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
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11