Документация Dashboard Качества

# Модель Данных Dashboard Качества
data_sources:
  test_management:
    system: "TestRail / Zephyr / qTest"
    metrics:
      - total_test_cases
      - executed_tests
      - pass_fail_rates
      - test_coverage
      - execution_time

  defect_tracking:
    system: "Jira / Azure DevOps"
    metrics:
      - defects_by_severity
      - defects_by_status
      - mean_time_to_resolution
      - defect_aging
      - reopened_defects

  automation:
    system: "Jenkins / GitHub Actions / GitLab CI"
    metrics:
      - automation_coverage
      - test_execution_time
      - flaky_test_rate
      - build_success_rate
      - pipeline_duration

  code_quality:
    system: "SonarQube / Code Climate"
    metrics:
      - code_coverage
      - technical_debt
      - code_smells
      - security_vulnerabilities
      - maintainability_index

  performance:
    system: "JMeter / k6 / New Relic"
    metrics:
      - response_times
      - throughput
      - error_rates
      - resource_utilization

data_refresh:
  real_time:
    - build_status
    - test_execution_progress
    - critical_defects

  hourly:
    - test_results
    - defect_metrics
    - automation_results

  daily:
    - code_coverage
    - technical_debt
    - trend_calculations

# Расчеты Эффективности Тестирования
def calculate_test_effectiveness():
    """
    Процент Обнаружения Дефектов (DDP)
    Измеряет, насколько эффективно тестирование находит дефекты
    """
    defects_found_testing = 85
    total_defects = 100  # Включая дефекты в продакшене
    ddp = (defects_found_testing / total_defects) * 100
    # Цель: > 90%

    """
    Эффективность Тест-Кейсов
    Процент тест-кейсов, которые нашли хотя бы один дефект
    """
    test_cases_found_defects = 45
    total_test_cases_executed = 200
    tce = (test_cases_found_defects / total_test_cases_executed) * 100
    # Цель: 20-30% (баланс между тщательностью и эффективностью)

    """
    Эффективность Устранения Дефектов (DRE)
    Соотношение дефектов, найденных до релиза, к общему числу дефектов
    """
    defects_found_pre_release = 95
    total_defects_including_production = 100
    dre = (defects_found_pre_release / total_defects_including_production) * 100
    # Цель: > 95%

    return {
        'defect_detection_percentage': ddp,
        'test_case_effectiveness': tce,
        'defect_removal_efficiency': dre
    }

# KPI Покрытия Тестирования
def calculate_coverage_metrics():
    """
    Покрытие Требований
    Процент требований с связанными тест-кейсами
    """
    requirements_with_tests = 145
    total_requirements = 150
    requirement_coverage = (requirements_with_tests / total_requirements) * 100
    # Цель: 100%

    """
    Покрытие Автоматизации
    Процент тест-кейсов, которые автоматизированы
    """
    automated_tests = 600
    total_test_cases = 1000
    automation_coverage = (automated_tests / total_test_cases) * 100
    # Цель: > 70% для регрессии

    """
    Покрытие Кода
    Процент кода, охваченного автоматизированными тестами
    """
    covered_lines = 8500
    total_lines = 10000
    code_coverage = (covered_lines / total_lines) * 100
    # Цель: > 80%

    return {
        'requirement_coverage': requirement_coverage,
        'automation_coverage': automation_coverage,
        'code_coverage': code_coverage
    }

# KPI Трендов Качества
def calculate_quality_trends():
    """
    Плотность Дефектов
    Количество дефектов на 1000 строк кода
    """
    total_defects = 50
    kloc = 10  # Тысячи строк кода
    defect_density = total_defects / kloc
    # Цель: < 5 дефектов на KLOC

    """
    Утечка Дефектов
    Процент дефектов, найденных в продакшене vs общее количество
    """
    production_defects = 5
    total_defects = 100
    defect_leakage = (production_defects / total_defects) * 100
    # Цель: < 5%

    """
    Скорость Тестирования
    Количество выполненных тест-кейсов в день
    """
    tests_executed_week = 1400
    working_days = 5
    test_velocity = tests_executed_week / working_days
    # Цель: Стабильный или растущий тренд

    return {
        'defect_density': defect_density,
        'defect_leakage': defect_leakage,
        'test_velocity': test_velocity
    }

// Метрики Выполнения Тестов
const executionMetrics = {
  // Процент Прохождения Тестов
  passRate: (passedTests, totalTests) => {
    return (passedTests / totalTests) * 100;
    // Цель: > 95% для регрессионных наборов
  },

  // Время Выполнения Тестов
  executionEfficiency: (currentTime, baselineTime) => {
    const improvement = ((baselineTime - currentTime) / baselineTime) * 100;
    return improvement;
    // Цель: Положительный тренд (уменьшающееся время)
  },

  // Частота Нестабильных Тестов
  flakyRate: (flakyTests, totalAutomatedTests) => {
    return (flakyTests / totalAutomatedTests) * 100;
    // Цель: < 2%
  },

  // ROI Автоматизации
  automationROI: (manualTime, automatedTime, maintenanceTime) => {
    const timeSaved = manualTime - automatedTime - maintenanceTime;
    const roi = (timeSaved / automatedTime) * 100;
    return roi;
    // Цель: > 200%
  }
};

// Использование Ресурсов
const resourceMetrics = {
  // Использование Тестового Окружения
  environmentUtilization: (hoursUsed, hoursAvailable) => {
    return (hoursUsed / hoursAvailable) * 100;
    // Цель: 70-85% (не слишком высоко для гибкости)
  },

  // Продуктивность Тестировщика
  testerProductivity: (testsCasesExecuted, testers, days) => {
    return testsCasesExecuted / (testers * days);
    // Бенчмарк: Отслеживать тренд, сравнивать с историческим средним
  }
};

# Конфигурация Tableau
tableau_dashboard:
  advantages:
    - Мощные возможности визуализации
    - Отлично для сложных связей данных
    - Сильная поддержка мобильных устройств
    - Безопасность корпоративного уровня

  use_cases:
    - Исполнительные дашборды
    - Межпроектная аналитика
    - Предиктивная аналитика качества

  data_connections:
    - Jira (JDBC коннектор)
    - TestRail (REST API)
    - Jenkins (Blue Ocean API)
    - PostgreSQL (прямое подключение)

  estimated_setup: "2-3 недели"
  licensing: "$70/пользователь/месяц (лицензия Creator)"

# Конфигурация Power BI
power_bi_dashboard:
  advantages:
    - Глубокая интеграция с экосистемой Microsoft
    - Экономичный для пользователей Office 365
    - Обновление данных в реальном времени
    - Запросы на естественном языке

  use_cases:
    - Интеграция Azure DevOps
    - Среды Office 365
    - Бюджетосознательные внедрения

  data_connections:
    - Azure DevOps (нативный)
    - Jira (REST API)
    - Импорт Excel/CSV
    - SQL Server (прямой)

  estimated_setup: "1-2 недели"
  licensing: "$10/пользователь/месяц (лицензия Pro)"

# Конфигурация Grafana
grafana_dashboard:
  advantages:
    - Открытый исходный код (бесплатно)
    - Отлично для данных временных рядов
    - Возможности оповещений
    - Экосистема плагинов

  use_cases:
    - Мониторинг в реальном времени
    - Метрики пайплайнов CI/CD
    - Дашборды тестирования производительности
    - Дашборды технических команд

  data_sources:
    - Prometheus
    - InfluxDB
    - Elasticsearch
    - PostgreSQL
    - MySQL

  estimated_setup: "1 неделя"
  licensing: "Бесплатно (открытый исходный код)"

// Архитектура Компонентов Dashboard Качества
import React from 'react';
import { LineChart, BarChart, PieChart, Gauge } from 'recharts';

const QualityDashboard = () => {
  // Хуки получения данных
  const { testMetrics } = useTestMetrics();
  const { defectData } = useDefectData();
  const { automationStats } = useAutomationStats();

  return (
    <DashboardLayout>
      {/* Секция Исполнительного Резюме */}
      <Section title="Обзор Качества">
        <MetricCard
          title="Общая Оценка Качества"
          value={calculateQualityScore()}
          trend="up"
          target={85}
        />
        <MetricCard
          title="Уверенность в Релизе"
          value={releaseConfidenceScore}
          threshold="high"
        />
        <MetricCard
          title="Критические Дефекты"
          value={criticalDefectCount}
          alert={criticalDefectCount > 0}
        />
      </Section>

      {/* Секция Выполнения Тестов */}
      <Section title="Выполнение Тестов">
        <LineChart
          data={testMetrics.executionTrend}
          title="Ежедневное Выполнение Тестов"
          xAxis="date"
          yAxis="count"
        />
        <PieChart
          data={testMetrics.resultDistribution}
          title="Распределение Результатов Тестов"
        />
      </Section>

      {/* Секция Анализа Дефектов */}
      <Section title="Метрики Дефектов">
        <BarChart
          data={defectData.bySeverity}
          title="Дефекты по Серьезности"
          stacked={true}
        />
        <Gauge
          value={defectData.mttr}
          title="Среднее Время Устранения"
          target={5}
          unit="дней"
        />
      </Section>

      {/* Секция Здоровья Автоматизации */}
      <Section title="Автоматизация">
        <ProgressBar
          value={automationStats.coverage}
          title="Покрытие Автоматизации"
          target={70}
        />
        <TrendIndicator
          current={automationStats.flakyRate}
          previous={automationStats.previousFlakyRate}
          title="Частота Нестабильных Тестов"
          inverted={true}
        />
      </Section>
    </DashboardLayout>
  );
};

// Расчет Оценки Качества
const calculateQualityScore = () => {
  const weights = {
    testCoverage: 0.25,
    defectRate: 0.30,
    automationHealth: 0.20,
    codeQuality: 0.25
  };

  const scores = {
    testCoverage: normalizeScore(testCoveragePercent, 100),
    defectRate: normalizeScore(100 - defectDensity, 100),
    automationHealth: normalizeScore(automationCoverage, 100),
    codeQuality: normalizeScore(codeQualityScore, 100)
  };

  const weightedScore = Object.keys(weights).reduce((total, key) => {
    return total + (scores[key] * weights[key]);
  }, 0);

  return Math.round(weightedScore);
};

# Интеграция API TestRail
import requests
from datetime import datetime, timedelta

class TestRailIntegration:
    def __init__(self, base_url, username, api_key):
        self.base_url = base_url
        self.auth = (username, api_key)
        self.headers = {'Content-Type': 'application/json'}

    def get_test_metrics(self, project_id, days=30):
        """Получить метрики выполнения для дашборда"""
        end_date = datetime.now()
        start_date = end_date - timedelta(days=days)

        # Получить тестовые прогоны
        runs = self._api_call(f'get_runs/{project_id}')

        metrics = {
            'total_tests': 0,
            'passed': 0,
            'failed': 0,
            'blocked': 0,
            'retest': 0,
            'execution_time': 0,
            'daily_trend': []
        }

        for run in runs:
            # Фильтр по диапазону дат
            created = datetime.fromtimestamp(run['created_on'])
            if start_date <= created <= end_date:
                # Получить результаты для этого прогона
                results = self._api_call(f'get_results_for_run/{run["id"]}')

                for result in results:
                    metrics['total_tests'] += 1
                    status_id = result['status_id']

                    if status_id == 1:  # Passed
                        metrics['passed'] += 1
                    elif status_id == 5:  # Failed
                        metrics['failed'] += 1
                    elif status_id == 2:  # Blocked
                        metrics['blocked'] += 1
                    elif status_id == 4:  # Retest
                        metrics['retest'] += 1

                    if result.get('elapsed'):
                        metrics['execution_time'] += int(result['elapsed'])

        # Рассчитать процент прохождения
        if metrics['total_tests'] > 0:
            metrics['pass_rate'] = (metrics['passed'] / metrics['total_tests']) * 100

        return metrics

    def _api_call(self, endpoint):
        """Выполнить API вызов к TestRail"""
        url = f"{self.base_url}/index.php?/api/v2/{endpoint}"
        response = requests.get(url, auth=self.auth, headers=self.headers)
        response.raise_for_status()
        return response.json()

// Интеграция API Jira для Метрик Дефектов
const axios = require('axios');

class JiraIntegration {
  constructor(baseUrl, email, apiToken) {
    this.baseUrl = baseUrl;
    this.auth = Buffer.from(`${email}:${apiToken}`).toString('base64');
  }

  async getDefectMetrics(projectKey, days = 30) {
    const jql = `project = ${projectKey} AND type = Bug AND created >= -${days}d`;

    const response = await axios.get(
      `${this.baseUrl}/rest/api/3/search`,
      {
        params: {
          jql: jql,
          fields: 'priority,status,created,resolutiondate,resolution',
          maxResults: 1000
        },
        headers: {
          'Authorization': `Basic ${this.auth}`,
          'Content-Type': 'application/json'
        }
      }
    );

    const defects = response.data.issues;

    return {
      total: defects.length,
      bySeverity: this.groupBySeverity(defects),
      byStatus: this.groupByStatus(defects),
      avgResolutionTime: this.calculateAvgResolutionTime(defects),
      openDefectAge: this.calculateDefectAge(defects),
      trendData: this.calculateDailyTrend(defects, days)
    };
  }

  groupBySeverity(defects) {
    return defects.reduce((acc, defect) => {
      const priority = defect.fields.priority.name;
      acc[priority] = (acc[priority] || 0) + 1;
      return acc;
    }, {});
  }

  calculateAvgResolutionTime(defects) {
    const resolvedDefects = defects.filter(d => d.fields.resolutiondate);

    if (resolvedDefects.length === 0) return 0;

    const totalTime = resolvedDefects.reduce((sum, defect) => {
      const created = new Date(defect.fields.created);
      const resolved = new Date(defect.fields.resolutiondate);
      const diffDays = (resolved - created) / (1000 * 60 * 60 * 24);
      return sum + diffDays;
    }, 0);

    return (totalTime / resolvedDefects.length).toFixed(2);
  }
}

# Конфигурация Интеграции Jenkins
jenkins_dashboard:
  data_collection:
    method: "Blue Ocean REST API"
    endpoints:
      - /blue/rest/organizations/jenkins/pipelines/
      - /blue/rest/organizations/jenkins/pipelines/{pipeline}/runs/
      - /blue/rest/organizations/jenkins/pipelines/{pipeline}/branches/

  metrics_extracted:
    build_metrics:
      - build_status (SUCCESS/FAILURE/UNSTABLE)
      - build_duration
      - build_timestamp
      - commit_id
      - branch_name

    test_metrics:
      - total_tests
      - passed_tests
      - failed_tests
      - skipped_tests
      - test_duration
      - test_report_url

    quality_gates:
      - code_coverage_percentage
      - sonar_quality_gate_status
      - security_scan_results

  refresh_rate: "Каждые 5 минут"

  webhook_integration:
    endpoint: "/api/jenkins-webhook"
    events:
      - build_started
      - build_completed
      - build_failed
    action: "Триггер обновления дашборда в реальном времени"

# Система Конфигурации Оповещений
class AlertConfiguration:
    def __init__(self):
        self.alerts = {
            'critical_defects': {
                'condition': 'critical_defect_count > 0',
                'severity': 'CRITICAL',
                'channels': ['slack', 'email', 'pagerduty'],
                'recipients': ['qa-lead', 'engineering-manager', 'product-owner'],
                'message_template': '''
                    КРИТИЧЕСКОЕ ОПОВЕЩЕНИЕ: Новый Критический Дефект

                    Проект: {project_name}
                    ID Дефекта: {defect_id}
                    Описание: {defect_summary}
                    Найден в: {environment}

                    Требуется Действие: Немедленная триаж необходима
                    Dashboard: {dashboard_url}
                '''
            },

            'build_failure_streak': {
                'condition': 'consecutive_failed_builds >= 3',
                'severity': 'HIGH',
                'channels': ['slack', 'email'],
                'recipients': ['qa-team', 'dev-team'],
                'message_template': '''
                    Оповещение о Стабильности Сборки

                    {consecutive_failed_builds} последовательных сбоев сборки обнаружено
                    Pipeline: {pipeline_name}
                    Последняя успешная сборка: {last_success_time}

                    Недавние сбои:
                    {failure_summary}

                    Dashboard: {dashboard_url}
                '''
            },

            'flaky_test_threshold': {
                'condition': 'flaky_test_rate > 5',
                'severity': 'MEDIUM',
                'channels': ['slack'],
                'recipients': ['qa-automation-team'],
                'message_template': '''
                    Оповещение о Нестабильных Тестах

                    Текущая частота нестабильных тестов: {flaky_test_rate}%
                    Порог: 5%

                    Наиболее нестабильные тесты:
                    {flaky_test_list}

                    Действие: Проверить и стабилизировать тесты
                    Dashboard: {dashboard_url}
                '''
            },

            'test_coverage_drop': {
                'condition': 'coverage_change < -5',
                'severity': 'MEDIUM',
                'channels': ['slack'],
                'recipients': ['qa-lead'],
                'message_template': '''
                    Оповещение о Снижении Покрытия

                    Покрытие снизилось на {coverage_change}%
                    Предыдущее: {previous_coverage}%
                    Текущее: {current_coverage}%

                    Затронутые области:
                    {coverage_details}

                    Dashboard: {dashboard_url}
                '''
            },

            'defect_aging': {
                'condition': 'high_priority_defects_open > 5 AND avg_age > 7',
                'severity': 'MEDIUM',
                'channels': ['email'],
                'recipients': ['qa-lead', 'engineering-manager'],
                'frequency': 'daily_digest',
                'message_template': '''
                    Ежедневный Отчет о Старении Дефектов

                    Высокоприоритетные дефекты за пределами порога:

                    Количество: {high_priority_count}
                    Средний возраст: {avg_age} дней
                    Самый старый дефект: {oldest_defect_id} ({oldest_defect_age} дней)

                    Действие: Приоритизировать устранение
                    Dashboard: {dashboard_url}
                '''
            },

            'release_readiness': {
                'condition': 'release_date < 3 AND quality_score < 85',
                'severity': 'HIGH',
                'channels': ['slack', 'email'],
                'recipients': ['qa-lead', 'product-owner', 'release-manager'],
                'message_template': '''
                    Оповещение о Готовности к Релизу

                    Релиз: {release_name}
                    Запланирован: {release_date}
                    Дней до релиза: {days_until_release}

                    Оценка Качества: {quality_score}% (Цель: 85%)

                    Блокеры:
                    - Открытые критические дефекты: {critical_count}
                    - Покрытие тестов: {test_coverage}% (Цель: 90%)
                    - Проваленные тест-кейсы: {failed_tests}

                    Dashboard: {dashboard_url}
                '''
            }
        }

    def evaluate_alerts(self, metrics):
        """Оценить все условия оповещений и запустить уведомления"""
        triggered_alerts = []

        for alert_name, config in self.alerts.items():
            if self._evaluate_condition(config['condition'], metrics):
                triggered_alerts.append({
                    'name': alert_name,
                    'severity': config['severity'],
                    'message': self._format_message(config['message_template'], metrics)
                })

                self._send_notifications(
                    config['channels'],
                    config['recipients'],
                    config['message_template'],
                    metrics
                )

        return triggered_alerts

// Многоканальная Система Уведомлений
class NotificationService {
  constructor(config) {
    this.slack = new SlackClient(config.slackWebhook);
    this.email = new EmailClient(config.smtpConfig);
    this.pagerduty = new PagerDutyClient(config.pagerdutyKey);
    this.teams = new TeamsClient(config.teamsWebhook);
  }

  async send(alert, channels, recipients) {
    const promises = channels.map(channel => {
      switch(channel) {
        case 'slack':
          return this.sendSlack(alert, recipients);
        case 'email':
          return this.sendEmail(alert, recipients);
        case 'pagerduty':
          return this.sendPagerDuty(alert);
        case 'teams':
          return this.sendTeams(alert, recipients);
        default:
          console.warn(`Неизвестный канал: ${channel}`);
      }
    });

    return Promise.all(promises);
  }

  async sendSlack(alert, recipients) {
    const color = this.getSeverityColor(alert.severity);
    const channelMentions = recipients
      .map(r => this.getSlackMention(r))
      .join(' ');

    return this.slack.send({
      text: `${channelMentions} Оповещение о Качестве`,
      attachments: [{
        color: color,
        title: alert.title,
        text: alert.message,
        fields: [
          { title: 'Серьезность', value: alert.severity, short: true },
          { title: 'Время', value: new Date().toISOString(), short: true }
        ],
        actions: [
          {
            type: 'button',
            text: 'Смотреть Dashboard',
            url: alert.dashboardUrl
          },
          {
            type: 'button',
            text: 'Подтвердить',
            url: alert.ackUrl
          }
        ]
      }]
    });
  }

  getSeverityColor(severity) {
    const colors = {
      'CRITICAL': '#ff0000',
      'HIGH': '#ff6600',
      'MEDIUM': '#ffcc00',
      'LOW': '#00cc00'
    };
    return colors[severity] || '#808080';
  }
}

## Чеклист Требований Dashboard

### Интервью со Стейкхолдерами
- [ ] Идентифицировать все группы стейкхолдеров
- [ ] Провести индивидуальные интервью (30-45 мин каждое)
- [ ] Задокументировать ключевые вопросы, на которые нужны ответы
- [ ] Приоритизировать метрики по ценности для стейкхолдеров
- [ ] Определить требования к частоте обновления

### Инвентаризация Источников Данных
- [ ] Перечислить все существующие источники данных о качестве
- [ ] Задокументировать доступность API и аутентификацию
- [ ] Проверить качество и полноту данных
- [ ] Выявить пробелы в данных, требующие новой инструментации
- [ ] Сопоставить связи и зависимости данных

### Технические Требования
- [ ] Требования к доступу пользователей (SSO, RBAC)
- [ ] Требования к производительности (время загрузки, concurrent users)
- [ ] Потребности в мобильной доступности
- [ ] Требования к интеграции с существующими инструментами
- [ ] Требования по соблюдению безопасности и регуляций

### Критерии Успеха
- [ ] Определить измеримые метрики принятия
- [ ] Установить базовую линию для сравнения
- [ ] Установить цели использования дашборда
- [ ] Определить KPI улучшения качества
- [ ] Спланировать механизм сбора обратной связи

## Принципы Проектирования

1. **Иерархия Информации**
   - Наиболее критичные метрики показаны выделенно
   - Возможность детализации для подробностей
   - Контекстная информация при наведении/клике

2. **Визуальный Дизайн**
   - Согласованная цветовая схема (красный=плохо, зеленый=хорошо, янтарный=предупреждение)
   - Подходящие типы графиков для данных
   - Минимум беспорядка, максимум инсайтов
   - Адаптивная верстка для всех устройств

3. **Производительность**
   - Время загрузки < 3 секунд
   - Инкрементальная загрузка для больших наборов данных
   - Стратегия кеширования для статических данных
   - Ленивая загрузка для детальных представлений

4. **Доступность**
   - Палитра, дружественная для дальтоников
   - Совместимость со screen readers
   - Поддержка навигации с клавиатуры
   - Опция режима высокого контраста

# ETL Pipeline для Данных Dashboard
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'qa-team',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2025, 1, 1),
    'email_on_failure': True,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 2,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

dag = DAG(
    'quality_dashboard_etl',
    default_args=default_args,
    description='ETL pipeline для дашборда качества',
    schedule_interval='*/15 * * * *',  # Каждые 15 минут
    catchup=False
)

# Задачи извлечения
extract_testrail = PythonOperator(
    task_id='extract_testrail_data',
    python_callable=extract_from_testrail,
    dag=dag
)

extract_jira = PythonOperator(
    task_id='extract_jira_data',
    python_callable=extract_from_jira,
    dag=dag
)

extract_jenkins = PythonOperator(
    task_id='extract_jenkins_data',
    python_callable=extract_from_jenkins,
    dag=dag
)

# Задача трансформации
transform_data = PythonOperator(
    task_id='transform_metrics',
    python_callable=transform_and_calculate_metrics,
    dag=dag
)

# Задача загрузки
load_data = PythonOperator(
    task_id='load_to_dashboard_db',
    python_callable=load_to_database,
    dag=dag
)

# Определить зависимости
[extract_testrail, extract_jira, extract_jenkins] >> transform_data >> load_data

## Чеклист Тестирования Dashboard

### Точность Данных
- [ ] Проверить расчеты метрик против исходных систем
- [ ] Протестировать граничные случаи (нулевые значения, null данные)
- [ ] Валидировать агрегации и сворачивания
- [ ] Сверить тренды с историческими данными
- [ ] Протестировать механизмы обновления данных

### Функциональное Тестирование
- [ ] Протестировать все фильтры и взаимодействия
- [ ] Проверить функциональность детализации
- [ ] Протестировать функции экспорта
- [ ] Валидировать триггеры оповещений
- [ ] Проверить представления на основе разрешений

### Тестирование Производительности
- [ ] Время загрузки с полным набором данных
- [ ] Емкость одновременных пользователей
- [ ] Проверка оптимизации запросов
- [ ] Тестирование производительности на мобильных устройствах
- [ ] Сценарии сетевой задержки

### Приемочное Тестирование Пользователей
- [ ] Прохождение с каждой группой стейкхолдеров
- [ ] Сбор отзывов об удобстве использования
- [ ] Проверка выполнения всех требований
- [ ] Документирование запросов на улучшения
- [ ] Утверждение ключевых стейкхолдеров

## План Поддержки Dashboard

### Ежедневно
- [ ] Мониторить статус обновления данных
- [ ] Проверять ложные срабатывания оповещений
- [ ] Просматривать аналитику использования
- [ ] Обрабатывать проблемы, сообщенные пользователями

### Еженедельно
- [ ] Проверять тренды метрик на аномалии
- [ ] Анализировать паттерны использования дашборда
- [ ] Обновлять документацию при необходимости
- [ ] Синхронизация команды по обнаруженным инсайтам

### Ежемесячно
- [ ] Сессия обратной связи со стейкхолдерами
- [ ] Обзор оптимизации производительности
- [ ] Оценка запросов на новые метрики
- [ ] Обновление порогов оповещений на основе трендов
- [ ] Проверка и архивирование старых дашбордов

### Ежеквартально
- [ ] Всесторонняя проверка дашборда
- [ ] Анализ ROI (сэкономленное время, предотвращенные проблемы)
- [ ] Оценка технологического стека
- [ ] Обновление обучения для пользователей
- [ ] Стратегическое планирование на следующий квартал