АНАЛИТИЧКА ПЛАТФОРМА ЗА ПОДРШКУ ПРИСТУПУ РАЗВОЈА СОФТВЕРА ВОЂЕНОМ ПОДАЦИМА
DOI:
https://doi.org/10.24867/31BE22LazarevicKljučne reči:
аналитике, платформа, data-driven, развој софтвера, рударење знањаApstrakt
У овом раду представљена је имплементација, интеграција са примером апликације у оквиру модела софтвера као услуге (енг. SaaS), као и евалуација аналитичке платформе за подршку развоја софтвера вођеног знањем. Платформа је развијена у циљу повећања изгледа за успешан пласман производа и повећања конкурентске предности компанија на тржишту.. Пројектована је модуларно, при чему су дати конкретни алати за имплементацију наведених модула. Улаз у платформу представљају подаци који потичу из интеракције корисника са апликацијом, док је излаз скуп дешборда који омогућавају информисано доношење одлука о даљем развоју апликације. Резултати евалуације потврдили су да решење испуњава захтеве за реалну употребу.
Reference
[1] C. Soo, T. Devinney, D. Midgley, и A. Deering, „Knowledge Management: Philosophy, Processes, and Pitfalls“, Calif. Manage. Rev., том 44, изд. 4, стр. 129–150, Јули 2002, doi: 10.2307/41166146.
[2] C.-T. Su, Y.-H. Chen, и D. Y. Sha, „Linking innovative product development with customer knowledge: a data-mining approach“, Technovation, том 26, изд. 7, стр. 784–795, Јули 2006, doi: 10.1016/j.technovation.2005.05.005.
[3] L. Bstieler и остали, „Emerging Research Themes in Innovation and New Product Development: Insights from the 2017 PDMA‐UNH Doctoral Consortium“, J. Prod. Innov. Manag., том 35, изд. 3, стр. 300–307, Мај 2018, doi: 10.1111/jpim.12447.
[4] Y. Zhan, K. H. Tan, и B. Huo, „Bridging customer knowledge to innovative product development: a data mining approach“, Int. J. Prod. Res., том 57, изд. 20, стр. 6335–6350, Окт. 2019, doi: 10.1080/00207543.2019.1566662.
[5] M. Cantamessa, F. Montagna, S. Altavilla, и A. Casagrande-Seretti, „Data-driven design: the new challenges of digitalization on product design and development“, Des. Sci., том 6, стр. e27, 2020, doi: 10.1017/dsj.2020.25.
[6] M. Armbrust, A. Ghodsi, R. Xin, и M. Zaharia, „Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics“, 2021.
[7] SYDLE, „Data-Driven: What It Is and Why It’s Important“, Blog SYDLE. Приступљено: 19. Септембар 2024. [На Интернету]. Available at: https://www.sydle.com/blog/data-driven-what-it-isand-why-it-s-important 606c8a4e4b136c41e0e2c334
[8] „What Is Online Transactional Processing (OLTP)? | IBM“. Приступљено: 19. Септембар 2024. [На Интернету]. Available at: https://www.ibm.com/topics/oltp
[9] „ETLs, ELTs, and Reverse ETLs“. Приступљено: 19. Септембар 2024. [На Интернету]. Available at: https://www.metabase.com/learn/grow-your-dataskills/analytics/etl-landscape
[10] „Incremental models in-depth | dbt Developer Hub“. Приступљено: 19. Септембар 2024. [На Интернету]. Available at: https://docs.getdbt.com/bestpractices/materializations/4-incremental-models
[11] „Airbyte | Open-Source Data Movement for LLMs | AI Platform“. Приступљено: 25. Септембар 2024. [На Интернету]. Available at: https://airbyte.com/
[12] „Jitsu“. Приступљено: 25. Септембар 2024. [На Интернету]. Available at: https://jitsu.com/
[13] ClickHouse, „Fast Open-Source OLAP DBMS“, ClickHouse. Приступљено: 13. Септембар 2024. [На Интернету]. Available at: https://clickhouse.com
[14] „dbt Labs Builds Momentum as the Industry Standard for Data Transformation“, dbt Labs. Приступљено: 15. Септембар 2024. [На Интернету]. Available at: https://www.getdbt.com/blog/dbt-labs-buildsmomentum-as-the-industry standard-for-datatransformation
[15] „Home“, Apache Airflow. Приступљено: 25. Септембар 2024. [На Интернету]. Available at: https://airflow.apache.org/
[16] „Metabase | Business Intelligence, Dashboards, and Data Visualization“. Приступљено: 25. Септембар 2024. [На Интернету]. Available at: https://www.metabase.com
[17] „Apache JMeter - Apache JMeterTM“. Приступљено: 17. Септембар 2024. [На Интернету]. Available at: https://jmeter.apache.org/
