В подавляющем большинстве случаев, когда речь заходит о «настоящей» разработке продукта или решения enterprise уровня, сразу появляются корпоративные архитекторы и глобальные архитектуры и шаблоны, высокоуровневые модели данных и концепты, попытки охватить всё и вся. Формируется шорт лист из языков и фреймворков, в рамках которых идет вся последующая разработка. Все «только на Java» или «только на C#» или… (впишите на свое усмотрение).
Несомненно, это является отражением предыдущего проектного опыта, лучших мировых практик, готовности подхватить новые запросы бизнеса и в общем случае такой подход оправдан. Но в каждом частном случае подобный глобализм на этапе взлета продукта, в тот момент, когда многое еще находится в состоянии неопределенности, может просто погрести под собой начинание и превратить проект в очередную неудачу. Можно ли что-то изменить, упростить и улучшить не теряя при этом в качестве?
Оказывается что это вполне возможно за счет объединения классической разработки ПО с инструментами и подходами data science (далее просто DS). Как этого можно достичь — разберем по шагам.
Материал является продолжением серии предыдущих публикаций.
