商業分析師的數位轉型專案策略：結合 ChatGPT 從商業分析到需求工程管理實務

徐夢潔 Zoe

數據分析及數據技術專家
作為專業數據技術專家，希望透過清晰脈絡及嚴謹結構，將知識體系傳達給讀者，讓讀者可以快速領會實務的洞察及經驗的價值。
數據應用包含許多面向，商業分析、數據分析、數據工程、數據治理、機器學習、人工智慧應用等，期望提供給讀者各面向深入淺出的趨勢見解及學習資源。
一直以來，深受許多合作夥伴的支持及鼓勵，因此競競業業的把產業經驗轉化為文字知識與讀者分享。期盼您從中獲得實際的幫助，也期待您的回饋及交流！

第 1 篇 Requirements Engineering 需求工程

Chapter 01 需求工程及需求管理－改進資訊系統開發的方法
1.資訊系統專案的共同挑戰是什麼？
2.當前需求管理方法的缺點是什麼？
3.如何設計需求管理方法來解決這些挑戰及缺點？
4.如何在資訊系統專案實施需求管理方法？
　重點總結

Chapter 02 商業分析涉及的專業領域－推動資訊需求的執行率
5.商業分析在資訊戰略中的關鍵作用？
6.現有商業分析方法在資訊系統專案的限制是什麼？
7.商業分析師的職能在資訊系統專案中發揮什麼作用？
8.商業分析師在資訊系統專案中面臨哪些溝通挑戰？
9.商業分析師在資訊系統專案中需要哪些關鍵技能和能力？
　重點總結

Chapter 03 需求工程與軟體工程的關係－建立業務和資訊之間的橋樑
10.需求工程和軟體工程是什麼關係？
11.整合需求工程和軟體工程的主要挑戰是什麼？
12.需求管理方法如何整合需求工程和軟體工程？
13.哪些方法、技術可以促進需求工程及軟體工程的整合？
　 重點總結

Chapter 04 需求形成的過程－促進資訊需求有效的轉換
14.瀑布式軟體開發方法的軟體需求形成過程？
15.敏捷軟體開發方法的軟體需求形成過程？
16.有助於促進資訊系統需求轉換成軟體需求的行動是什麼？
17.如何改進需求形成過程以促進資訊系統需求轉換成軟體需求？
　 重點總結

Chapter 05 分析階段產出文件－設計需求管理方法的框架
18.需求文件類型那麼多，都需要製作嗎？
19.如何設計需求管理方法框架？
20.如何實踐需求收集及需求驗證？
21.哪些情況容易發生需求缺失，以及如何避免？
22.有哪些流行的需求管理工具？
　 重點總結

第 2 篇 Business Requirements Specification 商業需求規格書

Chapter 06 參與人員組織圖－識別企業內專家形成有效的需求
23.如何識別企業內的專家及人工智慧如何提供企業所需知識？
24.資訊系統專案有哪些組織類型及對需求分析有什麼影響？
25.企業內專家知識如何有效收集及協助業務需求的形成？
　 重點總結
　 【讓 ChatGPT成為你專屬的人力資源規劃專家！】

Chapter 07 需求清單表－組織及排序需求以形塑業務流程架構
26.高品質的需求應該具備哪些特徵？
27.如何有效率的進行需求優先級排序？
28.業務需求與資訊系統的關係？
　 重點總結

Chapter 08 業務流程圖－透過需求分析改造業務流程
29.如何透過需求清單表進行業務流程再造？
30.業務流程圖與系統功能流程圖有什麼差異？
31.如何製作正確的業務流程圖？
32.為什麼會造成分析癱瘓及如何避免發生？
　 重點總結
　 【讓 ChatGPT幫你撰寫業務流程的 SOP！】

Chapter 09 業務作業清單－規劃企業數位化的目標
33.為什麼業務作業清單是需求規格書的核心？
34.彙整業務作業清單的具體步驟？以及如何制定業務專案？
35.如何評估數位化作業？
　 重點總結

Chapter 10 使用案例－描繪數位化作業的需求細節
36.人物誌、使用者旅程地圖、客戶旅程地圖、及使用者故事的適用情境？
37.使用者故事與使用案例有什麼差異？
38.如何製作有效的使用案例？
39.使用案例與測試案例有什麼關係？
　 重點總結
　 【讓 ChatGPT幫你思考使用者故事！】

Chapter 11 系統流程圖－擘劃業務專案的願景
40.系統流程圖與系統架構圖有什麼差異？
41.如何製作可擬聚共識的系統流程圖？
42.如何閱讀和分析系統流程圖？
43.資訊系統整合對於業務流程的重要性是什麼？
　 重點總結

Chapter 12 領域模型－彙整數位化作業的數據需求
44.收集及分析數據需求的過程是什麼？
45.領域模型與其它需求分析技術有什麼關係？
46.如何製作符合需求分析及數據分析使用的領域模型？
47.數據驅動資訊系統開發的重要性是什麼？
　 重點總結

Chapter 13 數據資產－建立企業數據的全貌
48.企業數據儲存在哪裡？
49.企業數據儲存方式有哪些？
50.企業數據與資訊系統有什麼關聯？以及如何整合數據資產？
51.數據資產在資訊系統中扮演什麼角色？
52.數據需求如何影響數據架構的規劃？
53.數據需求如何影響數據輸入及數據輸出的設計？
　 重點總結
　 【讓 ChatGPT幫你建立數據需求！】

第 3 篇 System Requirements Specification 系統需求規格書

Chapter 14 使用案例循序圖－梳理數位化作業的訊息流
54.循序圖與使用案例及領域模型有什麼關係？
55.如何製作高可讀性的循序圖？
56.系統功能分析的具體步驟？
57.數據流與訊息流有什麼差異？
　 重點總結

Chapter 15 系統功能清單及系統功能流程圖－規劃業務專案系統功能的全貌
58.如何定義可見系統功能與不可見系統功能？
59.如何製作系統功能清單？
60.如何製作系統功能流程圖？
　 重點總結
　 【讓 ChatGPT幫你完成系統功能流程的規劃！】

Chapter 16 系統功能及線框圖－打造數位化作業的介面
61.線框圖、視覺稿、功能原型有什麼差異及限制？
62.製作線框圖時應考慮的因素？
63.數據分析如何提高使用者體驗？
64.有哪些常見的原型相關製作工具？
　 重點總結

Chapter 17 測試案例－模擬數位化作業與線下作業的整合
65.資訊系統測試類型有哪些？
66.如何設計測試案例？
67.如何判斷測試案例是否有效？
　 重點總結

第 4 篇 Project Plan 專案計劃書

Chapter 18 工作說明書－提升資訊系統專案的成功率
68.如何管理從需求發展階段到專案管理階段的轉換？
69.系統需求規格書與工作說明書的關係？
70.資訊系統專案的實施方法有哪些？
71.工作說明書哪些部分影響資訊系統專案的成功率？
72.如何評選工作說明書？
　 重點總結
　 【讓 ChatGPT幫你啟動專案及預列待辦清單！】

Chapter 19 專案時程－提升資訊系統專案的執行效率
73.什麼是最小可行產品？什麼是概念驗證？
74.系統需求分析如何應用最小可行產品概念？
75.在專案時程計劃和管理中造成挑戰的關鍵因素是什麼？
76.如何優化專案時程規劃方法以提高專案的執行效率和有效性？
77.可以實施哪些專案時程管理方法來減輕風險和不確定性？
　 重點總結
　 【讓 ChatGPT幫你規劃工作包及任務清單！】

Chapter 20 品質要求及服務級別協定－提升資訊系統服務品質的關鍵
78.什麼是品質要求及服務級別協定？
79.如何制定品質要求？
80.如何制定服務級別協定？
81.如何評估服務協定的有效性？
　 重點總結
　 【讓 ChatGPT成為你的品質管理大師！】

第 5 篇 Software Requirements Specification 軟體需求規格書

Chapter 21 系統架構圖－數據部分－掌握資訊系統數據的架構
82.常見各種架構圖，有什麼差別？
83.檢視架構圖時應關注哪些重點？
84.架構圖的挑戰和限制是什麼？
85.需求規格書與架構的關係？
86.需求規格書相對應哪些數據技能？
87.如何掌握資訊系統的數據架構？
　 重點總結

Chapter 22 數據遷移及數據流程圖－掌握資訊系統數據的流動
88.資訊系統架構如何影響數據架構及業務活動？
89.數據流設計對資訊系統的重要性？
90.如何使用數據流程圖可視化資訊系統的數據流？
91.資料分析報告的用途？
92.如何規劃有效的資料遷移步驟？
　 重點總結

Chapter 23 數據模型－使用及分析資訊系統的數據
93.商業分析師如何確認系統需求？
94.什麼是數據模型，以及數據建模技術有哪些？
95.關聯式資料庫基礎概念
96.非關聯式資料庫基礎概念－文件型
97.SQL查詢語法基礎概念
　 重點總結

附錄A ｜AIPRM for ChatGPT設定步驟｜

附錄B ｜常見的製作 UML工具｜