TGViewer
В мире больших данных В мире больших данных @big_data_systems_analysis · 301 subscribers
Post #176 570
Недавно столкнулась с хейтом к этому посту. Комментатор возмущался, что "понаберут с улицы" и "как вообще может быть связаны ТЗ и sql". Вот что случается, когда смотришь на мир слишком узко и сталкиваешься с вещами вне своей специфики.

Связь, на самом деле, очевидна, если понимать, как работают процессы в хранилище данных. ТЗ описывает не только саму задачу, но и контекст: что именно нужно сделать, с какими ограничениями и какие бизнес-требования лежат в основе (т.е. зачем вообще мы это делаем, согласитесь – важное понимание). SQL, в свою очередь, — это лишь один из возможных инструментов реализации описанного в ТЗ.

Безусловно, есть компании и команды, где просто физически нет возможности (а порой и необходимости, если всё делает 1 человек) писать ТЗ. Но у нас в хранилище этот процесс работает чётко: крупные задачи передаются от системных аналитиков дата-инженерам именно через ТЗ. Мы продумываем решение, экспериментируем, описываем его и только потом передаём на реализацию.
Речь не о каких-то мелких правках, а о чём-то более масштабном. Например, о загрузке данных с новых источников новым методом (у нас дата-инженеры занимаются только разработкой, без исследования самих данных) или доработке текущих и разработке новых фреймворков.

К примеру, при подключении нового API-источника системный аналтик сначала анализирует, как меняются данные со временем, какие поля обязательны, какими методами забирать те или иные сущности, какие ограничения накладывает сам API, и где могут возникнуть потенциальные проблемы. После этого он описывает метод загрузки сущностей в виде ТЗ и передёт его (после ревью, конечно) дата-инженерам, которые уже занимаются разработкой технической части: настройкой пайплайнов, написанием ETL-скриптов, внедрением методов обработки и трансформации. Т.е. реализацией.

И вот здесь я вижу огромную ценность доступной и поддерживаемой документации. Говорю это, исходя из своего опыта. Сейчас мне приходится работать с горой незадокументированного легаси, которое создавалось годами в условиях ограниченных ресурсов, правилось ASAP-требованиями и чаще всего не имеет описаний ни в коде, ни документации. Даже скромное ТЗ на этапе разработки, могло бы помочь понять, какие изменения вносились и зачем. Теперь же приходится тратить время (очень много времени) на разбор неочевидных решений.

Моё имхо: без документации слишком много зависит от устных договорённостей. Это не отслеживаемо, не поддерживаемо и не безопасно — т.е. огромный риск, особенно если кто-то из ключевых сотрудников покинет проект.

А как у вас? Есть ли в вашей компании практика написания ТЗ или всё держится на неформальных договорённостях и тасках в jira?

#документация
  • 🔥 6
  • 👍 2
More from @big_data_systems_analysis
  1. Jul 28, 2026Продолжая тему тех самых SQL-скриптов на 1200 строк, хочу напомнить одну важную вещь, кото…
  2. Jul 15, 2026Борьба с ветряными мельницами Думаю, многим из вас уже набили оскомину разговоры об ИИ. Мн…
  3. Mar 8, 2026В этот день желаю женской части аудитории верить в себя и позволять быть себе любой без ог…
  4. Mar 6, 2026Этот мем — точная копия одного рабочего дня, который я, кажется, прожила уже раз двести 😄…
  5. Mar 4, 2026Знаете, какая фраза чаще всего дорого обходится компании? "Работает — и ладно" 🥂 Результа…
  6. Feb 26, 2026Дисциплина, конечно, прошла мимо меня 😄 в черновиках 1000 и 1 пост, но ни один из них не…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →