BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс для системных аналитиков » Модуль 11.1. Сквозной кейс (Capstone)

Модуль 11.1. Сквозной кейс (Capstone)

Задача: спроектировать и довести до «релиз-готовности» продукт в выбранном домене.

Артефакты (минимум): Vision → SRS → BPMN/DMN → ER → OpenAPI → NFR → RTM → тест-сценарии → план UAT → C4.
Практика: защита проекта с live-ревью.

 

Цель и формат капстона

В этом модуле вы проходите полный цикл системной аналитики «как на работе»: от замысла и границ — до релизного пакета артефактов, тестов, UAT и архитектурного контекста. Итог — релизный пакет и презентация-защита перед «советом» (PO/архитектор/QA/SRE — роли наставников).

Допустимые домены (выберите 1)

  • Fintech/Банк: «Инвойс→Оплата→Возврат» с KYC/AML и учётом.
  • E-commerce/Логистика: «Корзина→Заказ→Доставка→Возврат».
  • 1C/ERP/CRM: «CRM→1C:ERP: заказ→счёт→отгрузка→оплата».
  • DWH/BI/AI: «CDC→Витрина→Метрики→Export API» (stream + batch).

 

Рекомендуем взять тот трек, где вы планируете карьеру/вакансию: это добавит ценность в резюме и портфолио.

 

План работ (календарь и контрольные точки)

Этапы и артефакты

Неделя

Что делаем

Артефакты и критерии качества

W1

Определяем Vision и границы

Vision v1.0, глоссарий, персоны, бизнес-цели/метрики, риски, out-of-scope

W2

Пишем SRS (скелет) и C4 L1–L2

SRS секции 1–3, C4 L1/L2, RTM-каркас

W3

Процессы и правила: BPMN/DMN, Use Cases

BPMN «happy/alt», DMN таблицы, UC с альтернативами

W4

Данные: ER + словари, интеграции

ER v1.0, словарь атрибутов, DQ, справочники/ключи

W5

OpenAPI/Events, NFR, AC/BDD

Контракты, коды ошибок, токены/идемпотент, NFR-каталог, 10 AC

W6

RTM и тест-дизайн, план UAT

RTM связки, 20 тест-кейсов (10+ негативов), UAT план

W7

Релиз-пакет и репетиция защиты

Release Notes, Change Log, Go/No-Go чек-лист

W8

Защита (live-ревью)

Питч 15 мин + Q&A 15 мин, демо артефактов

 

Definition of Done (для капстона)

  • Все артефакты согласованы между собой (термины/версии/ссылки).
  • Есть RTM: REQ→AC/BDD→Тесты→Интерфейсы/Метрики.
  • NFR проверяемы (метрики/окна/порог/метод проверки).
  • Контракты идемпотентны, версии отмечены (semver), есть Change Log.
  • UAT план имеет вход/выход, роли, критерии sign-off, риск-матрицу.

 

Структура репозитория (Docs-as-Code)

capstone/
  README.md                 # краткая карта артефактов
  vision/vision.md
  srs/srs.md                # + changelog.md
  c4/context_l1.puml
  c4/containers_l2.puml
  processes/bpmn_order.bpmn
  rules/dmn_tables.dmn
  data/er_diagram.puml
  data/dictionary.md
  contracts/openapi.yaml
  contracts/events_schemas/...
  quality/nfr_catalog.md
  quality/rtm.csv
  tests/ac_bdd/*.feature
  tests/test_cases.xlsx
  uat/uat_plan.md
  release/release_notes.md

 

Шаблоны (копируйте и заполняйте)

Vision (одна страница)

Продукт: <название>, Домены: <...>
Цели (business outcomes): ↑конверсия X→Y, ↓SLA инцидентов, новая выручка
Персоны: <покупатель>, <оператор саппорта>, <бухгалтер> ...
Границы: в скоупе / вне скоупа (чётко)
Ключевые метрики: GMV, on-time delivery %, NPS, p95 latency < 2.0s
Риски (топ-5): PSP задержки, дубликаты, DQ, комплаенс, PII
Assumptions: <...>  Dependencies: <...>
Roadmap (этапы/релизы): R1, R2, R3

 

Каркас SRS (минимум)

1. Введение (назначение, глоссарий, ссылки)
2. Общее описание (персоны/контекст/зависимости)
3. Внешние интерфейсы (API/Events/UI)
4. Функциональные требования (REQ-XXX, shall + мера + метод проверки)
5. Нефункциональные (SLO/SLA, безопасность, наблюдаемость, локаль, a11y)
6. Данные (ER, словарь атрибутов, справочники, DQ)
7. Сценарии/Состояния (UC + State)
8. Ограничения проектирования (обоснованные)
9. Трассируемость (RTM)
10. Критерии приёмки (AC, Given-When-Then)
Приложения: OpenAPI/DMN/BPMN, Change Log

 

BPMN — Full Cycle (фрагмент чек-листа)

  • Пулы: Пользователь, Витрина/Чекаут, Платежи, Склад, Перевозчик, Саппорт.
  • Таймеры: cut-off, SLA PSP, SLA доставки.
  • Пограничные события ошибок: PSP Timeout, Carrier Webhook Fail.
  • Компенсации: отмена резерва, отмена этикетки.
  • Сообщения/события: order.placed, payment.captured, shipment.created, return.requested, refund.issued.

 

DMN — пример таблицы SLA (hit policy F)

zone

service

beforeCutoff?

onStock?

promisedMin

promisedMax

A

SameDay

true

true

today 20:00

today 22:00

*

*

false

*

+1d

+1d

 

ER — минимальный контур (пример сущностей)

Order (PK), OrderItem, Payment, Shipment, Parcel, Return, Refund, Customer, Warehouse, Stock

 

OpenAPI — фрагмент

openapi: 3.0.3
info: {title: Orders API, version: 1.0.0}
paths:
  /v1/orders:
    post:
      summary: Place order
      parameters:
        - in: header
          name: Idempotency-Key
          required: true
          schema: {type: string, maxLength: 128}
        - in: header
          name: X-Correlation-Id
          required: true
          schema: {type: string}
      requestBody:
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              $ref: '#/components/schemas/PlaceOrderRequest'
      responses:
        "201": {description: Created}
        "202": {description: Accepted (async payment)}
        "422": {description: Validation}

 

NFR — каталог (шаблон)

ID

Область

Требование

Окно/условия

Метод проверки

NFR-PERF-001

Latency

p95 POST /orders < 900ms

08–23, EU/Stockholm

нагрузочный тест + SLI

NFR-SEC-003

Auth

OAuth2 + JWT RS256, scope orders:write

всё время

инспекция + e2e

NFR-OBS-002

Logs

JSON-логи со схемой, traceId

прод

инспекция + log-парсеры

 

RTM — формат CSV

REQ_ID, Description, AC_ID, TestCase_ID, API/Schema Ref, Metric/Alert, Status

 

Тест-сценарии (пример)

  • Позитивы (10): «Успешный заказ с картой», «СБП 202→получен коллбек», «Частичный возврат».
  • Негативы (10): «Неверный SKU», «Недостаточный лимит KYC», «PSP timeout», «Дедуп вебхука» и т. п.
    Формат: Preconditions → Steps → Expected → Data.

 

План UAT (шаблон)

Цель: подтвердить, что фича закрывает бизнес-цели Vision
Объём: сценарии критического пути + регресс по интеграциям
Роли: Бизнес-заказчик (A), SA (Driver), QA (C), DevOps (C)
Вход: релиз-кандидат v1.0.0, тест-окружение, тестовые учётки/данные
Выход: Sign-off, список дефектов (S1..S3), решение Go/No-Go
Календарь: T-7 план, T-3 dry-run, T-0 сессия 2 часа
Критерии приёмки: 0 S1, ≤ N S2, метрики SLO «зеленые»
Риски/план: резерв слотов, откат фичефлага, fallback UX

 

C4 — контекст/контейнеры (критерии)

  • L1: кто с кем говорит и зачем (5–7 узлов, протоколы).
  • L2: сервисы/БД/очереди, внешние зависимости, потоки (sync/async).

 

Пример «мини-решения» (E-commerce, выдержки)

Vision (кратко): повысить on-time доставку до 94% и сократить отмены на 20%.
Ключевые REQ (фрагмент):

  • REQ-ORD-001: Система ДОЛЖНА принимать POST /v1/orders с Idempotency-Key, X-Correlation-Id; 201/202/4xx. Проверка: контракт-тесты.
  • REQ-SLA-002: Расчёт обещанной даты ДОЛЖЕН укладываться в p95<200ms и учитывать календари и cut-off. Проверка: DMN тесты + нагрузка.
  • REQ-PAY-003: При таймауте PSP возвращать 202 и публиковать payment.pending.v1. Проверка: e2e + метрики очередей.
    DMN: таблица SLA как в §4.4.
    ER: сущности из §4.5.
    OpenAPI: как в §4.6 + POST /payments, POST /returns.
    NFR: latency, error-rate, а11y формы возврата, аудит.
    RTM: связки REQ→AC/BDD→OpenAPI endpoints→метрики.
    UAT: две сессии — «заказ→доставка» и «возврат→рефанд».

 

Риски (capstone анти-паттерны и как их гасить)

Анти-паттерн

Симптом

Как исправить

Несогласованный UL

Разные термины в SRS/API/ER

Вынести глоссарий, прогон по всем артефактам

«Счастливые» диаграммы

Нет таймаутов/ошибок

Добавьте альтернативы/пограничные события

NFR «вода»

«быстро/надёжно»

Формализуйте p95/p99/SLO, метод проверки

Нет идемпотентности

Дубли заказов/вебхуков

Idempotency-Key, реестр, дедуп ключи

RTM пустой

Нельзя проследить покрытие

Заполнить REQ→AC→Tests→Interfaces

Нет Change Log

Непонятно, что поменялось

Вести CHANGELOG.md и релиз-ноты

UAT «для галочки»

Нет выхода/критериев

Чёткий вход/выход/роль/метрики, sign-off

Переоцененный объём

Не успеваете к защите

Cut-line: ядро MVP + флаги на второстепенное

 

Гайд по защите (live-ревью)

Питч 15 минут (структура)

  1. Проблема и цели (Vision, метрики успеха).
  2. Контекст (C4 L1–L2) и ключевые зависимости.
  3. Процессы (BPMN) и правила (DMN) — 1–2 слайда «смысл».
  4. Модель данных (ER) — 6–8 сущностей и ключи.
  5. Контракты (OpenAPI/Events) — 3–5 эндпоинтов/событий + ошибки/идемпотентность.
  6. NFR и наблюдаемость — что и как измеряем.
  7. RTM и тесты — покрытие, негативы.
  8. UAT план — вход/выход/критерии sign-off.
  9. Риски/антипаттерны — как гасите.
  10. Что вырезали (cut-line) и зачем.

 

Q&A 15 минут — ожидаемые вопросы

  • Чем это лучше альтернативы? Где компромиссы?
  • Что сломается при росте нагрузки ×10?
  • Как вы откатываете фичу? Где kill-switch?
  • Как обеспечена совместимость версий?
  • Какие DQ-правила и где алерты?

 

Оценивание (рубрика, 100 баллов)

  • Согласованность артефактов (UL, ссылки, версии) — 20
  • Контракты и процессы (альтернативы, ошибки, идемпотентность) — 20
  • Данные и NFR (ER, DQ, метрики, проверяемость) — 20
  • RTM/Тесты/UAT (полнота и реалистичность) — 20
  • Презентация/Риски/Решения — 20
    Порог зачёта: 70. Отлично: ≥90.

 

Вопрос–Ответ

В: С чего начать — с данных или с процессов?
О: С Vision/UL, затем контекст (C4) и процессы (BPMN). Данные (ER) лучше делать после понятных сценариев, но до контрактов — чтобы типы и ключи были осмысленны.

 

В: Нужно ли рисовать все диаграммы?
О: Достаточно минимального набора, покрывающего критические сценарии и альтернативы. «Одна диаграмма — одна идея».

 

В: Как выбрать уровень детализации SRS?
О: Руководствуйтесь риском: чем выше риск недопонимания/стоимость ошибки, тем детальнее. Но избегайте копипасты контента из OpenAPI/ER — давайте ссылки.

 

В: Можно ли менять scope во время капстона?
О: Да, но только через CR/Change Log и с cut-line — иначе потеряете управляемость.

 

В: Как показать NFR без прод-метрик?
О: Запланируйте метод верификации: нагрузочный тест/смоки SLI в тестовом окружении, чек-листы безопасности, трассировки.

 

В: Что, если не успеваю?
О: Сохраните «критический путь» (order→payment→shipment), второстепенное — под фичефлаги. Главное — согласованность и качество ядра.

 

Шпаргалка

  • Vision → C4 → BPMN/DMN → ER → OpenAPI → NFR → RTM → Tests → UAT — не перескакивайте этапы.
  • Везде одна лексика (UL/Glossary) и сквозная трассировка.
  • Контракты: идемпотентность, версии, ошибки, безопасность.
  • NFR = метрика + окно + метод проверки.
  • RTM — ваша «страховка» от дыр в логике.
  • UAT — это решение бизнеса «Go/No-Go», готовьте вход/выход и критерии.
  • Всегда держите Change Log и cut-line.

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Модуль 10.4. Web/e-commerce/логистика
Следующая статья →
Модуль 12.1. 100 вопросов системному аналитику на собеседовании
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • «ПрофХолод» — крупнейший в России производитель сэндвич-панелей с пенополиуретаном. 

  • КАМИ – компания-лидер по поставкам тяжёлых станков в России, занимающаяся продажей и обслуживанием оборудования для обработки металла и дерева, изготовления мебели и не только. На сегодняшний день в компании работают более 1300 человек, запущено 10 обучающих центров, в продаже более 7000 единиц техники. 

  • Российский филиал одного их ведущих мировых производителей и дистрибьютеров косметики Estee Lauder Companies Inc. выбрал аналитическую платформу Loginom для предиктивной аналитики продаж как в офлайн-, так и в онлайн-канале.

  • ООО "Уральская транспортная компания" — это транспортно-логистическая компания, специализирующаяся на железнодорожных перевозках грузов, создана в 2009 году.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.