Использование DFD: как описать движение данных
в бизнес-процессах
Что такое DFD?
DFD (data flow diagram) — диаграмма потоков данных, один из основных инструментов структурного анализа и проектирования информационных систем, существовавших еще до широкого распространения UML.
Примеры движения данных в жизни
С потоками данных мы сталкиваемся не только при решении IT-задач, но и в реальной повседневной жизни.
Одним из примеров потока данных может стать документооборот, когда входящие обращения попадают в ту или иную папку (каталог или журнал), а часть обращений находится в работе, на подписании или в архиве.
Другим примером может стать товарооборот, когда товары перемещаются со склада в магазины и обратно. Или это может быть товарооборот с дополнительным потоком данных для дистанционной торговли: торговая площадка — банк — торговая площадка.
Самый популярный пример движения данных, с которым каждый из нас сталкивается ежедневно — это финансовые транзакции. Когда мы рассчитываемся карточкой на кассе магазина, системы эквайринга отправляют запросы и получают ответы, а мы получаем товар.
Потоки данных. Финансовые транзакции как пример движения данных
Партнёрские программы — ещё один пример потока данных из повседневной жизни. При использовании купона (специальной ссылки, бонусной карты) запускается обмен данными между продавцами, партнёрами и клиентом.
Партнёрские программы как пример движения данных
Наиболее актуальный жизненный пример движения данных — это вакцинация от коронавируса. В пункте вакцинации мы предоставляем данные паспорта, медицинского полиса и СНИЛС. Медицинский работник вписывает в рабочий журнал представленные нами сведения, дату прививки и данные о вакцине. Затем сведения вносятся в Регистр вакцинированных от COVID-19. Оттуда данные передаются в Госуслуги, где мы можем скачать личный QR-код.
Вакцинация от COVID-19 как еще один пример движения данных
Кейсы из моих проектов
Кейс #1 Оптимизация затрат на недвижимость
Один из проектов этого года, с которым я работала, состоял в оптимизации затрат на управление недвижимостью в крупной распределённой компании со множеством отделов, филиалов, размещённых в разных помещениях разных районов и городов.
Потоки данных. Оптимизация затрат на недвижимость
Задача состояла в том, чтобы оптимально разместить определённое количество сотрудников в одном месте и сократить излишнюю арендную плату.
При этом необходимо было свести воедино данные из множества источников. К примеру, получить из отдела кадров сведения о количестве сотрудников и их должностях, от отдела охраны труда — требования к условиям труда сотрудников, которые занимают те или иные должности (то есть относятся к той или иной категории труда).
Дополнительно от службы управления недвижимостью я брала данные о собственных или арендуемых помещениях компании.
Кейс #2 Наполнение CRM-системы
Ещё один пример, с которым сталкивается любой бизнес — это наполнение CRM-системы. Источниками данных могут быть телефонные звонки, заявки из форм обратной связи на сайте компании, письма по электронной почте и даже менеджеров по продажам. Потоки данных сливаются в единое хранилище в виде CRM-системы.
Потоки данных. Наполнение CRM-системы
Кейс #3 Сквозная аналитика по веб-рекламе
Сквозная аналитика по веб-рекламе. Например, мы запустили рекламу на Google Ads, в Яндекс.Директ и через SEO. Из всех источников собираем данные о просмотрах рекламных объявлений и кликах, а затем передаем все эти данные в единую систему аналитики. Также в систему аналитики передаются сведения из CRM о том, откуда именно пришёл клиент.
Потоки данных. Сквозная аналитика по веб-рекламе
Кейс #4 Анализ конверсии сайта
Ещё один хороший кейс — анализ конверсии сайта. Я получала заявки из CRM-системы в виде CSV-файлов и данные из Google Adwords в этом же формате. Для проверки гипотезы, как связано количество посещений (DAU-метрика) с заявками в этот день, даже пришлось вручную написать небольшой Python-скрипт. Визуализацию результатов можно сделать в дашборде BI-системы или комплексном инструменте аналитики (например, Google Data Studio).
Потоки данных. Анализ конверсии сайта
Зачем нужны DFD-диаграммы?
Аналитики используют BPMN и EPC-нотации для того, чтобы описывать логику выполнения бизнес-процесса. Это отличные инструменты, но они не позволяют структурно показать, из каких источников данные поступают, какими процессами преобразуются и куда направляются.
Обычно такие задачи возникают:
в проектах управления данными (Data Management)
при интеграции информационных систем
в проектах внедрения систем электронного документооборота
Диаграмма потоков данных позволяет описать движение и преобразование данных между внешними сущностями, хранилищами и процессами. Выходная информация одной внешней сущности или процесса является входной для другого процесса или сущности.
Три уровня проектирования DFD
Проектирование DFD-диаграмм охватывает 3 уровня абстракции:
Do'stlaringiz bilan baham: |
