Table of Contents[Hūnā][Hōʻike]
- 1. Pehea ʻoe e wehewehe ai i ka ʻike ʻoihana?
- 2. He aha ka mea e hoʻokaʻawale ai i ka mea hoʻopuka pāʻoihana mai kahi ʻikepili ʻikepili?
- 3. He aha nā mea hana maʻamau ʻo Business Intelligence (BI) i hoʻohana ʻia e nā ʻĀpana Pāʻoihana?
- 4. He aha ke ʻano o ke ao holoʻokoʻa ʻoihana?
- 5. He aha nā hoʻolālā ʻoihana āu e hoʻohana ai no ka hoʻokō ʻana i kahi ʻōnaehana BI?
- 6. He aha ke ʻano o ka haʻawina kūpono?
- 7. E wehewehe i ka waihona ʻikepili.
- 8. He aha ka OLAP?
- 9. INVEST – He aha ia?
- 10. ʻO ke Kaʻina Hana Hana Pūnaewele (OLTP) - he aha ia?
- 11. Nā Papa o ka ʻoiaʻiʻo a me ka nui: he aha ia mau mea?
- 12. He aha kekahi o nā hiʻohiʻona o kahi Data Warehouse?
- 13. He aha ke kumu o ka hoʻoponopono ʻikepili?
- 14. He aha ke ano o na houluulu?
- 15. ʻEhia mau ʻano hana like ʻole o SQL JOIN?
- 16. E wehewehe i ka papa pivot.
- 17. Ua ʻike anei ʻoe i nā ʻano hana ʻē aʻe e like me MoSCoW a me SWOT?
- 18. He aha nā hana a UML?
- 19. E wehewehe i ka ERP ma ka ʻike ʻoihana.
- 20. Ma ke ʻano o ka ʻike ʻoihana, pehea ʻoe e wehewehe ai iā SCM?
- 21. Hiki iā ʻoe ke wehewehe iā SRS a me kāna mau mea nui?
- 22. E wehewehe i ka BRD. He aha ka mea i ʻokoʻa mai ka SRS?
- 23. E wehewehe i ka manaʻo o ka e-commerce ma ke ʻano o ka ʻike ʻoihana.
- 24. He aha ke ʻano o ka RUP methodology?
- 25. He aha ke ano o ka RAD methodology?
- 26. He aha kāu i manaʻo ai ma ke koi? Hiki iā ʻoe ke haʻi i ka ʻokoʻa ma waena o nā pono a me nā pono?
- 27. E wehewehe i ka wili ikepili.
- 28. Pehea ʻoe e wehewehe ai i kahi koi he hemolele a maikaʻi paha?
- 29. He aha ka ʻōnaehana ʻike hoʻokō (EIS)?
- 30. He aha ka scope creep, a pehea e pale aku ai?
- 31. Ke Ana Hoʻohālike (DM) - he aha ia?
- 32. He aha ke ʻano o ka hoʻonohonoho mua ʻana?
- 33. Ke manaʻoʻiʻo nei ʻoe e pili ana ka hoʻāʻo ʻana i kahi loiloi ʻoihana?
- 34. He aha nā ʻano ʻano hoʻonohonoho he nui?
- 35. E wehewehe i ka hoʻopili ʻana iā Pareto.
- 36. E wehewehe i kā Kano kālailai.
- 37. Ka Agile Manifesto: He aha ia?
- 38. Ka nānā 'ana o Gap: He aha ia?
- Panina
ʻO ka naʻauao pāʻoihana he ʻōlelo maʻalahi no kahi mea hana e kōkua i ka mea hoʻohana i ka hoʻoholo ʻana e pili ana i ka hoʻokele ʻana i kahi ʻoihana a i ʻole nā pilikia koʻikoʻi pili i ka ʻoihana.
Ua maʻalahi ka hoʻokele ʻana o kekahi hui no ka hoʻonui ʻana i ka ʻoihana o ka mea hoʻohana.
Me ke kōkua o nā hōʻike pili a me nā ʻikepili o kēlā me kēia hui, kōkua ʻo BI i ka mea hoʻohana i ke koho ʻana i ka ulu ʻana o kā lākou paʻa, he mea koʻikoʻi.
No laila makemake ʻoe e hana i ka ʻoihana ʻoihana a loaʻa iā ʻoe ka makemake a i ʻole ka manaʻo e hana pēlā, akā ʻaʻole maopopo ʻoe pehea e hala ai i ka nīnauele ʻoihana ʻoihana a i ʻole nā nīnau e hiki mai ana.
He ʻokoʻa kēlā me kēia nīnauele, a loaʻa i kēlā me kēia hana kahi hoʻonohonoho kūʻokoʻa o nā koi. I mea e kōkua ai iā ʻoe e kūleʻa i kāu nīnauele, ua hana mākou i kahi papa inoa o nā nīnau i nīnau pinepine ʻia a me kā lākou mau pane.
Hiki iā ʻoe ke pane wikiwiki a maʻalahi i kēia mau nīnau nīnau nīnau ʻoihana.
1. Pehea ʻoe e wehewehe ai i ka ʻike ʻoihana?
Hiki ke wehewehe ʻia ka ʻike ʻoihana ma ke ʻano he synthesis o Data Analytics a me nā kaʻina o ka hōʻiliʻili ʻikepili, mālama, a me ka hoʻokele.
Ke ʻimi nei ia e kālailai a hoʻololi i ka ʻikepili maka a me ka ʻike i mau ʻike hiki ke hana a pono.
He hopena maikaʻi kēia mau ʻike i nā ʻano hoʻoholo ʻoihana he nui o ka hui. Ma nā ʻōlelo maʻalahi, ʻo ka wehewehe ʻana i ka Business Intelligence e pili ana i kahi umbrella e hoʻopili ana i nā mea hana ʻikepili, ʻike ʻike ʻikepili, ka ʻimi ʻana i ka ʻikepili, ka ʻenehana, ka ʻikepili ʻikepili, a pēlā aku, i mea e hāʻawi ai i nā hōʻuluʻulu maʻalahi a hiki ke kōkua i nā hui i ka hana ʻana i ka ʻikepili- nā hoʻoholo hoʻoholo.
2. He aha ka mea e hoʻokaʻawale ai i ka mea hoʻopuka pāʻoihana mai kahi ʻikepili ʻikepili?
Nānā ʻIkepili:
- Pono nā mākau hoʻonā pilikia a me ka ʻikepili ʻikepili no ke kūlana.
- I loko o ka hui, hoʻokani ʻo ia i kahi hana hana nui.
- Pono ka ʻimi ʻikepili, SQL, statistics, a me nā mākau ʻē aʻe.
ʻOihana ʻikepili:
- Pono e hoʻomaikaʻi ʻia ka ʻike ʻike ʻikepili a me ka hoʻoholo ʻana.
- I loko o ka hui, lawelawe ia i kahi hana hoʻolālā.
- No kēia kūlana, pono ʻoe e ʻike i ka ʻike ʻoihana, ka waihona ʻikepili, analytics, etc.
3. He aha nā mea hana maʻamau ʻo Business Intelligence (BI) i hoʻohana ʻia e nā ʻĀpana Pāʻoihana?
- papaʻaina
- SAS
- Pentaho
- Nā mea pāʻoihana
- OBIEE
- Qlik Nānā
- Hyperion
- BI no Microsoft
- Kognos
- ʻO Dundas BI
- Google Analytics
- microstrategy
4. He aha ke ʻano o ke ao holoʻokoʻa ʻoihana?
Ma waena o ka waihona a me ka mea hoʻohana, aia kahi ʻano o ka semantic layer i kapa ʻia ʻo ke ao holoʻokoʻa. ʻO ia kekahi o nā papa kuhikuhi e hoʻopili ai i ka mea kūʻai aku (mea hoʻohana ʻoihana) me ka waihona ʻikepili.
Hōʻike ia i ka pilina holoʻokoʻa ma waena o nā papa ʻokoʻa i loko o kahi waihona ʻikepili.
5. He aha nā hoʻolālā ʻoihana āu e hoʻohana ai no ka hoʻokō ʻana i kahi ʻōnaehana BI?
Lawe i ka ʻikepili maka mai ka waihona ʻoihana. Hiki ke loaʻa nā ʻikepili heterogeneous kahi e hiki ai ke ʻike.
Hoʻomaʻemaʻeʻia kaʻikepili i mea e hoʻokomoʻia i loko o ka hale waihonaʻikepili ma o ka huiʻana i ka papaʻaina a me ka hanaʻana i nā cubesʻikepili.
ʻO ka mea hope loa e hiki i nā mea loiloi ʻoihana ke hana, ʻo ia ka lawe ʻana i nā ʻike ʻoihana mai nā ʻikepili maʻemaʻe e hoʻohana ana i nā ʻōnaehana BI, noi i nā hōʻike ad-hoc, loiloi iā lākou, a wānana i nā koho ʻoihana.
6. He aha ke ʻano o ka haʻawina kūpono?
Pono ka BA e aʻo a hoʻomaopopo i nā pono a me nā pilikia o kahi ʻoihana a i ʻole papahana ma mua o ka hoʻokumu ʻana i kahi ākea no ka luʻi.
Hoʻoholo ʻia ka hiki ʻana o ka hopena i manaʻo ʻia o kahi pilikia ʻoihana (hiki i ka holomua) ma o kahi haʻawina kūpono. Kākoʻo ia i ka manaʻo o ka papahana a me ka ʻike manawa hou.
7. E wehewehe i ka waihona ʻikepili.
Hiki ke noʻonoʻo ʻia ka waihona ʻikepili ma ke ʻano he ʻōnaehana i hoʻohana ʻia ma ke ʻano he waihona e mālama, hoʻonohonoho, a hōʻike i ka ʻikepili mai nā kumu like ʻole.
Hiki ke loaʻa kēia mau ʻikepili ma SQL Server, Excel sheets, Oracle databases, a Postgres databases. Hiki i nā mea noiʻi pāʻoihana ke loaʻa i nā hōʻike mua e pili ana i kēlā ʻikepili me ka hoʻohana ʻana i ke ʻano waihona, kahi e hoʻohana ai ʻo Data Warehouse.
8. He aha ka OLAP?
ʻO ke Kaʻina Analytical Online, a i ʻole OLAP, he huaʻōlelo ʻenehana i hoʻohana ʻia e wehewehe i kahi ʻenehana i hoʻohana ʻia i nā mea hana BI he nui a me nā noi. Mālama kēia i ka hoʻopau ʻana i nā helu analytical paʻakikī.
Hoʻohui ʻia, kānana ʻo ia i nā ʻano, hoʻopau i nā helu paʻakikī (summation, count, average, min, max), a hoʻopili i ka hoʻohālike ʻikepili kiʻekiʻe i kahi ʻōnaehana BI. Eia kekahi, ʻo ka pahuhopu nui ka wikiwiki i ka helu ʻana i nā hōʻike a hoʻemi i ka manawa e pane ʻia ai nā nīnau.
9. INVEST – He aha ia?
ʻO ke kūʻokoʻa, hiki ke kūʻai aku, waiwai, kūpono, kūpono, a me ka hoʻāʻo ʻia i kapa ʻia ʻo INVEST. Hoʻohana nā luna papahana a me nā mea loiloi ʻoihana i kēia huaʻōlelo e kuhikuhi i ka hāʻawi ʻana i nā lawelawe a me nā waiwai kiʻekiʻe.
10. ʻO ke Kaʻina Hana Hana Pūnaewele (OLTP) - he aha ia?
Hiki iā ʻoe ke noʻonoʻo i nā ʻōnaehana OLTP ma ke ʻano he hui nui o ka hoʻokomo, hoʻoneʻe, a hōʻano hou i nā kālepa ʻikepili liʻiliʻi. He hana kēia mau ʻikepili a hiki ke hoʻopaʻa koke i kahi nīnau.
Aia nō ma lalo o kona mana ke kūpaʻa a me ka pololei o ka ʻikepili. Hoʻohana pū ia ma ke ʻano he ala e ʻike ai i ka maikaʻi o kahi ʻōnaehana OLTP ma ka helu o nā hana e hana ai i kēlā me kēia kekona.
11. Nā Papa o ka ʻoiaʻiʻo a me ka nui: he aha ia mau mea?
Hoʻokumu ʻia kahi papa ʻoiaʻiʻo ma ka waihona ʻikepili i nā waiwai helu a me nā kī nui o kahi kaʻina ʻoihana. Hōʻike ʻia ka ʻikepili nui i hoʻohana ʻia no ka nānā ʻana ma ka papa ʻike.
ʻAʻole i nā papa ʻoiaʻiʻo, ʻo ia nā papa ʻōlelo helu helu, ʻo nā papa ʻāpana i loaʻa nā kikoʻī e pili ana i nā ʻano like ʻole e hiki ke nānā ʻia ka ʻike ma ka papa ʻoiaʻiʻo.
12. He aha kekahi o nā hiʻohiʻona o kahi Data Warehouse?
- Hoʻohana ka poʻe hoʻoholo i ka ʻikepili i hoʻoponopono ʻia a hoʻopaʻa ʻia mai kahi waihona ʻikepili e hana i nā hoʻoholo a me ka hoʻolālā.
- He waihona ʻokoʻa ia i mālama ʻia ma kahi kaʻawale mai kahi waihona hana a hoʻopiʻi ʻia me ke kuleana o ka mālama ʻana i nā moʻolelo ʻike.
- Hiki i nā mea loiloi ʻoihana ke nānā i nā ʻano ʻoihana o kēia manawa ma o ka nānā ʻana i ka ʻikepili i mālama ʻia i loko o ka hale kūʻai.
- Eia kekahi, ʻo ia ke kuleana o ka hōʻuluʻulu ʻana i ka ʻikepili mōʻaukala.
13. He aha ke kumu o ka hoʻoponopono ʻikepili?
ʻO ka hoʻoponopono ʻana i ka ʻikepili ke ʻano o ka hoʻonohonoho ʻana a me ka hoʻonohonoho ʻana i ka ʻikepili i loaʻa i nā moʻolelo a me nā kahua ke ʻano like. He nui nā pono o ka normalization data.
ʻO ke kaʻina hana, no ka laʻana, kōkua i ka mālama ʻana i ka pono kuhikuhi a me ka wehe ʻana i ka ʻikepili pālua. Eia kekahi, no ka mea ua kamaʻāina lākou i ke ʻano o ka hoʻonohonoho ʻana o ka ʻoihana i kāna ʻikepili, hiki i nā mea loiloi ke nānā wikiwiki i nā ʻikepili like ʻole.
14. He aha ke ano o na houluulu?
Hiki ke noʻonoʻo i nā hōʻuluʻulu e like me ke ʻano o ka ʻikepili i hiki ke loaʻa i ka papa ʻaina. Hoʻohana ʻia nā hana hoʻohui like ʻole i ka helu ʻana i kēia mau hōʻuluʻulu.
Aia kēia mau mea i ka nui a me ka liʻiliʻi loa e like me ka helu awelika a me nā waiwai ʻē aʻe.
15. ʻEhia mau ʻano hana like ʻole o SQL JOIN?
ʻO ka hui pū ʻana o SQL he kumu kūkākūkā. ʻO ka INNER JOIN, RIGHT JOIN, LEFT JOIN, a me OUTER JOIN kekahi o nā mea koʻikoʻi e hiki ke kapa inoa.
16. E wehewehe i ka papa pivot.
ʻO kekahi o nā ala kaulana loa no ka hoʻoili ʻana i ka ʻikepili he papa pivot. Hoʻohui ʻia ka nui o nā ʻikepili i loko o kahi papa ʻelua-dimensional me ka hoʻohana ʻana i kēia ʻano.
ʻO ka hiki ke hoʻololi wikiwiki i ke ala e hōʻike ʻia ai ka ʻikepili kekahi o nā pono nui o nā papa pivot, hiki iā ia ke wikiwiki i ke kaʻina hana e hiki ai i nā mea loiloi ʻoihana ke unuhi i ka ʻike koʻikoʻi mai nā ʻikepili nui.
17. Ua ʻike anei ʻoe i nā ʻano hana ʻē aʻe e like me MoSCoW a me SWOT?
ʻO MoSCoW kahi acronym ʻo ia hoʻi "Pono, Pono, Hiki, Would." I mea e hoʻokō ai i nā koi o ka framework, pono e hoʻokō ka mea loiloi ʻoihana i kēia hoʻolālā ma ka hoʻohālikelike ʻana i kēlā me kēia koi me nā koi ʻē aʻe.
No ka laʻana, he mea pono a pono paha kēia ʻano?
ʻO ke ala kaulana loa no ka hoʻokaʻawale pono ʻana i nā kumuwaiwai i nā ʻoihana ʻo ka SWOT analysis, kahi e kū nei no nā ikaika, nā nāwaliwali, nā manawa kūpono, a me nā mea hoʻoweliweli.
Pono e ʻike ʻia nā ikaika a me nā nāwaliwali o kēlā me kēia ʻoihana e ka mea loiloi ʻoihana, a laila hiki iā ia ke hoʻololi i kēlā mau ʻike i mau manawa a me nā mea hoʻoweliweli.
18. He aha nā hana a UML?
Unified Modeling Language, i ʻike pinepine ʻia ʻo UML, hāʻawi i kahi ala like i ka manaʻo ʻana i ka ʻōnaehana a he ʻōlelo hoʻohālike hoʻomohala.
No ka ʻike a hoʻopau ʻana i nā hewa a me nā bottlenecks, hoʻohana ʻia ia e hōʻoia i ke ʻano o ka ʻōnaehana.
19. E wehewehe i ka ERP ma ka ʻike ʻoihana.
ʻO Enterprise Resource Planning, a i ʻole ERP, ka inoa kūhelu. Ma ke kahua o ka ʻike ʻoihana, he mea koʻikoʻi kēia. Hoʻohana ʻia ia e hoʻohui i nā ʻikepili a me nā kaʻina hana o kahi hui i loko o kahi ʻōnaehana hoʻokahi, e kau i kahi ala ʻē aʻe.
Hiki ke ʻike ʻia ka hui pū ʻana o nā lako, lako polokalamu, a me nā ʻikepili ma ke ʻano he mīkini e mālama ai i ka ʻikepili ma nā ʻano like ʻole e like me nā māhele hoʻonohonoho a me nā pono.
20. Ma ke ʻano o ka ʻike ʻoihana, pehea ʻoe e wehewehe ai iā SCM?
Ma kahi mākeke me ka hoʻokūkū paʻakikī, ua kū mua nā ʻoihana kūʻai i nā pilikia mai ka piʻi ʻana o ka noi huahana a me ka piʻi ʻana o ke kumu kūʻai. Ma muli o kēia, ʻo Supply Change Management (SCM), ʻaʻole ia wale nō i nā ʻoihana hana, ʻo ia ke kī i ka holomua o ka ʻoihana hana.
Ua wehewehe ʻia nā hana ʻoihana a me nā hoʻolālā me ka hoʻohana ʻana i ka SCM. Eia nō naʻe, ʻo ka hana pū ʻana me nā ʻoihana hana SCM e kōkua iā lākou e hoʻopaʻa i nā paʻa paʻa me kā lākou mea kūʻai aku, e hiki ai iā lākou ke hāʻawi i nā hāʻawi manawaleʻa kiʻekiʻe ma ke kumukūʻai kūpono.
Eia kekahi, kākoʻo ia i ka kūlike o ka hana.
21. Hiki iā ʻoe ke wehewehe iā SRS a me kāna mau mea nui?
Ua kapa ʻia nā kikoʻī kikoʻī o ka ʻōnaehana a i ʻole nā polokalamu he SRS. He hōʻiliʻili o nā palapala e hōʻike ana i nā ʻano o kahi ʻāpana polokalamu a i ʻole kahi ʻōnaehana.
Loaʻa iā ia nā ʻano mea like ʻole e pono ai nā mea kūʻai aku a me nā mea kuleana i mea e hoʻohuli ai i nā mea hoʻohana hope.
ʻO nā mea nui o kahi SRS:
- Kaulana o ka Hana
- Nā Kūlana
- Nā Manaʻo a me nā Kaohi
- Nā Palapala Aina
- Ke Ana Hoʻohālike
- ʻAʻole pono a hana pono
22. E wehewehe i ka BRD. He aha ka mea i ʻokoʻa mai ka SRS?
ʻO ka palapala koi ʻoihana i kapa ʻia ʻo BRD. He ʻaelike kūhelu ia ma waena o ka hui a me ka mea kūʻai aku no ka hana ʻana i kahi huahana.
He mamo ka SRS na BRD.
ʻO BRD kahi kikoʻī lako polokalamu, akā ʻo SRS kahi mea i kākau ʻia e nā BA ʻelua ma hope o ka hoʻopili pololei ʻana i ka mea kūʻai aku.
Ma ka hoʻohālikelike ʻana i ka SRS, i hana ʻia ma muli o nā mākau loea a me nā koi, ua hoʻomohala ʻia ʻo BRD e kahi mea loiloi ʻoihana ma hope o kā lākou pilina pololei me nā mea kūʻai aku.
23. E wehewehe i ka manaʻo o ka e-commerce ma ke ʻano o ka ʻike ʻoihana.
ʻO ka huaʻōlelo "e-commerce" pili i ka hana o ke kūʻai ʻana a kūʻai hou aku i nā waiwai a me nā lawelawe me ka hoʻohana ʻana i nā ala uila, e like me ka Pūnaewele. ʻO ka hui pū ʻana o ke kaʻina hana kūʻai pūnaewele, ka ʻōnaehana hoʻokele kaulahao, ʻōnaehana hoʻokele waiwai, ʻōnaehana EDI, ʻōnaehana panakō pūnaewele, a me nā ʻōnaehana hōʻiliʻili ʻikepili i ka ʻōnaehana e-commerce. Ke lawelawe nei ka Pūnaewele puni honua ma ke ʻano he kaila e-commerce mua (www). ʻO ka Business Intelligence i hoʻohana ʻia ma nā pūnaewele e-commerce, akā, kōkua i ka hoʻonui ʻana i ke kūʻai aku. Hiki i kēia ke hāʻawi i nā ʻike āpau e pili ana i ka loaʻa ʻana o kahi huahana ma kahi wahi hoʻokahi, kahi mea hoʻohana-aloha, kahi ala uku maʻalahi, nā polokalamu mea kūʻai aku, etc.
24. He aha ke ʻano o ka RUP methodology?
ʻO kahi hoʻolālā no ka hoʻomaikaʻi ʻana i nā noi huahana i kapa ʻia ʻo Rational Unified Process (RUP) he mau mea hana e kōkua ai i ka helu ʻana i ka huahana hou loa a me nā hana i koho ʻia me kēia pahuhopu.
ʻO RUP kahi ʻano hana i hoʻonohonoho pono ʻia e hōʻoia i ka hoʻokele pono ʻana o ka papahana a me ka hoʻokumu ʻana i nā polokalamu kiʻekiʻe.
25. He aha ke ano o ka RAD methodology?
ʻO ka paradigm Rapid Application Development (RAD) kahi laʻana o kahi kumu hoʻohālike. Hoʻolālā kūʻokoʻa nā pae papahana like ʻole i ka manawa like.
Hoʻopili ʻia nā holomua o ka papahana i ka manawa, hāʻawi ʻia, a laila hui pū ʻia e hana i kahi kumu hoʻohālike.
26. He aha kāu i manaʻo ai ma ke koi? Hiki iā ʻoe ke haʻi i ka ʻokoʻa ma waena o nā pono a me nā pono?
Pono ka hoʻolālā koʻikoʻi a me ka hōʻike no ka hoʻokō ʻana i kekahi mau pahuhopu ʻoihana. Hoʻolālā nā mea pili i ka papahana ma mua o ka hoʻokō ʻia ʻana me ka hoʻohana ʻana i nā kūlana a me nā koi.
Ua palapala piha ʻia kēlā me kēia ʻāpana no ka hoʻohana ʻana ma ke ʻano he kuhikuhi. Pono ka laʻana holoʻokoʻa o nā huaʻōlelo a me ka hopena.
No ka laʻana, pono ʻoe e ʻimi i ka hana ma ke ʻano he loiloi ʻoihana. Pono ʻoe i kahi hoʻomau, nā hōʻoia hoʻonaʻauao, a me ka ʻike nīnauele i mea e noi ai no kēia kūlana.
27. E wehewehe i ka wili ikepili.
ʻO ka hoʻoheheʻe ʻikepili he ʻano hana o ka hoʻoili ʻana i ka ʻikepili a me ka unuhi ʻana i ka ʻikepili i koi ʻia mai kahi waihona (a i ʻole hale waihona ʻikepili) ma o ka hoʻohana ʻana i nā hana ʻikepili pili pili, tabular, a i ʻole multidimensional.
28. Pehea ʻoe e wehewehe ai i kahi koi he hemolele a maikaʻi paha?
Ke hoʻokō ʻia nā koi a pau ʻekolu SMART—Specific, Measurable, Attainable, Relevant, and Timely—ua manaʻo ʻia he kūpono.
Pono e hoʻohana ʻia ka kikoʻī i ka wehewehe ʻana i kahi kūlana, a pono e helu ʻia nā pae holomua a pau. Pono e loaʻa a pili pono kēlā me kēia kumuwaiwai i koi ʻia no ka papahana. Pono ka hōʻike ʻana i nā ʻōlelo a me nā kūlana āpau i ka manawa.
29. He aha ka ʻōnaehana ʻike hoʻokō (EIS)?
ʻO kahi mea hana no ka hāʻawi ʻana i nā hōʻike i hoʻohui ʻia a hōʻuluʻulu ʻia e pili ana i nā hana ʻoihana o kēia manawa i loko o ka hui e manaʻo ʻia ʻo ia ka ʻōnaehana ʻike hoʻokō (EIS).
Hoʻohui ʻia, hōʻike ka EIS i ka ʻike ma kahi kiʻi kiʻi a hoʻolālā ʻia e hoʻomaikaʻi i ka caliber o nā hana i hoʻohana ʻia e ka hoʻokele kiʻekiʻe e wikiwiki i ka ulu ʻana o ka hui.
Aia pū kekahi mau ala no ka loaʻa ʻana, ka hoʻoili ʻana, ka hoʻololi ʻana, a me ka hōʻike ʻana i ka ʻikepili ma ke ʻano he hōʻike kiʻi.
30. He aha ka scope creep, a pehea e pale aku ai?
Ke hele mau nei ka laulā o ka papahana ma mua o kona mau palena i manaʻo ʻia, hiki ke lilo i pilikia, kahi kūlana i kapa ʻia ʻo scope creep.
Hiki paha kēia ma muli o kekahi mau kumu, e like me ka hoʻololi ʻana i nā koina a i ʻole nā pahuhopu o ka papahana, a i ʻole ma muli o ka mākaukau ʻole.
ʻOiai he mea paʻakikī paha, ʻo ka pale ʻana i ka scope creep he mea koʻikoʻi no ka mālama ʻana i kahi papahana ma ka papa manawa
. ʻO kahi ala e hana ai i kēia, ʻo ia ka hōʻoia ʻana i ka wehewehe ʻana i ka laulā o ka papahana mai ka hoʻomaka ʻana a me ka ʻae ʻana o nā mea kuleana āpau i kēia wehewehe.
I mea e hōʻoia ai i ka loiloi pono ʻia ʻana o nā hoʻololi i ka laulā a ʻae ʻia e nā mea pili pili, he mea koʻikoʻi nō hoʻi ka loaʻa ʻana o kahi kaʻina hana hoʻololi i wehewehe ʻia.
ʻO ka mea hope akā ʻaʻole ka mea liʻiliʻi, ʻo ka mālama mau ʻana me nā ʻaoʻao āpau e hiki ke kōkua i ka hōʻoia ʻana i ka ʻike ʻana o nā mea āpau i nā pilikia a me nā pahuhopu o kēia manawa.
31. Ke Ana Hoʻohālike (DM) - he aha ia?
Hoʻohana ʻia ʻo DM e hoʻomaʻamaʻa i nā nīnau mea hoʻohana hope a hana i kahi waihona ʻikepili. Hoʻohana ka DM i ʻelua manaʻo nui: ʻo ka mua ʻo "FACT," a ʻo ka lua ʻo "Dimensions."
Aia pū ka ʻōlelo i nā ana, i hōʻike pinepine ʻia e nā helu helu. A ʻo nā "dimensions" mākou e ʻōlelo nei i kahi pūʻulu o nā huaʻōlelo i hoʻohana ʻia e wehewehe i nā ʻoiaʻiʻo.
ʻO kēlā me kēia ʻanuʻu o ke kaʻina hana hoʻohālike dimensional e hoʻopuka i kekahi ʻike, hiki ke hoʻohana ʻia e kuhikuhi pololei i ka mea i hoʻokomo ʻia i loko o ka waihona ʻikepili.
32. He aha ke ʻano o ka hoʻonohonoho mua ʻana?
ʻO kahi ʻanuʻu koʻikoʻi i ke kaʻina ʻohi koi ʻo ka hoʻokumu ʻana i nā pono. Hōʻoiaʻiʻo ia e hoʻohana pono ʻia nā kumuwaiwai ma o ka hoʻonohonoho ʻana i nā mea nui no nā koi koʻikoʻi.
No ka hoʻonohonoho mua ʻana i nā koi i kekahi ʻano, hiki ke hoʻohana ʻia nā ʻano hana like ʻole, me ka nānā ʻana o nā mea kuleana, ka nānā ʻana i nā kumukūʻai-pono, a me ka hoʻokumu ʻana i ka waiwai.
33. Ke manaʻoʻiʻo nei ʻoe e pili ana ka hoʻāʻo ʻana i kahi loiloi ʻoihana?
E ʻokoʻa ka pae o ke komo ʻana o ka poʻe loiloi ʻoihana i ka hoʻāʻo ʻana ma muli o ka papahana kikoʻī a me ka paʻa, no laila ʻaʻohe pane hoʻokahi i kūpono i kēia nīnau.
Eia nō naʻe, ma ka laulā, pono nā mea loiloi ʻoihana e komo i ka hoʻāʻo ʻana no ka mea hiki iā lākou ke hāʻawi i ka nānā ʻana i nā koi a hōʻoia i ka hoʻokō ʻana o ka huahana i nā koi o ka ʻoihana.
34. He aha nā ʻano ʻano hoʻonohonoho he nui?
ʻElua mau ʻano hierarchies:
- ʻO ka hierarchy paʻamau: Hōʻike ʻia ke kaʻina i hoʻolako ʻia nā mea nui i loko o ka papa i kāna ʻike.
- ʻO ka hierarchy i hana ʻia: Mai ka hierarchy paʻamau, hana ʻia kahi hierarchy maʻamau.
35. E wehewehe i ka hoʻopili ʻana iā Pareto.
Inā nui nā mea e hoʻopili ai i ka pilikia a i ʻole ka pahuhopu, hiki ke hoʻohana ʻia ka nānā ʻana iā Pareto.
He mea maikaʻi loa ia i ka ʻoihana a me ka hoʻokele waiwai, kahi e hiki ai ke kōkua i ka ʻike ʻana i nā wahi koʻikoʻi e noʻonoʻo ai i mea e hoʻokō ai i ka holomua nui loa.
Pono e ʻike mua i nā ʻāpana kūpono a laila hoʻonoho iā lākou ma ke ʻano o ka pili ma mua o ka hana ʻana i kahi hoʻopili Pareto.
A laila mālama ʻia ka ʻaoʻao koʻikoʻi, a laila ʻoi aku ka mea koʻikoʻi, a pēlā aku.
36. E wehewehe i kā Kano kālailai.
ʻO kahi ala hoʻokele maikaʻi i kapa ʻia ʻo kano analysis e kōkua i nā ʻoihana i ka hoʻoholo ʻana i nā makemake a me nā pono o kā lākou mea kūʻai. Hiki ke hoʻohana ʻia no ka hoʻonui ʻana i nā loea kūʻai aku, hauʻoli o ka mea kūʻai aku, a me ka hoʻomohala huahana.
37. Ka Agile Manifesto: He aha ia?
ʻO ka Agile Manifesto kahi hōʻiliʻili o nā alakaʻi hoʻomohala polokalamu e hoʻokaʻawale i ka poʻe ma mua o nā kaʻina hana a me nā mea hana, ke komo ʻana o nā mea kūʻai aku ma luna o nā kūkākūkā ʻaelike, a me ka hoʻololi ʻana i ka hoʻololi ʻana ma mua o ka hoʻopili ʻana i kahi papahana.
38. Ka nānā 'ana o Gap: He aha ia?
ʻO kahi ala maʻamau i ka nānā ʻana i ka ʻoihana ʻo ia ka nānā ʻana i ka gap, i hoʻohana ʻia e ʻike a loiloi i nā āpau ma waena o ka ʻōnaehana pahuhopu a me ka hana o ka ʻōnaehana o kēia manawa.
Hiki ke ʻike ʻia ma ke ʻano he hoʻohālikelike o nā pae hana o nā hana i manaʻo ʻia a me nā hana i kēia manawa.
Panina
Hiki iā ʻoe ke kūleʻa i ka ninaninau hana no nā mea loiloi ʻoihana ma ka hoʻohana ʻana i kēia mau nīnau nīnau nīnau a me nā pane. Inā hoʻomaʻamaʻa ʻoe i nā pane i nā nīnau i ʻōlelo ʻia ma luna nei, ʻaʻole pono ʻoe e pilikia i ka hele ʻana i ka nīnauele.
ʻO ka hana aʻe e hana e like me kāu mau pahuhopu. No ka hoʻomākaukau ninaninau, e nānā Hashdork's Interview Series.
Waiho i ka Reply