Comment construire un tableau de bord d'analyste de crédit dynamique

Créez un tableau de bord puissant et personnalisable conçu pour les analystes de crédit. Ce projet associe la visualisation de données en temps réel à des interfaces utilisateur intuitives, permettant aux analystes de surveiller efficacement les principales métriques, d'évaluer les risques et de prendre des décisions éclairées. Parfait pour les institutions financières souhaitant améliorer leurs capacités d'analyse du crédit.

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Un tableau de bord personnalisable pour les analystes de crédit qui rationalise la visualisation des données et les processus de prise de décision, améliorant l'efficacité et la précision de l'évaluation des risques de crédit.

Documento dei Requisiti del Prodotto (PRD)

Objectifs :

Développer un tableau de bord convivial et personnalisable pour les analystes de crédit
Fournir une visualisation des données en temps réel des principales métriques de crédit
Permettre une évaluation efficace des risques et la prise de décision
Assurer la sécurité des données et la conformité aux réglementations financières

Public cible :

Analystes de crédit dans les banques, les institutions financières et les sociétés de prêt
Équipes de gestion des risques
Décideurs financiers

Principales fonctionnalités :

Widgets personnalisables pour différentes métriques de crédit
Intégration de données en temps réel à partir de plusieurs sources
Graphiques et graphiques interactifs pour l'analyse des tendances
Système de notation des risques et d'alerte
Outils de collaboration pour la prise de décision d'équipe
Authentification sécurisée des utilisateurs et contrôle d'accès basé sur les rôles
Rapports et données exportables

Exigences des utilisateurs :

Interface intuitive pour une personnalisation facile
Chargement rapide et conception réactive
Compatibilité mobile pour un accès en déplacement
Exactitude et fiabilité des données
Conformité aux réglementations sur la protection des données

Flussi Utente

Personnalisation du tableau de bord :
- L'utilisateur se connecte
- Sélectionne l'option "Personnaliser le tableau de bord"
- Choisit les widgets parmi les options disponibles
- Organise les widgets sur le tableau de bord
- Enregistre la disposition
Évaluation des risques :
- L'utilisateur consulte les principaux indicateurs de risque sur le tableau de bord
- Clique sur une métrique spécifique pour une vue détaillée
- Analyse les tendances historiques
- Configure des alertes pour des seuils spécifiques
- Génère un rapport de risque
Prise de décision collaborative :
- L'utilisateur identifie un cas à haut risque
- Initie un processus d'examen d'équipe
- Partage la vue du tableau de bord avec les membres de l'équipe
- Mène une réunion virtuelle à l'aide d'outils intégrés
- Enregistre la décision et la justification

Specifiche Tecniche

Front-end : React avec Redux pour la gestion de l'état
Back-end : Node.js avec Express.js
Base de données : PostgreSQL pour les données structurées, MongoDB pour les données non structurées
API : conception d'API RESTful
Authentification : JWT (JSON Web Tokens)
Visualisation des données : D3.js et Chart.js
Mises à jour en temps réel : WebSockets
Conteneurisation : Docker
CI/CD : Jenkins ou GitLab CI
Hébergement cloud : AWS ou Google Cloud Platform
Surveillance : ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Endpoint API

/api/auth/login
/api/auth/logout
/api/dashboard/widgets
/api/metrics/credit-score
/api/metrics/default-risk
/api/metrics/liquidity-ratio
/api/alerts
/api/reports/generate
/api/collaboration/share
/api/user/preferences

Schema del Database

Table des utilisateurs :

id (PK)
nom d'utilisateur
email
mot de passe_hash
rôle
dernière connexion

Table des widgets :

id (PK)
nom
type
config_json

Table des tableaux de bord des utilisateurs :

id (PK)
user_id (FK vers Utilisateurs)
layout_json

Table des métriques de crédit :

id (PK)
nom de la métrique
valeur
horodatage
source

Table des alertes :

id (PK)
user_id (FK vers Utilisateurs)
metric_id (FK vers CréditMétriques)
seuil
condition

Struttura dei File

/src
  /components
    /Dashboard
    /Widgets
    /Charts
    /Alerts
    /Reports
  /pages
    Home.js
    Login.js
    Dashboard.js
    Settings.js
  /api
    authApi.js
    metricsApi.js
    dashboardApi.js
  /utils
    dataProcessing.js
    riskCalculations.js
  /styles
    global.css
    dashboard.css
  /hooks
    useDataFetching.js
/public
  /assets
    images/
    icons/
/tests
  unit/
  integration/
README.md
package.json
Dockerfile
.gitignore

Piano di Implementazione

Configuration du projet (1 semaine)
- Initialiser le projet React
- Configurer le backend Node.js
- Configurer les bases de données
- Mettre en place l'authentification de base
Développement du tableau de bord principal (3 semaines)
- Créer la disposition de base du tableau de bord
- Mettre en œuvre le système de widgets
- Développer l'extraction des données et la gestion de l'état
Visualisation des données (2 semaines)
- Intégrer D3.js et Chart.js
- Créer différents types de graphiques pour les métriques de crédit
- Mettre en œuvre les mises à jour des données en temps réel
Fonctionnalités d'évaluation des risques (2 semaines)
- Développer des algorithmes de notation des risques
- Créer un système d'alerte
- Mettre en œuvre la fonctionnalité de définition des seuils
Outils de collaboration (1 semaine)
- Développer la fonctionnalité de partage du tableau de bord
- Mettre en œuvre un système de commentaires
- Créer une fonctionnalité d'enregistrement des décisions
Rapports et exportations (1 semaine)
- Développer la fonctionnalité de génération de rapports
- Mettre en œuvre la fonctionnalité d'exportation des données
Tests et assurance qualité (2 semaines)
- Effectuer des tests unitaires et d'intégration
- Réaliser des tests d'acceptation utilisateur
- Correction des bugs et optimisation des performances
Déploiement et documentation (1 semaine)
- Préparer les scripts de déploiement
- Mettre en place un pipeline CI/CD
- Rédiger la documentation technique et utilisateur

Strategia di Distribuzione

Configurer les environnements de staging et de production sur la plateforme cloud choisie
Configurer les conteneurs Docker pour des déploiements cohérents
Mettre en place un pipeline CI/CD pour les tests automatisés et le déploiement
Utiliser la stratégie de déploiement bleu-vert pour minimiser les temps d'arrêt
Configurer la réplication et les sauvegardes de la base de données
Mettre en place des solutions de journalisation et de surveillance
Mener des audits de sécurité et des tests de pénétration
Établir une stratégie de restauration en cas de problèmes critiques
Prévoir l'évolutivité avec des équilibreurs de charge et des groupes de mise à l'échelle automatique

Motivazione del Design

La conception se concentre sur la flexibilité et l'efficacité pour les analystes de crédit. React a été choisi pour son architecture basée sur les composants, permettant une personnalisation facile des widgets du tableau de bord. Node.js fournit un backend rapide et évolutif. PostgreSQL offre un support solide pour les données financières, tandis que MongoDB permet un stockage flexible des données non structurées.

L'utilisation de D3.js et Chart.js fournit des visualisations de données puissantes et interactives, essentielles pour l'analyse du crédit. WebSockets permettent des mises à jour en temps réel, garantissant que les analystes disposent toujours des dernières informations. La structure de fichiers modulaire et l'utilisation de pratiques JavaScript modernes (hooks, Redux) favorisent la maintenabilité et l'évolutivité.

La sécurité est prioritaire avec l'authentification JWT et le contrôle d'accès basé sur les rôles, crucial pour la gestion de données financières sensibles. La stratégie de déploiement met l'accent sur la fiabilité et la récupération rapide, essentielles pour un outil utilisé dans la prise de décision financière critique.