Co to jest model wodospadu? Jak tego użyć? [Wyjaśnione różne fazy]

Opublikowany: 2023-03-06

Procesy zarządzania projektami wymagają zestawu zasad, metodologii i narzędzi do efektywnego zarządzania projektem. Jedną z najlepszych metodologii zarządzania projektami jest model kaskadowy, który napędza proces zarządzania projektem, aby osiągnąć jego ukończenie bez żadnych przeszkód.

Podejście kaskadowe, ukute pod kierunkiem Winstona W. Royce'a w 1970 r. , wyznacza standardy definiowania struktury pracy w celu efektywnego zarządzania projektami poprzez logiczny przepływ pracy.

Zanurzmy się głęboko w królestwo podejścia wodospadowego, aby zrozumieć jego działanie i przyczyny jego sukcesu!

Spis treści

Zrozumienie modelu wodospadu

Model kaskadowy to liniowa, sekwencyjna metodologia SDLC (cykl życia oprogramowania), szeroko stosowana w inżynierii oprogramowania i rozwoju produktu. Metodologia, nazywana alternatywnie klasycznym modelem cyklu życia lub liniowym sekwencyjnym modelem cyklu życia, bierze swoją nazwę od faktu, że etapy SDLC projektu przebiegają logicznie podobnie do przepływu wody przez krawędź klifu.

Model definiuje odrębne cele dla każdej fazy rozwoju. Tych celów lub punktów końcowych nie można ponownie zbadać po ich zakończeniu. W szczególności następny etap rozpoczyna się po zakończeniu każdego poprzedniego kroku.

Innymi słowy,model kaskadowy jest przejrzystym, liniowym systemem zarządzania projektami.Polega na sekwencyjnym wykonywaniu zadań, zaczynając od góry z wykonalnością i przechodząc przez różne zadania z wykonaniem do środowiska na żywo. Realizacja projektu następuje w oparciu o zaproponowane wymagania i projekty. Ostatecznie produkt końcowy jest testowany i weryfikowany przed wprowadzeniem na rynek.

Ogromny projekt jest podzielony na różne zaplanowane fazy z powiązanymi zadaniami. Zapewnia więc łatwą i terminową realizację projektu. Ponieważ jest to wydajny i zorganizowany model, wszyscy członkowie zespołu będą doskonalić swoje umiejętności.

Dlaczego warto korzystać z modelu wodospadu?

Po zrozumieniu,czym jest model kaskadowy, równie istotne jest poznanie powodów jego stosowania.Przyjrzyjmy się różnym zaletom wdrożenia modelu kaskadowego.

  • Jest to niezawodna, wydajna metodologia, która gwarantuje kierownikom projektów wydajne przepływy pracy i zwiększoną produktywność zespołu.
  • Zapewnia, że ​​wszystkie elementy dostarczane są realizowane z należytą dbałością o szczegóły.
  • Pilnuje ograniczania występowania błędów. Dzięki temu na wyniki Twoich projektów nie mają wpływu błędy.
  • Doskonale sprawdza się w małych i niskobudżetowych projektach o ściśle określonych wymaganiach.
  • Proces i wyniki są dobrze udokumentowane.
  • Wszystkie fazymodelu kaskadowego są przewidywalne, niezawodne i proste.Dlatego każdy członek zespołu może bez wysiłku zrozumieć cały proces tworzenia.
  • Dobrze zdefiniowane etapy bez nakładania się upraszczają operacje manipulacyjne.
  • Jego sztywność sprawia, że ​​nadaje się do ogromnych, długoterminowych projektów, które zależą od wielu ruchomych elementów.
  • Warto śledzić zadania z zależnościami. Proces znajdowania i rozwiązywania zależności jest łatwy, ponieważ kolejna faza rozpoczyna się po zakończeniu każdej z poprzednich faz.

Jak korzystać z modelu wodospadu?

Fazy ​​omówione poniżej wyeliminują zamieszanie związane z korzystaniem z modelu kaskadowego.

Fazy:

Samo zrozumienie,czym jest model wodospadu i dlaczego warto go używać, nie wystarczy.Znajomość faz lub etapów omówionych poniżej pomoże w efektywnym wykorzystaniu modelu.

Oto 7 faz modelu wodospadu.

1) Zbieranie wymagań i dokumentacja

2) Analiza projektu

3) Projekt systemu

4) Wdrożenie

5) Integracja i testowanie

6) Wdrażanie systemu

7) Konserwacja

Zrozummy każdą z tych faz.

1) Zbieranie wymagań i dokumentacja

Ta faza metodologii kaskadowej zbiera i dokumentuje wszystkie podstawowe wymagania dotyczące rozwoju systemu.Kierownik projektu polega na wymaganiach projektu, aby nakreślić specyfikacje i plany. Wymagania te i zebrane przed rozpoczęciem projektu, przy jednoczesnym zapewnieniu, że żadne zmiany nie są dozwolone w trakcie trwania projektu.

Wynik fazy oznacza dokument wymagań projektowych, który oznacza, że ​​zebrano podstawowe dane i nie jest wymagana żadna dalsza interwencja klienta.

Ta faza obejmuje następujące kroki:

  • Określenie celów związanych z rozwojem Twojej aplikacji/projektu.
  • Aby dopasować zakres projektu do oczekiwań interesariuszy, należy przeprowadzić wywiady w celu określenia oczekiwań klienta.
  • Zbadaj istniejący rynek, potrzeby klientów i konkurencyjne aplikacje. Ten etap pomaga odkryć nisze, które może obsłużyć Twoja aplikacja/projekt.
  • Połącz wszystkich odpowiednich pracowników (projektantów i programistów) i zasoby, aby opracować aplikację/projekt.
  • Zorganizuj spotkanie z interesariuszami i swoim zespołem w celu omówienia zebranych informacji i zdefiniowanych oczekiwań.

Przeczytaj nasze popularne artykuły dotyczące nauki o danych

Ścieżka kariery w nauce o danych: kompleksowy przewodnik po karierze Rozwój kariery w Data Science: Przyszłość pracy jest tutaj Dlaczego nauka o danych jest ważna? 8 sposobów, w jakie analiza danych wnosi wartość do biznesu
Znaczenie nauki o danych dla menedżerów Najlepsza ściągawka do analizy danych, którą powinien mieć każdy analityk danych 6 najważniejszych powodów, dla których warto zostać naukowcem danych
Dzień z życia Data Scientist: Co oni robią? Obalony mit: analiza danych nie wymaga kodowania Business Intelligence vs Data Science: jakie są różnice?

2) Analiza projektu

Ta faza obejmuje przegląd specyfikacji projektu z biznesowego punktu widzenia. Audytuje zasoby finansowe i techniczne pod kątem wykonalności. Ocenione wymagania są określone w dokumencie SRS (specyfikacja wymagań oprogramowania). Ten dokument rozstrzyga potencjalne przyszłe spory między zespołami programistycznymi SRS a klientem.

Ucz się online na kursach nauki o danych na najlepszych światowych uniwersytetach. Zdobądź programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

3) Projekt systemu

Obejmuje opracowanie ogólnych ram systemu, wyraźnych funkcji i architektury. W celu zaprojektowania całego systemu należy określić wymagania programowe oraz architekturę systemu. Aby to osiągnąć, będziesz potrzebować informacji zebranych podczas pierwszej fazy.

Poniższe punkty pomogą Ci skutecznie zaprojektować proponowany system.

  • Wymień wszystkie zadania, które są kluczowe dla osiągnięcia ostatecznego rezultatu.
  • Oszacuj czas potrzebny do wykonania każdego zadania. Odwzoruj zadania na wykresie Gantta i starannie połącz zależności.

4) Wdrożenie

Ta faza rozwija, testuje i przygotowuje wszystkie komponenty systemu. Jest to podstawowa faza modelu kaskadowego, ponieważ buduje i testuje projekt/aplikację. Po pierwsze, system jest rozwijany w mniejsze jednostki. Następnie każda jednostka przechodzi przez proces testów jednostkowych, zanim zostanie zasymilowana.

Obejmuje następujące kroki:

  • Przydziel zadania zespołowi
  • Monitoruj i śledź proces wdrażania
  • Zarządzaj zasobami i obciążeniem pracą
  • Informuj interesariuszy o postępach w realizacji projektu

5) Integracja i testowanie:

Ta faza obejmuje następujące kroki.

  • Zintegruj poszczególne jednostki opracowane w powyższej fazie w pojedynczy system.
  • Przeprowadź proces testowania integracji, aby potwierdzić, że komponenty Twojego projektu/aplikacji działają wspólnie i wydajnie.
  • Przetestuj cały system, aby upewnić się, że wszystkie jednostki działają.

Sprawdź nasze bezpłatne kursy nauki o danych, aby uzyskać przewagę nad konkurencją.

Zapoznaj się z naszymi popularnymi kursami Data Science

Executive Post Graduate Program in Data Science z IIITB Profesjonalny program certyfikatów w dziedzinie nauki o danych w podejmowaniu decyzji biznesowych Master of Science in Data Science na University of Arizona
Zaawansowany program certyfikacji w nauce o danych z IIITB Profesjonalny program certyfikatów w dziedzinie nauki o danych i analityki biznesowej na University of Maryland Kursy nauki o danych

6) Wdrażanie systemu

Przed rozpoczęciem tej fazy metodologiikaskadowej upewnij się, że Twój projekt/aplikacja działa.Następnie opracowany system jest wdrażany i wykorzystywany zgodnie z założonym celem. Chociaż aplikacja została dostarczona, SDLC nie jest jeszcze ukończone, dopóki nie wykonasz określonych zadań administracyjnych. Zadania te są wymienione poniżej.

  • Określ umowy płacowe: wywiązuj się ze swoich zobowiązań umownych wobec swojego zespołu i innych niezależnych wykonawców.
  • Utwórz szablon: Przygotuj szablon projektu, który ułatwi Ci tworzenie innych projektów.
  • Sfinalizuj formalności: Upewnij się, że wszystkie dokumenty zostały poświadczone notarialnie i udokumentowane.
  • Zachęcaj: Zachęcaj wszystkich zaangażowanych członków zespołu, aby kontynuowali swoje występy w nadchodzących projektach.

7) Konserwacja

Twój projekt jest niekompletny bez uwierzytelnienia i weryfikacji. Ta faza rozwiązuje bieżące problemy poprzez wydawanie poprawek, aktualizacji lub zaawansowanych wersji systemu. Jest to trwająca faza po uruchomieniu, która trwa tak długo, jak długo obowiązuje Twoja umowa.

Najważniejsze umiejętności Data Science do nauczenia się w 2022 roku

SL. NIE Najważniejsze umiejętności Data Science do nauczenia się w 2022 roku
1 Kurs analizy danych Kursy statystyki wnioskowania
2 Programy do testowania hipotez Kursy regresji logistycznej
3 Kursy regresji liniowej Algebra liniowa do analizy

Rozpocznij swoją przygodę z analizą biznesową na upGrad

Chcesz rozpocząć karierę w analityce biznesowej? Profesjonalny program certyfikatów upGrad w zakresie nauki o danych i analityki biznesowej może być dla Ciebie doskonałym rozwiązaniem! Program działa jako najważniejszy krok w kierunku zdobycia wymagających umiejętności analityki biznesowej.

Ten 31-tygodniowy kurs, oferowany przez renomowany University of Maryland, zapewnia najlepsze umiejętności, takie jak statystyki, uczenie maszynowe, analizy predykcyjne przy użyciu Pythona, modelowanie predykcyjne, wizualizacja danych, rozwiązywanie problemów biznesowych i wiele innych. Ukończenie tego stopnia nagrodzi Cię wyjątkowymi możliwościami rynkowymi w rolach takich jak Data Scientist, Consultant ds. Strategii, Analityk Ryzyka, Analityk Biznesowy i nie tylko.

Wniosek

Model kaskadowy to proste podejście SDLC, które gwarantuje płynną i terminową realizację projektu.Najlepiej nadaje się do małych projektów programistycznych, ponieważ projektowanie, rozwój i wykonanie są łatwiejsze w mniejszych projektach w porównaniu z większymi. Upewnij się, że używasz niezawodnego oprogramowania, które zapewnia wystarczające zasoby, aby spełnić standardy jakości, terminy i inne wymagania klientów.

P. Kiedy należy zastosować metodę kaskadową?

Musisz użyć metody kaskadowej w następujących przypadkach. (i) Wymagania są jasno określone i nie mogą być modyfikowane. (ii) Gdy proponowana technologia jest doskonale zrozumiana. (iii) Projekt jest krótkoterminowy. (iv). Ryzyko jest minimalne lub zerowe.

P. Jakie są wady stosowania metody kaskadowej?

Oto wady stosowania metody kaskadowej: (i) Nie nadaje się do zorientowanych obiektowo i złożonych projektów oraz projektów, których wymagania są podatne na ryzyko modyfikacji. (ii) Nie ma ścieżki sprzężenia zwrotnego ani faz nakładających się. (iii) Trudno jest ocenić postęp w ramach etapów. (iv) Trudno jest przyswoić prośby o zmianę. (v) Zmiana zakresu w trakcie cyklu życia może zakończyć projekt.

P. Czym jest zmodyfikowany model wodospadu?

Zmodyfikowany model kaskadowy oferuje systematyczną sekwencję etapów rozwojowych. Zaangażowane fazy są identyczne jak w przypadku klasycznego modelu kaskadowego. Jednak fazy mogą się nakładać i dezintegrować projekt na podprojekty. Elastyczne, iteracyjne fazy ułatwią akceptację i przydatność dokumentacji. Gwarantują niezawodność, jakość i łatwość konserwacji zaprojektowanego systemu niestandardowego.