Привет, Коллеги! 👋

Моделирование бизнес-процессов – мощный инструмент для оптимизации работы компании, но, как и любой инструмент, его можно использовать неправильно. Сегодня разберем 5 самых распространенных ошибок, которые допускают аналитики при моделировании.

Ошибка №1: Отсутствие четкой цели 🎯

Прежде чем браться за моделирование, необходимо четко определить, зачем мы это делаем. Какую проблему решаем? Какого результата хотим достичь? Без четкой цели модель превращается в бесполезный набор схем и диаграмм.

Как избежать: Четко формулируйте цель моделирования (например, "Сократить время обработки заказа на 20%"). Определите метрики, по которым будете оценивать результат.

Ошибка №2: Слишком большой уровень детализации 🔎

Детальная модель – это хорошо, но только до определенного момента. Если вы утонете в мелочах, то потеряете общую картину и упустите важные взаимосвязи.

Как избежать: Применяйте принцип "достаточной детализации". Начните с модели верхнего уровня и углубляйтесь только там, где это действительно необходимо.

Проверьте себя: спросите себя "какую пользу несет добавление этой детали в модель?". Если ответ - никакой, то деталь не нужна.

Ошибка №3: Игнорирование мнения экспертов 🗣

Бизнес-процессы – это не теоретические схемы, а реальная работа людей. Если вы игнорируете мнение экспертов (сотрудников, которые непосредственно участвуют в процессе), то рискуете создать модель, которая не соответствует действительности.

Как избежать: Вовлекайте экспертов в процесс моделирования. Проводите интервью, устраивайте воркшопы, собирайте обратную связь.

Ошибка №4: Неправильный выбор нотации ✍️

Разные нотации (BPMN, IDEF0, EPC) подходят для разных целей и типов процессов. Если вы выберете неправильную нотацию, то не сможете адекватно представить процесс и найти точки для улучшения.

Как избежать: Изучите особенности разных нотаций и выбирайте ту, которая лучше всего подходит для вашего случая.
▫️Если в вашей модели главное - показать, что происходит -> используйте BPMN.
▫️Если в вашей модели главное - показать, как функция влияет на другие функции -> используйте IDEF0.
▫️Если в вашей модели главное - показать последовательность событий -> используйте EPC.

Ошибка №5: Забываем об изменениях 🔄

Бизнес-процессы постоянно меняются, а модель, которую вы создали сегодня, может устареть уже завтра. Если вы не поддерживаете модель в актуальном состоянии, то она потеряет свою ценность.

Как избежать: Включите поддержание модели в регламент работы. Регулярно пересматривайте модель и вносите необходимые изменения.
Подумайте об инструменте: выберите инструмент моделирования бизнес-процессов, который помогает вести историю изменений.

Как итог: Суть всего вышесказанного можно уместить в одно правило: ваша модель должна быть полезна.
Все эти ошибки так или иначе мешают этому. Предотвращая их, вы сможете создать не просто диаграмму, а реальный рабочий элемент.

@notes_analyst

​​📑 Как сделать сложный технический текст простым и понятным: приемы из практики технического писателя

"Главная цель любой инструкции — дать ответ на вопрос читателя. Инструкция не выполняет свою функцию, если читатель не смог быстро найти нужную ему информацию. Поэтому написать текст инструкции мало — нужно ещё и оформить его так, чтобы помочь пользователю в его нелёгкой задаче. Для этого можно использовать ряд универсальных приёмов. "

В данной статье Анна Гончарова, ведущий технический писатель в компании Bercut , разберет пять практических приемов из их руководства по стилю, которые помогут структурировать материал и упростить восприятие.

Читать статью

​​📑 Паттерны программирования при работе с LLM

"LLM - мощный инструмент, но его эффективность в продакшене зависит не от одного «хитрого промпта», а от всей архитектуры: что мы даём модели, как управляем её рассуждением и как проверяем/обрабатываем результат. В этой статье - компактная карта паттернов, разбитая по этапам конвейера: Input -> Reasoning -> Output."

Читать статью

PostgreSQL против 10 миллионов записей: оптимизация запросов, которая спасла наш проект

От Автора:
"Наш проект, который успешно работал с несколькими сотнями тысяч записей, перешагнул психологически важный рубеж — 10 миллионов строк в таблице заказов. И PostgreSQL, который раньше летал, внезапно начал ползти как улитка.

Диагноз: почему 10 миллионов — это магия?

Многие думают: «10 миллионов записей — это же немного!». На практике это точка, где:
• Индексы перестают помещаться в оперативную память
• Планировщик запросов начинает выбирать неоптимальные пути
• Простые JOIN'ы превращаются в многоминутные операции"

Читать статью

​​📑 ArchiMate+BPMN: апгрейд роли «бизнес-аналитик»

"...Использование же Archimate в работе бизнес-анлалитика может стать первым шагом для чёткого и стандартизированного связывания бизнес-требований с техническими, мостиком между бизнесом и ИТ через проектирование архитектуры, в которой бизнес-аналитик выступает первым номером. Это инструмент, позволяющий сделать апгрейд роли "бизнес-аналитик" до участника архитектурного проектирования ИТ-решений, а также задающий контекст для роста в роль "бизнес-архитектор".."

Читать статью

📑 ClickHouse — must-have для аналитика

В мире больших данных долгое ожидание результатов - это неприемлемая роскошь. Автор статьи расскажет, как ClickHouse изменил его подход к аналитике, подарив мгновенные результаты.

ClickHouse – мощная аналитическая база данных, способная обрабатывать миллионы строк в секунду. В данной статье Автор делится опытом работы с ClickHouse, который начался с крупного проекта, где скорость аналитики была критически важна.

Автор надеется, что статья будет полезна разработчикам, инженерам данных и аналитикам, ищущим эффективные инструменты для обработки больших объемов данных, и вдохновит их на новые решения.

Читать статью

​​📑 Как экономить время на фиче, растянув ее на три спринта

В своей статье Денис Улизко, CPO AoS (МТС), делится опытом оптимизации цикла поставки фич в B2B CRM, показывая, как переход от стандартных 4-6 спринтов к трехспринтовой модели позволил повысить эффективность работы команды и значительно сократить время вывода новых функций на рынок.

Читать статью

​​📑 Один рабочий день технического писателя: правки, конфликты, редактура, релиз

"Напряжение ощущается с самого утра. В рабочем чате постоянно всплывают сообщения: «Забираю исходник раздела с описанием общего алгоритма, буду вносить правки», «Добавил в карту документа пару новых приложений, обновитесь», «Перешлите мне комментарии тестировщика, у меня письмо затерялось». Сегодня не просто очередной рабочий день, сегодня — день релиза..."

Читать статью

📑 130+ датасетов для машинного обучения: гид, который сэкономит часы поиска нужных данных

"Сколько раз вы начинали новый ML-проект и первым делом отправлялись на поиски подходящих данных? Процесс этот знаком каждому: есть задача, выбрана архитектура модели, но без качественного датасета дальше не продвинуться. Тут и начинается квест по бесконечному поиску «того самого» набора по репозиториям, форумам и каталогам.

Хороших датасетов множество, но найти среди тысяч вариантов нужный — отдельная история. Чтобы облегчить вам эту задачу, мы сделали подборку датасетов, которые активно используются ML-инженерами: от классических наборов данных, известных каждому, до новичков в информационном поле."

Читать статью

​​📑 Проект предзамен или как перестать бояться красных A/B-тестов и превращать их в зелёные

В данной статье автор, Максим, продакт-менеджер в Купере, рассказывает о реальном кейсе из практики A/B-тестирования. Он делится опытом работы с неудачным экспериментом, который, после детального анализа, был преобразован в успешный продукт. Автор фокусируется на инсайтах, полученных в процессе работы с "красным" A/B-тестом.

Читать статью

​​📑 Как одновременно заварить кофе для 10 000 сотрудников — и еще 7 неожиданных вопросов архитектору ПО

"Как убедить заказчика отказаться от Excel, зачем архитектору опыт кодинга и почему эволюция ПО похожа на эволюцию живых существ? Опытный архитектор отвечает на вопросы коллег-айтишников."

Читать статью

​​📑 Зачем ИИ системному аналитику

В статье автор рассказывает о личном опыте применения искусственного интеллекта в работе системного аналитика. Он рассматривает, как нейросети, LLM и специализированные инструменты вроде MCP + IDE Cursor помогают автоматизировать рутинные задачи, ускорить процесс анализа и высвободить время для более креативных задач.

Читать статью

​​📑 Где и как реализуются гарантии доставки сообщений в/из Kafka и при чем здесь транзакции

Автор Анна Вичугова
"Аномалии грязного чтения незафиксированных транзакций в Apache Kafka: как потребители могут читать данные, которых не видно в топике, почему это происходит и что обеспечивает гарантию exactly once без дублей и потери сообщений."

Читать статью

​​📑 ГОСТ ЕСКД для документирования информационных систем – зло или благо?

"Ни один хороший (т.е. 
качественный – как в части организации процесса, так и в части ожидаемого результата) проект по созданию (и внедрению) ИТ-продукта не может обойтись без создания документации. Документация позволяет формализовать и зафиксировать различные аспекты, касающиеся ИТ-проекта и создаваемого в его рамках продукта.
Но при этом неизбежно возникает вопрос – а как создать эту документацию?"

Читать статью

​​📑 Write. Review. Commit. Repeat. Как документируют в Postgres Professional

"Качественная документация — один из столпов успешного IT-продукта, но её создание часто остается в тени разработки. В Postgres Professional этот процесс выстроен не менее строго, чем написание кода. Удивительно, но всем этим огромным хозяйством управляет команда из десяти человек. Мы попросили старшего технического писателя Екатерину Гололобову провести для нас экскурсию по её «цеху»: от постановки задачи до финального коммита."

Читать статью

​​📑 Модель данных для успешного бизнеса: от простоты к компромиссам

"История моделей данных — это не строгое следование хронологии, а путь нарастания сложности для решения всё более трудных задач. Чтобы понять, почему появились сложные модели, нужно начать с самой простой и интуитивно понятной из них. Это проведет нас от базовых структур к комплексным, позволит осознанно выбирать инструмент, понимая все предпосылки и компромиссы."

Читать статью

​​📑 Один раз увидеть. В помощь системному аналитику для диалогов с Бизнесом

Автор статьи, Ирина Загирова, системный аналитик в Банке Уралсиб, расскажет о применении нейросетей в сврей работе, особенно в условиях Agile-разработки. Ирина поделится, как нейросети помогают ей визуализировать сложные задачи и требования для бизнеса, ускоряя процесс груминга и составления спецификаций, а также даст советы по эффективной работе с этими инструментами.

Читать статью

​​Как выбрать СУБД: критерии и факторы принятия решения

Автор Анна Вичугова
"От чего зависит выбор СУБД, какие факторы надо учитывать, чтобы обосновать возможность использования знакомой технологии для хранения и обработки данных или необходимость перехода на новое решение."

Читать статью

​​📑 Зачем компаниям платформенный подход и как он возникает даже без отдельной команды

"В любой компании рано или поздно встаёт вопрос: как писать код так, чтобы его было удобно поддерживать и масштабировать? Одни решают эту задачу через процессы и правила, другие — через инструменты и платформенные команды. Но если присмотреться, платформенный подход возникает почти везде, даже там, где формально нет платформы. "

Читать статью

​​Уровни изоляции транзакций: практическая механика и сравнение PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server и DB2

"Транзакции — не про «магическое ACID», а про конкретную механику согласованного доступа к данным под нагрузкой.
Эта статья объясняет как реально работают уровни изоляции и чем отличаются популярные СУБД на практике."

Читать статью