Итак, что же такое Reverse Engineering? RE – это процесс, в ходе которого мы извлекаем информацию из уже имеющегося решения и представляем ее в нужном формате. В данном контексте бизнес-аналитику необходима информация, которая станет основой для формулировки требований.
Эта методика не представлена в своде знаний IIBA – BABOK, она находится в технике Document Analysis.
Задача Reverse Engineering возникает всегда в контексте какой-то другой задачи. Бизнес не заинтересован в самом процессе RE, так как это может быть дорогостоящей операцией, требующей участия различных заинтересованных сторон и высокой квалификации самого бизнес-аналитика. При этом часто акцент делается именно на его hard skills. Поэтому прежде чем приступать к выполнению RE, важно четко определить границы этой задачи и ее цель.
Кейсы для Reverse Engineering
Нужно уточнить требования для обеспечения поддержки текущего функционала.
Вы присоединились к проекту, который включает добавление или значительные изменения в уже существующее решение.
Запланирован проект по полному update-ту устаревшей системы.
У клиента имеется старая система, и вы пришли с вашим готовым продуктом для ее полной замены.
Необходимо разработать требования для миграции данных между двумя действующими системами.
Требуется составить требования для интеграции уже имеющихся решений.
Нужно провести детальный анализ конкурентного продукта, чтобы выяснить его полезные функции и принцип их работы.
Все перечисленные задачи бизнес-аналитика объединяет одно ключевое свойство: для их успешного выполнения необходимо иметь актуальные системные требования (в идеале). Именно на основе достоверного и глубокого понимания существующей системы (As-Is) бизнес-аналитик сможет сформулировать новый набор требований.\
Источники информации для RE:
Интервью с тех-специалистами. Это могут быть разработчики, тестировщики, а также сотрудники служба customer support.
Если есть возможность самостоятельно поэкспериментировать нажимая на различные кнопки, это станет отличным источником как для описания, так и для проверки гипотез.
Анализ данных системы (data driven decision) может существенно помочь в принятии решений.
Детальное Изучение структуры данных.
Анализ исходного кода (если он доступен).
Интервью с заинтересованными сторонами из бизнеса, конечными пользователями и наблюдение за их взаимодействием с продуктом (парой это единственный доступный метод).
Понимание специфики домена.
Существующая документация (к сожалению ее часто нету, либо сильно устарела).
Анализ Тикетов в Jira, Asana, Trello или других системах
Интересные статьи
Интересные статьи
