数据仓库需求分析引言
综合能力考核表详细内容
数据仓库需求分析引言
数据仓库项目需求分析 一、简述 数据仓库项目是一个复杂的过程,项目的开发涉及到多方面的问题和风险:技术风险 、数据质量问题、项目管理问题,但最项目中中最隐蔽、最容易忽略、最难控制的一环 ,就是需求的调研和分析。需求分析不深入、不准确的结果就是系统完成后没有人愿意 使用它。因此我们要采取有效的措施的来避免这种情况。 二、需求分析的原则 1. 让用户参与,尽力让用户的高层参与,双方要紧密配合 2. 要迅速、全面的理解用户的业务及工作流程 3. 培训,要不停的向用户灌输数据仓库与传统业务系统的不同做法 4. 不要求完美,而要求实用,应用将是螺旋上升的。 5. 项目有整体规划,调研可以全面,但一定要向用户界定好各阶段的范围。 备注: 对我们来讲,我们不但要了解用户使用那些报表来完成那些任务,同时我们还要了解 业务系统对用户需求的支持,同时,由于我们在这一行业已经积累了一些经验,也了解 我们可以为用户解决那些问题,因此,从某种角度来讲,我们会比客户更多的理解系统 的功能。所以在需求调研的时候,一定要提出自己的见解,哪怕是错误的也不要紧;另 外,需求会因为业务变化,因此,与其等用户的业务变化再跟着改,不如主动了解业务 ,建议用户按照自己的想法做。 另外,由于用户对数据仓库的概念和认识是非常模糊的,他们不清楚数据仓库到底能 实现什么,能解决什么问题。因此,我们经常会发现,我们完成了系统,用户却只用系 统1%的功能,这就需要我们在对用户的培训方面和直观教育方面多下一点功夫。我们应 该准备一些以前做过的相关案例,告诉用户当时设计这个系统是为了解决什么问题,以 及这个问题的解决办法。 三、需求分析方法 要了解听众对演讲内容的看法、员工对项目组的看法、员工对公司的看法、用户对系 统的看法,最好的途径就是设置调查表。实际上,在生活中,向长者请教、拜访用户、 参加培训,事先这种问题的设计都非常重要,也非常有效,调查表可以使访谈直奔主题 ,使调研逻辑层次分明,使调研全面同时又重点突出。 四、需求分析的对象 对于数据仓库项目来讲,需求分析实际上应该分为两大类: 1. 系统功能分析 任何系统都是前端用户的需求也就是用户对系统的功能要求,是用户期望系统能够为 他们解决的问题。在对用户调研时,要注意分清楚用户的类别,不同用户对系统的要求 是不同的。通常我们会将用户分为查询用户、报表用户、决策者,然后分析这些用户各 自的行为、职责;同时我们要注意客户中还存在这样一类人,这些人是业务系统专家或 信息系统人员,他们提供业务和IT的转换支持,他们推动这个项目的进行,但他们并不 是最终用户。在调研中调研一定要注意分清,这些人可能非常愿意帮你,给你讲解他们 理解的系统应该具备哪些功能,但往往这些理解是有很大偏差的。 在做调研时,要注意适时对用户讲解数据仓库的框架,让用户了解自己系统构建完毕 后,自己所处的位置和能够解决的问题。因此,不但要注意整理相关的调研单(主要是 设计一些问题),更要注意准备一些合适的演示资料,帮助用户理清思路,发挥想象力 ,争取最大限度的获取用户的需求信息。 2. 后台的数据接口调研 1. 对于数据接口来讲,由于我们是建立其他业务系统之上,原有的业务系统开发商对我 们有一种自然的抵触,因此,在与他们打交道的时候,最好是通过客户,即便是后 期的问题交流也最好通过客户,这样做有两个好处:一是通过客户,我们和对方的 为客户所做的工作可以向用户表明;二是通过用户可以避免对方对我们不理睬或对 我们工作的拖延。 2. 在三方配合工作时,在适当的时候,我们要提供接口确认文挡,将各家的责任明确, 并签字认可。 这两部分需求调研的开始并没有严格的先后顺序,但是最终的后台接口的需求确认必 须在用户需求定义以后。 三、需求分析阶段 1、调研准备阶段 从项目有意向开始,到项目合同签定,开始实施的这一段时间,都可以认为是项目的 准备阶段。在这一阶段,我们可能会根据用户的要求,配合市场人员完成售前的技术支 持工作。虽然在这一阶段,我们不会对用户具体的业务细节进行询问,但项目从这个阶 段就已经启动,我们必须从这个时候就可是积累与此项目相关的资料,必须从这个阶段 就在可利用的各个场合了解用户的信息。在这个阶段我们要准备以下工作: 1. 用户行业的总体了解 2. 技术方案准备 3. 相关培训资料的准备(行业成功案例和经验总结) 4. 访谈中的业务交流,在本阶段的访谈中,用户对数据仓库的理解较浅,他们往往会 关注下面一些宏观问题: 1. 效率,当前数据量下的所需的处理时间、响应时间(最好准备好以前项目中处理 效率的实例) 2. 负载能力,能支持多少用户访问(是否能支持不同区域、不同网段的用户访问) ,用户访问的响应能力如何 3. 准确性,数据集中后是否可以准确 4. 灵活性,比如有多少种图形和显示方式;是否支持复杂的报表格式 5. 信息利用,能以几种格式将结果导出或以何种方式处理分析内容 6. 性价比,价格永远是用户最关心的 7. 压力测试(运行是否稳定、管理是否方便) 2、业务调研 在本阶段调研中,主要是了解用户当前的业务流程和系统概况,并搜集相关的资料和 数据,以准备下一阶段的分析。本阶段调研的主要内容 1. 用户的组织结构和工作流程 2. 用户业务种信息流动的过程和当前的信息结构 a. 用户当前的业务系统和各系统的主要功能 b. 各系统能够获取的数据内容 c. 各系统相互之间的联系 d. 各系统目前的数据状况 3. 主要的应用报表解释 (调研问题设计:) 3. 系统调研 本阶段要细致的分析整理用户报表及业务系统数据,仔细揣摩决策系统各级用户关心 的问题;构建分析模型原型,与用户之间互动讨论,确定分析指标、维度和组合规则及 计算公式。 在本阶段,我们要利用快速原型法,通过原型来引导客户和正确理解客户的需求。当 然,数据仓库项目的原型与普通项目有点不同,它的原型分为两类。一部分是前端表现 的原型,一部分是多维分析模型的原型。对于前端表现的原型,我们要完成一个pilot项 目的搭建,向用户介绍将来系统的表现形式(主要要表现的是前端产品的二次开发,二 次开发要体现出用户的应用流程)。对于多维分析模型的原型,我们主要用它来完成数 据仓库应收集的内容的调研。(调研问题设计:) 4. 整理分析模型 通过原型收集了用户需求后,讨论修改后,确认相应的数据来源,完成分析模型描 述 5. 完成系统需求说明书 五、注意的问题 1. 每次与用户交流完毕后,必须有相关的业务交流记录和调研总结。 2. 诚实原则。市场人员为了签订合同,可能用图片和演示文档为用户描述了数据仓库的美 好前景,以便让用户产生兴趣。但同时这也使用户产生了对数据仓库的过高的预期, 但是,我们在调研时一定要事实求是,最起码要对当前能实现的和不能实现的界定清 楚。 3. 数据仓库是一个强调实用的平台,也是一个涉及面很广的系统,每天都有层出不穷的新 技术和工具产生,作为数据人员,要关注这些新的技术和新的工具,了解它们的用处 ,它们能够解决的问题,从而在调研和培训时能够提出好的思路,能够非常容易的解 决问题。 4. 项目需求一定条理化、清楚,不同期项目的界线要划得清楚,另外,对于需求要分优先 级(好做的且对用户影响比较大的先做出来)。对于每一条需求,都应该和客户方确 认 5. 数据仓库项目非常关注对数据的验证上,尤其是项目涉及到考核因素时。而数据仓库在 数据采集、清洗、整理过程中出现数据偏差的可能性非常高,因此一点点的偏差对于 用户会不会使用数据仓库都有可能是致命的。因此应注意同用户讨论好这个问题,讨 论好能够承受的误差率。
数据仓库需求分析引言
数据仓库项目需求分析 一、简述 数据仓库项目是一个复杂的过程,项目的开发涉及到多方面的问题和风险:技术风险 、数据质量问题、项目管理问题,但最项目中中最隐蔽、最容易忽略、最难控制的一环 ,就是需求的调研和分析。需求分析不深入、不准确的结果就是系统完成后没有人愿意 使用它。因此我们要采取有效的措施的来避免这种情况。 二、需求分析的原则 1. 让用户参与,尽力让用户的高层参与,双方要紧密配合 2. 要迅速、全面的理解用户的业务及工作流程 3. 培训,要不停的向用户灌输数据仓库与传统业务系统的不同做法 4. 不要求完美,而要求实用,应用将是螺旋上升的。 5. 项目有整体规划,调研可以全面,但一定要向用户界定好各阶段的范围。 备注: 对我们来讲,我们不但要了解用户使用那些报表来完成那些任务,同时我们还要了解 业务系统对用户需求的支持,同时,由于我们在这一行业已经积累了一些经验,也了解 我们可以为用户解决那些问题,因此,从某种角度来讲,我们会比客户更多的理解系统 的功能。所以在需求调研的时候,一定要提出自己的见解,哪怕是错误的也不要紧;另 外,需求会因为业务变化,因此,与其等用户的业务变化再跟着改,不如主动了解业务 ,建议用户按照自己的想法做。 另外,由于用户对数据仓库的概念和认识是非常模糊的,他们不清楚数据仓库到底能 实现什么,能解决什么问题。因此,我们经常会发现,我们完成了系统,用户却只用系 统1%的功能,这就需要我们在对用户的培训方面和直观教育方面多下一点功夫。我们应 该准备一些以前做过的相关案例,告诉用户当时设计这个系统是为了解决什么问题,以 及这个问题的解决办法。 三、需求分析方法 要了解听众对演讲内容的看法、员工对项目组的看法、员工对公司的看法、用户对系 统的看法,最好的途径就是设置调查表。实际上,在生活中,向长者请教、拜访用户、 参加培训,事先这种问题的设计都非常重要,也非常有效,调查表可以使访谈直奔主题 ,使调研逻辑层次分明,使调研全面同时又重点突出。 四、需求分析的对象 对于数据仓库项目来讲,需求分析实际上应该分为两大类: 1. 系统功能分析 任何系统都是前端用户的需求也就是用户对系统的功能要求,是用户期望系统能够为 他们解决的问题。在对用户调研时,要注意分清楚用户的类别,不同用户对系统的要求 是不同的。通常我们会将用户分为查询用户、报表用户、决策者,然后分析这些用户各 自的行为、职责;同时我们要注意客户中还存在这样一类人,这些人是业务系统专家或 信息系统人员,他们提供业务和IT的转换支持,他们推动这个项目的进行,但他们并不 是最终用户。在调研中调研一定要注意分清,这些人可能非常愿意帮你,给你讲解他们 理解的系统应该具备哪些功能,但往往这些理解是有很大偏差的。 在做调研时,要注意适时对用户讲解数据仓库的框架,让用户了解自己系统构建完毕 后,自己所处的位置和能够解决的问题。因此,不但要注意整理相关的调研单(主要是 设计一些问题),更要注意准备一些合适的演示资料,帮助用户理清思路,发挥想象力 ,争取最大限度的获取用户的需求信息。 2. 后台的数据接口调研 1. 对于数据接口来讲,由于我们是建立其他业务系统之上,原有的业务系统开发商对我 们有一种自然的抵触,因此,在与他们打交道的时候,最好是通过客户,即便是后 期的问题交流也最好通过客户,这样做有两个好处:一是通过客户,我们和对方的 为客户所做的工作可以向用户表明;二是通过用户可以避免对方对我们不理睬或对 我们工作的拖延。 2. 在三方配合工作时,在适当的时候,我们要提供接口确认文挡,将各家的责任明确, 并签字认可。 这两部分需求调研的开始并没有严格的先后顺序,但是最终的后台接口的需求确认必 须在用户需求定义以后。 三、需求分析阶段 1、调研准备阶段 从项目有意向开始,到项目合同签定,开始实施的这一段时间,都可以认为是项目的 准备阶段。在这一阶段,我们可能会根据用户的要求,配合市场人员完成售前的技术支 持工作。虽然在这一阶段,我们不会对用户具体的业务细节进行询问,但项目从这个阶 段就已经启动,我们必须从这个时候就可是积累与此项目相关的资料,必须从这个阶段 就在可利用的各个场合了解用户的信息。在这个阶段我们要准备以下工作: 1. 用户行业的总体了解 2. 技术方案准备 3. 相关培训资料的准备(行业成功案例和经验总结) 4. 访谈中的业务交流,在本阶段的访谈中,用户对数据仓库的理解较浅,他们往往会 关注下面一些宏观问题: 1. 效率,当前数据量下的所需的处理时间、响应时间(最好准备好以前项目中处理 效率的实例) 2. 负载能力,能支持多少用户访问(是否能支持不同区域、不同网段的用户访问) ,用户访问的响应能力如何 3. 准确性,数据集中后是否可以准确 4. 灵活性,比如有多少种图形和显示方式;是否支持复杂的报表格式 5. 信息利用,能以几种格式将结果导出或以何种方式处理分析内容 6. 性价比,价格永远是用户最关心的 7. 压力测试(运行是否稳定、管理是否方便) 2、业务调研 在本阶段调研中,主要是了解用户当前的业务流程和系统概况,并搜集相关的资料和 数据,以准备下一阶段的分析。本阶段调研的主要内容 1. 用户的组织结构和工作流程 2. 用户业务种信息流动的过程和当前的信息结构 a. 用户当前的业务系统和各系统的主要功能 b. 各系统能够获取的数据内容 c. 各系统相互之间的联系 d. 各系统目前的数据状况 3. 主要的应用报表解释 (调研问题设计:) 3. 系统调研 本阶段要细致的分析整理用户报表及业务系统数据,仔细揣摩决策系统各级用户关心 的问题;构建分析模型原型,与用户之间互动讨论,确定分析指标、维度和组合规则及 计算公式。 在本阶段,我们要利用快速原型法,通过原型来引导客户和正确理解客户的需求。当 然,数据仓库项目的原型与普通项目有点不同,它的原型分为两类。一部分是前端表现 的原型,一部分是多维分析模型的原型。对于前端表现的原型,我们要完成一个pilot项 目的搭建,向用户介绍将来系统的表现形式(主要要表现的是前端产品的二次开发,二 次开发要体现出用户的应用流程)。对于多维分析模型的原型,我们主要用它来完成数 据仓库应收集的内容的调研。(调研问题设计:) 4. 整理分析模型 通过原型收集了用户需求后,讨论修改后,确认相应的数据来源,完成分析模型描 述 5. 完成系统需求说明书 五、注意的问题 1. 每次与用户交流完毕后,必须有相关的业务交流记录和调研总结。 2. 诚实原则。市场人员为了签订合同,可能用图片和演示文档为用户描述了数据仓库的美 好前景,以便让用户产生兴趣。但同时这也使用户产生了对数据仓库的过高的预期, 但是,我们在调研时一定要事实求是,最起码要对当前能实现的和不能实现的界定清 楚。 3. 数据仓库是一个强调实用的平台,也是一个涉及面很广的系统,每天都有层出不穷的新 技术和工具产生,作为数据人员,要关注这些新的技术和新的工具,了解它们的用处 ,它们能够解决的问题,从而在调研和培训时能够提出好的思路,能够非常容易的解 决问题。 4. 项目需求一定条理化、清楚,不同期项目的界线要划得清楚,另外,对于需求要分优先 级(好做的且对用户影响比较大的先做出来)。对于每一条需求,都应该和客户方确 认 5. 数据仓库项目非常关注对数据的验证上,尤其是项目涉及到考核因素时。而数据仓库在 数据采集、清洗、整理过程中出现数据偏差的可能性非常高,因此一点点的偏差对于 用户会不会使用数据仓库都有可能是致命的。因此应注意同用户讨论好这个问题,讨 论好能够承受的误差率。
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