Оптимизация системы управления качеством обслуживания с помощью DataOps
- Backend
- DevOps
- Apache Airflow
- DAG
- GitSync
- Apache Spark
- Apache Kafka
- Kubernetes
- GitLab
- CI/CD
У вас есть задача? Давайте обсудим!
О клиенте
Провайдер цифровых услуг входит в топ-3 операторов России. Обслуживает более 30 миллионов абонентов и предоставляет услуги интерактивного телевидения, широкополосного доступа в Интернет, мобильной связи и облачных платформ. Компания участвует в международных проектах по развитию телекоммуникационной инфраструктуры, включая транзитные маршруты между Азией и Европой.
О проекте
Для повышения уровня сервиса бизнес использует программу, которая помогает отслеживать все точки взаимодействия с пользователями, собирать и анализировать обратную связь, а также прогнозировать риск оттока клиентов на основе обращений, истории подключений и жалоб. Но с ростом объемов данных стали возникать проблемы: сведения поступали с задержками и дублировались.
Описание задачи
Чтобы устранить технические ограничения текущей системы и поддержать рост объема поведенческих данных, было принято решение внедрить подход DataOps. В рамках проекта требовалось:
- Стандартизировать и масштабировать пайплайны, включая потоки информации из веб-приложения, call-центра и CRM.
- Обеспечить прозрачную доставку данных в аналитические витрины и BI-инструменты с минимальными задержками.
- Внедрить контроль качества сведений, чтобы исключить дубли, пропуски и ошибки.
Реализация
После изучения требований к продукту и архитектуре инженеры RedLab приступили к оптимизации программы:
- Перенесли пайплайны обработки данных в отказоустойчивую среду на базе Kubernetes. Теперь система легко адаптируется к нагрузке.
- Настроили GitOps-репозитории и CI/CD-процессы для безопасного и контролируемого вывода изменений в прод.
- Внедрили Apache Kafka для потоковой передачи клиентских событий (жалобы, NPS, обращения) в режиме реального времени.
- Сделали версионирование конфигураций и метрик качества для отслеживания изменений на всех этапах. Это позволило отследить, когда и какие изменения повлияли на качество аналитики.
- Автоматизировали юнит- и интеграционные тесты пайплайнов: проверка на дубликаты, пропуски, нарушения SLA, что повысило стабильность и надежность информации.
- Настроили ETL/ELT-процессы. Сейчас бизнес имеет доступ к актуальной информации, точным отчетам и актуальным CX-метрикам.
- Выполнили шаблоны CI-тестов для бизнес-правил — аналитики могут самостоятельно проверять гипотезы без вмешательства разработчиков.
- Обеспечили сквозную прослеживаемость данных: от первичного события до визуализации в BI-системе.
Результат
• 40% снижение ручных проверок со стороны аналитиков.
• В 2 раза ускорение выявления «узких мест» в клиентском пути.
• 35% рост точности сегментации клиентов для персонализации предложений.
Переходите по ссылке, чтобы узнать об аутсорсинге ИТ-специалистов больше.
