Розробка веборієнтованої системи збору та аналізу користувацьких подій з гнучкою моделлю даних

Abstract

Об’єкт дослідження – процес проєктування та розробки веборієнтованої аналітичної системи для збору, зберігання й обробки користувацьких подій клієнтських застосунків з обчисленням ключових продуктових метрик активності аудиторії, утримання, конверсії та виявленням статистичних аномалій у поведінкових даних. Мета роботи – створення веборієнтованої аналітичної системи, яка дозволяє клієнтським застосункам надсилати дані про дії своїх користувачів та отримувати обчислені аналітичні показники через зручний REST-інтерфейс. Система забезпечує надійне зберігання подій, високу швидкодію обробки запитів та підтримку сучасних стандартів безпеки відповідно до потреб розробників продуктових команд. У роботі розглянуто сучасні підходи до побудови веборієнтованих аналітичних систем та методи обробки великих обсягів поведінкових даних в умовах цифрової економіки. Проведено огляд існуючих рішень, здійснено аналіз переваг і обмежень популярних аналітичних систем (Google Analytics, Mixpanel, Amplitude, PostHog), а також обґрунтовано вибір архітектури й технологічного стеку для розробки власної системи. Систему реалізовано з використанням Python, асинхронного фреймворку FastAPI, реляційної бази даних PostgreSQL та бібліотек pandas і NumPy як основних інструментів для побудови серверної логіки й аналітичних обчислень. У межах проєкту інтегровано систему автентифікації на основі JWT-токенів, прозоре кешування результатів обчислень у Redis, фонову обробку довготривалих задач через систему черг Celery з планувальником Celery Beat, а також автоматичну генерацію інтерактивної документації API у форматах Swagger UI та ReDoc. Усі компоненти системи контейнеризовано засобами Docker, налаштовано конвеєр безперервної інтеграції на основі GitHub Actions, а готову систему розгорнуто на хмарній інфраструктурі DigitalOcean із захищеним HTTPS-з’єднанням через сертифікат Let’s Encrypt. Практичне значення роботи полягає у створенні відкритого аналітичного рішення для команд розробки, зацікавлених у власному контролі над поведінковими даними своїх користувачів, дотриманні вимог законодавства про захист персональних даних або зменшенні витрат на сторонні сервіси аналітики. Результати можуть бути використані у продуктових, маркетингових або освітніх проєктах. Під час розробки дипломної роботи автором опубліковано статтю у збірнику наукових праць: Лебединський А.В., Зеленський Д. В. Аналіз сучасних підходів до збору та обробки користувацьких подій у вебдодатках. Цифровізація транспортної галузі в умовах сталого розвитку країни: матеріали Всеукр. наук. конф. здобувачів вищої освіти та молодих вчених, м. Харків, 28 травн. 2026 р. Харків, 2026. С. 15-20 (Додаток Б).