|
| 发现错误的阶段 |
成本倍数 |
| 需求阶段 |
1 |
| 设计阶段 |
3-6 |
| 编码阶段 |
10 |
| 开发测试阶段 |
15-40 |
| 应用测试阶段 |
30-70 |
| 实际运行阶段 |
40-1000 |
为了修正一个错误,所要付出的成本

尽管上面的表格已经能够生动地说明:对于任何一个错误,如果能够在需求阶段发现它,那将是多么地节约成本啊!但是,专家说了,这些数字还是很保守的,因为Beohm同志研究的项目都已经完成了,也就是说这些数据中还没有包括至少1/3的没有完成的项目,而这些夭折的项目很大程度上都应该“归功于”需求分析。 几十年来的经验表明,那些错误的、失败的或灾难性的项目让投资者付出了巨大的代价,而这些项目中的大部分都起源于含混的需求。多数持有某种信仰的人或理想主义者会认为,这个世界上存在着完全确定的东西;当他们筹建一个项目的时候,就把项目要求看成了确实存在的标准。现在,我们接下来他们提出的项目,那么,这一项目要求就成为了我们获得的需求陈述;不幸的是,这一需求陈述在绝大多数情况下是含混的。 虽然我们在很多时候祈祷上苍的保佑,但在具体实践和委托别人做事的时候,我们总会希望所用的方法是科学的。于是,对于那个存在于理想主义者心中(或者是天堂)的需求陈述,也最好遵守一些科学的准则。 这里我们就要说明,需求探索过程是一个渐进的、可以逐步测量的过程。而我们的假设就是,我们的所有相关人员当中,的确相信存在着某种明确的需求,并且大家愿意一起来找到它们。 需求探索过程就象是“历险”。为了避免含混性,我们要随时提醒自己:
1、我们不喜欢含混性的原因是含混性需要成本;我们认为含混性发现得越早越好,是因为越早发现成本越低。 2、时刻反省自己,反省自己在需求过程中的含混性,反省自己被这种含混性所带来的困扰。如果你发现产品并不完全如你所想,你可以问问自己:“是什么需求让我们制造了这样垃圾的产品?” 在需求工作中,会有若干种含混性产生,主要表现为:1)观察错误和回忆错误,因为我们每个人的观察能力和关注点都会有所差异,因此,任意两个人都不一定会看到完全一致的东西(观察错误),或者完全一致地记住他们所看见的东西(回忆错误)。2)理解错误。3)问题描述的含混性。 其中观察、回忆和理解错误,都与观察者自己有关;而问题描述的含混性,则与表述者有关。这就牵涉到我们前面说过的符号系统。 找出含混性来源的办法推荐如下:1、对参与者进行需求文档某些部分的解释进行提问,并把相近结果归成一类。 2、通过询问每一类中的人们的想法来分析对每一类的理解。 3、同一类内部的差异来自于观察错误和回忆错误。 4、为了辨识各类之间的差别,可以请参与者回忆那个他们认为的被问的问题,当然不能给他们再看一遍。这个种方法能够找出解释错误。 5、通过对观察、回忆、解释错误的分析,找出问题描述中易犯上述错误的地方,修改它,或者做一些详细的注记。 善用工具来降低需求中的含混性人往往如此;当你了解、学会、掌握、熟练了一种工具之后,就很难接受别的类似工具;而对于那些本质上并不类似的工具,人们也会自然地产生排斥心理。我们知道,每一种工具都有它的针对性和局限性。那么,为了很好地完成需求开发,我们一样需要有专门的工具和技术;针对于需求分析中的某些关键点,我们还需要对之进行更深入的研究。目前市面上有很多很多的项目管理的工具、方法以及软件,是否只要使用好它们我们就能一路顺风了呢?
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