סוגיות מתקדמות למנתחי מערכות, מנהלי פרויקטים ובודקים

חווית לקוח ומסע לקוח

• רקע על מהי חווית לקוח ומה הסיבה לשינוי חשיבה
• סדנת מסע לקוח

• כלי עבודה פרקטי ושימוש למימוש חווית לקוח
• מה אנחנו הולכים לעשות היום?
  • הבנת הלקוח, צרכיו ומרכיבי הרגש – נכנסים לנעליו באמצעות הגדרת פרסונה
  • הבנת חווית הלקוח הקיימת ונקודות הכאב איתם הלקוח מתמודד –באמצעות מיפוי מסע הלקוח
  • עיצוב החוויה מחדש-באמצעות זיהוי הזדמנויות

• השלב הבא – בחירת הרעיון עם האימפקט הגדול ביותר על חווית לקוח.

חווית לקוח ומסע לקוח- מרעיון למימוש

מרעיון למימוש – כיצד מבצעים כל אחד מהשלבים:

• תעדוף היוזמות והכנסתן לתוכנית העבודה
• תיקוף ההנחות שעלו עם הלקוחות על ידי מחקר כמותי ואיכותי
• הצגה להנהלה
• מימוש

סוגיות מתקדמות בעולם ה UI – UX

• העולם החדש מחייב הבנה מקסימלית של הלקוח וצורך העבודה ה”נכונה” עבורו תוך מימוש נכון של הפונקציונאליות ועמידה בתקני נגישות.
• הנושאים שיועברו:
• עקרונות מתקדמים UX/UI
• כיצד  CX משנה את צורת העבודה והתוצר
• תהליך עבודה נכון לתכנון מוצר, בשילוב ממשק / חווית משתמש
• Show me the money– איך נשכנע את הבוס להשקיע בתכנון ממשק משתמש?
• פרוטוטייפ וממשק משתמש – התנסות ב AXURE

עקרונות בניהול מוצר

• תפקיד ניהול מוצר בארגון  
• בנית אסטרטגית מוצר ומפת דרכים
• מיצוב מוצר ומסרים           
• תכנית שיווקית למוצר – Go To Market Plan
• ניתוח והבנת השוק
• ניתוח התחרות
• מיצוב מוצר ומסרים
• תוכנית שיווק

ביג דטה

להלן האתגרים העיקריים הניצבים כיום בפני ארגונים השוקלים או נמצאים בתהליך של מעבר לעולם ה-Big-Data:

• הבנת הצורך והערך העיסקי  בעולם הביג דטה
• בשלב הראשון : הבנה ממעוף הציפור: מה הן מושגים והמונחים המרכיבים את עולם  ה Big-Data
• אפיון הרכיבים המשתייכים לעולם זה לעומת אילו היכולים להיעזר בסביבות המסורתיות
• איתור ניקוי ואיסוף המידע
• אחסון, המידע הרב והלא מובנה בבסיסי נתונים מהסוג החדש
• ניתוח ועיבוד מידע לא-מובנה ורב (non-structured data)
• הצגתו בכלים פשוטים ובעלי משמעות אסטרטגית לארגון
• היכולת לבצע ניתוחים סטאטיסטים , כריית נתונים וביצוע למידה ממוחשבת ( Machine learning )

נשואים שנתמקד במודול זה:

• מבוא לעולם ה BIG DATA
• מבוא ל HADOOP
• No Sql – סוגי בסיסי נתונים בעולם ה Big Data
  • Key value Db
  • Document Db
  • Column Db
  • Graph Db

אפיון ממשקים – services

Introduction to micro services

• ארגונים אינם ארגונים מונוליטים והם מרובי מערכות שנדרשות “לדבר”  אחת עם השניה.מנתחי מערכות נדרשים לאפיין ממשקים רבים (פנימיים וחיצוניים) במסגרת הפרוייקטים שהם נדרשים לאפיין.
• ניתוח ממשק נכנס , ניתוח מתן שירות , וניתוח פניה לשירות הינם מורכבים ודורשים מחשבה מרובה.
• ארכיטקטורת מוכוונת שירותים – SOA  הינה ארכיטקטורה המחייבת הבנה והערכות מנתח המערכות.
• בארגונים רבים פתרון ה SOA  לא התאים ועברו לפתרונות אחרים – “מה הם?”
• במודול זה מתמקד באפיון ממשקים , הבנה משמעות XML , rest , כלים לניהול ממשקים וכדומה.
• עולם ה microservices containers and docker

סוגיות מתקדמות בתכנון בסיס הנתונים

Erd למתקדמים

• עקרונות מודל נתונים – חזרה קצרה
• נושאים מתקדמים במידול נתונים:
  • שימוש בטבלאות החלטה בבסיס הנתונים
  • חידושים ב DB  החדשים המשפיעים על תכנון בסיס הנתונים כדוגמת dynamic db  ושימוש ב mongoDB  כחלק מהפתרון
  • חידושי הקשר לעולם השירותים
  • הכנת מבנה נתונים דינאמי לבניית מסכים דינאמיים

תפקיד מנתח המערכות בפרוייקט אגילי

במפגש זה נדון היכן השינויים העיקריים בתפקיד מנתח המערכות 

• שינוי במשימות
• שינוי בזמן שמוקצה למשימה
• שינוי בעומק האפיון הנדרש בכלל
• השפעת השינוי בטכנולוגיה  (MICRO SERVICES , NOSQL DB , SERVICE FIRST …)
• ‘מסמכולוגיה’ – כיצד משתנים לנו המסמכים
• ראיה לטווח קצר מאוד וראיה לטווח ארוך
• הדרישה להמון המון EQ   ולא רק ל IQ

NoSql db

הכרות מעמיקה יותר עם בסיסי נתונים בעולם ה NO SQL  כולל דוגמאות על הפופלארים שבינהם .

גם אם ארגון לא יעבור ל big data   באופן מלא , ארגונים רבים חלו לאמץ בסיס נתונים שאינם רלציונים כדוגמת mongo db  או redis  

מנתח המערכות/ מנהל הפרוייקט נידרש להכיר את היכולות/ היתרונות והחסרונות בשימוש בבסיס נתונים אלו.

רוב עולם מערכות המידע משתמש בסוג אחד של בסיס נתונים RDB

העולם החדש משתמש כבר ב 4 סוגים עיקריים :

• Key value db
• Document db
• Column db
• Graph db

כולל הדגמה ותרגול

מונחים משלימים לצורך הכרות

• Devops ci/cd
• עולם ה cloud
• עבודה א-סנכרונית
• pub sub
• kafka
• containers kubernetes docker
• …