Identifisere behov – og etablere krav

Presentasjon om: "Identifisere behov – og etablere krav"— Utskrift av presentasjonen:

1 Identifisere behov – og etablere krav
INF 1500; introduksjon til design, bruk og interaksjon 13 september 2010

2 Oversikt Behov Krav Oppgavebeskrivelse Oppgaveanalyse

3 Behov og krav Behov Krav (requirements) Ønsker
Noe som ikke er koplet til spesifikke teknologier eller andre mennesker Behov for trygghet, forflytning, samhørighet, integritet, næring….. Krav (requirements) Noe som er koplet til strategier/løsninger/teknologier/platformer Ønsker Noe vi alle vet hva er?

4 Hvorfor, hvordan, hva? Hvorfor?
Forstå så mye som mulig om brukerne, oppgaver, situasjoner, mål Etablere stabile krav – som kan brukes under utviklingen Hvordan? Data innsamling Data analyse Utrykke/artikulere krav En iterativ prosess

5 Etablere krav Hva ønsker brukerne? Hva har de behov for?
Hva er ønsker? Hva er behov? Hva er krav? I forhold til oppgaver? Aktiviteter? Hvorfor ”etablere”? Krav oppstår ved å forstå brukernes behov Krav, sett i lys av de data som er samlet inn

6 Typer krav Funksjonelle krav Ikke funksjonelle krav Omgivelse
Hva systemet skal gjøre? Funksjoner Ikke funksjonelle krav Respons tid Omgivelse Lys, fuktighet, risting Sosiale krav Kommunikasjon, deling, gruppe Organisatorisk

7 Hvem er brukerne? Aktører Sluttbruker Kunder Innkjøper De som drifter
De som reparerer De som videreutvikler Andre aktører

8 Hvem er brukeren Brukeren
Karakteristika, bakgrunn, holdninger til datamaskiner Novise Ekspert Hvilke sanser – sterke/svake Frekvens Daglig, ukentlig, en gang i året, en gang i livet?

9 Personas Gripe bruker karakteristikker
Ikke reelle personer, men skapt fra reelle brukere Ikke ideelle Gi liv – ved å gi navn, mål, bakgrunn; være konkret Utvikle flere personas

10 Data innsamling for etablering av krav
Intervju Med props Eksplorerende Fokus grupper Gruppe intervju For å oppnå konsensus – eller å fremprovosere konflikter Individer kan dominere…

11 Data innsamling for å etablere krav
Spørreskjema Ofte i bruk sammen med andre teknikker Kan gi både kvalitative og kvantitative data Bra for å finne ut av spesifikke spørsmål fra en stor populasjon Innsamle data fra ”liknende” tjenester/produkter/applikasjoner Bra for å sammenligne – få opp krav

12 Data innsamling for å etablere krav
Direkte observasjon Aktørenes faktiske oppgaver Bra for å forstå brukerens situasjon Indirekte observasjon Bra for å få bilde av eksisterende oppgaver

13 Data innsamling for å etablere krav
Studere dokumentasjon Prosedyrer og regler er ofte nedtegnet i manualer Bra for å forstå stegene som gjennomgås Bra for å forstå lovgiving og bakrunnsinformasjon Tar ikke opp tid blant aktørene (brukere, kunder) Brukes sammen med andre måter å samle inn data

14 ”Contextual Inquery” En mye brukt metode – oversikt over aktiviteter i praksis Brukeren er ekspert Utvikler er novise Fire hovedprinspipper Context: Se arbeidsplassen og hva som skjer Partner: Bruker og utvikler Tolkning: Observasjoner tolkes av både utvikler og bruker Fokus: Formulere fokusområder

15 Utfordringer ved datainnsamling 1
Identifisere aktører Brukere, ledere, støttepersonell… Engasjere aktørene Intervjuer, verksted (workshop) Reelle brukere vs andre (ledere, representanter)

16 Utfordringer ved datainnsamling 2
Håndtering av krav, versjonskontroll, behandling av nye krav, eierskap Kommunikasjon mellom partnere Innen utviklingsteam Mellom utvikler og brukere Mellom brukere Domene kunnskap Hvordan fører du et regnskap? Hvordan sykler du? Tilgjengelighet til brukere og nøkkelpersoner

17 Utfordringer ved datainnsamling 3
Politisk innen organisasjonen/gruppen Dominans av ulike aktører Økonomiske endringer Teknologiske endringer Balansere funksjonelle krav og brukbarhetskrav

18 Retningslinjer 1 Fokusere på aktørenes behov
Involvere alle aktør gruppene Involvere mer enn en person fra hver gruppe Bruke flere datainnsamlings teknikker

19 Retningslinjer 2 Støtt aktiviteten med props – prototyper og oppgavebeskrivelser Kjør pilot undersøkelser Hvordan analysere dataene som kommer inn Vurder nøye hvordan data tas opp og lagres, format etc.

20 Tolkning og analyse av data
Start rett etter innsamling Initial analyse før ”dypere” analyse Ulike teknikker Klasse diagrammer for objekt orienterte systemer Entitet relasjoner for data intensive systemer

21 Oppgave beskrivelse Scenario Use cases
En uformell fortellende historie, spesifikk for en bruker, ikke generaliser Use cases Forutsetter interaksjon med et system Forutsetter detaljert forståelse av interaksjon

22 Oppgave analyse Oppgave beskrivelse brukes for å se for seg nye systemer/tjenester Oppgave analyse gjøres for å undersøke eksisterende oppgaver – for å informere ”nye” Fokusere på viktige aktiviteter Hva ønsker brukeren å oppnå? Hvorfor gjør de det? Hva gjør de for å få det til? Hierarkisk oppgave analyse er den viktigste teknikken (HTA)

23 Hierarkisk Oppgave Analyse (HTA)
Bryte ned i deloppgaver Fokuserer på fysiske og observerbare aktiviteter Også de aktiviteten som ikke direkte angår ”datamaskinen” Starte med brukerens mål – og de oppgaven som gjøres for å komme dit

24 Øvelse Oppgavebeskrivelse av ”skriv melding på mobiltelefonen”?
Oppgaveanalyse? Hva betyr brukerens situasjon for oppgaven?

25 Oppsummering Krav – sentralt!! (hva er ikke sentralt, i sentrum…)
Forskjellige typer krav Datainnsamling for krav Spørreskjema, observasjon, fokus grupper, direkte observasjon, studere dokumentasjon, studere tilsvarende tjenester/produkter Scenarier, ”use cases” kan bruke for å artikulere eksisterende og nye/tenkte arbeidspraksiser Oppgave analyse – viktig for å undersøke eksisterende systemer og praksiser