Реализация процесса управления мастер-данными – корректность процессов создания, валидации, обновления и распространения мастер-данных.
- Использование модулей для типовых операций:
- Объединение дублирующихся записей (matching & merging);
- Управление версиями и историчностью данных;
- Актуализация справочников и классификаторов;
- Контроль качества данных (data quality);
- Распространение мастер-данных в другие системы.
- Целостность и непротиворечивость данных – соответствие данных бизнес-правилам, устранение дублирования.
- Объем кастомного кода и его оправданность – баланс между стандартными механизмами платформы и необходимостью дополнительных разработок.
Обследование архитектуры RPA
- Соответствие документации – описание бизнес-процессов, скриптов, архитектуры решений.
- Отказоустойчивость – обработка ошибок, логирование, механизм перезапуска.
- Реализация процесса автоматизации – корректность работы роботов, их интеграция с другими системами.
- Использование модулей для типовых операций:
- Извлечение и обработка данных;
- Взаимодействие с интерфейсами и API;
- Автоматическое заполнение и обновление данных.
- Логичность и соответствие здравому смыслу – корректность сценариев и их оправданность.
- Целесообразность выбора инструментов RPA – соответствие платформы требованиям бизнеса.
- Объем кастомных решений – баланс между стандартными возможностями платформы и необходимостью доработок.
3 этап – Обследование функциональности
Обследование функциональности BI
Функционал дашбордов и отчетов
- Доступность интерактивных элементов (фильтры, drill-down, drill-through).
- Возможность кастомизации отчетов пользователями.
- Гибкость построения аналитики (использование формул, динамических вычислений).
- Наличие механизмов планирования и автоматической отправки отчетов.
Производительность BI-системы
- Скорость генерации отчетов и загрузки визуализаций.
- Возможности кэширования данных и оптимизации запросов.
- Масштабируемость BI-системы при увеличении объемов данных и количества пользователей.
Интеграция BI с другими системами
- Возможность подключения к различным источникам данных (DWH, ERP, CRM).
- Работа BI-инструментов с real-time данными (если требуется).
- Взаимодействие BI с внешними API и сторонними сервисами.
Гибкость настроек доступа
- Гибкая ролевая модель и разграничение прав пользователей.
- Возможность анонимизации и маскирования данных в отчетах.
- Логирование действий пользователей и обследования изменений в BI-системе.
Обследование функциональности DWH
Функциональность хранилища данных
- Поддержка различных моделей хранения (ODS, Data Mart, Data Lake, Enterprise DWH).
- Возможность работы с различными структурами данных.
- Гибкость ETL/ELT-процессов: загрузка, трансформация и обновление данных.
- Поддержка различных форматов данных (JSON, XML, Parquet, Avro).
Производительность и масштабируемость
- Возможность распределенной обработки данных (MPP-архитектура).
- Поддержка параллельного выполнения сложных запросов.
- Автоматическое масштабирование при увеличении нагрузки.
Гибкость архитектуры и интеграции
- Наличие механизма историзации данных (SCD-1, SCD-2).
- Возможность интеграции с BI, ML-алгоритмами и внешними аналитическими системами.
- Поддержка различных типов запросов (SQL, NoSQL, GraphQL).
Функционал безопасности и мониторинга
- Поддержка шифрования данных при передаче и хранении.
- Логирование операций и отслеживание изменений в хранилище.
- Автоматическое управление доступом и обследование активности пользователей.
Обследование функциональности MDM
Функциональность управления мастер-данными
- Поддержка различных доменов данных (клиенты, продукты, контрагенты и др.).
- Автоматическое выявление и устранение дубликатов.
- Механизмы согласования и утверждения изменений в данных.
Производительность и масштабируемость
- Механизмы обработки ошибок и откатов при сбоях.
- Поддержка параллельного выполнения процессов несколькими ботами.
- Возможность автоматической балансировки нагрузки между ботами.
Интеграция MDM с другими системами
- Поддержка двусторонней синхронизации с ERP, CRM, DWH, BI.
- Возможность работы с API для интеграции с внешними сервисами.
- Поддержка потоковой обработки данных.
- Гибкость в настройке форматов обмена данными (JSON, XML, CSV).
Безопасность и контроль качества данных
- Разграничение прав доступа к данным и обследование изменений.
- Шифрование данных при хранении и передаче.
- Настройка механизмов версионности и восстановления данных.
- Логирование и мониторинг изменений мастер-данных.
Обследование функциональности RPA
Гибкость в настройке и управлении ботами
- Возможность масштабирования ботов для обработки большого объема задач.
- Поддержка работы с различными интерфейсами (GUI, API, терминальные системы).
- Настройки приоритетов и управление очередями выполнения процессов.
Производительность и отказоустойчивость
- Механизмы обработки ошибок и откатов при сбоях.
- Поддержка параллельного выполнения процессов несколькими ботами.
- Возможность автоматической балансировки нагрузки между ботами.
Интеграционные возможности
- Возможность работы с различными приложениями (1C, Web, Desktop).
- Использование API и Webhooks для взаимодействия с внешними сервисами.
- Поддержка работы в гибридной среде (on-premise + cloud).
Безопасность и контроль
- Управление учетными записями ботов и правами доступа.
- Логирование действий ботов и обследование выполненных операций.
- Защита от несанкционированного вмешательства в процессы.
4 этап – Проверка корректности данных и расчетов
Проверка корректности данных и расчётов в BI
- Получение обратной связи от функциональных заказчиков (ФЗ) о соответствии расчетных значений их ожиданиям.
- Формирование доверительных интервалов для ключевых BI-показателей.
- Анализ логики расчета показателей от источников данных до BI-системы.
- Сравнение с алгоритмами, описанными в документации (ЧТЗ).
- Проверка корректности при изменении уровней детализации и дрилдауне.
- Оценка корректности работы кросс-фильтрации и зависимых показателей.
- Анализ влияния изменений в источниках данных на отображаемые показатели.
- Тестирование корректности работы BI при одновременной нагрузке множества пользователей.
Проверка корректности данных и расчётов в DWH
- Анализ ETL-процессов на предмет потерь, трансформаций и корректности загрузки данных.
- Сопоставление данных в хранилище с исходными источниками и выявление расхождений.
- Проверка целостности и непротиворечивости агрегатов, индексов, ключей.
- Анализ соответствия расчетных показателей алгоритмам, описанным в ЧТЗ.
- Тестирование корректности результатов при изменении параметров выборок.
- Оценка корректности работы механизмов дедупликации данных.
- Анализ влияния изменений в структуре данных на производительность запросов.
- Проверка соответствия данных в различных слоях хранилища (RAW, ODS, DDS, Data Mart).
Проверка корректности данных и расчётов в MDM
- Анализ механизмов валидации и дедупликации мастер-данных.
- Проверка корректности объединения записей и определения "золотых записей" (golden record).
- Анализ процессов согласования изменений в мастер-данных.
- Сопоставление мастер-данных между различными системами (ERP, CRM, DWH).
- Оценка влияния качества мастер-данных на расчет аналитических показателей.
- Анализ логики автоматического объединения и разбиения сущностей.
- Проверка соответствия данных MDM бизнес-правилам компании.
- Оценка влияния обновления мастер-данных на интегрированные системы.
Проверка корректности данных и расчётов в RPA
- Анализ логов выполнения RPA-ботов на предмет ошибок в расчетах и обработке данных.
- Проверка соответствия результатов работы ботов ожидаемым бизнес-правилам.
- Формирование списка сценариев, требующих дополнительной настройки или оптимизации.
- Верификация корректности выполнения расчетов при обработке исключительных ситуаций.
- Оценка стабильности работы RPA-скриптов при изменении входных данных.
- Проверка корректности обработки ботов при изменении форматов входных документов.
- Анализ скорости выполнения ботов и выявление узких мест в процессах.
- Тестирование корректности работы ботов при параллельном выполнении процессов.
5 этап – Обследование команды и её внутренних процессов
- Изучение структуры проектной команды.
- Интервьюирование ключевых специалистов команды Заказчика.
- Изучение предоставленной Исполнителем методологии внедрения и ведения проектов, в случае ее наличия.
- Изучений используемых систем при реализации проекта:
- Система контроля версий;
- Багтрекинговая система;
- Система автотестирования;
- Система нагрузочного тестирования;
- Система переноса релизов с TST в PROD.
- Изучение релизной политики.
- Изучение иных материалов, предоставленных Заказчиком.
- Формирование заключения и предложений по улучшению.
6 этап – Формирование предложений по оптимизации
Подготовка консолидированного сводного отчета по проделанной работе.
Структура документа:
- Информация для руководства.
- Определения и сокращения.
- Цели.
- Состав работ.
- Состав группы исследования.
- Результаты исследования:
- Заключение по объему реализации;
- Заключение по архитектуре решения;
- Заключение по автоматизации процесса обработки данных;
- Заключение по функциональной части реализации на выбранной системе.
- Рекомендации:
- Актуализация текущей и разработка недостающей документации;
- Доработка существующей функциональности по результатам тестирования и предложений по оптимизации;
- Разработка недостающей функциональности;
- Выстраивание процессов.
Результаты обследования
Заключение по объему реализации и архитектуре решения
Заключение по автоматизации процесса обработки данных
Рекомендации по существующей и недостающей документации
Вывод по функциональной части реализации на выбранной системе
Рекомендации по разработке недостающей функциональности, выстраиванию процессов
Рекомендации по доработке существующей функциональности и предложения по оптимизации
Технологический стек
Наши эксперты имеют опыт работы более чем c 30 системами класса BI, DWH, MDM и RPA.
Полезная информация по BI, DWH, RPA
Услуга
BI: Системы бизнес-анализа
Управляйте бизнесом на основе достоверных данных.
Услуга
RPA: Роботизация бизнес-процессов
Роботизированная автоматизация бизнес-процессов с помощью цифровых помощников RPA.
Услуга
DWH: Корпоративные хранилища данных
Используйте максимальный объём данных для более точного анализа и принятия обоснованных решений.
