Все записи

Компетенции аналитика для работы в больших проектах

Большие проекты требуют вовлечения множества команд и разного рода специалистов. Проектные команды делятся и формируют группы, каждая из которых решает свои задачи. При таком подходе задачи должны решаться быстрее и качественнее. Но на деле — процессы усложняются, а работа над проектом становится менее эффективной. Делимся, какие сложности возникают в больших проектах, и какими компетенциями должен обладать главный аналитик, чтобы с ними справиться.
Frame 360.png

Что такое большой проект

Проекты можно делить на маленькие и большие по разным критериям: бюджету, временным рамкам или количеству задействованных специалистов. Также большой проект — тот, в котором участвуют более 4-х команд.

Сложности больших проектов

— Нужно собирать контекст и держать его в актуальном состоянии, учитывая любые изменения. При большом количестве участников это сделать сложнее.
— Проблема взаимодействий: сложно определить, кто несёт ответственность за задачу и как её решение может повлиять на другие команды, ход проекта.

Frame 359 (2).png

Роль аналитика в больших проектах

Аналитики — хранители контекста. Им важно знать контекст всего проекта, определять критические точки и замечать риски, чтобы вовремя их отрабатывать и минимизировать влияние на проект.

Какие компетенции нужны аналитику

— Коммуникабельность: уметь общаться с всеми участниками проекта.
— Приоритизация: уметь эффективно планировать задачи — свои и всего проекта.
— Технические навыки: знать ограничения и особенности системы.
— Любознательность: расширять кругозор и обрастать знаниями в различных областях.

Похожие новости

Когда результату проверки нельзя доверять

После изменений в коде команда смотрит на результаты тестов и автоматических проверок: если все прошло успешно, кажется, можно двигаться дальше. Но успешный статус еще не означает, что проверка действительно выполнила свою задачу. А если тест обычно проходит, но иногда падает, такие сбои легко списать на случайность.

Ринат, iOS-разработчик в Naumen, рассказал о двух таких случаях из практики и о том, почему при оценке тестов он смотрит не только на покрытие.

Как найти нужное: секционирование данных на котах

Как найти одного кота среди сотни других? 

Можно искать его среди всех котов по очереди, а можно заранее разделить их на группы, чтобы сузить круг поисков. Похожий принцип работает и с большими объемами данных, когда среди миллионов записей нужно быстро найти нужные.

Катя, руководитель группы системной аналитики, работала над оптимизацией больших таблиц с помощью секционирования. 

В статье она рассказала, как работает этот подход, что важно учитывать при его реализации и при чем здесь коты.

Как мы готовили редизайн продукта с помощью исследований

Сделать красивый интерфейс часто недостаточно. Можно обновить экраны, но так и не решить реальные проблемы пользователей.

В статье Илона, продуктовый дизайнер Project Ruler, рассказывает, как команда подошла к редизайну через исследования: изучала конкурентов, разговаривала с пользователями, проверяла навигацию и выясняла, какие функции действительно важны для MVP.

Все новости