Бизнес-анализ - это больше искусство, чем наука. Поскольку бизнес-анализ проводится на самой ранней части жизненного цикла разработки и доставки требований, работа бизнес-аналитика (BA) имеет первостепенное значение по той самой причине, что несовершенство требований на ранних этапах приводит к затратам на проекты на каждом этапе, что приводит к частым нарушениям требований. переделать.
При этом роль бизнес-аналитика в прошлом изменилась. С появлением новых технологий, роль бизнес-аналитика меняется. Новая революционная технология, которая захватывает мир, - это искусственный интеллект (AI) / машинное обучение (ML). Хотя эти две терминологии иногда используются как взаимозаменяемые, существует мнение, что машинное обучение является одной из ветвей искусственного интеллекта. Давай оставим это там. Мы понимаем концепцию.
Я хотел бы обратить ваше внимание на роль бизнес-аналитика в среде AI / ML или возможностях проекта. Если вы уже читаете это, вы предвидите и цените тот факт, что существует определенный уровень адаптируемости, который требуется от роли BA в продвижении к таким проектам и заданиям. Давайте посмотрим, какие факторы должны иметь в виду бизнес-аналитики, чтобы подготовиться к надвигающемуся цунами - проекты AI / ML.
Понимание AI / ML: Прежде чем приступить к какой-либо роли BA, необходимо хорошо понять цели проекта. Типичная цель AI / ML может показаться вам немного незнакомой. Например: «Нам нужно спрогнозировать будущую цену дома в конкретном городе и дать нашим клиентам представление о том же с помощью AI / ML». Если вы столкнетесь с такой целью проекта, как, по вашему мнению, вы должны подойти к сбору требований, а затем к документации в форме документа требований? Безусловно, требуется определенное базовое понимание применимости AI / ML к различным ситуациям решения проблем.
Понимание предметной области: ИИ / машинное обучение находят применимость во многих областях, таких как здравоохранение, банковские и финансовые услуги, розничная торговля, телекоммуникации, цепочки поставок и т. д. Обладая глубокими знаниями в предметной области, в которой человек работает как BA , поможет им усвоить влияние новой технологии, чтобы они могли справиться с проблемами, возникающими при выполнении роли.
Это может быть экспериментирование: многие компании идут на эксперименты и PoC (Proof of Concept), прежде чем фактически приступить к проекту, связанному с AI / ML. Итак, ваш подход должен быть соответствующим образом изменен для достижения конечной цели. Если целью является экспериментирование, то подход должен быть сосредоточен на конечной объективной количественной оценке, например: Какой уровень точности будет приемлемым? Каковы пороговые значения, при превышении которых проект может быть объявлен неудачным? И т. Д.
Функциональные и нефункциональные требования: Как BA, человек может столкнуться с проблемами с точки зрения документирования нефункциональных требований для таких проектов, потому что могут быть внешние факторы, технологические факторы, которые могут повлиять на желаемую цель. Какой вызов необходимо принять для таких сценариев, необходимо выявить и задокументировать в разделе нефункциональных требований.
Успех бизнес-аналитика заключается в том, что при работе над проектами AI / ML приходится носить несколько головных уборов - вероятно, бизнес-аналитика, эксперта в предметной области и бизнес-архитектора. Рабочая сила во всем мире готовится к решению подобных задач в будущем. Технологические компании уже готовятся к повышению квалификации своей целевой группы BA для решения стоящих перед ними задач. Правильное сочетание бизнес-анализа, экспертных знаний в предметной области и технической подготовки будет ключевым фактором успеха. То же самое показано на рисунке ниже:
Осознание того факта, что для адаптации к изменяющемуся миру революционных технологий необходимо особое мышление и подход, является первым и твердым шагом к новому мировому порядку. Если вы еще не сталкивались с какой-либо возможностью AI / ML в качестве BA, то сейчас подходящее время, чтобы вооружиться BA, который может работать в проектах AI / ML и вести к успешному конечному результату. Когда на вашем пути появляется реальный проект, вы должны быть достаточно морально подготовлены, чтобы принять вызов и проявить себя с честью.
Всего наилучшего на будущее!
