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

Как принимать обратную связь с пользой и без обиды

Знаем, что слышать обратную связь приходится часто: на парах, в проектах, от коллег и руководителей. Не всегда эти комментарии бывают приятными, и часто непонятно, что с ними делать и как на них реагировать.

Делимся советами и рассказываем на кейсах, как «правильно» принимать обратную связь.

Как освоить ИИ и сделать его частью повседневной работы

Разговоры о том, что ИИ заменит разработчиков, аналитиков и тестировщиков, звучат все чаще. Но в реальности ИИ не вытесняет специалистов — просто меняется подход к работе: часть задач упрощается, процессы ускоряются, а фокус смещается на более сложные и ценные задачи.

Мифы о тестировании

Диана работает тестировщиком больше полутора лет. Когда она только приходила в профессию, ее представления складывались из статей, курсов и разговоров с друзьями из ИТ. Казалось, что работа у тестировщика довольно простая: технических знаний нужно немного, а зона ответственности ограничена.

Практика быстро показала, что это не так. В статье Диана собрала мифы о тестировании, в которые верила, и то, как все оказалось на самом деле.

Все новости