С вами снова бизнес-аналитик, который умеет превращать хаос требований в работающие базы. На этот раз говорим про логическую модель данных. Ту самая, на которой обычно всё и начинает идти не по плану. Если вы уже сталкивались с таблицами, которые «вроде бы работают, но никто не понимает как», то вам сюда. Объясняем почти на пальцах и с примерами. Вы поймете, даже если все кажется сложным! Полезно аналитикам, архитекторам, всем, кто проектирует под что-то большее, чем «лишь бы завелось».
Сегодня вторник, а значит, мы с бизнес-аналитиком Юлией Чугуновой разбираем архитектуру данных – от бизнес-сущностей до связей в БД (базе данных). Учимся переводить требования в структуру таблиц, разбираем, как избежать «костылей» в базе и почему ошибки в данных дороже багов. И главное – учимся строить реляционные модели, которые не развалятся при масштабировании.
В первых трех статьях мы прошли большой путь: слушали заказчика сквозь «у меня что-то не так», собирали разрозненные мнения фасилитацией,
фиксировали требования в BRD, SRS и Backlog. В этой статье разберем:
User Story, Use Case и диаграммы.
В первой части мы учились слушать заказчика и вытаскивать из «у меня что-то не так» конкретные проблемы. Во второй – собирали разрозненные мнения команды в систему и ставили SMART-цели.
Теперь настало время документирования. Потому что даже самые гениальные идеи превращаются в хаос, если их не зафиксировать. В этой части разберём: BRD, SRS и Backlog, функциональные и нефункциональные требования. А еще попробуем превратить расплывчатое «хочу что-то про лояльность» в чёткие требования.
В первой части мы разобрали вважные вопросы относительно требований. Сегодня поговорим о фасилитации – как собрать разрозненные мнения команды в единую систему. И о SMART-целях – чтобы «хочу, чтобы покупали» превратилось в измеримый результат.
Каждый день я работаю с самыми разными документами: BRD, пользовательскими сценариями, SRS, UML-диаграммами. В этой серии статей я не собираюсь выдавать сухой чек-лист или заумные определения. Я хочу предложить живой, понятный путеводитель – карту, по которой сможет пройти каждый: будь то начинающий аналитик, тестировщик, проджект-менеджер или просто человек, столкнувшийся с навязчивым ощущением «что-то идет не так».
Бизнес-аналитик. Специалист по Data Science. Имеет опыт в проектах HoReCa и разработке мобильных приложений. Своей сильной стороной считает способность анализировать сложные задачи и структурировать их в простые и эффективные решения. Знает всё о сборе и анализе требований и о BPMN- и UML-диаграммах.
