Одна из крупнейших ритейл-сетей России «Магнит» совместно с AI-компанией Napoleon IT продолжает создание системы прогнозирования и пополнения товаров (F&R). Главная цель проекта — создать и внедрить решение, которое закроет потребности ритейлера на ближайшие 10-15 лет. В этой статье директор по продукту «Napoleon AI-Driven Replenishment» Азамат Ниров и CTO программы проектов F&R в «Магнит» Михаил Гедзберг рассказывают о преимуществах инкрементального метода разработки и объясняют, почему его используют при создании новой системы.
Функциональная карта развития
Перед компанией «Магнит» стоит задача по созданию большой и сложной информационной системы. Давайте представим, что есть четкая картина финальной версии системы — словно это идеально функционирующий самолет. Есть представление о том, как он должен выглядеть и что должен уметь, но создание системы такого уровня займет несколько лет. Вместо этого объединенная команда Magnit Tech и Napoleon IT решила двигаться поэтапно, шаг за шагом, превращая функциональную карту в готовую систему, которая будет приносить ценность бизнесу на каждом этапе.
Сначала были сформированы требования для MVP — минимально жизнеспособной версии, напоминающей самолет с крыльями, колесами и двигателем, но пока без возможности взлететь. Этот этап является ключевым: он позволит «Магниту» запустить первую функциональность и начать тестировать гипотезы. Затем нужно сделать следующий шаг: пилотный проект. Это уже «первый полет», при ясной безветренной погоде, когда система начинает работать в реальных условиях, пусть и с ограниченным функционалом.
Например, на этапе подготовки к пилоту «Магнит» планирует охватить 20 SKU, один распределительный центр и 700 магазинов. В процессе пилотирования будет осуществляться постепенный рост ассортимента (до 5000 SKU) и больший охват (до 3000 магазинов). Постепенно система становится сложнее и мощнее. На каждом шаге бизнес ожидает получить дополнительную ценность: сначала 10%, затем 20%, потом 50%, и так далее, пока не достигнет 100% функционала к концу 2026 года.
«Ключевая идея подхода в том, что система начинает приносить пользу сразу, даже в базовой версии. Например, блок «расчета страхового запаса» включен как в MVP, так и в финальную карту. Однако в MVP его функционал урезан: всего 60% от всех требований. Всего же в MVP на данный момент содержится 100+ требований из 500 для полной функциональности. Таким образом, будет создан работающий инструмент, который можно развивать и уже использовать», — пояснил директор по продукту «Napoleon AI-Driven Replenishment» Азамат Ниров.
Инкрементальная разработка позволила команде идти от обратного: сначала описать конечную цель, выбрать самое критичное для запуска MVP. Затем шаг за шагом добавлять функциональность, чтобы прийти к полноценной версии продукта. Такой подход не ломает существующий бизнес, а напротив, помогает ему постепенно адаптироваться к изменениям, получая измеряемый эффект уже на ранних этапах.
Технологическая карта развития
Кроме развития функциональности на временной шкале, безусловно, необходимо видеть и управлять архитектурно-технологическим развитием продукта. Для лучшего понимания инкрементального подхода, можно представить себя водителем, который начинает свой путь на стареньком автомобиле «Жигули», а со временем пересаживается на Hyundai, затем — на Porsche, а потом — на болид «Формулы-1».
При каждой смене автомобиля приходится обновлять двигатель, коробку передач, тормоза, адаптируя их к новым условиям. Именно так команда подходит к разработке системы Forecasting & Replenishment (F&R). Шаг за шагом проходит модернизация не только функциональности, но и технологической архитектуры системы. Это является органической необходимостью, чтобы справляться с большими объемами данных и сложными бизнес процессами сети «Магнит».
Процесс создания технологической карты начался с детального анализа: как должны собираться данные, как они будут трансформироваться и выполняться распределенные расчеты, как информация будет отображаться для пользователя на экране, экспортироваться и корректироваться. Все эти аспекты потребовали создания ключевых технологических компонентов системы.
«Например, на нулевом этапе можно обойтись простым хранением данных, но по мере роста проекта появляются требования к быстрой доставке изменений данных, логическому их объединению, параллельным расчетам, сложной ролевой модели пользователей и автоматизации CI/CD процессов», — объяснил CTO программы проектов F&R в «Магнит» Михаил Гедзберг.
Чтобы понять, работает ли подход, проводятся различные этапы тестирования: регрессионное, функциональное, нагрузочное и приемочное.
В ходе проекта команда выявляет и устраняет узкие места в работе компонент, например, за счет формирования витрин, агрегации данных, дополнительных кэшей для ускорения доступа к данным. Плюс к этому команда полноценно проводит ревью и анализ кода на качество и безопасность с помощью инструментов GitLab, Sonar и AppScreener. Вот еще один пример: автоматизация тестирования, которая не была критичной на старте проекта, становится просто жизненно необходимой на следующих этапах.
Объединенное развитие платформы
Разработка платформы F&R требует не только внедрения новых функций, но и постоянной технологической адаптации. Если сосредоточиться только на функциональности, система «не вытянет по скорости», а если только на технологиях — бизнес останется без ожидаемого эффекта от внедрения.
Поэтому команда Magnit Tech и Napoleon IT реализует проект через инкременты: каждый квартальный релиз приносит новый функционал и одновременно улучшает технологическую основу. Такой подход хорошо иллюстрирует данная схема.
Этапы и преимущества подхода
Проект создания и внедрения системы F&R «Магнит» разбит на несколько релизов. В начале второго квартала 2025 года будет запущена MVP-версия, а затем начнется ежеквартальное добавление нового функционала. Первый распределительный центр выйдет на 100% готовность к 2026 году, после чего система будет масштабироваться на другие центры.
Для бизнеса инкрементальный подход дает следующие преимущества:
Ранние результаты — система начинает приносить бизнес-эффект, не дожидаясь окончания проекта.
Гибкость — бизнес получает гибкие инструменты управления, где бизнес-логика настраивается через параметры (например, уровень пополняемости или тайминги расчетов) и интерфейс, а не жестко заложена в коде.
Стоимость — внесение изменений обходятся дешевле.
Качество — благодаря движению итерациями и постоянным тестированием качество создаваемой системы повышается.
Обратная связь — внедрение улучшений в продукт за счет полученного опыта от реальных пользователей.
Каждый шаг делает систему F&R для «Магнита» мощным и гибким инструментом, который не только отвечает масштабам компании, но и создает задел на будущее. Это пример того, как инкрементальный подход позволяет развивать продукт, адаптируя его под растущие запросы и изменения в ритейл-бизнесе.