XCOM-SHOP

Наше решение

Для достижения целей была реализована BI-витрина производительности, интегрированная с 1С и системой учёта. Основные шаги:

1. Интеграция и загрузка данных
• Выгрузка из 1С (через внутренние выгрузки, CSV или прямой доступ к СУБД, в зависимости от объёмов) — сохранили как можно более полный набор метрик по операциям, времени исполнения и пользователям.
2. Построение ключевых дашбордов
• Мониторинг долгих операций: отчёты, выборки,ные операции.
• Анализ времени и плотности операций по часам суток.
• Дашборд отчёта о валовой прибыли: кто запускает, когда запускает, как часто — и сопоставление с нагрузкой на систему.
• Анализ процесса распределения платежей: выявление пиковых сессий, распределение нагрузки на пользователей.
• Отслеживание времени открытия формы заказа: до оптимизации — 5,5 сек, целевой показатель — 3,5 сек.
• Согласование с подразделениями: перенести отчёты на непиковые часы, унифицировать форму отчёта для снижения нагрузки.
• Разделение операций сотрудника: часть операций запускать в другое время, чтобы снять нагрузку.
• Устранение лишних и тяжёлых операций при открытии заказов: избавились от избыточных шагов, оптимизировали логику.
3. Оперативный контроль и реагирование
• Ежечасные обновления данных и мониторинг: когда производительность падает — сразу видно, что происходит.
• Возможность быстро находить пользователей, выполняющих “подозрительные” долгие операции, без прямых опросов.

Технические особенности

• Дашборды встроены так, чтобы быть понятными и лёгкими для ИТ-директора: визуализация пиков, средние времена исполнения, пересечения операций.
• Учет операций по пользователям и по времени: видно, когда именно и кем запускаются тяжёлые процессы.
• Автоматическая связь между нагрузкой и бизнес-отчётами: дашборд показывает, что отчёт по валовой прибыли сильно влияет на производительность.
• Исторический архив операций: можно просмотреть тенденции и аномалии по времени.

Результат

• ИТ-директор получил инструмент, который видит всё происходящее: кто, когда, что запускает, и как это влияет на систему.
• Были выявлены медленные и частые отчёты, пересекающиеся с пиком операций.
• Перенос и оптимизация отчётов снизили нагрузку в пиковые часы.
• Время открытия заказа сократилось с 5,5 сек до ~4,1 сек после оптимизаций.
• Процесс принятия решений ускорился: теперь ИТ-директор тратит 1,5–2 минуты на оценку ситуации.
• В «проблемный день» витрина позволила сразу увидеть долгие операции и понять, какие пользователи вызвали проблему.

Итог

BI-витрина производительности помогла компании сделать «невидимое видимым»: показать, как операции, отчёты и пользовательские действия влияют на систему.

Проект доказал, что аналитику можно применять не только к бизнес-показателям, но и к внутренней производительности — и через это оптимизировать процессы, минимизировать сбои и повысить эффективность всей ИТ-инфраструктуры.