京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
浅谈分析师角色在大中型软件项目中的重要性
在很多中小型软件技术公司,对角色划分很不明确,对分析师角色中重要性意识很淡薄。
程序员往往扮演者多种角色,数据库工程师、程序员角色、分析师角色。现在我们举一个假设:假设一个百万中型软件项目,开发团队9个人,分成2组,每组设一个组长负责整个大功能模块的任务分解、技术攻关与团队协调作用。如果软件项目整个生命周期都遵循软件工程的规范,那么我相信最后的结果是软件的质量是有保证的。整个项目的开销的总量是节约的。
整个项目遵循软件生命周期需要的人员的安排软件需求调研阶段安排一名分析员与业务员一起分析需求,需求的分析确认花掉的时间为A,需求到设计过程的花掉时间为B,A+B整个过程花掉的是一名分析员的成本,假设A+B=3个月*6K=18K。
设计到编码过程花掉的时间为C,人力为7名,C=3个月*4K*7=84K.
测试到运行花掉时间为D,人力为2名,D=2个月*2*3K=12K。
共计成本为=18K+84K+12K=114K。
假设整个项目10名工作人员参与整个软件生命周期,整个软件生命周期成本一定会高于遵循软件工程的方法。项目参与整个软件生命周期的弊端:
1.需求理解的角度不同,形成的观点太多,干扰决策的思维,增加决策的难度。
2.多个人与用户沟通,同一个信息会发表多种看法,不能更好引导用户的需求的表达。
3.多个人参与分析,需求的撰写的风格不一样,统一风格浪费时间。
4.分工越细越能提供效率,粗略的分工不利于提高工作效率。
5.一个任务多个人合作,导致权责不明,权责不明就会引发赏罚不明,赏罚不明就会导致团队离心离德,最后项目就会走向失败。
分析阶段是项目最关键的阶段,假设分析阶段不能彻底,充分考虑需求,挖掘需求,软件设计阶段的稳定性就会很差,很差的稳定性就会导致设计最后是复杂性极高,最后几乎无法设计的结局出现。为什么分析阶段很关键,就是要软化软件设计阶段的不稳定性,提高设计的稳定性,才能保证软件设计的质量,保证整个软件生命周期的进度。
为了保证软件分析的充分性,系统分析员角色诞生。系统分析员角色的诞生,不是凭空产生,系统分析员的素质要求是很高的,是综合性高级人才。系统分析员应该是一个业务领域的专业,比用户\业务员更懂业务的人员,能够对用户的业务有前瞻性的人员,说白了就相当于组织的决策者。能了解组织的未来走势。系统分析员应该是一个擅长文字表达的语言家,能够将自己对业务的理解描述给用户,让用户理解。具备很高的交际能力。系统分析员是IT技术领域的专家,对IT领域的技术很了解,能懂得程序员的思维,能用程序员喜欢的图形与符号描述系统。系统分析员是一个了解软件开发规范的人员。能够规范的编写软件开发过程中的开发文档。能够编写规范的软件开发过程的开发文档对系统分析员是重要的素养。一个符合规范的文档,易于阅读,易于阅读的文档时易于理解的,易于理解,保证了信息歧义性降低,从而保证了软件的质量。同时文档时整个软件项目开发中团队人员沟通的桥梁。主要沟通是通过文档沟通,少部分是通过开会\语言交流沟通。语言\开会等其他方式的沟通是很需要时间的一种沟通模式。软件开发中尽量避免语言沟通,使用文档沟通。
最后,我想说明的是分析员在大中型软件项目扮演的角色是很重要的,希望项目经理对分析员角色的重视,当然选拔一个合格的系统分析员是最重要的,也是最难的一件事情。
此文章仅供参考,纯属个人观点。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02