Крупный банк с большим числом команд, которые разрабатывают и тестируют витрины данных. Использовать реальные персональные данные клиентов на тестовых стендах банк не может.
О проекте
Заказчик развивает внутренний сервис, через который команды получают синтетические данные для тестирования витрин. Наша зона ответственности — системный анализ сервиса: требования к новым источникам и стендам, постановка задач разработке, критерии приёмки и работа с пользователями.
Сервис принимает описание таблиц из продуктивного контура: какие в них атрибуты и где персональные данные. Персональные данные заменяются синтетическими, и пользователь в тестовом контуре получает набор, пригодный для проверки витрин. Для простых случаев есть отдельный модуль: он сам генерирует правдоподобные значения вроде адресов и заливает их в нужную базу.
Сложную синтетику генерирует ядро соседней команды, а сервис служит для него оболочкой с собственным интерфейсом. Сценариев работы в сервисе много, поэтому заметная часть аналитики — разбор того, где пользователи застревают.
Задачи проекта
Подключать новые базы данных и тестовые стенды, на которые сервис заливает синтетические данные
Превращать крупные фичи в задачи для фронтенда и бэкенда с критериями приёмки для тестирования
Планировать релизы так, чтобы зависимости от смежных команд не срывали сроки
Упрощать пользовательские сценарии, на которых новые пользователи бросают сервис
Как мы это сделали
- 01
Требования к новым стендам
Для каждой новой базы данных собираем требования к заливке: какие типы данных она поддерживает и какие у неё ограничения
- 02
Постановка задач
Разбиваем крупные фичи на задачи для фронтенда и бэкенда, пишем критерии приёмки и поддерживаем актуальность документации API и базы знаний
- 03
Груминг на два-три релиза вперёд
Вместе с техлидами и руководителем проекта заранее раскладываем фичи по релизам и разбираем риски, в том числе зависимости от смежных команд
- 04
Поддержка Iceberg
Добавили работу с таблицами Apache Iceberg в озере данных. Пользователи ждали её к концу года, а вывели в сентябре
- 05
Работа с пользователями
По данным кликстрима находим тех, кто зашёл в сервис, но не создал ни одной задачи. Каждую неделю встречаемся с ними, проводим демо и по их отзывам упрощаем сценарии
Кто и на чём
Команда продукта
Стек
Как работаем
Крупные релизы из трёх-четырёх фич, груминг бэклога на два-три релиза вперёд, ежедневные стендапы, регулярные встречи с ключевыми пользователями и поквартальный план доработок, открытый для пользователей.
Что получил клиент
Дальше сервис свяжут с командой, которая генерирует тест-кейсы для витрин: одна команда готовит данные, другая — проверки. План работ расписан до 2028 года.
Похожие кейсы
Единая BI-отчётность по сделкам для крупного инвестиционного банка
Единая система авторизации клиентов для страховой группы
Развитие рабочего места оператора контакт-центра для крупной финансовой группы
Похожаязадача?
Расскажите о ней — подберём команду и предложим решение.
Заявка отправлена
Спасибо! Мы свяжемся с вами в рабочее время.