Publikationen

@PHDTHESIS{Knauss2010a,
  author = {Eric Werner Knauss},
  title = {{V}erbesserung der {D}okumentation von {A}nforderungen auf {B}asis
	von {E}rfahrungen und {H}euristiken},
  school = {Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, Fachgebiet Software
	Engineering},
  year = {2010},
  type = {Dissertation},
  address = {Hannover, Germany},
  abstract = {Auch 40 Jahre nach der Software-Krise haben Organisationen Schwierigkeiten,
	funktionierende Software zu liefern, die die Kundenwünsche in ausreichender
	Qualität erfüllt. Dies ist zu einem beträchtlichen Teil auf mangelhaftes
	Requirements Engineering zurückzuführen: Wenn wichtige Aspekte der
	Anforderungen nie geklärt oder sogar missverstanden werden, führen
	offene Fragen dazu, dass Entwickler durch deren Klärung aufgehalten
	werden oder die Lücken durch eigene Annahmen schließen. Beides kann
	zu späten, grundlegenden Änderungen, einem hohen Mehraufwand und
	schlimmstenfalls zu einem für den Kunden unbrauchbaren Produkt führen.
	Auf diese Weise scheitern Projekte, verspäten sich oder überschreiten
	ihr Budget deutlich. Systematische und präzise Dokumentation von
	Anforderungen hilft, weil sie eine intensive Analyse der Anforderungen
	erfordert. Häufig können so versteckte Widersprüche entdeckt werden,
	die sonst erst bei der Implementierung oder Inbetriebnahme aufgefallen
	wären. Gute Anforderungsdokumentation erleichtert es Qualitätsmanagern
	zu prüfen, ob alle Anforderungen erfüllt sind. Projektmanager schätzen
	den Aufwand und kontrollieren den Fortschritt auf Basis dokumentierter
	Anforderungen. Vor allem erlaubt gute Anforderungsdokumentation den
	Entwicklern, sich auf die Umsetzung zu konzentrieren, statt Lücken
	mit dem Kunden zu klären - eine Aufgabe, für die sie meistens nicht
	ausgebildet sind. Trotz der Schlüsselfunktion von Anforderungen wird
	das Requirements Engineering oft vernachlässigt. Möglichst schnell
	wollen Kunden Ergebnisse sehen und Manager mit der Erstellung der
	Lösung beginnen. Die Aufgabenklärung wird zu wenig als Teil der Lösungserbringung
	gesehen. Kürzere Releasezyklen und Time-to-Market bauen zusätzlichen
	Zeitdruck auf. Organisationen müssen unter hohem Zeitdruck und mit
	beschränkten Ressourcen die Anforderungen immer komplexerer Systeme
	in hoher Qualität dokumentieren. Erfahrung ist bei diesem Ziel einer
	der wichtigsten Erfolgsfaktoren. Viele Organisationen greifen daher
	auf erfahrene externe Berater zurück, oder lassen ihre Erfahrung
	und Reife formal bestimmen und verbessern. Diese Arbeit zeigt einen
	systematischen Ansatz, wie Organisationen vorhandene Erfahrungen
	mit dem etablierten Dokument- und Vorgehensmodell besser nutzen und
	ausbauen können. Dazu wird untersucht, wie Computer die Erstellung
	natürlichsprachlicher Anforderungsdokumente unterstützen können,
	die sich etablierten Verfahren wie Model-Checking oder Simulation
	verschließen. Dabei wird kein spezielles Dokument- oder Vorgehensmodell
	vorausgesetzt. Die Arbeit belegt eine Korrelation zwischen Qualität
	von Anforderungsdokumenten und Projekterfolg: Projekte mit schlechten
	Anforderungen scheitern öfter. Meistens gibt es für inhaltliche Probleme
	der Anforderungen syntaktische Indikatoren. Computer sind in der
	Lage, diese Indikatoren automatisch zu nutzen und dem Analysten mit
	entsprechenden Hinweisen zu helfen, möglicherweise vorliegende inhaltliche
	Probleme zu erkennen und zu beheben. Das Konzept, syntaktischen Indikatoren
	automatisch auszunutzen um einen hilfreichen Hinweis zu geben, wird
	in dieser Arbeit als heuristische Kritik bezeichnet. Heuristische
	Kritiken erlauben es, die Erfahrungen einer Organisation abzubilden
	und sind ein Weg, um Erfahrungen computerbasiert bei der Dokumentation
	von Anforderungen anzuwenden. So können relevante Erfahrungen effizient
	gefunden, aktiviert und um neue Erfahrungen ergänzt werden. Die Arbeit
	zeigt die wichtigsten Eigenschaften solcher erfahrungsbasierter Werkzeuge
	des Requirements Engineering. Jede dieser Eigenschaften wird empirisch
	evaluiert. Die Beiträge dieser Dissertation sind i) ein konzeptionelles
	Modell über den Zusammenhang von computerbasierter Analyse natürlichsprachlicher
	Anforderungen und Erfahrungsmanagement, ii) eine Strategie zur empirischen
	Untersuchung dieses Zusammenhangs und iii) wichtige Datenpunkte zum
	Potential dieses Ansatzes.}
}