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数据分析方法

BI大数据项目的0-1开展模型

张文迪2020-10-09数据分析方法3760
在软件工程的概念里面,对于一个信息系统项目,有几类开发模型。对于BI大数据项目而言,各种模型各有利弊,对于不同类的企业,也需要不同的开发模型进行数据化运营的实施。下面为大家介绍BI大数据项目的开展使用

在软件工程的概念里面,对于一个信息系统项目,有几类开发模型。对于BI大数据项目而言,各种模型各有利弊,对于不同类的企业,也需要不同的开发模型进行数据化运营的实施。下面为大家介绍BI大数据项目的开展使用的模型。


下面我们可以结合各类软件开发模型进行讲解:


1、瀑布模型


瀑布模型的开发过程是通过设计一系列阶段顺序展开的,从系统需求分析开始直到产品发布和维护,每个阶段都会产生循环反馈。

BI大数据项目的0-1开展模型


对于瀑布模型而言,是每一个过程逐步实施,且每一个阶段都对前面阶段有所反馈,在我们实际BI项目实施的过程中,其实不太喜欢用这样的方式进行上线系统。因为,此类模型需要前期需要有非常完善的数据化运营规划,而对于目前大多数企业来讲,对于数据化运营的规划,不是那么完善,或者在实际的实施过程中,经常会有新的变动。且多数业务部门并没有太多的数据意识,甚至连BI是什么,大数据是什么都是一知半解。这种模型加大了实际实施需求调研的难度和时间。


2、快速原型模型


快速原型模型需要迅速建造一个可以运行的软件原型 ,以便理解和澄清问题,使开发人员与用户达成共识,最终在确定的客户需求基础上开发客户满意的软件产品。 此类模型会在BI项目实施过程中经常使用,但通常是结合着下面的罗螺旋模型进行使用。实际的BI过程中,为了加快项目进度,往往使用excel做图表,作为最终的原型逻辑确认。使用excel会比使用专业的Axure等工具更加便捷。对于专业的工具,我们可能会遇到各种各样的问题,例如在给领导汇报的时候,领导在他的电脑上并没有安装相应的插件。导致他无法打开相应的这样的一个工具,而且即使是生成相应的HTML文件,也会出现各种各样的问题 。如果我们将原型进行相应的服务器部署,往往也会出现安全性的一些问题。因而使用Excel作为原型工具是我们在一起实际BI项目中常用的一个选择 。


BI大数据项目的0-1开展模型

当然对于bi而言 ,其本身就是一个快速开发工具可以生成一定的模型,虽然刚开始可能没有经过美工的美化,也会相对较丑。但是至少可以一定程度上的表达业务逻辑的需求。且使用bi工具一次性生成的数据分析模型,在后续的开发过程当中可以复用。因而使用自家bi工具作为原型工具,也是bi数据分析项目当中的常用方法。


3、螺旋模型


螺旋模型是一种演化的开发过程模型,它兼顾了快速原型的迭代的特征以及瀑布模型的系统化与严格监控。螺旋模型最大的特点在于引入了其他模型不具备的风险分析,使软件在无法排除重大风险时有机会停止,以减小损失。我们在bi项目的实施过程当中,常常将螺旋模型和快速原型模型进行结合使用。因为在bi的项目当中,我们通常会把我们的业务数据分析分为每一个数据集,然后基于每一个相应的数据集生成我们的业务主题。 而对于每一个业务主题来说,我们都可以先进行开发实施。而同时,我们的需求调研工作又可以同步进行。这样就大大缩短了我们的项目周期。


BI大数据项目的0-1开展模型


4、增量模型


增量模型是把待开发的软件系统模块化,将每个模块作为一个增量组件,从而分批次地分析、设计、编码和测试这些增量组件。运用增量模型的软件开发过程是递增式的过程。对于增量模型,我们通常是在给企业规划bi的第二、三期项目的时候进行使用。对于大部分的企业而言,一个bi项目切忌贪多求大,一般都是先做进行数据的汇总和治理,进行数据仓库的建设。做相应的一些业务报表,做一些可视化的看板,作为第1期的内容。而增量模型则是为第2期、第3期做大数据规划进行准备的,尤其是在大数据现在发展的这么迅速的这样的一个情况下,这个模型就显得尤为重要。最新的人工智能的技术发展,一些深度学习的算法,将来都要纳入到数据化运营的进程中。


BI大数据项目的0-1开展模型


5、喷泉模型


喷泉模型(fountain model)是一种以用户需求为动力,以对象为驱动的模型。对于喷泉模型的运用,往往是自己本身有一定的开发能力的企业。基于需求进行驱动,而需求是实时变化的,而且会越来越多,如果利用三方资源来进行数据化运营的话,这种模型会在需求界定上很难达成一致,导致项目需求难以控制,导致项目失败 。


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6、演化模型


演化模型是一种全局的软件(或产品)生存周期模型。属于迭代开发方法。和喷泉模型一样,演化模型对于企业自身的开发能力要求非常高,需要有专门的开发团队进行维护数据化运营的成果,而且会时时的变化需求。当然,对于自身有开发能力的企业来说,这样的模型是最贴近业务的模型。



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