#IIBA #DataDriven
Я давно топлю за Data-Driven подход к управлению требованиями, ведь очень часто у компании уже есть данные, но нет инструмента их обработки и анализа. Что же делает типовой аналитик в этой ситуации? Правильно, он привычно идет к пользователям которые знают «как надо», и успешно собирает с них «хотелки», полностью игнорируя наличие дополнительной информации в виде данных.
Почему так происходит? По нескольким причинам:
1. У аналитика недостаточно технических навыков чтобы извлечь данные;
2. Аналитик считает данные — деталями реализации, а значит это уже «работа» девелопера, его же задача, как аналитика, написать «чистые» требования, тем более что заказчик с таким подходом часто согласен;
3. У аналитика нет времени лезть в данные, у него Agile, ему требования нужны сегодня/вчера.
4. Аналитик далёк от бизнеса, даже если он извлечет данные, он не сможет понять историю их появления и то как они могут помочь ему в выявлении требований.
В итоге игнорирование данных может привести как к нескольким циклам переработки требований, так и к полной невозможности реализовать запланированный функционал.
Мое мнение — аналитик должен собрать всю имеющуюся информацию на этапе выявления требований, и уж тем более не упускать такой ценный источник информации как данные, запомните, данные, в отличие от пользователей, никогда не фантазируют и всегда отражают реальное положение вещей.
Крупнейший институт бизнес-анализа (IIBA), так же обратил внимание на указанную проблему, и запустил цикл статей на тему симбиоза бизнес/системного анализа и науки о данных. Первая вышедшая водная статья рассказывает о том как данные преобразуют бизнес.
Я давно топлю за Data-Driven подход к управлению требованиями, ведь очень часто у компании уже есть данные, но нет инструмента их обработки и анализа. Что же делает типовой аналитик в этой ситуации? Правильно, он привычно идет к пользователям которые знают «как надо», и успешно собирает с них «хотелки», полностью игнорируя наличие дополнительной информации в виде данных.
Почему так происходит? По нескольким причинам:
1. У аналитика недостаточно технических навыков чтобы извлечь данные;
2. Аналитик считает данные — деталями реализации, а значит это уже «работа» девелопера, его же задача, как аналитика, написать «чистые» требования, тем более что заказчик с таким подходом часто согласен;
3. У аналитика нет времени лезть в данные, у него Agile, ему требования нужны сегодня/вчера.
4. Аналитик далёк от бизнеса, даже если он извлечет данные, он не сможет понять историю их появления и то как они могут помочь ему в выявлении требований.
В итоге игнорирование данных может привести как к нескольким циклам переработки требований, так и к полной невозможности реализовать запланированный функционал.
Мое мнение — аналитик должен собрать всю имеющуюся информацию на этапе выявления требований, и уж тем более не упускать такой ценный источник информации как данные, запомните, данные, в отличие от пользователей, никогда не фантазируют и всегда отражают реальное положение вещей.
Крупнейший институт бизнес-анализа (IIBA), так же обратил внимание на указанную проблему, и запустил цикл статей на тему симбиоза бизнес/системного анализа и науки о данных. Первая вышедшая водная статья рассказывает о том как данные преобразуют бизнес.