Проект
Тестирование системы аналитики больших данных для ритейл-сектора, выполняющей:
- Прогнозирование спроса на товары с использованием ML-моделей
- Автоматическое формирование заказов поставщикам с применением AI и NLP технологий
- Обработку более 1 миллиона транзакций ежедневно
AI/ML-функционал
- Проверка точности прогнозов спроса путем сравнения с историческими данными за 5 лет
- Тестирование NLP-модуля для анализа email-переписки с поставщиками (распознавание 15+ параметров заказа)
- Валидация работы алгоритмов при сезонных колебаниях спроса
- Тестирование обработки edge-cases в коммерческих данных
Big Data-пайплайны
- Загрузка и обработка данных из 20+ источников (ERP-системы, CRM, API маркетплейсов)
- Формирование интерактивных отчетов в Tableau и Power BI
- Тестирование консистентности данных при преобразованиях
- Проверка работы ETL-процессов в условиях неполных данных
Интеграции
- Тестирование REST API для передачи данных в ERP-систему клиента
- Проверка системы алертов при обнаружении аномалий в данных
- Интеграция с системами мониторинга (Grafana, Prometheus)
- Тестирование механизмов восстановления после сбоев передачи данных
Результаты
- 98% точность прогнозов спроса (погрешность менее 2%)
- Снижение количества ложных срабатываний системы алертов на 70%
- Обеспечение стабильной обработки 1.5M+ записей ежедневно без потерь данных
- Обнаружение и устранение 9 уязвимостей в механизмах обработки персональных данных
- Сокращение времени формирования отчетов с 4 часов до 25 минут
Заключение
Комплексное тестирование AI/ML-платформы подтвердило ее надежность и точность в условиях реальных коммерческих нагрузок. Особое внимание было уделено валидации прогнозных моделей и устойчивости системы обработки больших данных. Полученные результаты позволяют ритейлеру полностью доверять автоматизированной системе управления цепочками поставок.