Программный интерфейс модуля предиктивной аналитики

Задача

Заказчик обратился к нам с целью расширения возможностей существующей системы  https://pragma.info/. Необходимые доработки:

• Разработать программный интерфейс для обмена данными между модулем предиктивной аналитики и другими модулями платформы.
• Реализовать визуализацию прогноза работ с помощью диаграммы Ганта.

Разработка позволит предприятиям снижать издержки и риски проектов за счет точного и обоснованного планирования, а также позволит системе постоянно совершенствоваться и предоставлять все более точные прогнозы, что приведет к дальнейшему повышению эффективности проектов.

Детали

Наши пользователи — строительные организации, проектные менеджеры, аналитики, руководители проектов и другие специалисты, занимающиеся управлением строительством, которые желают получить от системы:

• удобство использования,
• точность предоставляемой информации,
• наглядность и интерактивность визуализации данных с целью координации участников строительных проектов.

Для передачи данных между модулями Pragmacore разработано API с учетом всех требований безопасности и конфиденциальности. 

Диаграмма Ганта выводится с возможностью отображения различных параметров и настраиваемых фильтров для анализа прогнозных данных.

Технологии

Для реализации проекта были выбраны актуальные технологии, в том числе язык программирования Python, который позволяет создать гибкий и легко масштабируемый сервис и за короткое время ввести его в эксплуатацию.
А также:

• FastAPI — веб-фреймворк для создания API, написанный на Python
• RabbitMQ — брокер сообщений
• Docker, Docker Compose — контейнеризация, автоматизация развертывания.
• TypeScript — язык программирования для написания фронтенд части.
• Next.js — фреймворк на базе React.js.
• DHTMLX Gantt — библиотека для отрисовки диаграмм Ганта.
• Chackra UI — библиотека компонентов для React.js.

Методология

Выбрана методология Scrum, которая обеспечила проекту:

• Прозрачность — каждый спринт завершался предоставлением заказчику результата и подробного отчета о выполненных задачах с разбивкой по часам и исполнителям.
• Ежедневную синхронизацию — проводили ежедневные короткие собрания, на которых координировали свои действия. Эти встречи были направлены на оптимизацию рабочей нагрузки, повышение эффективности и создание сплоченной и слаженной командной работы, позволяющей добиться совместного успеха в разработке проекта.
• Гибкость — команда использовала двухнедельные спринты и проводила регулярные митинги. Этот подход дал команде возможность быстро адаптироваться к потребностям заказчика и вносить коррективы в планы разработки на протяжении всего процесса. 
• Контроль процесса — благодаря встречам и оценке рисков команда проекта и заказчик могли следить за ходом процесса и своевременно вносить коррективы, чтобы гарантировать его эффективность и соответствие ожиданиям.

Результат

1. Разработан модуль предиктивной аналитики для оптимизации управления проектами.
2. Модуль предиктивной аналитики, внедренный в систему, позволит предприятиям снижать издержки и риски проектов за счет точного и обоснованного планирования. Пользователи получат полную картину проекта, включая прогнозы по задачам и зависимости между ними.
3. Кроме того, аналитики Pragmacore получили в свое распоряжение мощный инструмент анализа, который помогает им улучшать существующие модели предиктивной аналитики. Это позволит системе постоянно совершенствоваться и предоставлять все более точные прогнозы, что приведет к дальнейшему повышению эффективности и снижению рисков проектов.