Тип проекта: B2B, веб-приложение и дрон-решение (DRONE/APP)
Краткое описание: Информационная система аэровоздушного контроля для цифровизации Дальневосточного федерального округа (ДФО). Система предназначена для обработки и анализа аэрофотоснимков, позволяя обнаруживать и подсчитывать численность лосося и сивуча, а также мониторить природные ресурсы и прогнозировать чрезвычайные ситуации.
Основные характеристики проекта
Цели и задачи:
Формирование полетных заданий
Координация полетов и движения групп
Создание отчетов по обнаруженным объектам
Обработка тысяч фотографий за один полет
Мониторинг природных и техногенных опасностей
Ключевые результаты (KPI):
Увеличение точности подсчета численности животных на 35%
Снижение времени на обработку данных на 50%
Повышение эффективности мониторинга природных ресурсов на 40%
Снижение затрат на мониторинг и отчетность на 30%
Моя роль и команда
Моя роль: Старший менеджер продукта
Основные обязанности:
Разработка долгосрочной стратегии развития продукта и уникальных торговых предложений
Внедрение и тестирование алгоритмов для анализа аэрофотоснимков
Проведение пользовательских исследований и сбор обратной связи
Разработка стратегии партнерства с государственными органами и научно-исследовательскими институтами
Улучшение пользовательского интерфейса и функционала платформы
Состав команды:
1 PM
3 разработчика
2 аналитика
1 тестировщик
Временные рамки и инструменты
Сроки: 2020 – 2024
Инструменты управления проектом:
Использование методологий Agile и Scrum
Jira для трекинга задач
Confluence для документирования
Slack для коммуникации
Figma для создания CJM и анализа взаимодействия с клиентами
Достижения и результаты
Успешные моменты:
Успешная интеграция системы с государственными структурами
Положительные отзывы от ВНИРО и других пользователей
Сокращение времени на создание отчетов на 45%
Привлечение 15 млн рублей в проект
Проблемы и их решения
Проблемы в области анализа аэрофотоснимков
Проблема: Высокие требования к точности анализа и обработки больших объемов данных.
Решение:
Разработка и внедрение алгоритмов для обработки и анализа аэрофотоснимков с высокой точностью.
Проведение многочисленных тестирований и улучшений алгоритмов для повышения их точности и эффективности.
Использование методов машинного обучения для автоматической классификации и подсчета объектов на снимках.
Проблема: Ограниченные вычислительные мощности для обработки больших объемов данных.
Решение:
Внедрение облачных вычислений для обработки и хранения больших объемов данных.
Оптимизация алгоритмов для повышения производительности и снижения времени обработки.
Использование распределенных вычислений для параллельной обработки данных.
Проблемы в разработке
Проблема: Интеграция множества функций в единую платформу с интуитивно понятным интерфейсом.
Решение:
Проведение подробных пользовательских исследований и создание CJM в Figma для анализа взаимодействия с клиентами.
Тесное сотрудничество с дизайнерами для разработки удобного и понятного интерфейса.
Постоянный сбор обратной связи от пользователей и итеративное улучшение интерфейса и функционала на основе этой информации.
Проблема: Поддержка стабильной работы платформы на различных устройствах и браузерах.
Решение:
Использование современных технологий веб-разработки для обеспечения кроссбраузерной совместимости.
Тщательное тестирование на различных устройствах и браузерах для выявления и устранения багов.
Внедрение автоматизированного тестирования для быстрого обнаружения проблем и снижения количества ошибок в коде.
Проблемы в общении с государственными органами и научно-исследовательскими институтами
Проблема: Строгие правила и стандарты отчетности.
Решение:
Организация демонстраций и презентаций, показывающих соответствие системы требованиям и стандартам.
Проведение пилотных проектов для получения реальных отзывов и рекомендаций.
Постоянное взаимодействие с государственными органами и научными институтами, обсуждение их потребностей и интеграция их предложений в продукт.
Проблема: Сложности в установлении и поддержании долгосрочных партнерских отношений.
Решение:
Разработка стратегии партнерства, включающей выгодные условия сотрудничества и бонусные программы для государственных органов и научных институтов.
Регулярное проведение встреч и семинаров для обмена опытом и обсуждения возможностей улучшения платформы.
Постоянная поддержка и обучение сотрудников государственных органов и научных институтов по использованию платформы.