Детальная информация
| Название | Повышение эффективности процесса внесения изменений в ИТ-инфраструктуру на основе аналитических записок: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_04 «ИТ - инфраструктура предприятия» = Improving the efficiency of the IT infrastructure change management process based on analytical notes |
|---|---|
| Авторы | Поливанова Алина Андреевна |
| Научный руководитель | Дробинцев Павел Дмитриевич |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2026 |
| Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
| Язык | Русский |
| Уровень высшего образования | Магистратура |
| Код специальности ФГОС | 09.04.04 |
| Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
| Права доступа | Текст не доступен в соответствии с распоряжением СПбПУ от 13.06.2017 г. № 91 |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | ru\spstu\vkr\45488 |
| Дата создания записи | 10.09.2026 |
Выпускная квалификационная работа посвящена разработке веб-ресурса для автоматизации подготовки, проверки и согласования аналитических записок (АЗ) в ПАО «Газпром нефть». В работе проведён анализ текущего процесса подготовки АЗ, выявлены основные проблемы существующего подхода, основанного на использовании статических шаблонов Microsoft Word и Excel. Проведён сравнительный анализ четырёх альтернативных подходов к автоматизации заполнения АЗ. На основе результатов сравнения обоснован выбор веб-ресурса как наиболее эффективного инструмента оптимизации. Сформулированы функциональные и нефункциональные требования к разрабатываемому решению, а также обоснован выбор технологического стека. Реализован MVP веб-ресурса AZ-Portal, поддерживающий четыре типа аналитических записок. Проведено комплексное тестирование разработанного решения. Сравнительный анализ с традиционным подходом показал сокращение времени заполнения заявки на 66,7%, снижение количества ошибок на 87,5%, ускорение процесса согласования на 76% и повышение удовлетворённости пользователей на 64%. Разработанный веб-ресурс AZ-Portal подтвердил свою эффективность и может быть рекомендован к внедрению в ИТ-инфраструктуру ПАО «Газпром нефть» для автоматизации процесса подготовки аналитических записок. Предлагаемый метод в 3–4 раза эффективнее использования статических шаблонов MS Office по времени заполнения и позволяет сократить количество ошибок в 8-9 раз.
The final qualifying work is devoted to the development of a web resource for automating the preparation, verification and approval of analytical notes (AN) at Gazprom Neft PJSC. The study analyzes the current process of preparing analytical notes and identifies the main problems of the existing approach based on static Microsoft Word and Excel templates. A comparative analysis of four alternative approaches to automating the completion of analytical notes was carried out. Based on the comparison results, the choice of a web resource as the most effective optimization tool is justified. Functional and non-functional requirements for the developed solution are formulated, and the choice of technology stack is justified. The MVP of the AZ-Portal web resource, supporting four types of analytical notes, has been implemented. Comprehensive testing of the developed solution was carried out. A comparative analysis with the traditional approach showed a 66.7% reduction in application completion time, an 87.5% reduction in the number of errors, a 76% acceleration of the approval process, and a 64% increase in user satisfaction. The developed AZ-Portal web resource has confirmed its effectiveness and can be recommended for implementation into the IT infrastructure of Gazprom Neft PJSC for automating the preparation of analytical notes. The proposed method is 3-4 times more efficient than using static MS Office templates in terms of completion time and 8-9 times more efficient in terms of the number of errors.