Willkommen zurück bei unserer kleinen Artikel-Serie zum Thema Qualitätskriterien. Dies hier ist der dritte Artikel. Wir möchten Ihnen hier aufzeigen, wie Sie aus Qualitätskriterien Regeln ableiten können, um die Anforderungen qualitativ zu verbessern und um die definierten Qualitätskriterien zu erfüllen.
Der Mann bringt 6 Brote mit. Die Frau wollte jedoch ein Brot und 6 Eier. Im letzten Blogbeitrag haben wir anhand von Qualitätskriterien gezeigt, dass die Frau sich missverständlich ausgedrückt hat oder in RE-Sprech: Die Frau hat missverständliche Anforderungen gestellt.
Die ersten zwei Sätze der Frau spielen hierbei die entscheidende Rolle:
In den bisherigen hier erschienenen Artikeln zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) und dessen Einsatz im Requirements Engineering (RE) haben wir uns mit Natural Language Processing (NLP) und den Anwendungsmöglichkeiten beschäftigt. In diesem Artikel gehen wir jetzt aber mal weg vom NLP und hin zum Natural Language Understanding.
Unter Natural Language Understanding (NLU) versteht man, insbesondere im Kontext KI, die Fähigkeit von Computern menschliche Sprache und die Bedeutung eben dieser im Zusammenhang des Kontexts im Detail zu verstehen. Im 2ten Artikel (NLP4RE – Wie KIs NLP nutzen, um Texte zu entschlüsseln) haben wir uns ja schon die grundlegenden Fähigkeiten der KI Tools näher angeschaut, mit welchen Texte in ihre Einzelteile zerlegt und auch Wörter in Cluster zugeordnet werden. Dieses Einordnen in Cluster hat in den letzten Jahren durch massive Fortschritte bei der Entwicklung von Deep Learning Modellen und durch verbesserte Datengrundlagen an Effektivität gewonnen. Zusätzlich haben Computer mittlerweile die Fähigkeit, kontextuelle Abhängigkeiten zwischen Worten und Redewendungen zu erkennen, was dazu führt, dass die die Erkennung und das Verständnis der Sprache akkurater und somit auch für große Unternehmen immer interessanter wird.
Bild mit KI erzeugt.
Das Ableiten von Modellen aus natürlichsprachlichen Anforderungen ist hierbei ein Anwendungsfall von KIs im Requirements Engineering, welcher durch die Entwicklungen der letzten Jahre profitieren kann. Eine KI während eines Meetings mitlaufen zu lassen, um aus den erarbeiteten Inhalten automatisch ein Aktivitätsdiagramm nach den Regeln der UML (Unified Modeling Language) zu erstellen, kann die Arbeit vieler Entwickler erleichtern. Hierbei kann ebenso die Fähigkeit einer KI, wichtige Informationen aus Gesprächen herauszufiltern, eine große Erleichterung für große Firmen darstellen.
Um Ihnen die Problemstellung bzgl. KI und NLU zu verdeutlichen, hilft uns folgendes Beispiel:
Endlich ist es so weit: das neueste Mitglied unserer beliebten SOPHIST-Broschüren ist fertig: Business Analyse – Verbesserungspotenzial effektiv heben.
Business Analsye – Verbesserungspotenzial effektiv heben
Mit dieser Broschüre erweitern wir unsere Broschüren-Reihe thematisch „nach vorne“. D.h. wir schließen eine Lücke und in dem wir Ihnen die folgende Frage beantworten: Was passiert eigentlich zeitlich vor dem Requirements Engineering bzw. Systems 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”.
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.
