Když jeden diagram chybí...

Zrovna teď pročítám analýzu, kterou mám přebrat a rozšířit. Jedná se v zásadě o zpracování výpočtu. Samotný výpočet je poměrně komplikovaný, stejně jako jeho zpracování. Právě pro toto zpracování jsou v databázi uložené stavy zpracování, které jsou popsány v textu analýzy. Ovšem nikde není kompletní výčet stavů ani stavový diagram.

Celé je to popsané zhruba takto:

Po založení nového požadavku na výpočet nastavíme stav New a odešleme požadavek na systém XY. který provede výpočet a vrátí výsledek. Po vrácení výpočtu uložíme výsledek do databáze spolu se stavem Finished. V případě chyby při zpracování nastavíme stav Error.

Stavový diagram tam bohužel chybí. Velmi by se hodil. Vypadal by nějak takhle:

Jak (ne)zlepšit kvalitu analýzy

Analytické výstupy nemají dostatečnou kvalitu. Analytici nerozumí businessu a pořádně neznají ani stávající funkcionalitu. Analýza je příliš povrchní, nepromyšlená a chybí v ní spousta věcí, které se zjišťují až ve fázi testování. Vývojáři a testeři jsou nespokojeni. Projekt nabírá zpoždění. Máme tady problém. Co s tím?

Několikrát jsem se s tímto problémem setkal na různých projektech. A jaké bylo řešení ze strany vedení projektu?

Častým řešením je nápad na vytvoření analytické šablony - dokumentu se seznamem kapitol, ukázkou a návodem, jak tyto kapitoly správně vyplnit. Vedení projektu obvykle očekává, že taková šablona zajistí jednotný výstup od všech analytiků. Také si myslí, že díky předpřipraveným kapitolám bude analýza kompletní. Návod pak zajistí, že všichni budou mít jasnou představu, co do jednotlivých kapitol vyplnit. Šablonu lze navíc vytvořit velice rychle v rámci několika dnů.

Jaká je realita? Pomůže to ve zlepšení kvality analýzy? Bohužel, analytická šablona může být užitečnou pomůckou, ale kvalitu analýzy nezachrání. Analytik, který nedodává (ať už z jakéhokoliv důvodu) kvalitní výstup, bude velmi pravděpodobně vyplňovat ve stejné kvalitě i dodanou šablonu. Jeho výstup tedy bude stejný, jen bude doplněný do šablony. Šablona tedy není řešením.

Co tedy s tím? Analyzujte příčiny, proč analýza nemá dostatečnou kvalitu. Změřte se na nejprve problémy. Začněte tím, že si vezmete stávající analýzu, ideálně pokud je analyzovaná funkcionalita již dodaná. Zaměřte se na části, kde došlo k problémům tj. nepochopení ze strany vývojáře, nebo daná část nebyla kompletní, případně popis neodpovídal původnímu požadavku. Pak zkuste přijít na to, proč k tomu došlo. Jakmile máte příčinu, je relativně snadné nalézt řešení.

Programovací jazyky - jaký je ten nerozšířenější?

 Chcete vědět  jaký programovací jazyk je/byl nejvíce rozšířený?

Podívejte se na následující video znázorňující nejpopulárnější programovací jazyky od roku 1965:

https://www.youtube.com/watch?v=Og847HVwRSI

Dlouho vedl Fortran, pak ho předstihl Pascal. Následně poměrně dlouhou dobu vedl jazyk C s poměrně vysokým podílem nad 60%. Zajímavé to začíná být kolem roku 1995, kdy se objevuje Java a Javascript. V roce 2001 už Java vede a v žebříčku se objevuje Python. Python se pak v roce 2014 dostává na 3. místo za Javu a Javascript. Toto pořadí vydrží až do roku 2018, kdy se Python dostává na první místo. Na druhém místě je JavaScript. Na třetím Java. S velkým odstupem je na čtvrtém místě C#.