Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
«Да мы и без проектной документации справимся!»
— И это после всего, что я вам рассказал? — я, конечно, уже слышал подобные заявления от потенциальных клиентов, но каждый раз удивлялся. — Ну да. Зачем нам эти прототипы и функциональные...
❤2👍1
📊15 июля в 20:00 МСК OTUS проведёт открытый вебинар по ClickHouse и Apache Superset. Вы научитесь строить дашборды на больших данных и интегрировать их с одним из самых быстрых аналитических СУБД на рынке.
🧑🏻💻 На вебинаре мы подробно разберём, как работают ClickHouse и Superset, их возможности для аналитики и визуализации данных, а также как подключать их для решения реальных задач. Всё будет сопровождаться живыми примерами настройки и создания дашбордов. Вы также получите лучшие практики для обработки больших объёмов данных.
Если вы работаете с большими данными, создаёте аналитические отчёты или проектируете архитектуру для BI-решений, этот урок будет полезен именно вам.
➡️ Встречаемся в преддверии старта курса «Data Warehouse Analyst». Все участники вебинара получат скидку на обучение. Пройдите вступительное тестирование и зарегистрируйтесь прямо сейчас: https://clck.ru/3N34mW
🧑🏻💻 На вебинаре мы подробно разберём, как работают ClickHouse и Superset, их возможности для аналитики и визуализации данных, а также как подключать их для решения реальных задач. Всё будет сопровождаться живыми примерами настройки и создания дашбордов. Вы также получите лучшие практики для обработки больших объёмов данных.
Если вы работаете с большими данными, создаёте аналитические отчёты или проектируете архитектуру для BI-решений, этот урок будет полезен именно вам.
➡️ Встречаемся в преддверии старта курса «Data Warehouse Analyst». Все участники вебинара получат скидку на обучение. Пройдите вступительное тестирование и зарегистрируйтесь прямо сейчас: https://clck.ru/3N34mW
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Салют! На днях выкладывала тестовое задание на позицию Middle SA, и давала свой примерный ответ, но без уточнения в некоторых вопросах. Давайте сегодня рассмотрим, какие можно задать уточняющие вопросы заказчику, чтобы выполнить данное задание
Ведь перед тем как предлагать решения, важно выяснить детали текущего процесса и ограничения.
Вот некоторые вопросы, которые стоит задать заказчику:
1️⃣ Про текущий процесс возврата
- «Как именно сейчас работает процесс отмены заказа и возврата денег?»
- «Есть ли ручные этапы (например, проверка финансовым отделом)?»
- «Какие платежные системы используются (эквайринг, СБП и т.д.)?»
- «Поддерживают ли они API для автоматических возвратов?»
- «Какие статусы заказа и возврата отображаются клиенту в ЛК/уведомлениях?»
2️⃣ Про причины задержки
- «Почему возврат занимает 3–5 дней?»
- «Может ли занять еще больше, или это максимум?»
- «Это ограничение банка/платежной системы или внутренние процессы компании?»
- «Есть ли случаи, когда возврат проходит быстрее (например, для определенных способов оплаты)?»
3️⃣ Про интеграции и данные
- «Есть ли интеграция между системой управления заказами и платежным шлюзом?»
- «Если да, какие методы API доступны (например,
- Какие данные проверяются перед возвратом (номер заказа, сумма, сроки оплаты и т.д.)?
4️⃣ Про коммуникацию с клиентом
- «Какие каналы уведомлений используются (email, SMS, push)?»
- «Получает ли клиент информацию о примерных сроках возврата при отмене заказа?»
5️⃣ Про риски и ограничения
- «Были ли случаи мошенничества с возвратами?»
- «Как их обрабатывают сейчас?»
- «Есть ли юридические требования к срокам возврата (например, по закону о защите прав потребителей)?»
6️⃣ Про метрики и улучшения
- «Какие метрики по возвратам сейчас отслеживаются (среднее время, % жалоб и т.д.)?»
- «Какие улучшения уже пробовали внедрять? Почему они не сработали?»
7️⃣ Про бюджет и сроки
- «Есть ли бюджет на доработки (например, интеграция с новым платежным шлюзом)?»
- «Какие сроки ожидаются для внедрения улучшений?»
————————————
Зачем это нужно? И зачем вообще задавать вопросы?
Эти вопросы помогут:
1. Выявить корень проблемы (технические ограничения vs. процессные).
2. Оценить возможности автоматизации (например, если платежка не поддерживает мгновенные возвраты, решение будет другим).
3. Предложить реалистичное решение с учетом ресурсов компании.
Пример:
Если окажется, что платежный шлюз не поддерживает автоматические возвраты, решением может быть:
- Переход на другой шлюз (например, Stripe или СБП).
- Введение "кредитов" на счет клиента (мгновенно) с возможностью вывода.
Важно: Задавайте вопросы последовательно — от общего процесса к деталям. Это покажет ваш системный подход.
Удачи всем с решением своих ТЗ😉
Источник: @ba_and_sa
Ведь перед тем как предлагать решения, важно выяснить детали текущего процесса и ограничения.
Вот некоторые вопросы, которые стоит задать заказчику:
Если у вас свое мнение, или я что-то упустила, делитесь в комментариях👇
- «Как именно сейчас работает процесс отмены заказа и возврата денег?»
- «Есть ли ручные этапы (например, проверка финансовым отделом)?»
- «Какие платежные системы используются (эквайринг, СБП и т.д.)?»
- «Поддерживают ли они API для автоматических возвратов?»
- «Какие статусы заказа и возврата отображаются клиенту в ЛК/уведомлениях?»
- «Почему возврат занимает 3–5 дней?»
- «Может ли занять еще больше, или это максимум?»
- «Это ограничение банка/платежной системы или внутренние процессы компании?»
- «Есть ли случаи, когда возврат проходит быстрее (например, для определенных способов оплаты)?»
- «Есть ли интеграция между системой управления заказами и платежным шлюзом?»
- «Если да, какие методы API доступны (например,
refund,
`reverse`)?» - Какие данные проверяются перед возвратом (номер заказа, сумма, сроки оплаты и т.д.)?
- «Какие каналы уведомлений используются (email, SMS, push)?»
- «Получает ли клиент информацию о примерных сроках возврата при отмене заказа?»
- «Были ли случаи мошенничества с возвратами?»
- «Как их обрабатывают сейчас?»
- «Есть ли юридические требования к срокам возврата (например, по закону о защите прав потребителей)?»
- «Какие метрики по возвратам сейчас отслеживаются (среднее время, % жалоб и т.д.)?»
- «Какие улучшения уже пробовали внедрять? Почему они не сработали?»
- «Есть ли бюджет на доработки (например, интеграция с новым платежным шлюзом)?»
- «Какие сроки ожидаются для внедрения улучшений?»
————————————
Зачем это нужно? И зачем вообще задавать вопросы?
Эти вопросы помогут:
1. Выявить корень проблемы (технические ограничения vs. процессные).
2. Оценить возможности автоматизации (например, если платежка не поддерживает мгновенные возвраты, решение будет другим).
3. Предложить реалистичное решение с учетом ресурсов компании.
Пример:
Если окажется, что платежный шлюз не поддерживает автоматические возвраты, решением может быть:
- Переход на другой шлюз (например, Stripe или СБП).
- Введение "кредитов" на счет клиента (мгновенно) с возможностью вывода.
Важно: Задавайте вопросы последовательно — от общего процесса к деталям. Это покажет ваш системный подход.
Удачи всем с решением своих ТЗ
Источник: @ba_and_sa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥4❤3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
BPMN vs DMN: Как управлять бизнесом без путаных инструкций?
Суворов Александр Васильевич сказал: «Каждый солдат должен знать свой маневр». Эти слова идеально подходят и для корпоративного управления. Чтобы побеждать в конкурентной борьбе, важно не просто...
🥱2
Как получить первый коммерческий опыт до выхода на первую работу, положить в портфолио классный пет-проект и впечатлить работодателя умением не просто действовать по шаблону, а сходу решать задачи бизнеса?
Для этого мало просто разобраться в Python и SQL, нужно набивать руку на реальных кейсах и тренировать насмотренность — смотреть на то как решают эти задачи опытные аналитики.
Решить такой кейс и добавить его к себе в портфолио можно будет на вебинаре с Андроном Алексаняном, аналитиком с 8 летним опытом и по совместительству CEO Simulative.
В прямом эфире он решит реальный кейс компании: проанализирует продажи на Wildberries с помощью Python.
Что будем на вебинаре:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM