А что вы делаете, чтобы обнаружить пробелы и противоречия в используемых данных при управлении требованиями? Просто проверяете? А как же анализ?

👉 При анализе данных важно сопоставлять различные представления информации, чтобы выявить возможные пробелы, ошибки и противоречия.

Сущности в диаграмме «сущность–связь» обычно определяются в словаре данных. Потоки данных и хранилища в диаграмме потоков данных также могут быть отражены в словаре данных или диаграмме «сущность–связь». Поля в спецификации отчётов также должны быть указаны в словаре данных. Сравнение этих представлений позволяет обнаружить несоответствия и уточнить требования к данным ✔

Одним из эффективных инструментов для поиска недостающих требований является матрица CRUD (Create, Read, Update, Delete — создание, чтение, обновление, удаление). Она позволяет соотнести действия системы с элементами данных, что даёт представление о том, как каждый элемент данных создаётся, считывается, обновляется и удаляется.

Матрица CRUD может использоваться для исследования различных типов соответствий, включая:

▫ элементы данных и системные события; ▫ элементы данных и задачи пользователей или варианты использования; ▫ классы объектов и варианты использования.

Важно помнить, что анализ данных — это непрерывный процесс, который позволяет постоянно улучшать качество данных и повышать эффективность работы системы ✅