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产品需求与商业分析BA方法
DDD中如何借助行业术语突破性发现领域模型? - Mathias
早期面向对象设计OOAD是通过发现名词来发现寻找对象,今天,我们不提倡使用名词发现法来简单地模拟现实世界中的事物,现实要复杂得多。找到好的对象意味着识别属于应用程序域及其执行机制的抽象。他们与现实世界事物的对应充其量可能是微不足道的。即使在对领域概念进行建模时,您也需要仔细查看这些对象如何适
什么是领域驱动设计(DDD)?- mathias
领域驱动设计是一门软件设计学科,其核心原则是: 复杂领域的软件要求所有设计人员(工程师、测试人员、分析师……)在领域专家的指导下对该领域有深入的、共同的理解 这种理解植根于语言:领域语言应该被形式化为一种无处不在的语言(共享、一致、明确) 理解表达在专家和设计
DDD当前工程方法组合 - Kamil
当前项目组合:EventStorming BP/PL(领域探索)+用户故事映射(故事发现、确定优先级、划分为更小的故事)+ BDD(规范)+ EventStorming DL(设计)+ BDD/TDD/DDDtactical(DDD战术设计、实施)。势不可挡!
黑客新闻对DDD的各种吐槽和经验分享
反对SQL与捍卫SQL的论战
三篇文章分别针对此进行了争论:1. Jamie Brandon首次发表了反对SQL:
大数据、厚数据与富数据如何支持业务决策? - Dave
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。<
统计学与业务建模以及机器学习的关系 - hemansnation
统计学是机器学习的四大支柱之一,另外三个是线性代数、微积分和概率。要在机器学习或数据科学方面表现出色,你应该掌握的一件事是统计学。在这里,我用例子写了常用术语。统计分为两部分,分别是:描述性统计:探索数据(尚无观点)。了解我们拥有什么类型的数据,我们拥有多少样
幽默视频:业务建模的重要性
从需求到代码的直接拷贝,无建模,没有在问题空间和解决方案空间之间的迭代过程,没有DDD设计的样子(点击下面图片):
幽默图:不懂业务的程序设计与实际用户体验
以产品设计思维解决问题的好处 - stratechery
一年前,也就是 2012 年圣诞节,我妻子“送给”了我一台 iPad mini。我使用引号是因为我确实买了它;这是一份很棒的礼物,我很高兴在接下来的一年里使用它。尽管如此,12 月 25 日真正让我开心的是一顶简单的帽子:知道我对头饰的喜爱让我看起来像 50 岁,我的妻子偷偷地订购了
供应链软件是一种战略核心竞争力 - logicmag
很多人将操作系统、芯片等看成是核心竞争力,这些还是战术层面,供应链的建设才是真正战略核心竞争力,本文分析了全球供应链两个巨头:亚马逊和SAP,供应链是将消费市场和生产制造厂商链接起来的唯一桥梁:软件帮助公司协调维持全球市场的供应链。代码是如何工作的——它隐藏了什么?供应链管理
什么是软件需求及其重要性 - DZone
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。
UML分析和设计面向对象系统的步骤 - ajith75
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
BA数据建模概述 - batimes
当我还是一名程序员分析师时,它开始学习喜欢 ISAM(遗留物)、VSAM(简单但高效)和后来的 DB2(功能强大且灵活)等神秘的数据结构。 我最近接触的数据库是用于网站的 MySQL,但只是作为 BA。请注意,我也喜欢流程工作,但也许我只是更喜欢数据库字段、列、行和表的结构。
架构师如何做出架构决策? – IasaGlobal
在做出决策时,架构师的主要任务是定义全面的上下文(一组评估标准),以便做出平衡的架构决策。对于那些对业务至关重要的决策,建议花额外的时间来分析备选方案和架构上重要的需求,并扩展分析上下文,以最大程度地降低做出不平衡决策的风险。为了做出平衡的决定,考虑技术和非技术性质的内部和外
机器学习建模会威胁人工建模吗?它仍在努力从语言中提取意义
thenewstack这篇文章强调了语言上下文的重要性:#上下文为王,即使像 GPT-3 这样的大型语言模型也缺乏“对于特定领域的任何真正基础经验和知识 ,远远达不到的人类理解意图、上下文和意义的层次“:语言是一种引人入胜的结构,它是人类如何分享和理解思想和知识的核心。对于如此复杂和
数字化转型的七个杠杆
Conexiam 的管理合伙人 David Hornford 介绍了数字化转型的七个杠杆。数字化转型的成功需要战略、客户体验、生态系统、业务变革、组织文化、IT 以及产品或服务的数字化的一致性。所有七个杠杆。每时每刻。架构式方法可帮助您解决所有七个杠杆问题。架构思维直面数字化
Verinovum如何从病例数据筛选出更清洁、更丰富的数据帮助改善医疗保健 - datastax
Verinovum 总部位于俄克拉荷马州塔尔萨,提供干净、完整和准确的临床数据,使医疗保健支付者、提供者和合作伙伴组织能够改善业务和患者结果。与电子健康记录 (EHR) 系统相关的界面和操作流程可能不同,从而产生大量数据变化。许多医院系统使用自己的代码系统,因此我们需要使用标准化规则
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