Comment construire un tableau de bord d'investigation des fraudes personnalisable

Résumé Simple

Un tableau de bord personnalisable pour les enquêteurs de fraude qui fournit une surveillance en temps réel des principales métriques et données, permettant une détection et une analyse efficaces des activités frauduleuses.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

1. Créer un tableau de bord personnalisable pour les enquêteurs de fraude
2. Fournir une surveillance en temps réel des principaux indicateurs de fraude
3. Permettre une analyse et une réponse efficaces aux activités frauduleuses potentielles
4. Assurer l'évolutivité et la sécurité des données sensibles

Public cible :

• Enquêteurs de fraude dans les institutions financières, le commerce électronique et d'autres secteurs

Principes Clés :

1. Widgets personnalisables pour différentes métriques de fraude
2. Mises à jour et visualisations de données en temps réel
3. Système d'alertes pour les anomalies et les activités suspectes
4. Authentification des utilisateurs et contrôle d'accès basé sur les rôles
5. Filtrage des données et capacités de recherche avancées
6. Intégration avec des sources de données et des API externes
7. Fonctionnalités de génération de rapports et d'exportation

Exigences des utilisateurs :

1. Interface intuitive pour une personnalisation facile
2. Chargement rapide et conception réactive
3. Accès sécurisé aux données sensibles
4. Possibilité d'enregistrer et de partager les configurations du tableau de bord
5. Compatible mobile pour un accès nomade

Flux Utilisateur

1. Personnalisation du tableau de bord :

   • L'utilisateur se connecte
   • Navigue jusqu'aux paramètres du tableau de bord
   • Ajoute/supprime des widgets
   • Arrange la disposition des widgets
   • Enregistre la configuration personnalisée

2. Enquête sur les alertes :

   • L'utilisateur reçoit une notification d'alerte
   • Clique sur l'alerte pour voir les détails
   • Analyse les données et les visualisations connexes
   • Prend des mesures (par exemple, marquer pour une enquête approfondie, rejeter)
   • Consigne les notes d'enquête

3. Génération de rapports :

   • L'utilisateur sélectionne la période et les métriques
   • Choisit un modèle de rapport
   • Génère le rapport
   • Examine et modifie si nécessaire
   • Exporte ou partage le rapport

Spécifications Techniques

• Frontend : React avec Redux pour la gestion de l'état
• Backend : Node.js avec Express
• Base de données : PostgreSQL pour les données structurées, MongoDB pour les données non structurées
• API : API RESTful avec GraphQL pour les requêtes de données complexes
• Authentification : JWT (JSON Web Tokens) avec OAuth 2.0
• Visualisation de données : D3.js et Chart.js
• Mises à jour en temps réel : WebSockets
• Conteneurisation : Docker
• CI/CD : Jenkins ou GitLab CI
• Surveillance : ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Points de Terminaison API

• POST /api/auth/login
• POST /api/auth/logout
• GET /api/dashboard/config
• POST /api/dashboard/config
• GET /api/metrics
• POST /api/alerts
• GET /api/reports
• POST /api/reports/generate
• GET /api/users
• PUT /api/users/:id

Schéma de Base de Données

1. Utilisateurs

   • id (PK)
   • nom_d'utilisateur
   • email
   • mot_de_passe_hache
   • rôle
   • créé_le
   • dernière_connexion

2. ConfigurationsTableau

   • id (PK)
   • user_id (FK)
   • config_json
   • créé_le
   • mis_à_jour_le

3. Métriques

   • id (PK)
   • nom
   • description
   • source_de_données
   • fréquence_de_mise_à_jour

4. Alertes

   • id (PK)
   • user_id (FK)
   • metric_id (FK)
   • seuil
   • condition
   • statut

5. Rapports

   • id (PK)
   • user_id (FK)
   • titre
   • description
   • généré_le
   • chemin_du_fichier

Structure de Fichiers

Plan de Mise en Œuvre

1. Configuration du projet (1-2 jours)

   • Initialiser l'application React et le serveur Node.js
   • Configurer le contrôle de version et la structure du projet
   • Configurer l'environnement de développement

2. Authentification et gestion des utilisateurs (3-4 jours)

   • Mettre en œuvre l'inscription et la connexion des utilisateurs
   • Configurer l'authentification JWT
   • Créer des rôles et des autorisations d'utilisateur

3. Structure du tableau de bord (5-7 jours)

   • Développer la mise en page de base du tableau de bord
   • Créer un système de widgets personnalisables
   • Implémenter la fonctionnalité de glisser-déposer

4. Intégration et visualisation des données (7-10 jours)

   • Configurer les connexions à la base de données
   • Mettre en œuvre l'extraction et le traitement des données
   • Créer des visualisations pour différentes métriques

5. Système d'alertes (4-5 jours)

   • Développer la création et la gestion des alertes
   • Mettre en place des notifications en temps réel
   • Créer un flux de travail d'enquête sur les alertes

6. Module de rapports (4-5 jours)

   • Concevoir des modèles de rapport
   • Implémenter la fonctionnalité de génération de rapports
   • Ajouter des fonctionnalités d'exportation et de partage

7. Tests et assurance qualité (5-7 jours)

   • Écrire et exécuter des tests unitaires
   • Effectuer des tests d'intégration
   • Mener des tests d'acceptation par les utilisateurs

8. Optimisation et sécurité (3-4 jours)

   • Optimiser les performances
   • Mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité
   • Réaliser un audit de sécurité

9. Documentation et déploiement (2-3 jours)

   • Rédiger la documentation utilisateur et technique
   • Préparer les scripts de déploiement
   • Déployer dans l'environnement de staging

10. Revue finale et lancement (2-3 jours)

    • Effectuer les tests finaux
    • Apporter les ajustements nécessaires
    • Déployer en production

Durée totale estimée : 36-50 jours

Stratégie de Déploiement

1. Configurer les environnements de staging et de production sur un fournisseur de cloud (par exemple, AWS, Google Cloud)
2. Utiliser des conteneurs Docker pour assurer un déploiement cohérent entre les environnements
3. Mettre en place un pipeline CI/CD à l'aide de Jenkins ou de GitLab CI
4. Utiliser Kubernetes pour l'orchestration et la mise à l'échelle des conteneurs
5. Configurer des sauvegardes de base de données automatisées et la réplication
6. Mettre en place la surveillance et la journalisation avec ELK Stack
7. Utiliser un CDN pour la livraison d'actifs statiques
8. Mettre en œuvre le chiffrement SSL/TLS pour toutes les communications
9. Configurer des règles de mise à l'échelle automatique en fonction des tendances de trafic
10. Mener des audits de sécurité et des tests d'intrusion réguliers

Justification de la Conception

Les décisions de conception de ce tableau de bord d'investigation des fraudes privilégient la flexibilité, les performances et la sécurité. React a été choisi pour le frontend en raison de son architecture à base de composants, qui s'aligne bien avec le système de widgets personnalisables. Node.js sur le backend fournit une solution full-stack basée sur JavaScript, permettant un développement efficace.

La combinaison de PostgreSQL et MongoDB permet de gérer les données structurées et non structurées, ce qui est essentiel pour l'investigation des fraudes où les formats de données peuvent varier. Les mises à jour en temps réel via WebSockets garantissent que les enquêteurs disposent toujours des informations les plus récentes.

La structure de fichiers modulaire et l'utilisation de conteneurs facilitent l'entretien et l'évolutivité. Le plan de mise en œuvre se concentre sur un développement itératif, permettant des tests et des commentaires précoces. La stratégie de déploiement met l'accent sur la sécurité et la haute disponibilité, qui sont essentielles pour un système manipulant des données financières sensibles.