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 бизнес-аналитиков » Модуль 3. Документирование требований: BRD, SRS, User Story, Use Case

Модуль 3. Документирование требований: BRD, SRS, User Story, Use Case

Картина целиком: кто что читает и зачем

  • BRD (Business Requirements Document) — «почему и что» на бизнес-языке: контекст, цели, ценность, ограничения, границы, высокоуровневые сценарии и метрики успеха. Читают спонсоры, владельцы процессов, PO, архитекторы.
  • SRS (Software/System Requirements Specification) — «что именно должно быть реализовано»: функциональные и нефункциональные требования, модели данных/интерфейсов, правила расчёта метрик, права доступа, отчетность для аудита. Читают разработчики, системные аналитики, QA, безопасность.
  • User Stories — «срезы работы» для инкрементов: кратко про роль, действие, ценность + чёткие критерии приемки. Читают все, кто делает поставку.
  • Use Cases — «сквозные сценарии взаимодействия» с шагами/альтернативами и пред-/постусловиями. Удобно для сложных цепочек (например, сверка маржи, drill-down с исключениями).

Принцип: BRD даёт смысл и границы → SRS уточняет специфику → backlog (stories/use cases) режет на поставляемые куски → трассируемость связывает всё с целями и тестами.

 

 

Уровни требований и «не перепутать что с чем»

  • Бизнес-требования: цели, ценность (value case), KPI, ограничения бизнеса.
  • Пользовательские/функциональные: поведение системы, сценарии, правила вычислений, отчётные формы.
  • Нефункциональные (NFR): производительность, доступность, безопасность, аудит, качество данных, SLA обновления, хранение историчности, масштабируемость, наблюдаемость.
  • Ограничения/допущения: «данные логистики — D+2», «PII хранится только в источнике», «региональная сегрегация доступа».

 

Проверка уровня: если формулировка отвечает «зачем» — это бизнес-уровень; если «что система должна делать» — функциональный; если «как хорошо/быстро/безопасно» — нефункциональный.

 

Как писать требование, чтобы его реально сделали

Ориентиры качества:

  • Однозначность (избегать «удобно», «быстро», «красиво»; писать порог/единицу измерения).
  • Проверяемость (как протестируем? привести метрику/эталон/набор данных).
  • Не смешивать what/how (что нужно бизнесу vs как разработчик реализует).
  • Цепочка смыслов (цель → требование → критерии → тест → метрика эффекта).

 

Полезные акронимы:

  • INVEST (для User Stories): Independent, Negotiable, Valuable, Estimable, Small, Testable.
  • SMART (для целей в BRD): Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound.

 

Шаблон BRD (примерная структура под BI/DWH)

  1. Введение и контекст — что болит и для кого.
  2. Цели и метрики успеха — SMART + lead/lag показатели.
  3. Scope (включено/исключено) — где остановимся в MVP.
  4. Стейкхолдеры и RACI — кто решает, кто консультирует, кто в курсе.
  5. Высокоуровневые сценарии/Use Cases уровня бизнеса — что пользователи делают и какие решения принимают.
  6. Value Case — гипотезы эффекта (сокращение цикла закрытия, рост точности, экономия FTE).
  7. Ограничения и допущения — данные, регуляторика, доступы.
  8. Риски Discovery — что может сорвать ценность и как это отслеживаем.
  9. Глоссарий — определения показателей и терминов.

 

Фрагмент BRD (маржинальность):
Цель: «Сократить цикл закрытия GM% с 3 до 1 дня к 31.12; точность ±1 п.п.; доступ к 10:00 мск D-1».
Scope IN: «Витрина GM, дашборд GM% по каналам/категориям, флаг промо, возвраты». Scope OUT: «Прогноз ассортимента, оптимизация цен».

 

Шаблон SRS (структура и «куда положить смысл»)

  1. Общее описание — ссылка на BRD, контекст проекта, артефакты.
  2. Функциональные требования
    2.1. Метрики и правила расчёта: формула, гранулярность, фильтры/исключения, источники, примеры расчётов на эталонной выборке.
    2.2. Сценарии (Use Cases): основная и альтернативные ветви; бизнес-правила.
    2.3. Интерфейсы/отчёты: макеты страниц/дашбордов, поля, сортировки, фильтры, экспорт.
    2.4. Интеграции/источники: таблицы, поля, ключи, лаги, события инкремента/CDC.
  3. Нефункциональные требования
    3.1. Производительность: «время отклика ≤ 5 сек при 12 мес истории на фильтрах канал/категория/регион».
    3.2. Обновление/латентность: «обновление витрины 4 раза/сутки; данные доступны к 10:00 D-1».
    3.3. Безопасность и доступы: роли, области видимости (row-level security), аудит запросов.
    3.4. Надёжность: RTO/RPO, ретеншн, версионирование расчётов.
    3.5. Качество данных (DQ): полнота, уникальность, допустимые значения, правила валидации и действия при нарушениях.
    3.6. Наблюдаемость: логирование загрузок, lineage, алерты по SLA/DQ.
  4. Данные и модели
    4.1. Словарь данных: атрибут → тип → описание → источник → правила трансформации → владелец.
    4.2. Source-to-Target (STT): поле источника → преобразование → поле витрины (с примерами).
  5. Ограничения/допущения — наследуем из BRD, уточняем технически.
  6. Критерии приемки и UAT — Given/When/Then + референсные выборки.
  7. Трассируемость — таблица связей «цель → требование → история → тест».
  8. Приложения — макеты, SQL-эталоны, шаблоны выгрузок, маскирование примеров.

 

Фрагмент SRS (правило метрики GM%):
Формула: GM% = (Revenue – COGS – Logistics)/Revenue.
Гранулярность: SKU×Канал×Период (день/неделя/месяц).
Исключения: возвраты, проведенные вне периода — отражаем корректировкой текущего.
Эталон: файл GM_reference_Q2.xlsx, лист SKU_123, допустимое расхождение ≤ 0.2 п.п.

 

User Stories: как превращать SRS в инкременты

Шаблон: «Как [роль], я хочу [действие], чтобы [ценность]».
Критерии (INVEST) + Приемка (Gherkin).

Пример истории:
Как финконтролер, хочу видеть GM% по каналам с обновлением к 10:00 D-1 и флагом «промо», чтобы закрывать месяц за 1 день.

Acceptance Criteria:

  • Given загружены данные D-1, When открываю дашборд до 10:00, Then GM% рассчитан по согласованной формуле, страница открывается ≤ 5 сек.
  • Given включён фильтр «промо», When сравниваю GM% promo vs non-promo, Then расхождение с эталонной таблицей ≤ 0.2 п.п.
  • Given моя роль «Регион X», When открываю карточку SKU, Then вижу только данные региона X.

 

Антипаттерн и перепись:
«Хочу красивый отчёт» → «Как категорийный менеджер хочу топ-SKU по падению GM% за последнюю неделю с drill-down до чека, чтобы инициировать корректировку промо».

 

Use Cases: когда истории не хватает

Зачем: сложные многоходовые сценарии, ветвления, обработка ошибок, альтернативные пути (например, «Сверка маржи и работа с неполнотой данных»).
Шаблон Use Case:

  • Название, Акторы, Предусловия, Основной поток шагов, Альтернативы/исключения, Постусловия, Триггеры ошибок, Ссылки на NFR и тест-кейсы.

 

Фрагмент:
UC-03 «Сверка GM% с неполнотой логистики»
Предусловие: загрузка D-1 завершена; DQ-порог полноты логистики = 98%.
Основной поток: 1) Пользователь открывает дашборд → 2) Система проверяет полноту → 3) Если ≥ 98%, снимается предупреждение → 4) Разрешён экспорт.
Альтернатива: при < 98% — показывается баннер, GM% помечается «черновик», экспорт блокируется, доступна кнопка «Показать отсутствующие партии».

 

Приоритизация и планирование: MoSCoW + слоями

MoSCoW: Must, Should, Could, Won’t (в этом релизе). Привязываем к ценности/рискам/зависимостям.
Слои поставки:

  • MVP: минимальный путь ценности (витрина GM + базовый дашборд + DQ-виджет).
  • R2: промо/возвраты/роли доступа.
  • R3: рекомендации/алерты/пояснительные карточки.

 

Практика: в Jira/YouTrack метим Must/Should и связываем с релизами. Каждую историю — с link на SRS-параграф и BRD-цель.

 

Трассируемость (traceability): связать точками

Мини-матрица (фрагмент):

BRD Цель

SRS Требование

Story/Use Case

Тест

Примечание

Сократить цикл GM% до 1 дня

NFR-P1 Отклик ≤ 5 сек

US-12 Открытие страницы GM

TC-45 Замер отклика

Масштаб выборки 12 мес

SLA 10:00 D-1

NFR-U2 Обновление 4 раза/сутки

US-08 Обновление витрины

TC-37 Проверка расписания

Алерт при срыве SLA

Точность ±1 п.п.

FR-M3 Формула GM%

UC-03 Сверка GM

TC-22 Сличение с эталоном

Допуск 0.2 п.п.

 

Где хранить: Confluence (страницы BRD/SRS), Jira (Epic/Story/Test), связи ссылками. Любое изменение — обновление матрицы.

 

Практика модуля (что сдать)

  • Мини-SRS (3–5 страниц) для фичи «GM% дашборд» с: 1) правилом расчёта, 2) макетом страницы, 3) NFR (отклик/обновление/доступы), 4) STT на 1–2 поля, 5) UAT-критериями.
  • Backlog (10–15 историй) в Jira/YouTrack с INVEST и приёмкой; пометить MoSCoW.
  • Матрица трассируемости (минимум 5 связок) между BRD целями, SRS пунктами, историями и тестами.

 

Риски оформления и как их предотвращать

Риск

Симптом

Профилактика

Размытые формулировки

«Быстро», «удобно»

NFR с числами и условиями; Gherkin-критерии

Смешение уровней

В SRS — бизнес-цели без конкретики

Разнести: BRD — «почему», SRS — «что», Stories — «инкремент»

Неполный словарь метрик

Споры финансы/коммерция

Словарь с владельцами и версионированием; протокол решения

Нет DQ-правил

«Отчёт неверный» из-за мусора

DQ раздел в SRS + действия при нарушениях (баннер/блок экспорт/алерт)

Потеря traceability

«Зачем мы это делали?»

Матрица связей + шаблон ссылок в Jira/Confluence

Scope creep

Постоянные «быстрые» добавки

MoSCoW + change-log с оценкой влияния и решением PO

Неучтённая безопасность

Блок на релизе

Ранний Security Review, RLS/маскирование, аудит доступов

Непроверяемые допуски

Нечем принять работу

Эталонные выгрузки/SQL-снапшоты, тестовые наборы данных

 

Теория и стандарты — «достаточно, чтобы не ошибаться»

  • IEEE 29148: качества требований — корректность, недвусмысленность, полнота, проверяемость, реализуемость, трассируемость, изменяемость.
  • Верификация vs Валидизация: «правильно ли написали» vs «правильную ли вещь сделали».
  • Data Contracts: явные соглашения по полям/типам/частоте/качества источников.
  • Версионирование артефактов: BRD v1.0 → SRS v1.2; change-log с датой, автором, обоснованием.

 

Вопрос–ответ (FAQ)

Q: Чем BRD отличается от SRS в одном предложении?
A: BRD — зачем и какая ценность; SRS — что система обязана делать и как это проверим.

 

Q: Когда писать Use Case, если уже есть User Stories?
A: Когда сценарий многошаговый с альтернативами/ошибками (сверка, исправления данных, эскалации) — Use Case экономит ошибки и переписки.

 

Q: Как описывать метрики, чтобы не спорить на UAT?
A: Формула + гранулярность + фильтры/исключения + источник + эталонные расчёты на реальной выборке + допустимое расхождение.

 

Q: Где фиксировать NFR?
A: В SRS отдельным разделом, а для критичных — дублировать в историях (чтобы они попали в DoD и тест-кейсы).

 

Q: Как избежать «документа ради документа»?
A: Делайте «минимально достаточный» BRD и SRS, но каждый пункт проверяемый. Всё, что нельзя протестировать или измерить, не приносит пользы.

 

Q: Что делать, если в середине спринта бизнес меняет формулу GM?
A: Change-request: оценка влияния (dev/test/обучение/ретро-пересчёт), решение PO/SteerCo, версия словаря ↑, миграционный план, пометка в отчёте об изменении методологии.

 

Мини-шаблоны (скопируйте в Confluence)

BRD — «Цели и метрики»
Цель: … (S)
Метрика успеха (lag): … (M, единицы)
Ранняя метрика (lead): …
Срок (T): …
Владелец: …

 

SRS — «Правило метрики»
Название/код: …
Формула: …
Гранулярность: …
Фильтры/исключения: …
Источник: …
Эталонная выборка/файл: …
Допустимое расхождение: …
Владелец/версия: …

 

Story (INVEST) + Приемка (Gherkin)
Как [роль], хочу [действие], чтобы [ценность].
Given … When … Then … (минимум 3 сценария, включая негативный).

 

Traceability (таблица)
BRD Цель → SRS Пункт → Story → Тест → Комментарии.

 

Чек-листы готовности

BRD готов:

  • Есть SMART-цели и метрики эффекта.
  • Scope IN/OUT утверждён.
  • Глоссарий ключевых терминов.
  • Value case с гипотезами выгоды.
  • Риски и допущения зафиксированы.

 

SRS готов:

  • Описаны все метрики и правила, есть эталоны.
  • STT покрывает поля для витрины.
  • NFR числовые и проверяемые.
  • Use Cases для сложных сценариев.
  • UAT-критерии и тестовые наборы.
  • Трассируемость заведена.

 

Backlog готов:

  • Истории INVEST, с приёмкой.
  • MoSCoW разнесён по релизам.
  • Ссылки на SRS/BRD в каждой истории.
  • DoR/DoD согласованы.

 

Вы оформляете смысл (BRD), специфику (SRS) и инкременты (Stories/Use Cases), связываете их трассируемостью и делаете проверяемыми через UAT и NFR. Такой пакет снимает 80% типовых споров на разработке и при приемке, ускоряет поставку и делает эффект прозрачным для бизнеса.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Модуль 2. Сбор требований: интервью, воркшопы, фасилитация
Следующая статья →
Модуль 4. Моделирование процессов: BPMN 2.0 + UML (UC/Activity/Class)
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • «Восток-Запад» – крупнейший поставщик продуктов в рестораны, кафе, гостиницы, кейтеринговые компании, столовые, комбинаты питания и кондитерские производства. 300+ городов регулярной доставки по всей территории России и странам СНГ; 3500+ товаров профессиональных брендов.

  • KERAMA MARAZZI — международный бренд, входящий в число лидеров глобального рынка керамики. Бизнес компании охватывает весь процесс создания керамических изделий, от глиняных карьеров до фирменной розницы во всех крупных городах РФ и за рубежом.

  • Русклимат
    Русклимат — международный торгово-производственный холдинг, концентрирующий опыт ведущих мировых производителей индустрии климата, мощный потенциал конструкторских бюро и лабораторий индустриального дизайна.
     
    Компания образована в 1996 году. За более чем двадцатилетнюю историю Русклимат прошел путь от локальной компании до мощной вертикально-интегрированной многопрофильной структуры.
     
  • Компания «Бизон-Трейд» является официальным дилером ведущих мировых производителей сельскохозяйственной техники (Fendt, Valtra, Lemken и др.) на Юге России. Входит в состав агрохолдинга «Бизон», основанного в 1994 году. Имеет 8 филиалов в Краснодарском и Ставропольском краях, Ростовской области.

  • 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.