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 » Рекомендации по подготовке требований к ПО

Рекомендации по подготовке требований к ПО

Структура требований

В основе качественной структуры требований обычно лежит модель, состоящая из двух компонентов:

  • требования заинтересованных сторон – организационная модель, модель бизнес-процессов, модель потоков данных, диаграмма состояний и т.п.;
  • системные требования – use case модель, дерево целей, и т.п.;

При этом нужно помнить: в структуре требований должно быть место для требований, не попавших в основную модель – таких, как ограничения, нефункциональные требования, исключения и т.д. Сама же структура должна улучшаться в процессе работы.

Качественная структура требований должна помогать решать следующие задачи:

  • помогать лучше понять большой объем информации;
  • оперативно находить набор требований, относящийся к определенной теме или предмету;
  • сокращать количество требований, выявлять пробелы, повторения и противоречия;
  • оценить требования (стоимость реализации и риски);
  • вносить изменения и повторно использовать часть требований.

 

Критерии законченного набора требований таковы:

  • полнота – все необходимые требования записаны;
  • непротиворечивость – не существует требований, противоречащих друг другу;
  • отсутствие избыточности – каждое требование сформулировано только один раз (нет повторов);
  • модульность – требования близкие друг другу содержатся в одном разделе;
  • структурированность – наличие ясной четкой структуры документа с требованиями;
  • удовлетворенность – достигнут необходимый уровень покрытия требований связями типа «удовлетворяет» тестируемость: достигнут необходимый уровень покрытия требований тестами.

 

Рекомендации для разработки требований

  • Определите структуру требований, и постоянно улучшайте ее в процессе работы с требованиями.
  • Записывайте требования как можно раньше, даже если они далеки от совершенства.
  • Как можно раньше определите атрибуты требований.
  • Как можно быстрее подготовьте первую версию требований, для того чтобы получить отзывы.
  • Улучшайте требования в процессе работы удаляя повторения, преждевременные технические решения и несогласованность.
  • Постоянно обсуждайте требования и собирайте замечания, делайте как можно быстрее новые версии требований.
  • Демонстрация пользователям гораздо лучше, чем «экспертный» анализ.
  • Основные правила для написания требований:
  • Используйте простой прямой язык.
  • Пишите требования, которые можно проверить.
  • Используйте определенную и согласованную терминологию.
  • В одном требовании пишите только одно требование.

 

Критерии текста требований:

  • атомарность – каждое требование должно представлять собой один элемент иерархии требований, пригодный для установки связей с ним;
  • уникальность – каждое требование должно иметь собственный уникальный идентификатор;
  • выполнимость – требование должны быть технически реализуемо в установленные сроки, в рамках выделенного бюджета;
  • законность – не должно противоречить применимому законодательству;
  • ясность – должно быть понятно сформулировано;
  • точность – должно быть точно и лаконично;
  • проверяемость – должна существовать возможность проверки реализации каждого конкретного требования;
  • абстрактность – не должно навязывать определенные технические решения, характерные для более низких уровней требований (спецификаций).

 

И напоследок – правила, соблюдение которых позволит избежать формирования некачественных требований:

  • избегайте хаоса: необходимо сконцентрироваться на самом важном,
  • требование не должно быть похоже на роман;
  • избегайте «лазеек», таких как «если это необходимо», поскольку они делают требование бесполезным;
  • не помещайте больше одного требования в один параграф (зачастую можно определить, что в одном параграфе больше одного требования по наличию «и»);
  • избегайте рассуждений;
  • избегайте нечетких слов (обычно, в основном, часто, нормально, типично);
  • избегайте использования неопределенных терминов (удобный в использовании, универсальный, гибкий);
  • избегайте принятия желаемого за требуемое (100 % надежный, приятный для всех пользователей, безопасный, подходящий для всех платформ, не должен никогда ломаться, обрабатывать все неожиданные сбои, быть готов к модернизациям для любых ситуаций, которые могут возникнуть в будущем).

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Требования к ПО
Следующая статья →
Толковый бизнес-аналитик. Разработка бизнес-требований
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • С объединением компании Savencia Fromage & Dairy и молочного комбината в г.Белебей, одного из лидеров по производству твердых сычужных сыров в России, Savencia выходит на российский рынок не только как импортер, но и как производитель молочной продукции.

  • 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.

  • СберКорус (Группа компаний Сбербанка) – это ИТ‑компания, ИТ‑интегратор, SaaS-провайдер. Является разработчиком цифровых сервисов и услуг для автоматизации широкого диапазона бизнес-процессов юридических лиц. В 2004 году компания стала первым в России оператором электронного документооборота, а в 2012 году вошла в экосистему Сбера. 

  • «Балтийский лизинг» — первая компания в России, получившая лицензию № 0001 от Министерства экономики РФ на лизинговую деятельность, лицензия зарегистрирована 2 сентября 1996 года. «Балтийский лизинг» работает на российском рынке 33 года: компания представлена 79 филиалами по всей стране, сегодня в штате более 1300 сотрудников. За последние десять лет компания профинансировала имущество для 80 000 клиентов.

  • 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.