TGViewer
Аналитика данных / Data Study Аналитика данных / Data Study @data_study · 9.46K subscribers
Post #317 2.87K
Без чего невозможно сделать качественный проект

Я уже рассказывал здесь про свои проекты и про "заскоки" заказчиков с урезанием сроков и полным изменением требований в самом разгаре проекта. Распишу здесь без чего невозможно продуктивно работать на проекте и получить в итоге качественный рабочий продукт, нужный заказчику.

Конечно речь пойдет про бизнес-анализ, выявление требований и формирование технического задания. Без этих активностей есть огромный риск провалить проект или сделать никому ненужный продукт.

Что нужно делать по порядку?

1. Выявить цель, задачи, требования к проекту
Эту работу на себя берут аналитики (в зависимости от проекта это могут делать бизнес, системные или data аналитики) . Самое главное на этом шаге - задать правильные вопросы заказчикам и пользователям. Это позволит понять предстоящий скоп работы и удовлетворить ожидания заказчиков в будущем.

2. Анализируем требования
Разбиваем требования по уровням:
- бизнес-требования
- пользовательские
- системные (функциональные/нефункциональные)
Начинаем структурировать их и прописывать в приоритете разработки. Я уже писал посты на тему требований (например, этот)

3. Декомпозируем требования на задачи
Правильно поставленная задача на разработку - 90% успеха выполнения задачи. Аналитик должен убедиться, что разработчики и тестировщики правильно понимают контекст и смысл задачи. Конечно же нужно пользоваться уже наработанными в индустрии шаблонами

4. Тестируем, валидируем, остаемся гибкими к изменениям и дополнениям
Здесь важно придерживаться одной из методологий разработки, которая подходит для проекта лучше всего (Agile, Waterfall, V-model). Мы должны быть готовы изменить часть требований, либо дополнить их. Следовательно, чем раньше начнем показывать промежуточные результаты разработки нашим заказчикам - тем лучше (вовлекаем их в процесс, собираем обратную связь, вносим правки прямо в процессе разработки, а не после сдачи проекта)

Это очень важные шаги, который в большей степени ложатся на плечи аналитиков в командах (коммуникация с заказчиками, выявление и формирование требований, постановка задач). Важно разбираться в том, как это делать правильно, какие подходы и шаблоны использовать, чтобы увеличить свою продуктивность и качество разработки продуктов.

Ставьте реакции, если вам интересно погружаться в тему бизнес/системного анализа, учиться выявлять требования и правильно ставить задачи. Буду дальше развивать эту тему 😉
  • ❤ 25
  • 🔥 9
  • 👍 4
More from @data_study
  1. Oct 2, 2026Чтобы вы понимали, у нас чатик аналитиков на работе назывался anal_party Через что только…
  2. Sep 30, 2026С учеником на менторинге проработали задание по созданию дерева метрик - как результат он…
  3. Sep 27, 2026Post #1504
  4. Sep 26, 2026AI ассистентов много не бывает... Установил себе в VS Code еще один плагин SourceCraft, эт…
  5. Sep 24, 2026Поставил себе цель закрывать кружок активности каждый день Листая статистику в приложении…
  6. Sep 23, 2026Давно Маркизы не было в ленте, уверен вы соскучились по шоколадной булке ♥️ P.S. вы ей тож…
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 →