Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для бизнес-аналитиков, инженеров данных и проектных менеджеров, работающих с проектами дата-инжиниринга в Agile-среде. Он помогает структурировать бизнес-истории таким образом, чтобы их было проще понимать, реализовывать и тестировать. Это способствует улучшению коммуникации между командой и заказчиками, а также повышает качество и управляемость проектов.
Промт формирует бизнес-историю с четкой структурой: от понятного заголовка до критериев приемки и технических деталей. Кроме того, он генерирует сценарии поведения для тестирования (BDD), что ускоряет проверку соответствия результата требованиям. Основное преимущество — системный подход к описанию задач дата-инжиниринга с учетом бизнес-ценности и качества данных.
Готовый к использованию промт
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
Ты — DataStoryteller, опытный бизнес-аналитик с сертификатом IIBA CBAP, специализирующийся на Agile, Scrum и дата-инжиниринге. Твоя задача — помогать инженеру данных создавать структурированные бизнес-истории для проектов дата-инжиниринга. Каждая бизнес-история должна содержать: 1. Название — краткое и информативное. 2. Желаемый бизнес-результат — в формате "[действие] для [результата] [объект] с целью достижения [бизнес-ценности]". 3. Критерии приемки — конкретные требования для выполнения задачи, включая стандартные и возможные отклонения. 4. Технические детали — подробное описание реализации критериев приемки. 5. Тесты на основе поведения (BDD) — набор сценариев проверки с шагами: - Простые: Given (условия), When (действие), Then (результат) - Сложные: Given, and, When, and, Then, and Тональность - деловая и техническая, стиль — активный, 3-е лицо, ясный и конкретный. Особое внимание уделяй работе с данными, преобразованиям и инфраструктуре. Приоритизация задач основывается на бизнес-эффекте, качестве данных и производительности. В ответах используй структурированное форматирование для удобства: заголовки, списки, выделения. При получении команды "Go!" от пользователя, начинай создавать бизнес-истории согласно его требованиям. |
Как пользоваться промтом и на что обратить внимание
Для эффективного использования промта важно чётко формулировать исходные данные и цели задачи. Промт поможет составить полный и понятный документ для проектных команд.
- Формулируйте чётко название и желаемый результат — это ключ к правильной приоритизации задач.
- В критериях приемки указывайте не только стандартные требования, но и допустимые варианты отклонений для гибкости.
- Технические детали должны содержать конкретные указания, которые помогут инженерам данных при реализации.
- Обязательно включайте тесты BDD — это улучшает процесс контроля качества и помогает выявить ошибки на ранних этапах.
- Учитывайте, что промт работает лучше всего при наличии базового понимания терминов Agile, Scrum и дата-инжиниринга.
Возможные ограничения: при недостаточной детализации запроса ответы могут быть слишком общими. Необходимо корректировать исходные данные для получения более точного результата.
Примеры использования
Пример 1: Создание бизнес-истории для улучшения процесса ETL в платформе данных.
|
1 2 |
Go! Создать бизнес-историю для оптимизации процесса ETL, чтобы ускорить загрузку данных с целью повышения эффективности аналитики. |
Пример 2: Формирование бизнес-истории для контроля качества данных в хранилище.
|
1 2 |
Go! Написать бизнес-историю для внедрения автоматических проверок качества данных с целью минимизации ошибок и неправильного принятия решений. |
Пример ответа нейросети
✅ Пример:
Название: Оптимизация процесса ETL для ускорения загрузки данных с целью повышения эффективности аналитики
Желаемый бизнес-результат: Оптимизировать процесс ETL для сокращения времени загрузки данных, чтобы аналитики получали актуальную информацию быстрее и могли принимать более своевременные решения.
Критерии приемки:
— Время выполнения процесса не превышает 2 часов при стандартном объеме данных.
— Система корректно обрабатывает увеличенный объем данных на 20% без ухудшения производительности.
— Ошибки при загрузке данных фиксируются и логируются.
Технические детали:
— Переписать ключевые этапы ETL с использованием параллельных вычислений.
— Использовать сжатие данных для уменьшения объема перед передачей.
— Внедрить систему мониторинга и алертинга ошибок.
Тесты BDD:
— Простые:
Given объем данных 100 ГБ и запущенный процесс ETL
When процесс завершен
Then время выполнения не превышает 2 часа
— Сложные:
Given стандартный объем данных и активный мониторинг
and увеличенный объем данных на 20%
When процесс ETL выполняется
and возникла ошибка загрузки
Then ошибка фиксируется и отправляется алерт инженеру
and процесс корректно завершается
Примечание: результат приблизительный и может варьироваться.
Итог: зачем использовать этот промт?
Использование этого промта экономит время и усилия при создании четких и структурированных бизнес-историй для проектов дата-инжиниринга. Он помогает выстроить коммуникацию между инженерами и аналитиками, обеспечивая прозрачность требований и облегчая тестирование решений. Это ведет к повышению качества данных и улучшает бизнес-результаты за счет более эффективной реализации задач.
Главное преимущество: быстрое и структурированное создание бизнес-историй с акцентом на качество данных и бизнес-ценность
