产品需求与商业分析BA方法 - 第7页

作为软件工程师和架构师，我们经常面临为遗留系统创建目标微服务架构的挑战。这些系统通常是已经存在多年的大型单体应用程序，通常具有很多依赖性，并且通常在您的公司中没有一个人了解这一切。在这些情况下，一群领域专家是理解围绕业务上下文和所需功能的“原因”的关键，上下文对于创建成功的架构至关重要。

在本文中，了解需求在软件行业中的重要性，因为如果您不清楚自己的需求，您的项目就不会成功。无论您是从事 IT 行业还是任何其他行业，都没有关系。如果您不清楚自己的要求，那么成功结束项目的机会就很少。在敏捷和瀑布方法的每个行业中，收集完整和准确的需求是一件非常重要的事情。

图中从左到右：混乱、复杂com

例如，假设您是一家 SaaS 企业的创始人/首席执行官，其主要产品是一个 Web 应用程序，可让用户存储和操作他们的照片。您正在查看第二季度的收益，并意识到您目前的收入流可能还剩下六个月的运营费用。在过去的五年中，您以直觉和最佳实践相结合的方式经营公司。到目前为止，这已经奏效，但现在

这个想法来自于抖音的一个小视频：什么是英语思维（点击标题）。中文：汤姆应该是一等奖，按照中文思维翻译成英语是：Tom should be the first prize；而按照英语思维，使用物语Object作为主语：The first prize should go to Tom.这

每天都会产生和存储大量数据。这些数据来自各种形式，或者您每天、每次发布博客甚至在社交网络上发布时都会生成它们。但数据是什么？数据不是信息，它只是无形的字节流。信息是处理此类数据的结果。从原始数据中提取信息的过程称为数据分析。它是一个清理、转换和建模数据的过程，以发现对业务决策有用的信

如果未来发布”敏捷宣言“新版本，则应强调这样的重要性：如何理解和应对不同上下文！（纯敏捷反而不敏捷！上下文为王，需要根据自己的情况引入敏捷和决定敏捷方法）在《福特兰迪亚：亨利·福特被遗忘的丛林之城的兴衰》一书中：福特兰迪亚（Fordlandia）是嵌入亚马逊河心脏地带的“幽灵区”，恰

在构建业务关键型软件时，像领域驱动设计这样的实践是把一个重要的焦点放在IT和领域专家协作上。此外许多公司还看到了与客户更亲密的关系，更好地了解他们的愿望和需求，从而建立更忠诚的客户群的必要性。这就是服务设计、用户体验研究和敏捷概念（如用户故事）的亮点所在。用户故事图能帮助我们设计出既可行又有

有关大数据通常观点是：给我一个聪明的数学家、技术工具和大量数据，我可以毫不费力地创造营业务意义。但是，这种一种危险：很多被认为有业务意义的假设前提都是不确定的（逻辑前提都是错的，第一性根本不存在），而且在大数据分析中经常将相关性与因果关系混淆的，这种大数据方法受到了各个领域专家的广泛批评。<

面向对象分析 (OOA)：面向对象分析 (OOA) 是作为面向对象软件工程的一部分执行的第一个技术活动。OOA 引入了新概念来调查问题。它基于一组基本原则，如下所示 - 信息域被建模。面向对象设计（OOD）：使用面向对象分析创建的分析模型通过面向对象设计转换为作为软件创建计划的设

本文是作者pathelland二十年分布式经验分享，其中很多概念与DDD和有界上下文映射非常类似，只不过使用了fiefdom而不是domain来表达。本文介绍了一个称为fiefdom封地/领地（banq注：类似Domain）的概念：这是一个自主计算和数据的集合，旨在与不受信任的外部

这是Oliver Human & Paul合著的何为复杂性？复杂系统只能仿真建模？ - Cilliers的第 17 章——走向复杂的经济：定义复杂性的不是相互作

产品管理顾问兼教育家 Melissa Perri 就设计领导力和产品管理发表一些访谈观点：产品经理给流程带来的真正价值，以及设计师如何可以在产品管理方面更有效地与同行合作。我们听过很多人的意见，我们也有过产品和用户体验之间挑战的经历。我很好奇你在产品和用户体验或产品和设计的关系中看到

DDD建模设计中，必须提前了解* 未来产品和* 对现有产品/服务的计划增强可以揭示我们如何建模以及我们应该如何对给定系统建模的新见解。假设一家人寿保险公司建立了系统。这都是关于人寿保险的。好的

细分Segmentation是营销中最常用的词之一，但实际上指的是很多东西。 1. 最基本的是，它意味着对对象进行分类。“对象”通常是人——顾客、购物者、一般消费者——但不一定。例如，我们可以按行业类型、原产国、营利性或非营利性、企业对企业 (B2B) 或企业对消费者 (B

企业数字化转型项目不同于流程管理和监管合规项目，数字化转型的目标是通过创建新的业务流程和服务进行颠覆，而不是改进现有的业务流程和服务；他们的目标是通过采用和集成现有技术、系统和服务以及他们的流程，而不是发明它们来快速以进入市场。他们的业务流程是由云计算等外部系统和服务支持。流程建模是

企业人工智能机器学习项目失败几个原因：第一. 不深刻理解自己的业务，导致以为人工智能是纯算法，与业务数据无关：与软件工程项目不同，AI的基本单元不是代码行，而是代码和数据。在企业中，数据通常属于特定业务领域，并且是由客户与特定业务产品或服务的交互产生的。数据反映的不仅仅是数字

在当今瞬息万变的市场中开发现代SaaS产品，需要克服各种极端不确定性，需要比Scrum还要敏捷得多的东西！让我们面对现实吧！ Scrum真的不是那么敏捷：我已经拥有20多年的Scrum，足够长了！当时转向使用Scrum无疑是在敏捷阶梯上的进步，但是因为在我整个职业生涯中都一直再使用S