„Methodenkreation im Requirements Engineering“

Eine kleine Zusammenfassung eines Vortrags auf der Konferenz „Agiles Anforderungsmanagement“ des Instituts für Data Driven Business an der Frankfurt University of Applied Sciences.

Die beiden SOPHISTen, Andreas Günther und Breno Pinheiro, haben sich in Ihrem Vortrag auf unterhaltsame Art und Weise mit der Frage auseinandergesetzt, ob der Job des Requirements Engineers eine langweilige Dauerschleife zwischen Theorie und Praxis ist, oder doch der beste Job überhaupt. Natürlich war diese Fragestellung eher rhetorischer Natur:-)

Die Digitalisierung und die immer komplexer werdenden technischen Produkte haben einen enormen Einfluss auf die Arbeitswelt und den Entwicklungsprozess in Unternehmen. Um den Anforderungen der Kund*Innen gerecht zu werden, müssen Requirements Engineers ständig ihre Methoden anpassen und weiterentwickeln.

Um dies beispielhaft zu verdeutlichen, wurden zu Beginn drei Kategorien von Methoden vorgestellt: „The EvergREens“, „REarrangements“ und „fREsh finds“.

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Wie läuft eigentlich ein Assessment mit SOPHIST ab?

Bevor wir hier in die Vollen gehen, ist es sinnvoll, unsere beiden bereits erschienen Artikel zu Assessments zu lesen. Im ersten Artikel „Assessments machen wir bei SOPHIST schon seit Jahren…“ haben wir aufgezeigt, wie eine Beurteilung der Prozesse und Methoden durch SOPHIST aussehen kann. Und im zweiten Artikel „A… wie Assessments mit SOPHIST“ haben wir beispielhaft beschrieben, wie wir Probleme im Requirements and Systems Engineering in einem Assessment erkennen und Vorschläge einbringen, um die erkannten Probleme zu lösen.

So, und jetzt kommt ein kurzer werblicher Teil .-)
SOPHIST bietet auch vorbereitende Assessments (nachfolgend Vor-Assessments genannt) im Bereich Requirements and Systems Engineering für verschiedene Assessments wie beispielsweise A-Spice an.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen den Ablauf eines Vor-Assessments mit SOPHIST-Unterstützung vor. Sie bekommen einen Einblick, wie die Zusammenarbeit mit SOPHIST abläuft und welche Schritte nötig sind, um auf ein Assessment vorbereitet zu sein.     

Vorbereitung

Die Vorbereitung = der erste Schritt im Prozess von Vor-Assessments.
Hier werden die Ziele (z.B. die Zertifizierung des A-Spice Level 2) und der Umfang des Vor-Assessments definiert. Die Ziele müssen klar und konkret sein, um eine effektive Bewertung zu ermöglichen. Es könnte beispielsweise ein Ziel sein, nur einen begrenzten Umfang der Anforderungen (Requirements) zu beurteilen, um eine Aussage über die Qualität eben dieser zu bekommen.
Ein anderes Ziel könnte sein, den ganzen Systems Engineering Prozess zu beurteilen. 
 
Es ist auch wichtig, den Umfang des Vor-Assessments zu definieren, um sicherzustellen, dass alle relevanten Inhalte einbezogen werden. Hierbei ist der Umfang begrenzt auf Themen im Requirements and Systems Engineering. Jedoch können in Abhängigkeit der gesetzten Ziele ein unterschiedlicher Umfang im Hinblick auf die betrachteten Anforderungen und betrachteter Architektur, aber auch betrachteter Prozesse, Methoden und Artefakten wie Gesetze, Anleitungen, Handlungsanweisungen etc. gewählt werden.

Nachdem Ziele und Umfang gesetzt wurden, ist der nächste Schritt in der Vorbereitung (der Durchführung des Vor-Assessments mit SOPHIST) eine Selbstbeurteilung durch das Kundenunternehmen. Diese Beurteilung beruht auf dem identischen Fragenkatalog und Bewertungsmechanismus, welche auch im Vor-Assessment verwendet werden. Und diese werden dann auch auf den für das Vor-Assessment gewählten Umfang angewandt. Dadurch erlangt das Kundenunternehmen eine statistikbasierte Eigenwahrnehmung über die Qualität ihrer gewählten Inhalte und zudem ein Gefühl für die Fragen, die im Vor-Assessment gestellt werden.  

Schließlich ist es wichtig, organisatorische Aspekte zu klären.
Einerseits, um den Zugriff auf Werkzeuge vorzubereiten, den die SOPHIST-Assessoren benötigen, um Prozesse und Methoden einzusehen. Und andererseits werden damit auch gleich die Termine für das Assessment geklärt.

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KI in Aktion – Anwendungsfelder von KI im Requirements Engineering

In den ersten beiden Blogs dieser Blog-Reihe haben wir uns mit den Begriffen NLP und NLU beschäftigt. Des Weiteren haben wir einige Tools vorgestellt, die NLP nutzen, um Texte zu zerstückeln und zu klassifizieren. Im heutigen Beitrag werden wir einige Anwendungsfelder von KI im Requirements Engineering untersuchen. Wir werden die verschiedenen Anwendungsfelder hintereinander vorstellen.

Anforderungen klassifizieren: 

Eine KI kann verwendet werden, um Anforderungen automatisch zu klassifizieren und zu priorisieren. Dies kann durch Machine-Learning-Algorithmen erreicht werden, die große Mengen von Anforderungen analysieren und kategorisieren können. Diese Algorithmen können beispielsweise Anforderungen nach Funktion, Leistung, Sicherheit oder Benutzerfreundlichkeit sortieren und somit die Arbeit des Requirements Engineers erleichtern. 

User Feedback Analyse: 

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Kriterien für die Qualität von Anforderungen

Im ersten Beitrag unserer BLOG-Serie zum Thema Qualität von Anforderungen haben wir gezeigt, welche Missverständnisse natürlichsprachliche Anforderungen hervorrufen können und wie sich missverständliche Anforderungen auf die Entwicklung des Systems auswirken können. Aber mit welchen Qualitätskriterien erreicht man eine Verbesserung des Verständnisses über das System? Und wie kann man die Qualitätskriterien erfüllen?

Schauen wir uns ein Beispiel aus dem „normalen“ Leben an:

…aus dem „normalen“ Leben :-)
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NLP4RE – Wie KIs NLP nutzen, um Texte zu entschlüsseln?

Im letzten Artikel aus unserer Blog-Serie zum Thema Künstliche Intelligenz und Requirements Engineering haben wir Ihnen NLP und NLU erklärt. In diesem Artikel stellen wir Ihnen einige Tools vor, die NLP nutzen um Texte in ihre Bestandteile zu zerlegen.

Um die Funktionalitäten der Tools zu verstehen, muss man die grundlegenden Fähigkeiten, welche diese Tools bereitstellen können, erklären:

Auch das Bild wurde mittels KI erstellt.

Stemming
Beim Stemming werden Wörter auf ihre Grund- oder Stammform reduziert, was normalerweise durch Entfernen von Anhängen wie -en, -t und -end erfolgt. Zum Beispiel wäre der Stamm von „laufen“ „lauf“. Stemming wird verwendet, um Textdaten zu normalisieren und die Dimensionalität des Merkmalraums zu reduzieren.

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