İş Analizinde Data Dönüşümü Gereksinimleri

IT sektöründe kısa zaman içinde büyük çapta yenilikler meydana gelebilir. Bunun üstesinden gelebilmek için dataların analizlerini verimli yapmalısınız.

Birçok firma analizleri kök stratejilerinin bir parçası olarak görür. Ne yazık ki bu firmaların bazıları bir analiz çözümü alıp bunu uygulayabileceklerini ve dataları yükleyip bir araya toplayabileceklerini, sonrasında da ’puf!’ bütün problemlerin çözüleceğini sanır. İş analistleri için ulaşılabilir birçok yazılım çözümü bulunur ancak yine de doğru çözümün seçilip doğru bir şekilde uygulandığından emin olmak için hala gereksinim analizlerine ihtiyaç duyulur.

İş analizi uygulamalarının, bazı ticari hazır (COTS) çözümler gibi yazılım gereksinimlerine ihtiyaçları vardır. Bunlar iş gereksinimleri, fonksiyonel gereksinimler, fonksiyonel olmayan gereksinimler ve iş kurallarıdır. Gereksinim modelleri, bize insanların çözümü nasıl kullandığını anlamada ve iş kurallarına göre sistem gruplaşmasına rehberlik etmede yardımcı olur.

Bir analiz projesinde datayı tanımlayıp, kullanıcıların analitik çözüm sonuçlarını nasıl kullanıp bitirmek istediğini anlarsınız. Sonrasında odak noktanız ise hangi analizin datayı o sonuçlara dönüştürdüğünü saptamak olur.

Kullanıcılar gerçekte ne istediklerini bilmediklerinde, data hedeflerine bakmak ve onları araştırmaya koyuldukları bazı durumlar vardır çünkü. Ancak özellikle büyük bir data ile en azından sıfır bile olsa ne tür problemleri çözmek istediklerini ve datadan ne tür analizler beklediklerini bilmeleri çok önemlidir. İyi iş analistleri paydaşların çözümlerden beklentilerini ortaya çıkarmada yardımcı olmak için problemler konusunda beyin fırtınası yapabilir. Aslında iş analistleri beyin fırtınası sürecine rehberlik etmek için analitik çözümlerle birlikte hangi olasılıkların oluşacağını tespit etmek için oldukça araştırma yapar.

İş analizi çözümleri “ya olsaydı” senaryolarını araştırmak gibi geleceği hedef alan stratejik analizlere yoğunlaşabilir. Örneğin “Ya bunu uygulamadan evvel yeni bir hizmet sunsaydık ve bu hizmet için gelecek satışların ne olacağını ön görseydik? Bu ne kadar yardımcı olurdu?” Doğru data ile iyi bir analitik çözüm bu tip data öngörülerine olanak sağlamak için modelleri ve algoritmaları yönetebilir. Bununla birlikte öngörü modelleri ve senaryoları hala analitik sistemlerin doğru bir şekilde yapılandırılabilmeleri için gereksinimlerine bölünmelidir. Dahası datayı dönüştüren analizler, çözüm içinde teslim edilmeden önce dataya uygulanması için diğer iş kurallarını, istatistikleri veya ölçümleri gerektirebilir.

Etiketler

Yazarın Diğer Yazıları

İş Analizinde Data Dönüşümü Gereksinimleri

The Basolutions

Yorum Yaz