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
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24