Tebulu ọdịnaya[Zoo][Gosi]
- 1. Kedu ka esi akọwa ọgụgụ isi azụmahịa?
- 2. Kedu ihe dị iche na onye nyocha azụmahịa na onye nyocha data?
- 3. Gịnị bụ ihe ndị kasị nkịtị Business Intelligence (BI) ngwá ọrụ nke Business Analysts n'ọrụ?
- 4. Kedu ihe ụwa nyocha azụmahịa gụnyere?
- 5. Kedu atụmatụ ọkachamara ị ga-eji mejuputa usoro BI?
- 6. Kedu ihe bụ ọmụmụ ihe gbasara ike?
- 7. Kọwaa nchekwa data.
- 8. Gịnị bụ kpọmkwem OLAP?
- 9. INVEST - Gịnị ka ọ bụ?
- 10. Online Transaction Processing (OLTP) - kedu ihe ọ bụ?
- 11. Tebụl nke Eziokwu na akụkụ: kedu ihe ha bụ?
- 12. Kedu ụfọdụ njirimara nke ụlọ nkwakọba ihe data?
- 13. Gịnị bụ nzube nke data normalization?
- 14. Gịnị bụ mkpokọta?
- 15. Kedu ụdị ọrụ SQL JOIN dị iche iche dị?
- 16. Kọwaa okpokoro pivot.
- 17. Ị maara maka usoro ọzọ dị ka MoSCoW na SWOT?
- 18. Gịnị bụ ọrụ UML?
- 19. Kọwaa ERP na ọgụgụ isi azụmahịa.
- 20. N'ihe gbasara ọgụgụ isi azụmaahịa, kedu ka ị ga-esi kọwaa SCM?
- 21. Ị nwere ike ịkọwa SRS na ihe ndị bụ isi ya?
- 22. Kọwaa BRD. Kedu ihe dị iche na SRS?
- 23. Kọwaa echiche nke e-azụmahịa n'ihe gbasara ọgụgụ isi azụmahịa.
- 24. Gịnị bụ kpọmkwem usoro RUP?
- 25. Gịnị bụ kpọmkwem usoro RAD?
- 26. Gịnị kpọmkwem ka ị na-ekwu site chọrọ? Ị nwere ike ịmata ọdịiche dị n'etiti mkpa na ihe achọrọ?
- 27. Kọwaa mkpọpu data.
- 28. Kedu ka ị ga-esi kọwaa ihe achọrọ dị ka nke zuru oke ma ọ bụ dị mma?
- 29. Gịnị bụ kpọmkwem usoro ozi isi (EIS)?
- 30. Gịnị bụ ihe na-akpụ akpụ, oleekwa otú a pụrụ isi zere ya?
- 31. Nlereanya akụkụ (DM) - gịnị ka ọ bụ?
- 32. Gịnị bụ kpọmkwem ihe a chọrọ n'aka?
- 33. Ị kwenyere na ule kwesịrị ịgụnye onye nyocha azụmahịa?
- 34. Kedu ụdị ọkwa ọkwa dị iche iche?
- 35. Kọwaa Pareto analysis.
- 36. Kọwaa nyocha Kano.
- 37. The Agile Manifesto: Gịnị ka ọ bụ?
- 38. Ntụle oghere: Gịnị ka ọ bụ?
- mmechi
Ọgụgụ isi azụmaahịa bụ naanị ahịrịokwu maka ngwa ọrụ na-enyere onye ọrụ aka ime mkpebi gbasara otu esi ejikwa azụmaahịa ma ọ bụ okwu dị mkpa metụtara azụmaahịa.
A na-eme ka nchịkwa nke nzukọ ọ bụla dị mfe maka mgbasawanye nke azụmahịa onye ọrụ.
Site n'enyemaka nke akụkọ na data dị mkpa nke nzukọ ọ bụla, BI na-enyere onye ọrụ aka ime nhọrọ nke na-ebute uto na ụlọ ọrụ ha, nke dị oke mkpa.
Yabụ na ịchọrọ ịrụ ọrụ na ọgụgụ isi azụmaahịa ma nwee ọchịchọ ma ọ bụ ebumnuche ime ya, mana ị maghị etu esi agafee ajụjụ ọnụ ọgụgụ isi azụmaahịa ma ọ bụ ajụjụ ndị nwere ike ịbụ.
Ajụjụ ọnụ ọ bụla pụrụ iche, na ọrụ ọ bụla nwere ihe pụrụ iche chọrọ. Iji nyere gị aka ime nke ọma na ajụjụ ọnụ gị, anyị ekepụtala ndepụta nke ajụjụ a na-ajụkarị na azịza ha.
Ị nwere ike ngwa ngwa na ngwa ngwa zaa ajụjụ ajụjụ ọnụ ọgụgụ isi azụmahịa ndị a.
1. Kedu ka esi akọwa ọgụgụ isi azụmahịa?
Enwere ike ịkọwa ọgụgụ isi azụmahịa dị ka njikọ nke nchịkọta data na usoro nchịkọta data, nchekwa, na nchịkwa.
Ọ na-achọ inyocha na ịgbanwe raw data na ozi na-arụ ọrụ na nghọta bara uru.
Nghọta ndị a nwere mmetụta dị mma n'ọtụtụ ụdị mkpebi azụmahịa nke nzukọ a. N'okwu ndị kachasị mfe, nkọwa ọgụgụ isi nke azụmahịa ga-ezo aka na nche anwụ nke gụnyere ngwaọrụ data, nhụta data, ngwuputa data, akụrụngwa, nyocha data, na ihe ndị ọzọ, iji nye nchịkọta dị mfe na nghọta nke nwere ike inyere òtù dị iche iche aka ịmepụta data- chụpụrụ mkpebi.
2. Kedu ihe dị iche na onye nyocha azụmahịa na onye nyocha data?
Onye nyocha data:
- Enwekwu ike idozi nsogbu na ikike nyocha data maka ọnọdụ ahụ.
- Na nzukọ, ọ na-arụ ọrụ ka ukwuu.
- Ngwuputa data, SQL, ọnụ ọgụgụ, na nkà ndị ọzọ dị mkpa.
Onye Nleta Azụmaahịa:
- A ghaghị imeziwanye nhụta data na ikike ime mkpebi.
- N'ime nzukọ ahụ, ọ na-arụ ọrụ nhazi ọzọ.
- Maka ọnọdụ a, ị ga-enwerịrị ihe ọmụma na ọgụgụ isi azụmahịa, nchekwa data, nyocha, wdg.
3. Gịnị bụ ihe ndị kasị nkịtị Business Intelligence (BI) ngwá ọrụ nke Business Analysts n'ọrụ?
- table
- SAS
- Pentaho
- Ihe azụmahịa
- OBIEE
- Nlele
- Hyperion
- BI maka Microsoft
- Ogodo
- Dundas bi
- Google Analytics
- Microstrategy
4. Kedu ihe ụwa nyocha azụmahịa gụnyere?
N'etiti nchekwa data na interface onye ọrụ, e nwere ụdị oyi akwa semantic a na-akpọ eluigwe na ala. Ọ bụ n'ezie otu n'ime oghere interface na-ejikọta onye ahịa (onye ọrụ azụmahịa) na ụlọ nkwakọba ihe data.
Ọ na-akọwa njikọ zuru oke n'etiti tebụl dị iche iche na ụlọ nkwakọba ihe data.
5. Kedu atụmatụ ọkachamara ị ga-eji mejuputa usoro BI?
Wepụ data raw na nchekwa data ụlọ ọrụ. Enwere ike ịnwe ọdụ data dị iche iche ebe enwere ike ịnweta data.
A na-ehichapụ data ahụ ka e wee tinye ya n'ụlọ nkwakọba ihe site na ịbanye na tebụl na ịmepụta cubes data.
Ihe ikpeazụ ndị nyocha azụmaahịa nwere ike ime bụ wepụta nghọta azụmaahịa site na datasets dị ọcha na-eji sistemụ BI, rịọ mkpesa ad-hoc, nyochaa ha, yana ibu amụma nhọrọ azụmaahịa.
6. Kedu ihe bụ ọmụmụ ihe gbasara ike?
BA kwesịrị ịmụ na ịghọta mkpa na okwu nke azụmahịa ma ọ bụ oru ngo tupu ewepụta ohere maka ihe ịma aka ahụ.
A na-ekpebi nsogbu achụmnta ego echere na ọ ga-ekwe omume (ihe gbasara ihe ịga nke ọma) site n'ọmụmụ ihe gbasara ike. Ọ na-akwado nleba anya oru ngo na njirimara ohere ọhụrụ.
7. Kọwaa nchekwa data.
Enwere ike iwere ebe nchekwa data dị ka usoro eji dị ka ebe nchekwa iji chekwaa, hazie, na kọọ data sitere na isi mmalite dị iche iche.
Enwere ike ịchọta data ndị a na SQL Server, mpempe akwụkwọ Excel, ọdụ data Oracle, ma ọ bụ ọdụ data Postgres. Ndị nyocha azụmaahịa nwere ike nweta akụkọ niile gara aga gbasara data ahụ site na iji usoro nchekwa, nke Data Warehouse na-eji.
8. Gịnị bụ kpọmkwem OLAP?
Nhazi nyocha ọnlaịnụ, ma ọ bụ OLAP, bụ okwu teknụzụ ejiri kọwaa teknụzụ ejiri n'ọtụtụ ngwa na ngwa BI. Nke a na-eme ka mmecha nyocha nyocha siri ike.
Na mgbakwunye, ọ na-enyocha usoro, na-emecha mgbakọ dị mgbagwoju anya (nchịkọta, ọnụ ọgụgụ, nkezi, min, max), ma tinye ụdị data dị elu na sistemụ BI. Na mgbakwunye, ebumnuche bụ isi bụ ime ka ngụkọ akụkọ dị ngwa wee belata oge ọ na-ewe maka azịza ajụjụ.
9. INVEST - Gịnị ka ọ bụ?
A na-akpọ ndị nọọrọ onwe ha, mkparita ụka, bara uru, ọnụ ahịa, nha nke ọma, na nnwale dị ka INVEST. Ndị na-ahụ maka ọrụ na ndị nyocha azụmaahịa na-eji nkebi ahịrịokwu a na-ezo aka na ibuga ọrụ na ngwa ahịa dị elu.
10. Online Transaction Processing (OLTP) - kedu ihe ọ bụ?
Ị nwere ike iche maka sistemụ OLTP dị ka nnukwu mkpokọta ntinye, wepụ, na melite obere azụmahịa data. Ebe nchekwa data ndị a na-arụ ọrụ ma nwee ike ijikwa ajụjụ ngwa ngwa.
Nkwekọrịta na iguzosi ike n'ezi ihe nke data dịkwa n'okpuru njikwa ya. Ọ na-arụkwa ọrụ dị ka ụzọ iji tụọ ka usoro OLTP si dị irè site na ọnụọgụ azụmahịa ọ na-eme kwa nkeji.
11. Tebụl nke Eziokwu na akụkụ: kedu ihe ha bụ?
Tebụlụ eziokwu dị na nkwakọba data bụ nke ụkpụrụ ọnụọgụ na igodo akụkụ nke usoro azụmahịa mebere. A na-ewepụta data ọnụọgụ ejiri mee nyocha na tebụl eziokwu.
N'adịghị ka tebụl eziokwu, nke bụ tebụl ọkọwa okwu ọnụ ọgụgụ, tebụl akụkụ gụnyere nkọwa na ụzọ dị iche iche enwere ike isi nyochaa ozi dị na tebụl eziokwu.
12. Kedu ụfọdụ njirimara nke ụlọ nkwakọba ihe data?
- Ndị na-eme mkpebi na-eji data ahaziri ahazi na nyochara site na ụlọ nkwakọba ihe data iji mee atụmatụ atụmatụ na usoro ikpe.
- Ọ bụ nchekwa data dị iche iche echekwara na nchekwa data na-arụ ọrụ ma na-ebo ya ọrụ ichekwa ndekọ ndekọ.
- Ndị nyocha ụlọ ọrụ nwere ike ịhụ usoro azụmaahịa dị ugbu a site na nyocha data echekwara na ụlọ nkwakọba ihe.
- Na mgbakwunye, ọ bụ ya na-ahụ maka ịchịkọta nyocha data akụkọ ihe mere eme.
13. Gịnị bụ nzube nke data normalization?
Nhazi data bụ usoro nhazi na ịhazi data nke mere na ndekọ na mpaghara niile nwere ọdịdị na-agbanwe agbanwe. Data normalization nwere ọtụtụ uru.
Usoro a, dịka ọmụmaatụ, na-enyere aka n'ịkwado iguzosi ike n'ezi ihe na iwepụ data oyiri. Na mgbakwunye, n'ihi na ha amaworị ụzọ azụmaahịa a si ahazi data ya, ndị nyocha nwere ike ịchọgharị ngwa ngwa n'ofe datasets dị iche iche.
14. Gịnị bụ mkpokọta?
Ọ ga-ekwe omume iche echiche nchịkọta dị ka ụdị data nke nwere ike ịchọta na tebụl nchịkọta. A na-etinye ọrụ nchịkọta dị iche iche na ngụkọta nke mkpokọta ndị a.
Ndị a nwere ụkpụrụ kachasị na nke kacha nta yana nkezi ọnụọgụ na ụkpụrụ ndị ọzọ.
15. Kedu ụdị ọrụ SQL JOIN dị iche iche dị?
Njikọ SQL na-abụkarị isiokwu mkparịta ụka. NJIKỌTA INU, JIKỌRỊ RỊRỊ, MKỌTA KWURU, na MAPỤTA JINYE bụ ụfọdụ n'ime ihe dị oke mkpa inwe ike ịkpọ aha.
16. Kọwaa okpokoro pivot.
Otu n'ime ụzọ kachasị ewu ewu maka nhazi data bụ tebụl pivot. A na-ejikọta ọnụ ọgụgụ buru ibu nke data na tebụl akụkụ abụọ site na iji usoro a.
Ikike nke ịgbanwe ngwa ngwa ka esi egosi data bụ otu n'ime uru ndị dị na tebụl pivot, nke nwekwara ike mee ka usoro ahụ dị ngwa nke ndị nyocha ọgụgụ isi azụmahịa nwere ike wepụ ozi bara uru site na nnukwu datasets.
17. Ị maara maka usoro ọzọ dị ka MoSCoW na SWOT?
MoSCoW bụ okwu mkpọ okwu pụtara "Must, Kwesịrị, Nwere ike, ga." Iji dobe ihe ndị a chọrọ n'usoro, onye nyocha azụmaahịa kwesịrị itinye atụmatụ a n'ọrụ site n'ichepụta ihe ọ bụla chọrọ na ihe ndị ọzọ chọrọ.
Dị ka ọmụmaatụ, nke a ọ bụ ihe ekwesịrị ịnwe ma ọ bụ kwesịrị inwe?
Ụzọ kachasị ewu ewu maka ikenye akụrụngwa nke ọma na ụlọ ọrụ bụ nyocha SWOT, nke na-anọchi anya ike, adịghị ike, ohere, na egwu.
Ike na adịghị ike nke ụlọ ọrụ ọ bụla kwesịrị ka onye nyocha azụmaahịa mara ya, onye nwere ike gbanwee nchoputa ahụ ka ọ bụrụ ohere na egwu egwu.
18. Gịnị bụ ọrụ UML?
Asụsụ Modeling ejikọtara ọnụ, nke a na-akpọkarị UML, na-enye usoro n'otu n'otu iji chepụta usoro a ma bụrụ ebumnuche n'ozuzu ya, asụsụ nhazi mmepe.
Iji chọpụta ma kpochapụ mmejọ na nkwụsịtụ, a na-eji ya eme ihe ziri ezi ka usoro ahụ si eme.
19. Kọwaa ERP na ọgụgụ isi azụmahịa.
Enterprise Resource Planning, ma ọ bụ ERP, bụ aha gọọmentị. Na ngalaba ọgụgụ isi azụmahịa, nke a dị oke mkpa. A na-eji ya ejikọta data na usoro nke otu n'ime otu usoro, iji tinye ya n'ụzọ ọzọ.
Nchikota ngwaike, ngwanrọ, na ọdụ data nwekwara ike ịhụ dịka usoro iji chekwaa data n'ọtụtụ ụzọ kwekọrọ na nkewa na mkpa nhazi.
20. N'ihe gbasara ọgụgụ isi azụmaahịa, kedu ka ị ga-esi kọwaa SCM?
N'ahịa nwere asọmpi kpụ ọkụ n'ọnụ, azụmaahịa ndị na-ere ahịa echeworị ihe isi ike site n'ịchọ ngwaahịa ịrị elu yana mmụba ọnụ ahịa nwere oke. N'ihi nke a, Supply Change Management (SCM), nke na-abụghị nanị maka ụlọ ọrụ na-emepụta ihe, bụ isi ihe na-eme ka ụlọ ọrụ ọ bụla na-emepụta ihe na-aga nke ọma.
A na-akọwapụta ọrụ na atụmatụ azụmaahịa site na iji SCM. Agbanyeghị, iso ndị ụlọ ọrụ na-emepụta SCM na-arụkọ ọrụ na-enyere ha aka ịmekọrịta nkekọ siri ike na ndị ahịa ha, na-enyere ha aka ịnye nnyefe n'oge, dị elu na ọnụ ahịa kwesịrị ekwesị.
Na mgbakwunye, ọ na-akwado nrụgide nke arụmọrụ.
21. Ị nwere ike ịkọwa SRS na ihe ndị bụ isi ya?
A na-akpọ nkọwapụta sistemu ma ọ bụ ngwanrọ chọrọ dị ka SRS. Ọ bụ nchịkọta akwụkwọ na-akọwapụta njirimara nke otu ngwanrọ ma ọ bụ usoro.
Ọ nwere ihe dị iche iche nke ndị na-azụ ahịa na ndị na-eme ihe chọrọ iji mee ka ndị ọrụ njedebe kwenye.
Ihe ndị bụ isi nke SRS bụ:
- Akụkụ Ọrụ
- Atụmatụ
- Echiche na ihe mgbochi
- Ntuziaka Nkwenye
- Ụdị data
- Ihe ndị anaghị arụ ọrụ na arụ ọrụ chọrọ
22. Kọwaa BRD. Kedu ihe dị iche na SRS?
A na-akpọ akwụkwọ chọrọ azụmahịa dị ka BRD. Ọ bụ nkwekọrịta gọọmentị n'etiti ụlọ ọrụ na onye ahịa maka ịmepụta otu ngwaahịa.
SRS bụ onye sitere na BRD.
BRD bụ nkọwapụta sọftụwia na-arụ ọrụ, mana SRS bụ ihe abụọ BA na-ede mgbe ha nwesịrị kọntaktị ndị ahịa ozugbo.
N'adịghị ka SRS, nke emepụtara dabere na nka nka na ihe achọrọ, BRD bụ onye nyocha azụmaahịa na-agbaso njikọ ha na ndị ahịa.
23. Kọwaa echiche nke e-azụmahịa n'ihe gbasara ọgụgụ isi azụmahịa.
Okwu ahụ bụ́ “e-commerce” na-ezo aka n’ọrụ ịzụrụ na ire ere na ngwá ahịa na-eji ọwa eletrọnịkị, dị ka ịntanetị. Ngwakọta nke usoro azụmahịa n'ịntanetị, sistemu njikwa usoro ọkọnọ, sistemu njikwa ngwa ahịa, sistemụ EDI, usoro ụlọ akụ n'ịntanetị, na sistemụ ịnakọta data mejupụtara usoro e-azụmahịa. Webụsaịtị ụwa niile na-eje ozi dị ka ọwa e-azụmahịa mbụ (www). Ọgụgụ isi nke azụmahịa ejiri na ebe nrụọrụ weebụ e-azụmahịa, agbanyeghị, na-enyere aka n'ịkwalite ahịa. Nke a nwere ike inye ozi niile gbasara nnweta ngwaahịa n'otu ebe, interface enyi na enyi, usoro ịkwụ ụgwọ na-agbanwe agbanwe, mmemme ndị na-ere ahịa na-adọrọ adọrọ, wdg.
24. Gịnị bụ kpọmkwem usoro RUP?
Atụmatụ maka imeziwanye ngwa ngwaahịa a na-akpọ Rational Unified Process (RUP) nwere ọtụtụ ngwaọrụ iji nyere aka n'ime koodu ngwaahịa na ọrụ kacha ọhụrụ ahọpụtara n'ebumnuche a.
RUP bụ usoro dabere na ihe na-eme ka njikwa ọrụ dị mma yana imepụta ngwanrọ dị elu.
25. Gịnị bụ kpọmkwem usoro RAD?
Usoro mmepe ngwa ngwa ngwa ngwa (RAD) bụ ihe atụ nke ụdị agbakwunyere. A na-emepụta usoro ọrụ dị iche iche n'adabereghị n'otu oge.
A na-edobe ihe aga n'ihu nke oru ngo a, wepụta ya, wee tinye ya ọnụ iji mepụta ụdị na-arụ ọrụ.
26. Gịnị kpọmkwem ka ị na-ekwu site chọrọ? Ị nwere ike ịmata ọdịiche dị n'etiti mkpa na ihe achọrọ?
A chọrọ atụmatụ agbadoro anya na nnọchite anya iji mezuo ebumnuche ụlọ ọrụ ụfọdụ. Ndị na-eme ihe na-enyocha ọrụ a tupu etinye ya n'ọrụ site na iji ụkpụrụ na ihe achọrọ.
A na-edekọ akụkụ nke ọ bụla n'ụzọ zuru ezu maka iji dịka ntụnye aka. Ihe atụ n'ozuzu nke okwu na nsonaazụ dị mkpa.
Dịka ọmụmaatụ, ị ga-achọrịrị ọrụ dịka onye nyocha azụmahịa. Ịkwesịrị ịmaliteghachi, nzere agụmakwụkwọ na ahụmịhe ajụjụ ọnụ iji tinye akwụkwọ maka ọkwa a.
27. Kọwaa mkpọpu data.
Ngwupu data bụ usoro nhazi data na iwepụta ozi achọrọ na nchekwa data (ma ọ bụ ụlọ nkwakọba ihe) site na iji ọrụ mmekọrịta dị iche iche, tabular, ma ọ bụ multidimensional data.
28. Kedu ka ị ga-esi kọwaa ihe achọrọ dị ka nke zuru oke ma ọ bụ dị mma?
Mgbe ihe a chọrọ na-eju ihe atọ SMART atọ-kpọmkwem, Enwere ike ịtụnye, enwetara, dị mkpa na n'oge - a na-ewere ya dị ka ezigbo.
Ekwesịrị iji nkọwapụta na nkọwapụta ọnọdụ, yana njirisi ihe ịga nke ọma niile kwesịrị ịgbakọ. Akụrụngwa ọ bụla achọrọ maka ọrụ ahụ kwesịrị ịdị adị ma dabara. Achọrọ mkpughe usoro na ọnọdụ niile n'oge.
29. Gịnị bụ kpọmkwem usoro ozi isi (EIS)?
Ngwá ọrụ maka inye akụkọ gbakọtara na nke chịkọtara gbasara ọrụ azụmaahịa dị ugbu a n'ime ụlọ ọrụ nwere ike were ya dị ka sistemụ ozi isi (EIS).
N'ịgbakwụnye, EIS na-ewepụta ozi ahụ n'ọhụụ eserese ma emebere ya iji kwalite usoro atụmatụ nke njikwa ọkwa dị elu na-eji iji mee ka uto nke otu a dị ngwa.
Ọ gụnyekwara ọtụtụ ụzọ maka inweta, nhazi, ịtụgharị na igosipụta data dị ka akụkọ eserese.
30. Gịnị bụ ihe na-akpụ akpụ, oleekwa otú a pụrụ isi zere ya?
Mgbe oke oru ngo na-abanye n'ike n'ike gafere oke o bu n'obi, ọ nwere ike bụrụ nsogbu, ọnọdụ a maara dị ka ihe na-akpụ akpụ.
Nke a nwere ike ime n'ihi ọtụtụ ihe, dị ka mgbanwe na njirisi ma ọ bụ ebumnobi nke ọrụ ahụ, ma ọ bụ ọ nwere ike ime naanị n'ihi nkwadebe ezughị oke.
N'agbanyeghị na ọ nwere ike bụrụ ihe ịma aka, igbochi oke ọgbaghara dị oke mkpa maka idobe ọrụ na nhazi oge
. Otu ụzọ a ga-esi mee nke a bụ ịhụ na a kọwapụtara oke ọrụ a n'ụzọ doro anya na nkenke site na mmalite yana na ndị niile metụtara ya kwenyere na nkọwa a.
Ka e wee hụ na a tụlechara mgbanwe ọ bụla na mpaghara ahụ ma kwenye na ndị niile metụtara ya, ọ dịkwa oke mkpa ịnwe usoro nlekọta mgbanwe akọwapụtara nke ọma.
N'ikpeazụ ma ọ dịghị ihe ọzọ, ịnọgide na-enwe mmekọrịta n'etiti ndị niile metụtara nwere ike inye aka n'ịkwado na onye ọ bụla maara ihe mgbochi na ebumnuche ọrụ a dị ugbu a.
31. Nlereanya akụkụ (DM) - gịnị ka ọ bụ?
A na-arụ ọrụ DM iji kwado ajụjụ onye ọrụ njedebe yana mepụta ụlọ nkwakọba data. DM na-eji echiche abụọ dị mkpa: nke mbụ bụ "EZIOKWU," nke abụọ bụ "akụkụ."
Nkwupụta a tinyekwara nha, nke ọnụọgụgụ na-anọchi anya ya. Sitekwa na “akụkụ” anyị pụtara usoro okwu eji akọwa eziokwu.
Nzọụkwụ ọ bụla nke usoro nhazi akụkụ na-emepụta ụfọdụ ozi, nke enwere ike iji kọwaa kpọmkwem ihe agụnyere na ụlọ nkwakọba data.
32. Gịnị bụ kpọmkwem ihe a chọrọ n'aka?
Nzọụkwụ dị mkpa n'ime usoro nchịkọta ihe achọrọ bụ ịkwado mkpa. Ọ na-ekwe nkwa na a na-eji akụrụngwa eme ihe nke ọma site n'itinye ihe ndị ka mkpa maka ihe kacha mkpa.
Iji wepụta ihe achọrọ n'usoro ụfọdụ, enwere ike iji usoro dị iche iche, gụnyere nyocha nke ndị otu, nyocha ọnụ ahịa, na ibu ụzọ dabere uru.
33. Ị kwenyere na ule kwesịrị ịgụnye onye nyocha azụmahịa?
Ọkwa nke ndị nyocha azụmaahịa na-etinye aka na nnwale ga-adịgasị iche dabere na ọrụ a kapịrị ọnụ na ụlọ ọrụ, yabụ enweghị azịza ọ bụla dabara adaba maka ajụjụ a.
Agbanyeghị, n'ozuzu, ndị nyocha azụmaahịa kwesịrị isonye na nnwale ebe ha nwere ike ịnye nyocha nke ọma nke ihe ndị a chọrọ ma kwe nkwa na ngwaahịa emechara na-egbo ihe ụlọ ọrụ ahụ chọrọ.
34. Kedu ụdị ọkwa ọkwa dị iche iche?
Enwere ụdị hierarchies abụọ dị iche iche:
- Ọchịagha ndabara: Usoro a na-enye akụkụ ihe dị na klaasị na-egosipụta na ọdịnaya ya.
- Ọchịchọ ahaziri ahazi: Site na ọkwa ndabara, a na-emepụta usoro nhazi omenala.
35. Kọwaa Pareto analysis.
Mgbe enwere ọtụtụ ihe na-enye aka na okwu ma ọ bụ ebumnobi, enwere ike itinye nyocha Pareto.
Ọ bara uru karịsịa na azụmahịa na njikwa njikwa mma, ebe ọ nwere ike inye aka n'ịchọpụta akụkụ ndị dị mkpa iji tinye uche na ya iji nweta ọganihu kachasị ukwuu.
Ọ dị mkpa ibu ụzọ chọpụta ihe niile dị mkpa wee dezie ha n'ihe gbasara mkpa tupu ịme nyocha Pareto.
Mgbe ahụ, a na-edozi akụkụ kachasị mkpa, mgbe ahụ nke ọzọ kachasị mkpa, na ihe ndị ọzọ.
36. Kọwaa nyocha Kano.
Usoro njikwa mma nke a na-akpọ kano analysis na-enyere ụlọ ọrụ aka ịchọpụta ọchịchọ na mkpa nke ndị ahịa ha. Enwere ike itinye ya n'ọrụ iji kwalite atụmatụ ahịa, obi ụtọ ndị ahịa, na mmepe ngwaahịa.
37. The Agile Manifesto: Gịnị ka ọ bụ?
Agile Manifesto bụ nchịkọta ntuziaka mmepe ngwanrọ nke na-ebute ndị mmadụ ụzọ karịa usoro na ngwaọrụ, ntinye aka ndị ahịa na mkparịta ụka nkwekọrịta, na ime mgbanwe maka mgbanwe kama ịrapagidesi ike na nhazi oge.
38. Ntụle oghere: Gịnị ka ọ bụ?
Ụzọ a na-ahụkarị na nyocha azụmahịa bụ nyocha nke oghere, nke a na-eji achọpụta na nyochaa ọdịiche dị n'etiti usoro ebumnuche na ọrụ nke usoro ugbu a.
Enwere ike ịhụ ya dị ka ntụnyere ọkwa arụmọrụ nke ọrụ ebumnuche na arụrụ ọrụ dị ugbu a.
mmechi
Ị nwere ike ịga nke ọma na ajụjụ ọnụ ọrụ maka ndị nyocha azụmaahịa site na iji ajụjụ ajụjụ ọnụ ọgụgụ isi azụmahịa niile dị mkpa na azịza. Ọ bụrụ na ị na-eme azịza nke ajụjụ ndị ahụ e hotara, ị gaghị enwe nsogbu ịgafe ajụjụ ọnụ ahụ.
Nzọụkwụ ọzọ bụ ime ihe kwekọrọ na ebumnuche gị. Maka nkwadebe ajụjụ ọnụ, lelee Usoro ajụjụ ọnụ Hashdork.
Nkume a-aza