Nicht-funktionale Anforderungen – die heimlichen Stars der Systementwicklung

Normalerweise liegt der Fokus der meisten Stakeholder bei der Systementwicklung auf den Funktionalitäten des zukünftigen Systems. Doch die heimlichen Stars sind die nicht-funktionalen Anforderungen, welche einen hohen Einfluss auf die Architektur und die Aufwandsplanung haben, die Kunden glücklich machen, und somit für den Projekterfolg ausschlaggebend sind.

Wir laden Sie ein, uns auf unserer „Blogreise“ durch Themen rund um nicht-funktionale Anforderungen (NFAs) zu begleiten.

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The Comprehension Gap

Sie freuen sich schon auf die Keynote und den Workshop von Suzanne und James Robertson auf den SOPHIST DAYS 2017 im Oktober? Dann haben wir hier einen kleinen Vorgeschmack für Sie! Wir freuen uns sehr, dass die beiden einen Gastbeitrag in unserem Blog übernommen haben. Viel Spaß beim Lesen!

The comprehension gap is the distance between people’s understanding of the real problem, and the solution that is delivered to solve that problem.

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In medias RE

„Schaffen Sie mit uns eine qualitativ hochwertige Basis für Ihre Systementwicklung“.

So oder so ähnlich würde wohl der Aufdruck eines Werbebanners lauten, der Ihre Aufmerksamkeit erregen soll. Sofern das funktioniert hat und Sie immer noch bei uns sind :-) möchten wir uns jetzt der folgenden Frage widmen: Wie schaffen wir eigentlich Qualität in der Systementwicklung?

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Was ist, kann und macht Machine Learning? Und was macht es für den REler so interessant?

Mit AutoML hat Google jüngst einen Ansatz vorgestellt, der die Entwicklung von Anwendungen maschinellen Lernens vereinfachen und optimieren soll, und zwar mithilfe von – maschinellem Lernen.

Hierbei erstellt ein erster Machine-Learning-Algorithmus einen Vorschlag zu Architektur und Konfiguration des zu entwickelnden zweiten Machine-Learning-Algorithmus und erprobt diesen. Anhand der Performance dieses Vorschlages lernt wiederrum der übergeordnete Algorithmus, Controller genannt, welche Konzepte und Konfiguration zu einer besseren Performance des zu entwickelnden Algorithmus führen. Aus dieser Erfahrung kann nun der Controller neue Vorschläge zu Architektur und Konfiguration des zweiten Algorithmus machen und diese erneut analysieren.
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