Dzień 1

Wprowadzenie do analizy biznesowej

Wprowadzenie do analizy biznesowej
Rola analityka biznesowego
Wprowadzenie do standardu BABOK
Analiza biznesowa w projektach IT
Kontekst procesów biznesowych
Mapa strumienia wartości
Mapowanie procesów biznesowych, SIPOC
Symulacja Korea Północna – mapowanie procesu
Struktura dokumentu analizy biznesowej

Dzień 2

Proces zarządzania wymaganiami, modelowanie systemów

Proces identyfikacji wymagań
Inżynieria wymagań
Podstawy modelowania systemów informatycznych
Symulacja Korea Północna ciąg dalszy – tworzenie modelu systemu
Techniki identyfikacji wymagań
Analiza i dokumentacja wymagań
Tworzenie specyfikacji wymagań
Ocena i walidacja rozwiązania
Zarządzanie zmianą wymagań

Dzień 3

Zwinne techniki analizy wymagań, jakościowa perspektywa

Podstawy zwinnego prowadzenia projektów
Zwinne techniki analizy wymagań – model Kano, storyboarding, user stories
Rola product ownera i rejestru produktu
Storyboarding
Studium przypadku gry mobilnej Business Inc. (PMI Award 2016, ponad 3 miliony pobrań)
Lean canvas
Voice of the Customer – VoC
Model Kano
Critical to Quality – CtQ
Quality Function Deployment – QFD
Warsztat z tworzenia QFD dla studium przypadku

Ostatnie wpisy z naszego bloga

Nowa fala projektów - SDD kontra Agile

Firmy dostarczające rozwiązania na bazie IT wygrają lub przegrają nie tym, czy stosują AI, czy nie do kodowania, tylko tym, czy szybciej są w stanie spełnić wymagania użytkowników. Klasyczny agile of...

Czytaj dalej

Verbalu – koniec z pasywnymi szkoleniami. Poznaj 50+ interaktywnych narzędzi i gier trenerskich w jednej przeglądarce

W **Octigo** stworzyliśmy **[Verbalu](https://verbalu.com/)** – kompleksową platformę interaktywnych narzędzi i gier szkoleniowych, zaprojektowaną od podstaw z myślą o współczesnych wyzwaniach L&D. To przestrzeń, która zamienia biernych słuchaczy w zaangażowanych graczy, a suchą teorię – w namacalne, warsztatowe doświadczenie.

Czytaj dalej

Define - Zarządzanie projektami AI dla początkujących

Faza Define w metodyce DAPIS odpowiada na pytanie „po co?" – zanim organizacja sięgnie po LLM, musi zdefiniować konkretny problem, zmierzyć jego skalę i przekonać sponsora projektu. Etap kończy się zatwierdzonym canvasem zawierającym opis problemu, spodziewane korzyści i wstępną koncepcję rozwiązania. To inwestycja czasu, która chroni przed najczęstszą przyczyną porażki projektów AI: brakiem jasnego celu.

Czytaj dalej