Имплементация, анализ и исследование данных по бизнес-процессам для сервиса моделирования магазинов
Выступает: Чепурина Арина Андреевна Аннотация: В работе производится исследование данных и расчет времени по бизнес- процессам, которые протекают на филиалах розничной сети DNS. Результаты анализа текущих данных по бизнес-процессам: Прием товара, Отгрузка товара, Продажа товара в кредит; в Сервисе моделирования магазинов показали, что большинство данных по процессам потеряли свою актуальность, в связи с появившимися новыми оцифрованными данными, поэтому, возникла необходимость в повышении точности расчета времени на процессы. В работе описано протекание бизнес-процессов на филиалах, проведены анализ и исследование новых данных, рассчитано и почищено время на бизнес- процессы. Итогом работы стали собранные витрины данных по рассматриваемым бизнес-процессам, которые были внедрены в Сервис Моделирования Магазинов. В связи с этим, расчет необходимого персонала на филиалах розничной сети уточнился. Также были написаны DAG-ги в Airflow для автоматического наполнения витрин по процессам ежедневно и ежемесячно. Для визуализации интенсивности использования продуктов самообслуживания была внедрена визуализация в Сервис Моделирования Магазинов, которая позволила отслеживать филиалы, на которых стоит не оптимальное количество продуктов самообслуживания. Подробно описаны результаты проведенных исследований. Для каждого проведенного исследования сформулированы получившиеся результаты, проведено сравнение прошлых исследований с текущими. Результаты проведенных исследований данных по бизнес-процессам позволили запустить эксперименты по оптимизации процессов на филиалах розничной сети DNS. Ключевые слова: данные, Сlickhouse, GreenPlum, Python, SQL, Airflow, dash, бизнес-процесс, Сервис Моделирования Магазинов, расчет времени.
Выступает: Чепурина Арина Андреевна Аннотация: В работе производится исследование данных и расчет времени по бизнес- процессам, которые протекают на филиалах розничной сети DNS. Результаты анализа текущих данных по бизнес-процессам: Прием товара, Отгрузка товара, Продажа товара в кредит; в Сервисе моделирования магазинов показали, что большинство данных по процессам потеряли свою актуальность, в связи с появившимися новыми оцифрованными данными, поэтому, возникла необходимость в повышении точности расчета времени на процессы. В работе описано протекание бизнес-процессов на филиалах, проведены анализ и исследование новых данных, рассчитано и почищено время на бизнес- процессы. Итогом работы стали собранные витрины данных по рассматриваемым бизнес-процессам, которые были внедрены в Сервис Моделирования Магазинов. В связи с этим, расчет необходимого персонала на филиалах розничной сети уточнился. Также были написаны DAG-ги в Airflow для автоматического наполнения витрин по процессам ежедневно и ежемесячно. Для визуализации интенсивности использования продуктов самообслуживания была внедрена визуализация в Сервис Моделирования Магазинов, которая позволила отслеживать филиалы, на которых стоит не оптимальное количество продуктов самообслуживания. Подробно описаны результаты проведенных исследований. Для каждого проведенного исследования сформулированы получившиеся результаты, проведено сравнение прошлых исследований с текущими. Результаты проведенных исследований данных по бизнес-процессам позволили запустить эксперименты по оптимизации процессов на филиалах розничной сети DNS. Ключевые слова: данные, Сlickhouse, GreenPlum, Python, SQL, Airflow, dash, бизнес-процесс, Сервис Моделирования Магазинов, расчет времени.