Сценарии и функциональность
Сбор и анализ обратной связи
- Сбор вопросов и комментариев сотрудников в течение года через интегрированные каналы (внутренние формы, чаты, HR-системы)
- Хранение данных с привязкой к времени, подразделению и теме
Прогнозирование и приоритизация
- Автоматический анализ данных с выделением тем с высоким резонансом и риском негативной реакции
- Прогнозирование до 15 наиболее вероятных вопросов для прямой линии с оценкой интереса и потенциального недовольства
- Рекомендации топ-менеджменту по приоритетам обсуждения
Прозрачность и доверие
- Отображение логики приоритизации (на основе анализа, частоты, эмоций, HR-метрик) для сотрудников
- Возможность просмотра «топ-10» обсуждаемых тем и статуса их рассмотрения
Дополнительные возможности
- Реальный анализ настроений через NLP в корпоративных коммуникациях
- Интеграция с HR-аналитикой для выявления скрытых проблем (вовлечённость, текучесть)
- Мониторинг упоминаний компании в соцсетях для расширения контекста настроений
Интеграции и данные
Интеграции и данные
- Интеграция с HR-системами (например, 1С:ЗУП, SAP SuccessFactors) для получения метрик вовлечённости, удовлетворённости и текучести кадров
- Подключение к внутренним каналам коммуникации (Slack, Microsoft Teams, корпоративные чаты) для сбора и анализа текстовых сообщений в реальном времени
- API-интерфейс для загрузки обратной связи из внешних форм и опросов (Google Forms, Typeform, внутренние порталы)
- Интеграция с социальными сетями (LinkedIn, Telegram, VK) через API для мониторинга публичных упоминаний компании и анализа тональности
- Централизованное хранилище данных (Data Lake) с хранением: текста вопросов, метаданных (подразделение, дата, автор), NLP-анализа (тональность, ключевые темы), HR-метрик и прогнозов ML-модели
Технические ограничения
Технические ограничения
Стек и инфраструктура
- Обязательное использование Python для ML/NLP-моделей и ETL-процессов
- Хранилище данных — централизованный Data Lake на базе Apache Parquet в облаке (AWS S3 или аналог)
- Backend: REST API на FastAPI или Django REST Framework
- Frontend: React/Vue.js с поддержкой SSR для SEO и производительности
Безопасность и соответствие
- Все данные сотрудников — персональные, обработка по ФЗ-152; шифрование на уровне хранилища и передачи (TLS 1.3+)
- Доступ к системе — через SSO (OAuth 2.0 / SAML) с ролевой моделью (администратор, HR, топ-менеджмент, аналитик)
- Аудит всех действий пользователей с логированием и хранением не менее 12 месяцев
Производительность и сроки
- Ответ API — не более 2 секунд при нагрузке до 1000 запросов/мин
- Обработка новых данных (NLP, ML) — не более 5 минут после поступления
- MVP с базовым прогнозированием и интеграцией HR-систем — не позднее 4 месяцев с даты старта
Платформы и браузеры
- Поддержка современных браузеров: Chrome, Firefox, Safari (последние 2 версии), Edge
- Адаптивный интерфейс для десктопа и планшетов (не ниже 768px)
- Интеграции с Slack, MS Teams, 1С:ЗУП, SAP SuccessFactors — через официальные API с поддержкой OAuth
Качество и приемка
Качество и приемка
Критерии готовности фичи
- Фича считается завершённой, если реализована полная цепочка: сбор данных → анализ → прогноз → визуализация с прозрачной логикой приоритизации
- Все интеграционные точки (HR-системы, чаты, соцсети) протестированы на работоспособность и безопасность
- ML/NLP-модели прошли валидацию на исторических данных с точностью не ниже 80% по ключевым метрикам
Базовые проверки
- Интерфейс адаптирован под десктоп и планшеты (от 768px), без потери функциональности
- Все пользовательские сценарии (просмотр топ-тем, фильтрация, экспорт) работают без ошибок
- Логи аудита фиксируют действия пользователей, шифрование данных соответствует ФЗ-152
Условия приемки
- Система стабильно обрабатывает до 1000 запросов/мин с задержкой API ≤ 2 сек
- Обработка новых данных (анализ, прогноз) занимает не более 5 минут
- Предоставлен отчёт по тестированию: unit, интеграционные, нагрузочные, UAT с участием HR и топ-менеджмента