Details

Данная работа посвящена исследованию методов и средств визуализации данных для мониторинга работы технической поддержки, а также разработке аналитической системы на базе BI-платформы. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Рассмотреть современные BI-платформы и особенности их применения в аналитических системах. 2. Провести анализ существующих процессов мониторинга технической поддержки в организации ООО «ИнфоТехСервис». 3. Выбрать BI-платформу для реализации аналитической системы и спроектировать ее архитектуру. 4. Разработать систему визуализации данных, включая подготовку данных, реализацию расчетных моделей и создание аналитического дашбор-да. 5. Оценить эффективность разработанного решения по временным, качественным и экономическим показателям. Работа проведена на базе ООО «ИнфоТехСервис», где собиралась значительная часть фактического материала: данные о заявках технической поддержки за 2025–2026 гг., показатели эффективности работы сотрудников, оценки удовлетворенности пользователей. Были проведены расчеты, показывающие наглядно, каким образом внедрение BI-системы влияет на скорость обработки заявок, соблюдение SLA и качество обслуживания. Анализ проводился методом математического моделирования с помощью языка DAX в среде Microsoft Power BI, оснащенного необходимыми инструментами для визуализации и расчета ключевых показателей. В результате была спроектирована и разработана система визуализации данных мониторинга технической поддержки. Проведена очистка и преобразование данных (ETL-процесс), построена звездообразная модель данных в Power BI. Разработаны эффективные аналитические дашборды для трех категорий пользователей: руководителя службы поддержки (сводные KPI, динамика, тепловая карта нагрузки), специалиста по анализу инцидентов (распре-деление по категориям, повторные обращения) и оперативного мониторинга (активные заявки, загрузка сотрудников). Оценена эффективность разработанного решения: сокращение времени подготовки отчетности на 96,2% (экономия 750 человеко-часов в год), снижение времени выявления нарушения SLA с 3-5 дней до 10-15 минут, снижение частоты ошибок в отчетах с 5-8% до менее 1%, прямой экономический эффект 274 тыс. рублей в год.

The given work is devoted to studying methods and tools of data visualiza-tion for technical support monitoring, as well as developing an analytical system based on a BI platform. The research set the following goals: 1. To review modern BI platforms and features of their application in an-alytical systems. 2. To analyze the existing monitoring processes of technical support in Infotechservice LLC. 3. To select a BI platform for the implementation of an analytical system and design its architecture. 4. To develop a data visualization system, including data preparation, implementation of calculation models and creation of analytical dashboard. 5. To evaluate the effectiveness of the developed solution by time, quali-ty and economic indicators. The work was fulfilled on the premises of Infotechservice LLC, which in-cluded collection of factual materials: data on technical support requests for 2025–2026, employee performance indicators, user satisfaction ratings. The calculations made during the research show how the implementation of a BI system affects the speed of request processing, SLA compliance and service quality. The analysis was conducted by the method of mathematical modeling using the DAX language in the Microsoft Power BI environment, equipped with the necessary tools for visualiza-tion and calculation of key indicators. The study resulted in the design and development of a data visualization sys-tem for technical support monitoring. Data cleaning and transformation (ETL pro-cess) were carried out, and a star schema data model was built in Power BI. Effec-tive analytical dashboards were developed for three user categories: the head of the technical support service (summary KPIs, dynamics, heat load map), the incident analysis specialist (distribution by category, repeat requests) and operational moni-toring (active requests, employee workload). The effectiveness of the developed so-lution was evaluated: reduction of reporting preparation time by 96.2% (saving 750 man-hours per year), reduction of SLA violation detection time from 3–5 days to 10–15 minutes, reduction of error frequency in reports from 5–8% to less than 1%, direct economic effect of 274 thousand rubles per year.