Живая модель рисков: как на Python собрать прототип СВК будущего за неделю
Мы прошли путь от ошибки в стандартах до новой архитектуры, основанной на Ценности. Остался последний шаг — реализация. Показываю, как современный стек позволяет мгновенно оживить доменную модель, создав прототип, который приносит пользу уже сейчас.
Архитектура, построенная вокруг Ценности, должна быть живой, гибкой и быстрой. Бизнес не будет ждать год внедрения гигантского ERP-модуля. Решение — быстрые, итеративные прототипы на Python, которые за дни, а не месяцы, дают осязаемый результат.
Стек для скорости и ясности:
- pydantic — для чёткой валидации наших доменных моделей (как те классы из прошлого поста). Это «исполняемая спецификация».
- FastAPI — чтобы за пару часов поднять REST API для интеграций.
- aiogram — для встраивания логики в привычную среду (Telegram).
- Streamlit / Plotly — для создания наглядных дашбордов буквально за день.
- SQLAlchemy + SQLite / Deta Base / Supabase — для лёгкого и бесплатного хранения данных.
Недельный план создания прототипа для стоматологической сети:
- День 1-2: Ядро. Определяем доменную модель на Python (как в Посте 2). 5-10 классов, которые описывают ValueDriver, TreatmentOutcome, Risk (угрожающий исходу), Control. Это уже работающий скелет системы, с которым можно согласовывать логику с главным врачом.
- День 3: API и хранение. На FastAPI набрасываем 3 ключевых эндпоинта: register_risk, attach_control, get_value_driver_status. Подключаем лёгкую БД. Система уже может принимать и хранить данные.
- День 4: Канал коммуникации (Telegram-бот). Пишем бота для врачей-имплантологов, который:
- Принимает в чат сообщения об инцидентах в свободной форме: «У пациента Иванова на контрольном осмотре через 6 месяцев ISQ упал до 55, есть признаки резорбции.»
- Парсит сообщение, создаёт объект RiskEvent и автоматически привязывает его к драйверу ценности LONG_TERM_IMPLANT_SUCCESS.
- Уведомляет ответственного пародонтолога и создает маркер случая для углублённого анализа.
- День 5: Визуализация (Дашборд для руководителя). На Streamlit собираем страницу, которая показывает:
- Топ-5 драйверов ценности сети с наибольшей рисковостью.
- Динамику ключевых метрик (средний ISQ, частота осложнений).
- Эффективность контрольных мероприятий (например, после введения нового протокола антисептики).
- «Карту рисков» в привязке к конкретным врачам или видам имплантатов.
- Дни 6-7: Интеграция и первая польза. Делаем выгрузку в Excel для привычного формата отчётности, пишем пару автотестов. Прототип готов. Его можно сразу показать руководству и владельцам, получая обратную связь и итеративно меняя саму доменную модель, а не переписывая километровое ТЗ.
Почему такой прототип побеждает «систему от стоимости»?
- Скорость: Не месяц на согласование требований, а неделя на работающую модель, которая уже собирает данные.
- Гибкость: Захотел добавить новый драйвер ценности PATIENT_SATISFACTION (удовлетворённость) — добавил класс, обновил бота и дашборд за несколько часов.
- Фокус на ценности: Каждая строчка кода, каждый интерфейс заточены на защиту и измерение стратегически важных результатов бизнеса.
- Доказательство концепции: Такой прототип — лучший аргумент для инвестора, совета директоров или того самого кворума из 30 владельцев стоматологических сетей для выделения ресурсов на full-scale разработку в рамках проекта «Качественная стоматология России».
Итог всей трилогии: Управление рисками — это инженерия по защите Ценности. Ошибка в самом фундаменте (переводе стандартов) вела нас в архитектурный тупик. Исправление этой ошибки через призму уже проверенных принципов (FEBA, SOL) открывает путь к системам нового поколения, которые:
- Мыслят стратегически (через DDD и фокус на ценности).
- Строятся итеративно (через лёгкие, быстрые прототипы).
- Приносят пользу немедленно (через управление измеримыми бизнес-результатами).
Именно такие системы — гибкие, живые, сфокусированные на главном — нужны бизнесу, чтобы не просто выживать, а уверенно побеждать в условиях неопределённости.