Разобрать процесс
NSX / Кейсы / Lamoda AI

Case 03 / AI Analytics

Lamoda / Monte Carlo AI

Role: Product Owner / AI Analytics

ProblemДанные маркетплейса есть, но клиенту нужен устойчивый продукт для ежедневной диагностики
SolutionОтдельный read-only analytics product с canonical data layer и AI-диагностиками
My contributionArchitecture baseline, data contract, roadmap, client UI, infra isolation
Status / ResultProduct/MVP build: выделен отдельный клиентский контур Monte Carlo AI
01 / Задача

Клиенту недостаточно выгрузки или набора отчётов: нужен продукт, который регулярно получает данные Lamoda, хранит их в понятной канонической модели, показывает диагностические сигналы и остаётся доступным как отдельный клиентский сервис.

Отдельная задача — устойчивость. Клиентский продукт не должен зависеть от среды разработки, внутренних orchestration-инструментов или соседних проектов.

02 / Product flow

Сначала достоверные данные. Потом — AI-диагностики.

01Lamoda source

Получение seller-данных из доступного источника.

02Read-only connector

MVP сначала читает данные и не выполняет внешних изменений.

03Canonical storage

Единая модель хранения вместо логики, размазанной по UI.

04Data provenance

Source, record ID, tenant, business date, fetched_at и semantic type сохраняются вместе с данными.

05Diagnostics

Первый value slice — UI плюс ограниченный набор понятных диагностик.

06Client cabinet

Отдельный интерфейс под бренд Monte Carlo.

07 / RELEASE GATEPilot

Изменения production и внешние WRITE-действия проходят Human Gate.

08Advanced analytics

Более сложные сценарии добавляются только после стабильного data foundation.

03 / Архитектура

Development orchestration отдельно. Клиентский production — отдельно.

SourceLamoda seller data
ConnectorRead-only ingestion
CoreCanonical storage + provenance
ValueAI diagnostics
ClientMonte Carlo AI UI

Разработка может использовать AI Studio, orchestration и review-инструменты, но production-продукт не зависит от Master/Codex/Bridge или GitHub в runtime. Для клиентского доступа выделена самостоятельная инфраструктура и отдельный tunnel, чтобы соседние проекты не влияли на доступность.

04 / Мой вклад

Превратить аналитику в отдельный клиентский продукт.

  • Architecture Baseline v1 и границы production/runtime
  • Roadmap от connector до pilot и advanced analytics
  • Обязательный tenant_id и data provenance с MVP
  • Разделение read-only ingestion и будущих WRITE-действий
  • First value slice: UI + ограниченный набор диагностик
  • Переименование продукта под клиентский бренд Monte Carlo AI
  • Выделение отдельного Cloudflare Tunnel для клиентского контура
  • Human Gate для production release и внешних действий
05 / Result

Создана архитектура продукта, а не ещё один аналитический экран.

  • Клиентский сервис отделён от среды разработки и соседних проектов.
  • Data provenance встроен в модель данных с самого MVP.
  • Read-only первый этап снижает риск неконтролируемых внешних изменений.
  • UI и диагностики строятся поверх канонического хранилища, а не напрямую поверх источника.
  • Отдельный брендовый кабинет готовится как самостоятельный продуктовый контур.
Lamoda dataCanonical storageData provenancetenant_idAI diagnosticsClient cabinetCloudflare TunnelHuman Gate
Доступ

Live demo не публикуется: это клиентский контур. В кейсе показывается архитектура и продуктовый подход без раскрытия данных клиента.

Нужен отдельный AI-кабинет поверх ваших данных?Разобрать процесс ↗
Следующий уровень / возможное расширение

Аналитика + внутренний коммерческий контекст: к данным Lamoda можно подключить ассортиментную стратегию, брендбук, коммерческие документы и историю решений. Тогда система сможет не только показать, что изменилось в продажах, но и проверить предлагаемое действие против внутренних правил компании. Корпоративный AI ↗ · Executive AI ↗